app開發(fā)前為什么要數(shù)據(jù)分析?APP數(shù)據(jù)分析有意義嗎?app開發(fā)團(tuán)隊肯定告訴你:當(dāng)然!數(shù)據(jù)分析的用意本不在于數(shù)據(jù)本身,而是要打造一個數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)。設(shè)計基礎(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)動產(chǎn)品設(shè)計的閉環(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)分析動機(jī)和目的;
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。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、營收:付費(fèi)人數(shù)、付費(fèi)率、付費(fèi)點(diǎn)分布;
4、應(yīng)用:啟動次數(shù)、使用頻率、使用時長、使用間隔、版本分布、終端類型、錯誤分析;
5、功能:功能活躍、頁面訪問路徑、核心動作的轉(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)。從長遠(yuǎn)來講,企業(yè)風(fēng)險較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)計維度依據(jù)產(chǎn)品類型/屬性而選取;提高這些指標(biāo)的方式:采取運(yùn)營活動,推送,簽到,任務(wù),積分;以功能和內(nèi)容驅(qū)動,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、啟動次數(shù);
統(tǒng)計維度:按年、月、周、曰;
a. 本周回流用戶:上周未啟動過應(yīng)用,本周啟動應(yīng)用的活躍用戶;
b. 連續(xù)活躍n周用戶:連續(xù)n周,每周至少啟動過一次應(yīng)用的活躍用戶(第n+1未啟動)
c. 忠誠用戶: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周沒有啟動過應(yīng)用的用戶(第n+1周啟動過);
f. 周活躍用戶:當(dāng)周啟動過應(yīng)用的用戶(去重);
指標(biāo)比例:統(tǒng)一使用”率“表示;值——展示的是個用戶成分的數(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)測未來數(shù)據(jù)變化趨勢的模型。該模型幫助您對應(yīng)用后續(xù)的用戶活躍和留存等進(jìn)行科學(xué)預(yù)測,并制定有效的規(guī)劃和目標(biāo);
APP開發(fā)公司
2、應(yīng)用分析2.1啟動次數(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/月的啟動次數(shù)占所選時段總啟動次數(shù)的比例;
指標(biāo)說明:打開應(yīng)用視為啟動,完全退出或退至后臺即視為啟動結(jié)束;
2.2版本分布基礎(chǔ)指標(biāo):啟動次數(shù)、新增用戶、活躍用戶、升級用戶;
統(tǒng)計維度:按時間、版本;
指標(biāo)比例:統(tǒng)一使用”率“表示;不同版本的累計用戶(占累計用戶全體的比例);
指標(biāo)說明:展示累計用戶排名前10的各個版本變化趨勢,可以幫助了解每個版本的新增用戶,版本的升級情況,目前的哪些版本狀況;
2.3使用狀況基礎(chǔ)指標(biāo):使用時長、使用頻次、使用間隔;
統(tǒng)計維度:日、周、月;版本、渠道、時間段;
指標(biāo)比例:某日/周/月的啟動次數(shù)占所選時段總啟動次數(shù)的比例;
指標(biāo)說明:統(tǒng)計周期內(nèi),一次啟動的使用時長;內(nèi)啟動應(yīng)用的次數(shù);
用統(tǒng)一用戶相鄰兩次啟動間隔的時間長度。
2.4終端類型、錯誤分析(不做詳細(xì)介紹)
3、功能分析a. 功能活躍指標(biāo):某個功能的活躍用戶,使用量情況;功能驗證;對產(chǎn)品功能的數(shù)據(jù)分析,確保功能的取舍的合理性,
b. 頁面訪問路徑:用戶從打開到離開應(yīng)用整個過程中每一步驟的頁面訪問、跳轉(zhuǎn)情況。頁面訪問路徑是全量統(tǒng)計。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:整個漏斗所關(guān)心的轉(zhuǎn)化率的目標(biāo)是序列中一個事件。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關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率,以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù),可以針對性的優(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 指標(biāo)的數(shù)據(jù)、排名及趨勢,有助于衡量應(yīng)用的質(zhì)量和表現(xiàn);
統(tǒng)計維度: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在整個行業(yè)的水平,可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、使用時長等多個維度去對比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對應(yīng)的指標(biāo)在整個行業(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)量的評估,不同渠道獲得用戶的行為特征監(jiān)控、判斷問題;
統(tǒng)計維度:時間段、不同渠道對比;基礎(chǔ)對比(新增用戶、新增賬號、活躍用戶、活躍賬號、啟動次數(shù)、單次使用時長、次日留存率);
可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果,比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶,這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到適合自身的渠道,從而獲得較好的推廣效果。
文章題目:APP開發(fā)公司制作APP要分析哪些數(shù)據(jù)?
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