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為什么要數(shù)據(jù)分析？APP數(shù)據(jù)分析有意義嗎？當(dāng)然！數(shù)據(jù)分析的用意本不在于數(shù)據(jù)本身，而是要打造一個(gè)數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)。設(shè)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)，多維度交叉分析不同指標(biāo)，以數(shù)據(jù)甄別問題，再反向作用產(chǎn)品，最終形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的閉環(huán)。事實(shí)上，APP數(shù)據(jù)分析并沒有那么神圣，而一般常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)也都不難掌握。事實(shí)上，數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)基于兩點(diǎn)事實(shí)：

1、商業(yè)模式和業(yè)務(wù)背景；

2、數(shù)據(jù)分析動(dòng)機(jī)和目的；

如何輕松搞定APP數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析解決方案的提供商是比較多的，甚至說數(shù)據(jù)分析本身也成為了創(chuàng)業(yè)的一種可能。友盟、CNZZ、Talking Data、騰訊云都提供了成套的數(shù)據(jù)解決方案。以下我將試著以自己的思維模式建立一套《APP數(shù)據(jù)分析思維模式》。數(shù)據(jù)分析建模類似于數(shù)學(xué)的排列組合理論，選擇基礎(chǔ)指標(biāo)配合具體的業(yè)務(wù)需要，因此在數(shù)據(jù)建模之前有必要掌握常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)。萬(wàn)丈高樓平地起！

● 基礎(chǔ)指標(biāo)

1、用戶：總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉(zhuǎn)化率、地域分析；

2、活躍：日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

3、營(yíng)收：付費(fèi)人數(shù)、付費(fèi)率、付費(fèi)點(diǎn)分布；

4、應(yīng)用：?jiǎn)?dòng)次數(shù)、使用頻率、使用時(shí)長(zhǎng)、使用間隔、版本分布、終端類型、錯(cuò)誤分析；

5、功能：功能活躍、頁(yè)面訪問路徑、核心動(dòng)作的轉(zhuǎn)化率；

● 分析維度

你賺錢的方式?jīng)Q定了你應(yīng)該關(guān)注的指標(biāo)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最高的部分往往是與其如何賺錢直接相關(guān)的。基于以上的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的兩點(diǎn)事實(shí)，可以選取所需的指標(biāo)，完成APP數(shù)據(jù)分析：

1.用戶分析

分析用戶屬性為產(chǎn)品改進(jìn)及推廣提供充分、可靠的數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)的策略；

1.1用戶規(guī)模

基礎(chǔ)指標(biāo)：總用戶數(shù)、新增用戶、流失用戶、回流用戶；

統(tǒng)計(jì)維度：按年、月、周、曰；

指標(biāo)比例：統(tǒng)一使用”率“表示；

指標(biāo)說明：蘋果端很難取值，可以間接地轉(zhuǎn)化；以激活A(yù)PP量代替下載量；安卓比較好處理；日月周維度；新增用戶/總用戶數(shù)，說明產(chǎn)品健康度；比值的大小都有影響說明問題；

1.2活躍用戶_用戶質(zhì)量

基礎(chǔ)指標(biāo)：日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

統(tǒng)計(jì)維度：按日、周、月，按渠道，按分群；

指標(biāo)比例：統(tǒng)一使用”率“表示；

指標(biāo)說明：日、周、月，統(tǒng)計(jì)維度依據(jù)產(chǎn)品類型/屬性而選?。惶岣哌@些指標(biāo)的方式：采取運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，推送，簽到，任務(wù)，積分；以功能和內(nèi)容驅(qū)動(dòng)，用戶APP的使用頻率；

1.3用戶構(gòu)成

基礎(chǔ)指標(biāo)：活躍用戶、啟動(dòng)次數(shù)；

統(tǒng)計(jì)維度：按年、月、周、曰；

a. 本周回流用戶：上周未啟動(dòng)過應(yīng)用，本周啟動(dòng)應(yīng)用的活躍用戶；

b. 連續(xù)活躍n周用戶：連續(xù)n周，每周至少啟動(dòng)過一次應(yīng)用的活躍用戶（第n+1未啟動(dòng)）

c. 忠誠(chéng)用戶：連續(xù)活躍n周及以上的用戶；

d. 連續(xù)活躍用戶：連續(xù)活躍2周以上的的用戶；

e. 近期流失用戶：連續(xù)n周沒有啟動(dòng)過應(yīng)用的用戶（第n+1周啟動(dòng)過）；

f. 周活躍用戶：當(dāng)周啟動(dòng)過應(yīng)用的用戶（去重）；

指標(biāo)比例：統(tǒng)一使用”率“表示；絕對(duì)值——展示的是個(gè)用戶成分的數(shù)量，百分比展示的是活躍用戶 成分占周或曰用戶的比例；

對(duì)周活躍用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行的成分分解，并通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的模型。該模 型幫助您對(duì)應(yīng)用后續(xù)的用戶活躍和留存等進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，并制定有效的規(guī)劃和目標(biāo)；

2.應(yīng)用分析

2.1啟動(dòng)次數(shù)

基礎(chǔ)指標(biāo)：總用戶數(shù)、新增用戶、流失用戶、回流用戶；

統(tǒng)計(jì)維度：按月、周或曰，按渠道，按分群；

指標(biāo)比例：某日/周/月的啟動(dòng)次數(shù)占所選時(shí)段總啟動(dòng)次數(shù)的比例；

指標(biāo)說明：打開應(yīng)用視為啟動(dòng)，完全退出或退至后臺(tái)即視為啟動(dòng)結(jié)束；

2.2版本分布

基礎(chǔ)指標(biāo)：?jiǎn)?dòng)次數(shù)、新增用戶、活躍用戶、升級(jí)用戶；

統(tǒng)計(jì)維度：按時(shí)間、版本；

指標(biāo)比例：統(tǒng)一使用”率“表示；不同版本的累計(jì)用戶（占累計(jì)用戶全體的比例）；

指標(biāo)說明：展示累計(jì)用戶排名前10的各個(gè)版本變化趨勢(shì)，可以幫助了解每個(gè)版本的新增用戶，最新版本的升級(jí)情況，目前的哪些版本狀況；

2.3使用狀況

基礎(chǔ)指標(biāo)：使用時(shí)長(zhǎng)、使用頻次、使用間隔；

統(tǒng)計(jì)維度：日、周、月；版本、渠道、時(shí)間段；

指標(biāo)比例：某日/周/月的啟動(dòng)次數(shù)占所選時(shí)段總啟動(dòng)次數(shù)的比例；

指標(biāo)說明：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，一次啟動(dòng)的使用時(shí)長(zhǎng)；一天內(nèi)啟動(dòng)應(yīng)用的次數(shù)；

用統(tǒng)一用戶相鄰兩次啟動(dòng)間隔的時(shí)間長(zhǎng)度。

2.4終端類型、錯(cuò)誤分析（不做詳細(xì)介紹）

3.功能分析

a. 功能活躍指標(biāo)：某個(gè)功能的活躍用戶，使用量情況；功能驗(yàn)證；對(duì)產(chǎn)品功能的數(shù)據(jù)分析，確保功能的取舍的合理性,

b. 頁(yè)面訪問路徑：用戶從打開到離開應(yīng)用整個(gè)過程中每一步驟的頁(yè)面訪問、跳轉(zhuǎn)情況。頁(yè)面訪問路徑是全量統(tǒng)計(jì)。通過路徑分析得出用戶類型的多樣、用戶使用產(chǎn)品目的的多樣性，還原用戶目的；通過路徑分析，做用戶細(xì)分；再通過用戶細(xì)分，返回到產(chǎn)品的迭代。

c. 漏斗模型：整個(gè)漏斗所關(guān)心的最終轉(zhuǎn)化率的目標(biāo)是序列中最后一個(gè)事件。用戶轉(zhuǎn)化率的分析，核心考察漏斗每一層的流失原因的分析。通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來(lái)關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對(duì)收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對(duì)性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實(shí)提高整體轉(zhuǎn)化水平。

4.行業(yè)分析

指標(biāo)說明：行業(yè)數(shù)據(jù)可以幫助了解行業(yè)內(nèi)應(yīng)用的整體水平，可以查看應(yīng)用的全體應(yīng)用或同類應(yīng)用中各個(gè) 指標(biāo)的數(shù)據(jù)、排名及趨勢(shì)，有助于衡量應(yīng)用的質(zhì)量和表現(xiàn)；

統(tǒng)計(jì)維度：用戶規(guī)模、更新頻次、應(yīng)用排名；

指標(biāo)比例：全體排名和同規(guī)模排名；

了解行業(yè)數(shù)據(jù)，可以知道自己的APP在整個(gè)行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動(dòng)次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)等多個(gè)維度去對(duì)比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對(duì)應(yīng)的指標(biāo)在整個(gè)行業(yè)的排名，從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。

5.渠道分析

指標(biāo)說明：渠道質(zhì)量的評(píng)估，不同渠道獲得用戶的行為特征監(jiān)控、判斷問題；

統(tǒng)計(jì)維度：時(shí)間段、不同渠道對(duì)比；基礎(chǔ)對(duì)比（新增用戶、新增賬號(hào)、活躍用戶、活躍賬號(hào)、啟動(dòng)次數(shù)、單次使用時(shí)長(zhǎng)、次日留存率）；

可以從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時(shí)長(zhǎng)等角度對(duì)比不同來(lái)源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

行文小結(jié)

我認(rèn)為是產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯的分析。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都是普遍適用的，而特定業(yè)務(wù)的個(gè)性化指標(biāo)設(shè)計(jì)才真正考驗(yàn)功底，數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上是對(duì)產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯的理解和把握。脫離產(chǎn)品，脫離具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析都是毫無(wú)意義的！

原作者：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品小王，簡(jiǎn)書ID：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品小王。

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