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APP開(kāi)發(fā)公司要進(jìn)行哪些數(shù)據(jù)分析?

2023-03-15    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

app開(kāi)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(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)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(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(wèn)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(méi)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;

數(shù)據(jù)分析解決方案的提供商是比較多的,甚至說(shuō)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(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(wèn)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)較高的部分往往是與其如何賺錢直接相關(guān)的?;谝陨系幕A(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(shuō)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(shuō)明產(chǎn)品健康度;比值的大小都有影響說(shuō)明問(wèn)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(shuō)明:日、周、月,統(tǒng)計(jì)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(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(guò)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(guò)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(méi)有啟動(dòng)過(guò)應(yīng)用的用戶(第n+1周啟動(dòng)過(guò));

f. 周活躍用戶:當(dāng)周啟動(dòng)過(guò)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(guò)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(shuō)明:打開(kāi)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(shuō)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,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(shuō)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(wèn)路徑:用戶從打開(kāi)到離開(kāi)應(yīng)用整個(gè)過(guò)程中每一步驟的頁(yè)面訪問(wèn)、跳轉(zhuǎn)情況。頁(yè)面訪問(wèn)路徑是全量統(tǒng)計(jì)。通過(guò)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(guò)路徑分析,做用戶細(xì)分;再通過(guò)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)心的轉(zhuǎn)化率的目標(biāo)是序列中一個(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(guò)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(guò)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(shuō)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(shuō)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(wèn)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)找到適合自身的渠道,從而獲得較好的推廣效果。

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文章源于:http://m.rwnh.cn/news14/244514.html

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