如何轻松搞定APP数据分析？

#文前小絮#《依据数据剖析的产品的思想形式》说到——为什么要数据剖析？APP数据剖析有意义吗？当然！数据剖析的意图本不在于数据本身，而是要打造一个数据反应闭环。规划根底数据方针，多维度穿插剖析不同方针，以数据鉴别问题，再反向作用产品，终究构成数据驱动产品规划的闭环。现实上，APP数据剖析并没有那么崇高，而一般常用的数据方针也都不难掌握。现实上，数据方针的规划依据两点现实：

1、商业形式和事务布景；

2、数据剖析动机和意图；

怎么轻松搞定APP数据剖析？

正文

数据剖析解决方案的供给商是比较多的，乃至说数据剖析本身也成为了创业的一种或许。友盟、CNZZ、Talking Data、腾讯云都供给了成套的数据解决方案。以下我将试着以自己的思想形式树立一套《APP数据剖析思想形式》。数据剖析建模类似于数学的排列组合理论，挑选根底方针合作详细的事务需求，因此在数据建模之前有必要掌握常用的数据方针。万丈高楼平地起！

根底方针

1、用户：总用户数、新用户数、留存用户、转化率、地域剖析；

2、活泼：日活泼（DAU）、周活泼（WAU）、月活泼（MAU）；

3、营收：付费人数、付费率、付费点散布；

4、运用：发动次数、运用频率、运用时长、运用距离、版别散布、终端类型、过错剖析；

5、功用：功用活泼、页面拜访途径、中心动作的转化率；

剖析维度

你挣钱的方法决议了你应该重视的方针。从久远来讲，企业危险最高的部分往往是与其怎么挣钱直接相关的。依据以上的根底数据方针，结合数据剖析的两点现实，能够选取所需的方针，完结APP数据剖析：

1.用户剖析

剖析用户特点为产品改善及推行供给充沛、牢靠的数据拟定精准的战略；

1.1用户规划

根底方针：总用户数、新增用户、丢失用户、回流用户；

计算维度：按年、月、周、曰；

方针份额：一致运用”率“表明；

方针阐明：苹果端很难取值，能够间接地转化；以激活APP量替代下载量；安卓比较好处理；日月周维度；新增用户/总用户数，阐明产品健康度；比值的巨细都有影响阐明问题；

1.2活泼用户_用户质量

根底方针：日活泼（DAU）、周活泼（WAU）、月活泼（MAU）；

计算维度：按日、周、月，按途径，按分群；

方针份额：一致运用”率“表明；

方针阐明：日、周、月，计算维度依据产品类型/特点而选取；进步这些方针的方法：采纳运营活动，推送，报到，使命，积分；以功用和内容驱动，用户APP的运用频率；

1.3用户构成

根底方针：活泼用户、发动次数；

计算维度：按年、月、周、曰；

a. 本周回流用户：上星期未发动过运用，本周发动运用的活泼用户；

b. 接连活泼n周用户：接连n周，每周至少发动过一次运用的活泼用户（第n+1未发动）

c. 忠实用户：接连活泼n周及以上的用户；

d. 接连活泼用户：接连活泼2周以上的的用户；

e. 近期丢失用户：接连n周没有发动过运用的用户（第n+1周发动过）；

f. 周活泼用户：当周发动过运用的用户（去重）；

方针份额：一致运用”率“表明；绝对值——展现的是个用户成分的数量，百分比展现的是活泼用户 成分占周或曰用户的份额；

对周活泼用户数据进行的成分分化，并经过历史数据猜测未来数据改变趋势的模型。该模 型协助您对运用后续的用户活泼和留存等进行科学猜测，并拟定有用的规划和方针；

2.运用剖析

2.1发动次数

根底方针：总用户数、新增用户、丢失用户、回流用户；

计算维度：按月、周或曰，按途径，按分群；

方针份额：某日/周/月的发动次数占所选时段总发动次数的份额；

方针阐明：翻开运用视为发动，彻底退出或退至后台即视为发动完毕；

2.2版别散布

根底方针：发动次数、新增用户、活泼用户、晋级用户；

计算维度：按时刻、版别；

方针份额：一致运用”率“表明；不同版别的累计用户（占累计用户整体的份额）；

方针阐明：展现累计用户排名前10的各个版别改变趋势，能够协助了解每个版别的新增用户，最新版别的晋级状况，现在的哪些版别状况；

2.3运用状况

根底方针：运用时长、运用频次、运用距离；

计算维度：日、周、月；版别、途径、时刻段；

方针份额：某日/周/月的发动次数占所选时段总发动次数的份额；

方针阐明：计算周期内，一次发动的运用时长；一天内发动运用的次数；

用一致用户相邻两次发动距离的时刻长度。

2.4终端类型、过错剖析（不做详细介绍）

3.功用剖析

a. 功用活泼方针：某个功用的活泼用户，运用量状况；功用验证；对产品功用的数据剖析，保证功用的取舍的合理性,

b. 页面拜访途径：用户从翻开到脱离运用整个过程中每一过程的页面拜访、跳转状况。页面拜访途径是全量计算。经过途径剖析得出用户类型的多样、用户运用产品意图的多样性，复原用户意图；经过途径剖析，做用户细分；再经过用户细分，返回到产品的迭代。

c. 漏斗模型：整个漏斗所关怀的终究转化率的方针是序列中最终一个事情。用户转化率的剖析，中心调查漏斗每一层的丢失原因的剖析。经过设置自定义事情以及漏斗来重视运用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。经过剖析事情和漏斗数据，能够针对性的优化转化率低的过程，实在进步整体转化水平。

4.职业剖析

方针阐明：职业数据能够协助了解职业内运用的整体水平，能够检查运用的整体运用或同类运用中各个 方针的数据、排名及趋势，有助于衡量运用的质量和体现；

计算维度：用户规划、更新频次、运用排名；

方针份额：整体排名和同规划排名；

了解职业数据，能够知道自己的APP在整个职业的水平，能够从新增用户、活泼用户、发动次数、运用时长等多个维度去比照自己产品与职业平均水平的差异以及自己产品的对应的方针在整个职业的排名，然后知道自己产品的不足之处。

5.途径剖析

方针阐明：途径质量的评价，不同途径取得用户的行为特征监控、判别问题；

计算维度：时刻段、不同途径比照；根底比照（新增用户、新增账号、活泼用户、活泼账号、发动次数、单次运用时长、次日留存率）；

能够从多个维度的数据来比照不同途径的作用，比方从新增用户、活泼用户、次日留存率、单次运用时长等视点比照不同来历的用户，这样就能够依据数据找到最适合本身的途径，然后取得最好的推行作用。

行文小结

我认为是产品事务逻辑的剖析。根底数据都是遍及适用的，而特定事务的个性化方针规划才真实检测功底，数据剖析本质上是对产品事务逻辑的了解和掌握。脱离产品，脱离详细事务场景的数据剖析都是毫无意义的！

本文作者：互联网产品小王 原文地址：戳这儿

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