发现流设计指标如何衡量
在办公软件中，很多功能不再靠菜单层层查找，而是通过“发现流”直接推送到用户眼前。比如你打开文档软件时自动弹出的模板推荐，或是协作工具里跳出的新任务提醒。这些看似不经意的设计，背后其实有一套完整的指标体系来衡量效果。
点击率反映内容吸引力
一个发现流模块有没有人关注，最直观的就是看点击率。如果推送的模板卡片每十个有三个人点开，说明内容大致对了胃口。但如果长期低于5%，就得考虑是不是标题没写好、图片太单调，或者根本不是用户需要的功能。
比如某次更新后，团队发现新项目引导的点击率从18%掉到了6%，排查才发现入口被默认折叠了。调整位置后数据很快回升，这说明曝光位置直接影响行为。
转化率判断实际价值
点了不代表有用，真正能带来后续操作才算有效。转化率就是看用户点击后是否完成了目标动作，比如使用了推荐模板、创建了新任务或开启了协作模式。
某企业用办公平台做调研，发现某个高频使用的审批流程推荐点击率只有9%，但转化率高达72%——意味着点进去的人几乎都用上了。这种高转化低点击的情况，提示可以尝试提升该内容的可见性。
停留时长暗示参与深度
用户在发现流页面停留多久，也能说明问题。如果平均只待两秒就划走，可能是信息不清晰或缺乏吸引力；若能停留十几秒以上，通常表示内容引发了兴趣。
有团队在测试不同文案时发现，加入具体数字如“节省3小时/周”比单纯写“高效办公”能让用户多留4秒左右。这点时间差，往往决定了功能能否被记住。
关闭频率暴露打扰程度
再好的推荐，频繁出现也会烦人。统计用户主动关闭某个提示的次数，能看出是否过度打扰。如果某项提示每展示三次就被关一次，可能就要优化触发逻辑或频次。
比如节假日后的上班第一天，系统自动推送“本周计划模板”，本意是帮忙，但如果连续三天重复弹出，关闭率就会飙升。合理设置冷却周期才能保持友好。
A/B 测试验证改进方向
想确认哪种设计更好，最可靠的方式是 A/B 测试。把用户随机分成两组，一组看到新版发现流，另一组维持原样，对比关键指标变化。
实验组：展示带缩略图的卡片式推荐
对照组：仅文字列表
结果：实验组点击率 +27%，转化率 +15%这类数据能直接支撑决策，避免凭感觉改版。
回访率体现长期价值
有些功能不是用一次就忘的。如果用户在一周内多次返回某个发现流模块，说明它成了习惯路径的一部分。比如定期查看“常用工具集”的人越多，代表这个入口越成功。
通过追踪回访率，还能发现哪些功能具备持续吸引力，哪些只是短暂新鲜。