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App数据分析的五大维度

APP数据剖析本文APP数数据剖析

的五大维度,从五个维度引见
怎样
去剖析

一款移动

App产品。第一个维度:用户范围
与质量1、生动

用户指标这个指标能够

反响
一个App的胜利

与否,由于
只需

真正运用
App的人才是真实的用户,也是最有价值的用户。通常我们能够

依据

产品的类型来选择日活、周活和月活的数据剖析

。比如

社交类的App选择日活,在线学习类的App选择周活,电商能够

选择月活。这里面日活的央求

最高,由于
需求
用户每天都启动App,因而

App里必需
有用户刚性需求的功用
,比如

我们给很多城市做的App里就有公交模块,用户简直

每天上班坐公交前都会翻开
我们的App。月活的央求

普通
经过
推送和活动来吸收
用户翻开
App,电商做得比较

多,发一条用户感兴味
的商品促销信息等。2、新增用户指标这个指标能够

用来检验App营销推行
效果。新增用户数占用户生动

数的比例能够

表现出一款App的安康
状况

。比如

说新增用户数占领
了超越
40%的生动

用户数,那么我们就需求
思索

忠实
用户留存率低的问题。3、用户构成指标新老用户的构成能够

反响
一个App的用户结构

。我们通常剖析

周用户构成,由于
一周的用户构成相对月和日的计量时间来说比较

精确

。周用户构成里我们能够

关注这几个数据:长期流失用户,流失用户,回流用户,周生动

用户,连续生动

用户,忠适用
户。细致

的词意能够

去看我的那个思想
导图。观看这几个数据的变化,能够

了解

上一周或是近一段时间的运营效果,每个指标的变化都在反响
App的用户变化。假定

长期流失用户增加
,那么我们就应该采取相应的预防措施,配合其他数据恢复

用户运用
场景找到缘由
。并且找到合适

的召回机制,促进回流数据的增长。4、用户留存率指标普通
选取次日、3日、7日、30日的留存数据来剖析

。我们这里所说的时间都是第N+1天的数据,比如

3日留存数据其实是在第四天取得

的数据。3日的留存用的最多的是移动

游戏行业,7日留存的数据普通
是最低的。假定

留存数据有较大的起伏变化,很可能是用户质量留存选择

的过程,由于
在推行
过程中掺杂了很多质量不高的用户。5、每个用户总生动

天数指标这个指标普通
依照

年度来统计,与它相对应的指标就是用户运用
时长。假定

再加上每个用户的启动次数,那么就能够

多维度剖析

用户运用
行为。第二个维度:参与度剖析

1、启动次数指标依照

天、周、月来统计数据,普通
社交产品选择天为统计指标,在线教育选择周来统计。启动次数的总体趋向
能够

反映出App用户的参与度。假定

启动次数呈上涨趋向
,那么用户的参与度总体来说就是高。另外,用户的平均

启动次数能够

看出个体的平均

参与度。由于
即便

是上涨的趋向
,但是用户平均

参与度假定

只需

不到1次的启动,那么也是不理想的。2、运用
时长运用
时长反响
用户运用
App的粘性。运用
时长/生动

用户,意味着真正的用户平均

运用
时长,这才是有意义的数据。运用
“运用
时长+启动次数+生动

数”来多维度剖析

。3、访问页面页面访问是指用户访问了哪些页面,从数据能够

剖析

出用户最爱阅读
哪些页面,在哪些页面中止
了继续往下阅读
。这些数据能够

反响

给产品设计和交互部门,重新深思
App的相关设计思绪
。页面访问数据剖析

中我们经常会遇到UV、PV、IP、Visit这几个指标。UV:Unique Vistor,经过
互联网的独立访问量。普通
都是经过
阅读
器里的Cookies来统计UV,所以即便

只需

一个用户,但是经过
不同的阅读
器进入同一个网页,也会有好几个UV。PV:Page View ,页面访问量。统计了一个网站的N个网页总共被访问了多少次。通常,电商的PV要远远大于UV。假定

有PV/UV,就会得出用户访问页面的途径
长短。IP:经过
IP剖析

产品在哪些地域受欢送

,能够

针对性的依照

地域中止

相应的推行
宣传。Visit:普通
生动

度低的网站10分钟设置一次visit,也就是说我们在线半个小时,visit就是3次。而生动

度高的网站,相应的Visit设置时间就长一点。4、运用
时间距离

运用
距离

能够

恢复

用户的运用
场景。假定

某个用户的运用
距离

在8个小时,那么他很可能是不能在上班时间玩手机,或者至少得出的结论是他没有在上班时间启动App的事实。第三个维度:渠道剖析

研讨
推行
渠道所带来的用户能否
是真的“人”在用。说实话,有些数据是人为造出来的,也就是刷机刷出来的。从激活时间来看,假定

都是集中在一个时间点,就很有可能是刷量的。比如

从地域看,都是一个中央
的,而App是在全国推行
的。从运用
机型看,都是小米3的用户,显然有很深的刷机行为。当然,假定

我们是真的用心的在推行
,数据也很真实,那么也能够

看到哪些渠道的推行
效果比较

好。这里的效果分为两块,一块是新增用户增加的比较

快的渠道,一块是用户留存率高的渠道。第四个维度:功用
剖析

1、功用
生动

指标新功用
或者新模块上线时,需求
对该功用
或模块中止

特定的数据跟踪。2、页面访问途径
剖析

这个指标基本

上就是为了恢复

用户的运用
场景和用户模型设定的。举个例子,一个汽车App。有三种用户:随意
看看的,有意向车型的,要置办

汽车的。随意
看看的用户的页面访问途径
就很飘忽,从几万到几百万的车的页面都去访问。而有意向车型的用户则会在相近的车型引见
页阅读
。要置办

汽车的用户则会依据

价钱
来选择

车型,中止

对比

剖析

查看。这样来剖析

用户的页面访问途径
,就能取得

更大的价值。3、漏斗模型进入首页—》进入商品详情页—》参与

购物车—》进入支付页面—》胜利

付款这是一个电商网站的漏斗模型,我们能够

监测用户的访问途径
。假定

用户迟迟不中止

最终
一步的付款操作,那么极有可能是付款页面做得很糟糕。第五个维度:用户属性剖析

1、设备终端剖析

假定

设备终端显现
80%都是iOS用户,则标明
App的运用
用户普遍高端。其他的终端类型也同样能够

这么剖析

。2、网络及运营商剖析

网络是WiFi还是蜂窝流量,这很可能牵涉到App能否
是户外运用
的场景。比如

“悦跑圈”这个App,在户外跑步运用
的人就比在室内的多,因而

运用
手机移动

流量的用户比WiFi的数据量
多。3、地域剖析

地域+终端属性+网络,多维度剖析

,能够

构建用户的宏观运用
状况

。地域主要的数据还是国度
和言语
。4、用户画像剖析

用户画像其实就是反响
了产品的用户特征。从三个方面来构建用户画像:自然属性、兴味
喜好

、商业属性自然属性:性别、年龄、学历、职业、工作地点、故乡

、星座、性格兴味
喜好

:阅读?运动?等商业属性:能否
具有
汽车、房产、收入、股票、期权等社交产品的用户属性的维度最广,而电商的用户属性最容易变现。用户数据怎样
搜集?普通
经过
用户的行为数据来打标签,但是这比较

难。所以说用户的数据很难获取。我们经常会遇到在社交网站注册的时分
需求
填写很多个人信息,包括工作方面,其实就是社交网站为了尽可能多的获取我们的信息,构建用户画像。

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