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這是個買不起流量的時代!36氪《買不起的流量， 創業 者每一天都是生死存亡》刷爆了互聯網圈子，一句“每10個人下載我們的APP，就有近300元人民幣被白白浪費掉”讓我們知道了精細化運營對于現在的APP開發者來說是多么重要!“浪費”正在發生，減少浪費從學會 數據 分析 開始。

為什么要做數據分析?能有效避免拍腦袋做事情，用客觀數據分析出來的結果堵住主觀臆想的黑洞;能夠為決策提供有說服力的支撐，通過數據分析，還可以看到決策之后的效果和問題以及為下次決策提供方向。以下是APP數據分析的重點分析對象：

一、行業數據有助于分析APP優劣

行業數據對于了解自己的APP來說至關重要，因為有了行業數據的對照，就能知道自己的APP在整個行業的水平，從中分析出自家APP在行業中的優勢和劣勢，發現其中的問題以及在未來的APP運營和推廣當中作出有針對性的調整。了解行業數據不亞于了解自家APP的重要性，因為一款產品放之四海，就有對比有差異，所以沉浸在自己的小世界是萬萬不能的，一個成熟的APP運營人員懂得如何在行業中讓自己的APP殺出生天。

二、了解 用戶 指標是基礎也是重點

1、新增用戶

新增用戶指的是APP等應用被下載安裝之后，第一次啟動APP的用戶。這個指標主要是用于衡量營銷推廣渠道的效果，是APP最基礎的數據指標。

①按照時間維度來分，新增用戶分為日新增用戶、周新增用戶、月新增用戶等。

②按渠道來源，新增用戶還可以分為渠道新增用戶、運營商新增用戶、地域新增用戶。

PS：如果新增用戶占活躍用戶的比例過高，就說明APP的活躍大部分是依賴于推廣拉新的，反之則是APP促活而成的。

2、活躍用戶

活躍用戶是指那些在一定的統計周期內打開APP，并且為APP帶來一些價值的用戶，一般用于衡量APP的運營現狀——真正意義上的用戶規模。很多產品說到用戶規模和質量不會看用戶總量，而是看它的活躍用戶數。

活躍用戶根據不同的統計周期分為日活躍用戶數(DAU)，周活躍用戶數(WAU)，月活躍用戶數(MAU)。不同類型的APP，考核的KPI指標也不一樣。像微信等社交APP、網易等新聞APP、酷狗等音樂APP是開發者希望用戶每天都能啟動的APP，所以這類APP注重的是日活躍用戶數。而像大姨嗎、美柚這類記錄女性經期的APP產品，考核的KPI指標則是月活躍用戶，大姨媽不可能天天都來。

在活躍用戶指標里，有個很重要的指標：單個用戶總活躍天數，是指在一定的統計周期內，平均每個用戶在APP的活躍天數，反映了用戶在流失之前TA花費在APP上的天數。

3、流失用戶

流失用戶是相對于活躍用戶的概念，是指那些下載了APP之后，曾經啟動過APP并且注冊過，但是對該APP逐漸失去了興趣，進而徹底脫離這款產品的用戶。如果說活躍用戶是用來衡量APP的運營現狀，那么流失用戶則是用以分析該APP是否存在被淘汰的風險，以及你的APP是否有能力留住新用戶。

4、用戶構成

用戶構成是指對某周期內的活躍用戶的構成，一般是對周活躍用戶或者月活躍用戶構成進行分析。拿月活躍用戶來說，其用戶構成包括：

①忠誠用戶：也叫做超級活躍用戶，長期持續地使用APP，例如連續活躍4周，或者1個月內15天。

②近期流失用戶：連續1個月內沒有打開過APP的用戶。

③本月回流用戶：上個月沒有打開過APP，但是這個月重新打開了APP的用戶。

④連續活躍用戶：連續活躍兩周及以上的用戶，這里注意區分忠誠用戶與連續活躍用戶的量變。

用戶構成分析有助于通過活躍用戶中新老用戶的結構去了解APP活躍用戶的健康度。

5、用戶留存率

用戶留存率是指在某一個統計時段的新增用戶數中經過了一段時間后仍打開這個APP的用戶比例，包括次日留存、7日留存(如今天新增用戶數在第7日再次打開APP的比例，14日和30日留存以此類推)、14日留存、30日留存。這個指標是驗證你的APP對用戶是否具有吸引力。

二、了解APP活躍指標檢驗產品質量

1、啟動次數：在某一統計時段的用戶打開APP的次數。一般有日啟動次數、周啟動次數、月啟動次數，還有對應周期內的人均啟動次數。

2、使用時長：使用時長是指在統計周期內所有用戶從打開APP到關閉APP的總時長。從使用時長還可以延伸人均使用時長、單次使用時長。這個指標考核的是你的APP用戶粘性高不高，也反映了APP的產品質量高低，使用時長一般會結合啟動次數一起分析。

3、使用時間間隔：指同一個用戶相隔兩次打開APP的時間間隔。

4、訪問頁面數分布：指用戶一次啟動訪問的頁面數。

三、轉化分析指標

運營人員最關心的是轉化率，轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為(如購物)的人數占當前頁面的人數的比率。

轉化率反映了APP的盈利能力，重視和研究轉化率，可以針對性的分析APP在哪些方面做的不足，哪些活動投放效果比較好，可以迅速地提升用戶體驗、節約廣告成本，提升轉化過程的效率。

轉化分析指標涉及到：

①當前頁面的人數(或PV)、②進入下一頁面的人數(或PV)、③完成轉化行為的人數、④推廣總數。

如用戶打開某一購物APP，到瀏覽商品，到把商品放入購物車，最后到 支付 ，每一個環節都有轉化可分析。很多時候我們會通過漏斗圖來看每個環節的轉化情況，而實時的漏斗圖可以監控每天的轉化率，一旦發現問題，運營人員可以馬上調整，避免更大的波動。

四、用戶畫像分析

有了用戶數據，再做用戶畫像分析會更加容易。用戶畫像是對人口屬性的特征分析、用興趣分析、用戶行為分析等，而在做用戶畫像的時候給用戶打標簽，是最核心的部分。

用戶畫像涉及到的數據指標有：

1、人口屬性的特征：姓名、性別、年齡、身高、體重、職業、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型等。

2、用戶興趣則包括用戶個人興趣和用戶商業興趣。用戶個人興趣指的是個人的生活興趣愛好，比如喜歡寵物、看電影、聽流行音樂等;用戶商業興趣指的是對購物、房產、汽車、金融等消費領域的興趣分析。

3、用戶行為分析：包括APP內行為與社交網絡行為。APP內行為指在APP使用過程中，如購物APP，搜索、瀏覽、評論、點贊、收藏、打分、加入購物車、購買、領取優惠券等行為。

社交行為是指在使用APP過程中發生的分享轉發到社交網絡平臺等行為，如手機淘寶APP有分享給淘友(內部)、分享到微信、來往、 微博 、QQ、短信等行為。

這個需要高度關注，用戶在APP內的行為能夠決定APP所能帶來的價值。用戶行為分析可以結合漏斗圖轉化模型來一起分析，可以整體提高轉化水平。

用戶畫像可以幫助APP逐漸實現精準化營銷，直接進行APP與指定用戶之間的點對點交互。現在市面上幫助APP開發者構建用戶畫像的產品不多，因為提取數據和分析數據可能要依靠不同的工具。

五、APP推廣渠道分析

APP運營人員在每天都要在不同的渠道做推廣，這時候就要監測哪些渠道的效果好，單價便宜，哪個渠道來的用戶轉化率特別高，哪個渠道來的用戶流失最快，這都需要進行渠道數據監測和分析的。花錢花時間引流，一定要讓資源耗費得有所價值。有條件的情況下，針對不同渠道來的用戶，可以給到不同的場景體驗。

APP推廣渠道包括：應用商店、運營商、線下推廣、移動DSP、網盟、積分墻、 社會化媒體 、插播廣告、刷榜、應用內互推、互聯網開放平臺推廣、PR傳播等等，在這不展開闡述(如小伙伴們有需要會另外整理APP推廣渠道，看留言有沒有5條以上關于渠道的)。

作者：活動盒子(huodonghezi.com)，精準、高效、點對點活動觸發APP活動運營工具，全方位提供APP運營解決方案。

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