關鍵發現：

◆用戶規模：醫療健康領域，生理健康、問診、心理健康用戶規模最高，但整體上仍處于用戶增長的新興階段，用戶規模增長迅速。

◆性別：醫療健康領域用戶以女性為主，她們鐘情于生理健康、美容整形等應用。

◆區域分布：教育水平及收入越高的用戶，越集中分布在一線及二三線城市，越重視使用醫療健康APP。他們從意識形態上重視自身的健康狀況，成為醫療健康APP拉新和提升留存的重要驅動力量。

當移動互聯網滲透率到一定程度，醫療資源相對稀缺的群體也開始關注使用醫療健康APP。

◆運營關鍵點：盡管意識形態與醫療健康APP的使用存在相關關系，但是從用戶使用行為的角度仍然可以挖掘出產品運營的關鍵點。

例如，生理健康APP相關性最強的領域為移動電臺、食品電商、美食社區、K歌/秀場等領域，由此相關性可看出，生理健康領域的用戶群體偏好飲食類應用，熱愛網購食品也愿意分享美食攻略；音樂類應用成為她們日常生活的娛樂產品。

以生理健康用戶與飲食類APP進行交叉分析，其中，第一象限為下廚房、豆果美食、京東到家等6款APP，說明生理健康用戶偏愛以上應用，且粘性較高，生理健康APP可以考慮與其進行聯合營銷或者市場推廣等動作，從而獲取更高質量的用戶。

一、醫療健康APP用戶基本構成

醫療健康領域生理健康、問診、心理健康用戶規模最高。

1.女性為主

男女占比在醫療健康行業各領域中差異顯著，女性占比達八成，可以見女性用戶是移動醫療健康的重度用戶。

不同的細分領域有一定差別，女性偏好于美容整形與生理健康APP，后者最為顯著；而在問診APP領域，則呈現出男女用戶相對持平的狀態。

2.年輕人居多

年輕人在醫療健康領域中占比較高；從TGI分析可以看出，24歲以下年輕人更偏重使用美容整形以及生理健康類APP，其TGI均超過1.5，而36歲以上用戶則對問診類APP的使用程度更高，TGI均超過1。（不知道TGI是啥？過來科普下！?《強行科普TGI》）

雖然較發達地區人群構成了醫療健康應用的主力，但是，從醫療健康TGI進一步分析，一線城市、地級市與縣級市對醫療健康APP的使用程度均高出1，甚至超過1.5，醫療健康在一線城市使用程度高，主要是源于一線城市用戶本身對健康的關注程度以及移動互聯網的使用相對熟練。地級/縣級市用戶則是在醫療資源相對匱乏的情況下，尋求移動互聯網產品建立的信息對稱。

從另外一個角度而言，醫療健康APP主要需要加強在二三線城市的普遍滲透，而對于從意識到使用習慣尚需教育的鄉鎮農村則需要保持觀望態度。具體到醫療健康的三個典型領域，縣級市用戶更重視生理健康和問診APP，而二線城市用戶則更樂于使用美容整型APP。

3.學歷偏高

高中及以上學歷占醫療健康用戶八成以上。從醫療健康TGI進一步分析，大專及以上學歷用戶更重視醫療健康APP的使用，生理健康是其最為關注的應用類型，而美容整形及問診類應用則居其后。

學生在醫療健康行業中占比最多，而工人及自由職業者群體對醫療健康APP的使用程度尚需加強。

整體上而言，無業/失業群體及白領群體對于醫療健康APP的使用程度最高，前者可能源自于對醫療保障的不確定性和應對，而后者則源自于對自身健康的意識和重視，同時，這兩類群體尤其關注及重度使用生理健康APP。

另外，學生群體在當前顏值當道的背景之下，對于美容整形APP的使用尤其引人關注；而公務員及事業單位群體則在謹慎的環境背景下使用問診APP進行反復咨詢。

4.高低收入者并存

醫療健康行業用戶的收入分布呈現兩極化分布，高低兩級使用醫療健康APP的滲透相對更高，前者來自于健康意識的高度引發對于醫療健康APP的使用，而后者則也許來自于其他醫療健康手段的不豐富。

二、用戶畫像及產品運營提示

1.生理健康APP用戶行為畫像及產品運營提示

生理健康相關性最強的領域為移動電臺、食品電商、美食社區、K歌/秀場等領域，由此相關性可以看出，生理健康領域的用戶群體絕大部分是女性，且以年輕女性為主，偏好飲食類應用，熱愛網購食品也愿意分享美食攻略；音樂類應用成為她們日常生活的娛樂產品，反映出年輕女性對休閑生活的追求。

以生理健康APP與飲食領域進行TGI分析，生理健康APP在食品電商和美食社區等領域受用戶關注程度較高，說明該類用戶熱愛網購食品，喜歡分享美食心得和攻略。經期跟蹤器、月來越好應用的用戶偏愛食品電商，說明電商是該類用戶網購食品的主要渠道。

從產品運營的角度，可以考慮與食品電商類APP進行合作。大姨嗎、美柚、小月歷應用受歡迎程度較為平均。月來越好應用的用戶偏愛餐飲優惠券，說明該類用戶對餐飲優惠較為敏感，關注折扣信息。

以生理健康用戶在飲食領域APP的使用情況進行交叉分析，縱軸為飲食領域在生理健康用戶的TGI數值，橫軸為飲食APP月度滲透率，如圖所示：

其中，第一象限為下廚房、豆果美食、京東到家等6款APP，說明生理健康用戶偏愛以上應用，且粘性較高，生理健康APP可以考慮與其進行聯合營銷或者市場推廣等動作，從而獲取更高質量的用戶。這6款APP的具體表現如下：

以生理健康APP與音樂領域進行TGI分析，經期跟蹤器、小月歷用戶偏愛音樂播放器APP，且粘度較高。月來越好用戶偏愛音樂學習類APP，大姨嗎用戶偏愛MV視頻和音樂節奏類APP。

生理健康應用在移動音樂領域受用戶歡迎程度較為平均，用手機聽歌成為該類用戶日常生活的重要部分。小月歷、月來越好用戶受用戶歡迎程度的差異較小。大姨嗎、美柚用戶偏愛鈴聲工具類音樂APP，該類用戶對個性化鈴聲有一定需求。

再以生理健康對音樂APP的使用情況進行交叉分析，如下圖所示：

其中，第一象限為酷狗音樂、喜馬拉雅FM、唱吧、全民K歌等6款APP，說明生理健康用戶偏愛以上應用，且粘性較高，生理健康APP可以考慮與其進行聯合營銷或者市場推廣等動作，從而獲取更高質量的用戶。這6款APP的具體表現如下：

2.問診APP用戶行為畫像及產品運營提示

問診相關性最強的領域為運動健身、保險服務、P2P、體育視頻/直播等領域，其中可看出問診領域的用戶不僅高度關注健康、熱愛體育和健身，也有較強的實現資產優化的意識。

金融類應用助其進行資產管理，體育類應用一方面滿足用戶對體育賽事的信息需求，另一方面協助用戶科學健身。

以問診APP與金融領域進行TGI分析，女性私人醫生APP在P2P和理財領域受用戶歡迎程度較高，該類用戶注重自身資產管理，有較強的理財需求。平安好醫生APP在賬務管理領域受歡迎程度高。好大夫在線APP的用戶偏愛財經資訊，該類用戶對把握財經動態有一定的信息需求。

好大夫在線、春雨醫生APP在移動支付、手機銀行領域受到較高關注，說明線上支付成為該類用戶日常的重要支付行為。

將問診用戶與金融類型APP產品滲透率進行交叉分析，如下圖所示：

其中，第一象限為同花順、平安人壽、京東金融、隨手記等6款APP，說明問診用戶偏愛以上應用，且粘性較高，問診APP可以考慮與其進行聯合營銷或者市場推廣等動作，從而獲取更高質量的用戶。這6款APP的具體表現如下：

3.美容整形APP用戶行為畫像及產品運營提示

美容整形相關性最強的領域為酒店預訂、航空服務、導購/返利、食品電商等領域，說明美容整形與移動購物產業鏈環節中的應用具有高度的相關性。注重自身美容整形的用戶，同時也喜愛網購；偏愛導購/返利類應用，說明其對時尚潮流和產品價格較為敏感。

以美容整形APP與移動購物領域進行TGI分析，美黛拉、悅美整形應用的用戶在食品電商、跨境電商領域受用戶關注度較高，說明該類用戶偏愛美食、熱愛海淘，購買力較強；化妝寶典應用的用戶偏愛品牌電商，該類用戶有一定的品牌忠誠度，追求品質生活。

美容整形類應用在微商、快遞服務領域受歡迎程度的差異較為顯著。校妝網、悅美整形應用在特賣電商、綜合電商以及移動支付領域受歡迎程度差異不大。

將美容整形與購物類APP進行交叉分析，得出如下圖所示：

其中，第一象限為唯品會、蘑菇街、聚美優品、淘粉吧等5款APP，說明美容整形用戶偏愛以上應用，且粘性較高，美容整形APP可以考慮與其進行聯合營銷或者市場推廣等動作，從而獲取更高質量的用戶。這6款APP的具體表現如下：

三、產品運營分析的基本功如何煉成

基于真實行為的用戶畫像是APP產品運營再上層樓的利器，互聯網產品的運營分析，同時離不開基礎運營和市場運營——知己、知彼百戰不殆，如下步驟必不可少：

★基礎運營篇

1.掌握行業總體情況

首先要了解產品所在的領域規模及發展趨勢，如果領域的規模還處于快速增長，應該更加積極地采取“拉新”；而如果領域已經處于平穩成熟期，應該更側重于提高用戶的體驗、提高用戶的粘性。

2.掌握行業參與者的產品動態，確定真正的競爭對手

每個細分市場都有數以百計的產品在“參賽”，市場中的對手都有哪些？誰是真正的競品？針對不同級別的產品確定不同的競爭策略：

從用戶規模上看：

◆領跑者：分析對方產品設計的特點，結合自己產品的定位學習汲取，縮短產品本身的差距。

◆接近者：直接競爭者，分析對比用戶來源、用戶粘性、用戶使用習慣的差異。

◆追趕者：通過點將臺功能，可以發現快速增長的APP，無論何種原因導致用戶快速增長都是值得注意和防范的。

從用戶重合上看：

◆高重合競品：同領域的高用戶重合度的產品，說明用戶是同類人群，是最直接的競爭對手！所以用戶共性的特征和需求一定要了解，才能并更好地滿足，贏得用戶。

◆低重合競品：同領域的低用戶重合度的產品，說明用戶人群并不是同類人群，所以說不會產生直接的競爭。

3.長期跟蹤競爭對手的指標

基礎運營指標的趨勢變化分析：典型指標包括：（月/日）活躍用戶數、（月/日）啟動次數、（月/日）使用時長等

◆用戶轉化指標變化分析：典型指標包括：下載、安裝、激活、留存、流失、卸載等指標

◆用戶行為指標變化分析：典型指標包括：24小時分時點、人均啟動次數、人均使用時長等

◆用戶粘性指標變化分析：人均單日啟動次數、人均單日使用時長、MAU/DAU等，都代表用戶在產品的粘性表現。

★用戶運營篇

沒有神馬比了解自己用戶的人群特征和行為偏好更重要的事情了，包括：

◆用戶的基礎分布：包括人口屬性分布、設備使用分布、運營商分布等等……

◆用戶行為偏好：包括用戶對不同領域的偏好、APP偏好等

★推廣運營篇

酒香也怕巷子深，再好的產品也需要在市場上不斷發出聲音，引入第三方數據的背書是市場公關軟文的最佳內容，可以幫助產品在市場中的品牌認知，得到資本、市場的認可。所以，第三方數據引用，是市場宣傳利器。第三方的數據可以包括：

◆榜單數據：全網榜單、增幅榜單、領域榜單……

◆指標數據：選擇優勢維度的指標數據，引用單個指標或與競品進行指標對比，都可以作為評價產品的數據基礎