5個分析維度,輕松搞定App數(shù)據(jù)分析

 基礎指標

1、用戶：總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉化率、地域分析；

2、活躍：日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

3、營收：付費人數(shù)、付費率、付費點分布；

4、應用：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、核心動作的轉化率；

●分析維度

你賺錢的方式決定了你應該關注的指標。從長遠來講，企業(yè)風險最高的部分往往是與其如何賺錢直接相關的?；谝陨系幕A數(shù)據(jù)指標，結合數(shù)據(jù)分析的兩點事實，可以選取所需的指標，完成APP數(shù)據(jù)分析：

1.用戶分析

分析用戶屬性為產品改進及推廣提供充分、可靠的數(shù)據(jù)制定精準的策略；

1.1用戶規(guī)模

基礎指標：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；

指標比例：統(tǒng)一使用”率“表示；

指標說明：蘋果端很難取值，可以間接地轉化；以激活APP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_用戶質量

基礎指標：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；

指標比例：統(tǒng)一使用”率“表示；

指標說明：日、周、月，統(tǒng)計維度依據(jù)產品類型/屬性而選??；提高這些指標的方式：采取運營活動，推送，簽到，任務，積分；以功能和內容驅動，用戶APP的使用頻率；

1.3用戶構成

基礎指標：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：上周未啟動過應用，本周啟動應用的活躍用戶；

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周沒有啟動過應用的用戶（第n+1周啟動過）；

f. 周活躍用戶：當周啟動過應用的用戶（去重）；

指標比例：統(tǒng)一使用”率“表示；絕對值——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)進行的成分分解，并通過歷史數(shù)據(jù)預測未來數(shù)據(jù)變化趨勢的模型。該模 型幫助您對應用后續(xù)的用戶活躍和留存等進行科學預測，并制定有效的規(guī)劃和目標；

2.應用分析

2.1啟動次數(shù)

基礎指標：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；

指標說明：打開應用視為啟動，完全退出或退至后臺即視為啟動結束；

2.2版本分布

基礎指標：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，最新版本的升級情況，目前的哪些版本狀況；

2.3使用狀況

基礎指標：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；

指標說明：統(tǒng)計周期內，一次啟動的使用時長；一天內啟動應用的次數(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（不做詳細介紹）

3.功能分析

a. 功能活躍指標：某個功能的活躍用戶，使用量情況；功能驗證；對產品功能的數(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用整個過程中每一步驟的頁面訪問、跳轉情況。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、用戶使用產品目的的多樣性，還原用戶目的；通過路徑分析，做用戶細分；再通過用戶細分，返回到產品的迭代。

c. 漏斗模型：整個漏斗所關心的最終轉化率的目標是序列中最后一個事件。用戶轉化率的分析，核心考察漏斗每一層的流失原因的分析。通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉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)化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。

4.行業(yè)分析

指標說明：行業(yè)數(shù)據(jù)可以幫助了解行業(yè)內應用的整體水平，可以查看應用的全體應用或同類應用中各個 指標的數(shù)據(jù)、排名及趨勢，有助于衡量應用的質量和表現(xiàn)；

統(tǒng)計維度：用戶規(guī)模、更新頻次、應用排名；

指標比例：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品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業(yè)的排名，從而知道自己產品的不足之處。

5.渠道分析

指標說明：渠道質量的評估，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)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。