移动APP分析洞察

移动APP剖析，是GA中的第一个非网站渠道剖析的中心部分。这反映出了咱们6年前就预测到用户向智能手机与平板电脑的搬运趋势。

在曩昔，咱们不得不自己开发移动APP数据追寻东西（因为它们的陈述与网站数据陈述看起来相同，因而终究会走向完结），新的Google Analytics的移动APP剖析把环绕APP的数据出现在陈述中，使咱们轻轻松松地便能追寻用户在APP中的交互。 不再用追寻网站的办法来追寻APP，移动APP的开发人员会惊喜地发现陈述反映的数据对他们的事务非常适用。

数据尽管很漂亮，可是剖析的终究意图是从中发生洞悉，然后能够采纳举动。这篇文章中，我会从GA新的APP剖析界面中找一些报表的比方，来告知咱们，这些陈述怎样协助咱们为事务做一些决议计划。

发布：多少人在运用咱们的APP？假定咱们刚发布了最新版别的”航班查找”APP。咱们收到邮件告知，咱们的APP刚经过了运用商场检查（总算），咱们预备开端运营了。或许咱们刚刚发起了一些针对某些地区的营销活动，来促运用户装置咱们的APP。能够实时监测咱们获取用户的作用，用户的来历以及用户是怎样参加到APP内容中来的，对咱们来说非常重要。

这便是实时陈述的用武之地。在用户交互后的几秒之内，数据就能够出现在陈述之中，使咱们能够依据数据快速地采纳举动。咱们能够看到每个APP版别的用户数量，他们活泼在哪些屏幕页面，以及他们的地理位置（能够准确到城市等级）。

监测与迭代：咱们怎样优化用户体会？咱们能够经过许多办法来获取和招引用户。对咱们来说了解用户在APP中的行为与行为轨道非常重要。咱们期望能够答复如下问题：

> 咱们事务存在瓶颈吗？> 为什么用户脱离了APP？> 依据不同的操作系统和言语等等，用户的行为会有什么不同？

用户行为流报表（Behavior Flow Report）会告知咱们用户在APP的行为轨道是怎样样的，他们在哪里脱离，他们怎样抵达特定的屏幕页面，以及依照什么样的阅读次序抵达这些页面的。咱们的“航班查找”APP陈述如下，好像在一些重要的屏幕页面的退出率（赤色部分）比较高。

咱们会想到拆分这个数据，把问题缩小到某个的操作系统，APP版别，用户类型等。这种办法能够使咱们能够不断重复迭代，并增进用户体会。

丈量与迭代：咱们怎样为问题排优先级？咱们的APP在运用商场上能够下载，可是在用户谈论中显现了APP有一些技术问题，APP有时分会忽然溃散。实践些，Bug关于开发人员来说是现实生活中不愉快的存在，在某种程度上，Bug一向都有。问题便是，咱们应该怎样排优先级，怎样分配资源？

溃散与反常陈述（Crashes and Exceptions Report）会给咱们一些重要的数据，协助咱们挨近问题答案。这个陈述中会给咱们一些信息，比方：

> APP出现了哪些反常？> 出现反常之后带来了哪些影响？> 这些反常在APP哪里/何时出现的？> 在哪些设备，操作系统和APP版别上出现的?

来看下面这份陈述，好像有一个Bug在升级到2.1版别的时分修正了，但又带来了另一个Bug。细分数据，去找出关于反常的更多信息，这样咱们就能采纳恰当的办法。比方，或许这个Bug只存在安卓客户端，iOS上并没有。这样，咱们的安卓开发团队就需求多做一些作业，而咱们的iOS开发团队就能够早些发布iOS APP。

进化：咱们需求重视什么操作系统/功用？当咱们预备进一步开发APP的时分，新的应战出现了，咱们需求知道怎样在公司内部分配资源。咱们需求重视什么操作系统？APP的什么功用，换言之，什么关于咱们的赢利影响最大？

继续看设备和投进网络概览（Devices and Network Overview）陈述，咱们又能够为咱们的“航班查找”APP取得一些重要的信息了。比方，咱们大部分的安卓用户的版别都在4.0以上，只要一小部分用户还在运用安卓2.3或许更低。这告知咱们，假如咱们中止保护安卓4.0以下的操作系统版别，影响到的用户并不大。

依据上面说到的，咱们能够开端用一些 4.0以上版别的功用，而且，咱们不用继续支撑2.3，这样能够帮咱们削减一些费事。另一方面，咱们简直没有什么安卓2.3及以下版别的用户，或许是因为咱们的APP并没有为安卓2.3版别进行优化，对此咱们需求作进一步调查，从不同的视点去看这类数据非常重要，这样咱们才干为事务做最好的决议计划。

进化：咱们应该重视哪些用户？跟着用户添加，GA数据也在添加，使咱们能够重要的细分数据上找到问题而且采纳举动。用户行为陈述（Behavior Report），例如会话时长（Session Duration）和用户忠诚度（Loyalty）陈述就供给了许多有价值的洞悉。

更长的会话时长（Session Duration）和更多的会话数的用户转化率也更高。这告知咱们，咱们应该重视用户的留存与参加度:咱们期望咱们的用户能够在脱离之后回到咱们的APP，咱们需求定位用户退出那些点 （上面说到的用户行为流（Behavior Flow report）能够协助咱们），数据显现重复用户和参加APP时刻更久的用户的转化几率更高，这一信息关于无论是营销仍是规划作业都是非常重要。

报表：咱们怎样将数据出现做到极致？到现在为止咱们现已评论了现成的陈述。一切的陈述是在GA里默许生成的。可是，针对某一项事务定制特定维度和目标的陈述是很有用的办法。也便是说，陈述中的数据能够反映某个特定事务。我之前写过一些自定义维度（Custom Dimensions）的用例，以及该怎样运用这些自定义维度来改善陈述。

自定义维度（Custom Dimensions）就像GA中已有的度默许维度相同，仅仅咱们能够自己创立，使咱们能够搜集额定的，GA默许不供给的数据。

自定义维度不只能够使咱们获取用户和内容额定信息，也使咱们创立适用公司内部的报表。公司内部的人不一定了解GA中的术语和数据展示方式。

经过创立一个“客户等级”的自定义维度，比方，咱们把陈述和细分创立为如下图报表，这个报表靠近咱们的事务，而且也易于在公司内部传阅。

类似地，自定义目标（custom metrics）相同使咱们能够把自定义的数据发送到GA，仅仅，自定义目标发送的是数值而不是自定义维度那样的字符串。仍是拿咱们的”机票查找”APP来说，咱们期望添加这样几个自定义目标：查找次数，预定数以及撤销预定数，等等。这样就能够创立下图中这样一个陈述。 这样的陈述依然靠近咱们的事务类型而且适用于公司内部，即便是对那些不了解GA的人来说也很适用。

GA移动APP SDK使咱们在移动APP上装置追寻代码变得非常简略，并敞开了许多强壮的剖析功用。经过在APP上的丈量和迭代，咱们能够不断提高用户体会，终究增进了咱们的事务。有时分很简单就能找到一处显着的挣钱瓶颈，有时分却需求更多的详尽剖析，才干取得更有价值的洞悉。

作者简介Kristoffer Olofsson是Precis Digital，一家在线数据情报与营销代理商的合伙人，他曾是Google Analytics Premium团队的布置专家。他刚上大学时便开端与数据打交道，而且常常成为数字营销司理与开发人员的交流桥梁。

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