設(shè)計師需要懂的數(shù)據(jù)指標與數(shù)據(jù)分析模型

6 評論 17819 瀏覽 172 收藏 28 分鐘

編輯導語:如今在職場上,除了職業(yè)的基本素質(zhì)之外,我們還需要學習不同的技能助力職業(yè)成長,比如設(shè)計師在職場上除了設(shè)計方面的技能需要掌握,也需要從其他方面進行切入,得出最好的設(shè)計方案;本文作者分享了關(guān)于設(shè)計師需要懂的數(shù)據(jù)指標與數(shù)據(jù)分析模型,我們一起來了解一下。

01 設(shè)計師為什么要懂數(shù)據(jù)?

市場現(xiàn)狀不容樂觀,伴隨著紅利(人口、流量)消退,資本寒冬,產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重,市場對設(shè)計師提出了更高的要求。

除了審美層面的設(shè)計執(zhí)行還遠遠不夠,設(shè)計師需要具備數(shù)據(jù)眼光,從體驗側(cè)和商業(yè)側(cè)入手,以數(shù)據(jù)為目標導向,精益設(shè)計,實現(xiàn)增長;同時隨著數(shù)據(jù)方法論的廣泛傳播,設(shè)計師有必要將科學的數(shù)據(jù)模型應用到實際工作中。

02 常見數(shù)據(jù)指標

1. 什么是數(shù)據(jù)指標

不是所有的數(shù)據(jù)都叫指標,指標必須對業(yè)務(wù)有參考價值。數(shù)據(jù)指標是針對業(yè)務(wù)需求,使用收集手段,直接獲得或者間接計算出來的一系列統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)指標貫穿整個設(shè)計流程,解釋用戶行為和業(yè)務(wù)變化,為設(shè)計提供依據(jù),對結(jié)果加以驗證。

2. 常見的數(shù)據(jù)指標

數(shù)據(jù)指標繁多,本文加以歸類,便于理解。

我們將常見的數(shù)據(jù)指標分為3大類:

  1. 綜合性指標:反映產(chǎn)品的整體情況;
  2. 流程性指標:反映用戶的使用行為;
  3. 業(yè)務(wù)性指標:反映具體業(yè)務(wù)情況。

3. 活躍用戶

在特定的統(tǒng)計周期內(nèi),成功啟動或操作過產(chǎn)品核心功能的用戶(按照設(shè)備去重)。

根據(jù)統(tǒng)計周期不同,可以分為日活躍(DAU)、周活躍(WAU)、月活躍(MAU)。直接反映了產(chǎn)品的用戶規(guī)模,是極為重要的指標;不同產(chǎn)品對應不同的使用頻率,社交產(chǎn)品、資訊產(chǎn)品,如微信、今日頭條等,其KPI考核指標一般都有日活躍用戶數(shù)這項。

但對于某些低頻需求和臨時性需求的APP,如旅行、工具產(chǎn)品,則更加關(guān)注月活躍數(shù)。

4. 新增用戶

安裝應用后,首次成功啟動產(chǎn)品的用戶。按照統(tǒng)計周期不同分為日新增(DNU)、周新增(WNU)、月新增(MNU)。

新增用戶按照設(shè)備維度進行去重統(tǒng)計,如果該設(shè)備卸載了應用,一段時間后又重新安裝了該應用,且設(shè)備未進行重置,再次打開應用,則不被計算為一個新增用戶。

新增用戶數(shù)代表公司潛力,在公司起步階段尤其重要,新增用戶量指標主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基礎(chǔ)指標。

5. 留存率

用戶在某段時間使用產(chǎn)品,過了一段時間后,仍舊繼續(xù)使用,這樣的用戶被稱為留存用戶。

留存率 = 仍舊使用的用戶/ 當初的總用戶量

用戶來了之后,是否能留得住,反映了用戶對產(chǎn)品的滿意度。通常重點關(guān)注次日、3日、7日、30日即可,并觀察留存率的衰減程度。

次日留存率:新增用戶在第二天再次成功啟動應用的比例。

7日(周)留存率:新增用戶在第7天再次成功啟動該應用的比例。這個時間段內(nèi),用戶通常會經(jīng)歷一個完整的產(chǎn)品體驗周期,如果這個階段用戶能夠留下來繼續(xù)使用產(chǎn)品,則很有可能成為產(chǎn)品的忠實用戶。

30日(月)留存率:新增用戶在第30天再次成功啟動該應用的比例。通常移動端產(chǎn)品的迭代周期為2~4周一個版本,所以月留存率能夠反映出一個版本的用戶留存情況;一個版本的更新,或多或少會影響部分用戶的體驗,所以通過對比月留存率能判斷出每個版本的更新對用戶的影響面積,從而定位到類似問題進行優(yōu)化。

根據(jù)Facebook公司提出的4:2:1理論,次日留存能達到40%,7日留存達20%,30日留存達10%,就是相當不錯的留存指標。

在今天的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),留存是比新增和活躍更重要的指標,因為移動端人口紅利沒有了,獲客成本越來越高,競爭也越來越激烈,如何留住用戶比獲得用戶更重要。

6. 人均使用時長

在特定統(tǒng)計時間段內(nèi),瀏覽一個頁面或使用整個產(chǎn)品時,用戶所停留的總時間除以該頁面或整個產(chǎn)品的訪問人數(shù)。

該數(shù)據(jù)是分析用戶粘性的重要指標之一,也可以側(cè)面反映出網(wǎng)站的用戶體驗。平均訪問時長越短,說明產(chǎn)品對用戶的吸引力越差;例如,抖音的成功離不開強大的用戶黏性,用戶總會不知不覺就消耗了很多時間。這里的商業(yè)邏輯是,用戶停留的時間越長,商業(yè)轉(zhuǎn)化的可能性就越大。

當然,對于即用即走的工具型產(chǎn)品不適用,相反,用戶單頁面停留時間長,很有可能是頁面功能模糊,表意不清,用戶花了很長時間去理解怎么用,證明信息傳遞效率低下。

7. GMV(Gross Merchandise Volume)

總成交金額,指的是拍下訂單金額, 包含已付款、未付款、取消訂單、退貨的部分,即一旦生成訂單號,就算在GMV內(nèi)。

實際訂單可能全部支付,所以GMV肯定大于實際銷售額,因此經(jīng)??吹綀蟮蓝际怯肎MV來展示平臺規(guī)模。

8. 人均客單價(ARPU)

每個用戶平均收入——ARPU=總收入GMV/支付UV。

用戶數(shù)可以是總平均在線用戶數(shù)、付費用戶數(shù)或是活躍用戶數(shù),不同產(chǎn)品標準可能存在差異;ARPU可以再一步細分,當普通用戶占比太多,往往會取每付費用戶數(shù)作為分母,來計算ARPU。

ARPU的高低沒有絕對的好壞之分,分析的時候需要有一定的標準;高客單價行業(yè),如一些奢侈品行業(yè),就非常關(guān)心這個指標,付費用戶數(shù)雖然不多,但是個體消費能力極強。

9. PV(頁面瀏覽量)

用戶每一次對頁面訪問均被記錄1次,多次訪問,訪問量累計。理論上PV與來訪者數(shù)量成正比,但是它不能精準指向頁面的真實訪問數(shù);比如同一個IP地址通過不斷的刷新頁面,就可以制造出非常高的PV。

10. UV(獨立訪客人數(shù))

訪問網(wǎng)站的一個IP地址為一個訪客,固定時段內(nèi),相同的客戶端只被計算一次;使用獨立用戶數(shù)作為統(tǒng)計量,可以更加精準地了解某時間段內(nèi),實際上有多少個訪問者來到了相應的頁面。

11. 轉(zhuǎn)化率

在一個統(tǒng)計周期內(nèi),完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占總點擊/曝光次數(shù)的比率。轉(zhuǎn)化率=(轉(zhuǎn)化次數(shù)/點擊量)×100%。

以用戶登錄行為舉例,如果每100次訪問中,有10個登錄網(wǎng)站,那么此網(wǎng)站的登錄轉(zhuǎn)化率就為10%,而最后有2個用戶關(guān)注了商品,則關(guān)注轉(zhuǎn)化率為2%,有一個用戶產(chǎn)生訂單并付費,則支付轉(zhuǎn)化率為1%。

轉(zhuǎn)化率是產(chǎn)品盈利的重要指標之一,它直接反映了產(chǎn)品的盈利能力。

不同行業(yè)的轉(zhuǎn)化率,關(guān)注點也不同,比如電商產(chǎn)品就要關(guān)注銷售轉(zhuǎn)化,看看參與活動的用戶當中有多少是在活動后產(chǎn)生支付的,有需要的還可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析出人均購買次數(shù)和購買金額;再比如我們監(jiān)測注冊量,就要關(guān)注注冊轉(zhuǎn)化率,看看這個活動給產(chǎn)品帶來了多少新增用戶;所以轉(zhuǎn)化率可以針對性分析產(chǎn)品在哪些方面做的不足,可以快速定位到問題點。

12. 流失率

曾經(jīng)使用過產(chǎn)品,由于各種原因不再使用產(chǎn)品的用戶??梢岳斫鉃榱舸媛实姆疵妫魇矢呒戳舸媛实?。次日、7日、30日的流失率也是需要關(guān)注的。

對于流失用戶的界定依照產(chǎn)品類型的不同而不同,對于使用頻率高的產(chǎn)品,如社交類產(chǎn)品,用戶應該每天都會多次打開,此類產(chǎn)品的用戶未登錄超過1個月,我們就可以認為用戶可能已經(jīng)流失了。

極端案例,如婚慶類產(chǎn)品,用戶的打開頻率相當?shù)?,所以不是每個產(chǎn)品都有固定的流失期限,而是根據(jù)產(chǎn)品屬性判斷。

設(shè)計師和產(chǎn)品經(jīng)理需要找到流失的異常數(shù)據(jù),定位流失用戶的原因,并在下個版本中修復產(chǎn)品中存在的問題;甚至還可以定位到流失的具體用戶ID,通過當時用戶注冊的個人信息進行跟進。

13. 跳出率 BR(Bounce Bate)

用戶來到落地頁后,沒有進行操作就直接離開的比例,是評估落地頁對用戶是否有吸引力的關(guān)鍵指標;跳出率高,原因可能是產(chǎn)品/活動本身不夠吸引,也可能是此類用戶本身就不是產(chǎn)品的目標群體。

14. 退出率 ER(Exit Rate)

指該頁面是會話中“最后一頁”的瀏覽量占該網(wǎng)站瀏覽量的百分比。

退出率=當頁退出次數(shù)/會話總訪問量*100%

退出率反映了網(wǎng)站對用戶的吸引力,如果退出百分比很高,說明用戶僅瀏覽了少量的頁面便離開了,因此需要改善網(wǎng)站的內(nèi)容來吸引用戶,解決用戶的內(nèi)容訴求。

15. 訪問深度

顧名思義,用戶對產(chǎn)品的訪問深度(產(chǎn)品流程的完成程度)。

16. 功能使用率

除了關(guān)注活躍用戶,也應該關(guān)注產(chǎn)品上的重要功能。如收藏,點贊,評論等,這些功能關(guān)系產(chǎn)品的發(fā)展以及用戶使用深度。

功能使用率也是一個很寬泛的概念,譬如用戶瀏覽了一篇文章,那么瀏覽中有多少用戶評論了,有多少用戶點贊了,便能用點贊率和評論率這兩個指標表達;又譬如視頻網(wǎng)站,核心的功能使用率就是視頻播放量和視頻播放時長。

17. 啟動次數(shù)

即統(tǒng)計時間段內(nèi),用戶打開應用的次數(shù);重點關(guān)注人均啟動次數(shù),結(jié)合使用時長可進行分析。

用戶主動關(guān)閉應用或應用進入后臺超過30s,再返回或打開應用時,則統(tǒng)計為兩次啟動,啟動次數(shù)主要看待頻數(shù)分布情況。

18. 使用時長

統(tǒng)計時間段內(nèi),某個設(shè)備從啟動應用到結(jié)束使用的總計時長。一般按照人均使用時長、次均使用時長、單次使用時長進行分析,衡量用戶產(chǎn)品著陸的粘性,也是衡量活躍度,產(chǎn)品質(zhì)量的參考依據(jù)。

19. 使用間隔

用戶上次使用應用的時間與再次使用時間的時間差。使用頻數(shù)分布,觀察應用對于用戶的粘性,以及運營內(nèi)容的深度;雖然是使用間隔,但是通過計算同一設(shè)備,先后兩次啟動的時間差,來完成使用間隔統(tǒng)計,充分考慮應用周期性和碎片化使用的特征。

20. 付費率

愿意付費用戶在所有用戶中的占比,視頻行業(yè)、電商行業(yè)等用戶付費意愿較強,而一些工具類的APP就比較尷尬,苦于找不到收費模式;或者現(xiàn)有的收費模式用戶不買賬,自然付費率就很低,如墨跡天氣和萬能鑰匙等。

21. 復購率

若把復購率說成營收屆的留存率,你就會知道它有多重要了。和新增用戶一樣,獲得一個新付費用戶的成本已經(jīng)高于維護熟客的成本。

在不少分析場景中,會將首單用戶單獨拎出來作為一個標簽,將兩次消費以上的用戶作為老客。用戶第一次消費,可能是為了體驗產(chǎn)品,可能因為是優(yōu)惠推動促成了首次付費;而第二次付費難度會大大提高,第二次付費的成交率也會有斷崖式下跌(相比于次日留存),非首單付費意味著用戶對產(chǎn)品產(chǎn)生真實認可和強大信任。

22. 退貨率

退貨率是一個風險指標,越低的退貨率一定越好,它不僅直接反應財務(wù)水平的好壞,也關(guān)系用戶體驗和用戶關(guān)系的維護。

03 數(shù)據(jù)的獲取方式

數(shù)據(jù)主要有3種獲取方式:

  1. 二手資料數(shù)據(jù):別人的調(diào)研結(jié)果;
  2. 問卷調(diào)研數(shù)據(jù):收集用戶“說的話”;
  3. 應用埋點數(shù)據(jù):看到用戶“做的事”。

1. 二手資料數(shù)據(jù)

目標資訊:

行業(yè)數(shù)據(jù)、競品數(shù)據(jù)。

包括:商業(yè)交易數(shù)據(jù)、用戶群的態(tài)度和意愿、用戶輿論指數(shù)、競品的用戶規(guī)模和盈利狀況等;市場數(shù)據(jù),立項期對產(chǎn)品方向有一定指導意義、了解市場、差異化定位。

獲取手段:

百度指數(shù)、企鵝智酷、艾瑞、尼爾森、各大科技資訊平臺。

2. 問卷調(diào)研數(shù)據(jù):收集用戶“說的話”

向目標用戶發(fā)放問卷并收集,進行數(shù)據(jù)整理和分析。

信息重點為用戶自述的歷史行為、主觀態(tài)度或評價;舉例,如用戶滿意度查詢、流失用戶原因調(diào)查等;本質(zhì)是建立假設(shè)-使用抽樣調(diào)查的統(tǒng)計方式-得到用戶自述的答案。

常用指標:NPS(Net Promoter Score)推薦凈值。

以一個簡單問題,衡量顧客對企業(yè)品牌/商品的忠誠度,“0-10分,你會有多大意愿推薦我們的產(chǎn)品或服務(wù)給你的親朋好友?”,0-6分叫貶損者,7-8分叫中立者,9-10分叫推薦者,推薦者的比例減去你的詆毀者比例,就是一家企業(yè)的NPS。

從這個數(shù)值可以看出企業(yè)的客戶當中推薦者和批評者哪一方比較多,分數(shù)為正表示愿意持續(xù)購買、加購或是做口碑的客戶占多數(shù),也就是所謂的忠誠客,那么企業(yè)會有正向成長,反之亦然。

3. 應用埋點數(shù)據(jù):看到用戶“做的事”

定義:在產(chǎn)品中植入代碼,設(shè)定觸發(fā)條件,當滿足條件時,記錄日志,獲得用戶行為數(shù)據(jù);實際操作中,觸發(fā)條件的設(shè)定至關(guān)重要,需要定義數(shù)據(jù)指標,跟開發(fā)提前溝通。

  • 曝光埋點:捕捉頁面被展示的次數(shù),可以針對整個頁面,或者頁面中的某個區(qū)域。如,常說的PV、UV。
  • 操作埋點:用戶對頁面的某個區(qū)域進行手勢操作時,打點記錄。對應,也稱之為某個操作的PV、UV。
  • 時長埋點:標記以上兩類埋點并計算時間差獲得。如計算頁面停留時長可以通過,離開頁面的時間t1-進入頁面的時間t2獲得;離開的定義:點擊頁面左上角返回或點擊頁面具體模塊跳轉(zhuǎn)到次級頁面。

基于以上3種原始數(shù)據(jù),可以計算出:點擊率、功能滲透率、人均點擊次數(shù)、人均使用時長等具有對比價值的數(shù)據(jù)。

相比二手資料和問卷調(diào)研,賣點數(shù)據(jù)更加貼合用戶真實的表現(xiàn),靈敏度高、可挖掘性強、客觀衡量指標幫助迭代。

04 數(shù)據(jù)分析方法

1. 行為事件分析

研究某行為事件的發(fā)生對企業(yè)的影響以及影響程度,企業(yè)借此來追蹤或記錄的用戶行為或業(yè)務(wù)過程,如用戶注冊、瀏覽產(chǎn)品詳情頁、成功投資、提現(xiàn)等,通過研究與事件發(fā)生關(guān)聯(lián)的所有因素來挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。

根據(jù)實際工作情況而關(guān)注不同的事件指標。

2. 漏斗分析

是一套流程分析,它能夠科學反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。

一般的用戶購物路徑為激活APP、注冊賬號、進入直播間、互動行為、禮物花費五大階段,漏斗能夠展現(xiàn)出各個階段的轉(zhuǎn)化率,通過漏斗各環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)的比較,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在,從而找到優(yōu)化方向。

價值:

  1. 監(jiān)控用戶在各個層級的轉(zhuǎn)化情況,全流程中最有效轉(zhuǎn)化路徑;同時找到可優(yōu)化的短板,提升用戶體驗;
  2. 多維度切分與呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化情況,成單瓶頸無處遁形;
  3. 不同屬性的用戶群體漏斗比較,從差異角度窺視優(yōu)化思路。

注意點:

步驟間的流失不可避免,步驟越多,流失越多;縮減步數(shù),在漏斗分析層面有利于減少流失率。

但是根據(jù)復雜度守恒原則,每步的復雜度上升,會帶來用戶體驗的下降;因此,路徑的步數(shù)和頁面復雜度之間需要找到一個平衡。用最終轉(zhuǎn)化率(完成率)來衡量效果。

3. 留存分析

是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,考察進行初始行為的用戶中,有多少人會進行后續(xù)行為;這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法,可以反映產(chǎn)品的整體留存或某個功能模塊的留存。

4. 對比分析

注意控制變量,如果一段時間內(nèi)產(chǎn)品的日活突然大幅提升,原因可能有很多:改版、熱點事件相關(guān)、運營推廣等等,只有在其他條件都一致的情況下,才能衡量某一具體條件對結(jié)果產(chǎn)生的影響。

05 數(shù)據(jù)分析模型

1. HEART模型

  1. 參與度,指的是被動形式的用戶行為,包括用戶活躍度和曝光UV、PV等。反應了對使用產(chǎn)品的意愿。
  2. 接受度,側(cè)重主動形式的用戶行為,如對某功能的使用。
  3. 留存度,一段時間內(nèi),連續(xù)活躍的用戶,可以視為留存用戶或忠實用戶,這些用戶是促成產(chǎn)品盈利的關(guān)鍵因素。
  4. 任務(wù)完成度,核心功能環(huán)節(jié)的完成情況。
  5. 愉悅度,用戶在使用產(chǎn)品時的主觀情感之和。常體現(xiàn)在用戶評價中。

2. AARRR模型

  1. 拉新,了解并定位目標用戶人群,盡可能將其引流吸收至自家產(chǎn)品。落地頁是設(shè)計關(guān)鍵點,需要明確傳達產(chǎn)品的核心價值,短時間內(nèi)吸引用戶。
  2. 激活,吸收新用戶之后,需要在一段時間內(nèi)引導用戶再次使用產(chǎn)品?;钴S度對應的兩個關(guān)鍵指標是平均使用時長和平均每日啟動次數(shù)。
  3. 提高留存率,產(chǎn)品是否能真實地留住用戶,反應了用戶對產(chǎn)品的粘性。
  4. 變現(xiàn),通過一些手段從用戶身上取得營收。
  5. 傳播,通過提升用戶體驗或者裂變獎勵等手法,激勵用戶將產(chǎn)品分享給朋友。

提升活躍與留存4種方式:

  1. 有效觸達,喚醒用戶:指的是通過手機PUSH、短信和微信公眾號等能夠觸達到用戶,喚醒沉睡用戶啟動APP的方式,是提升留存的非常有效的方法之一。如游戲老用戶短信召回,電商老用戶召回,召回肯定是有成本的,所以要根據(jù)用戶以往行為,進行分析定為,找到召回率最高的那部分用戶,(如RFM模型定為核心用戶)。
  2. 搭建激勵體系,留存用戶:好的激勵體系,可以讓平臺健康持續(xù)發(fā)展,讓用戶對平臺產(chǎn)生粘性,對提升留存非常有效。通常使用的激勵方式有成長值會員體系、簽到體系、積分任務(wù)體系。
  3. 豐富內(nèi)容,增加用戶在線時長:這點游戲產(chǎn)品做的非常好,各種玩法活動本身就吸引用戶投入時間成本,游戲又不斷強化社交屬性,更增加用戶粘度與成本投入。
  4. 數(shù)據(jù)反推,找到你的關(guān)鍵點:比如知乎,評論超過3次,用戶就會留存下來,很難流失。比如有些游戲產(chǎn)品,一旦玩家跨過某個等級就就很難流失。這些都是你需要通過數(shù)據(jù)分析才能找到的關(guān)鍵節(jié)點。

3. RARRA模型

與AARRR模型側(cè)重不同,RARRA模型更加側(cè)重產(chǎn)品本身,不著急獲客,先把產(chǎn)品做好,營造好口碑,確保用戶有好的使用體驗,讓用戶自愿傳播產(chǎn)品。

部分產(chǎn)品通過邀請碼的形式,來打造圈層感。相比于側(cè)重拉新的AARRR模式來說,RARRA模式更加穩(wěn)健保守,在運營側(cè)投入較少。

RARRA模型強調(diào)用戶運營,以精細化運營帶動二次購買、交叉銷售和拉新獲客。

06 小結(jié)

1. 數(shù)據(jù)的作用

  1. 監(jiān)控產(chǎn)品,發(fā)現(xiàn)問題:通過數(shù)據(jù)埋點監(jiān)測,實時監(jiān)測產(chǎn)品狀況,為改版提供方向和參考。
  2. 驗證設(shè)計:通過定性、定量手段,衡量改版效果。
  3. 發(fā)掘機會點,助力增長:發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會和產(chǎn)品爆發(fā)點,著力用戶、數(shù)據(jù)增長。

2. 成為一名解決產(chǎn)品問題的設(shè)計師

隨著行業(yè)發(fā)展,設(shè)計師需要具備的素養(yǎng)越來越高。單純設(shè)計執(zhí)行已經(jīng)不能滿足日常工作需要,越來越多的崗位需要設(shè)計師具備數(shù)據(jù)思維。

設(shè)計師除了保證審美在線之外,更要理解設(shè)計的來源與驗證,讓設(shè)計更加理性。

感謝閱讀。

 

本文由 @doo_W 授權(quán)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自?Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. respect

    來自安徽 回復
  2. 用戶運營建模

    回復
  3. Respect?????♀?

    來自新疆 回復
  4. respect!
    repost?

    來自浙江 回復
  5. Respect

    回復
  6. ??

    回復