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如何全面掌握別人家的APP數(shù)據(jù)
2016-01-27
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如何全面掌握別人家的APP數(shù)據(jù)

老師，請問一下，在哪里可以了解一個App的各項數(shù)據(jù)，比如下載量、排行數(shù)據(jù)呢？我"數(shù)據(jù)分析師"可以通過什么途徑去深入的研究一個App（該產(chǎn)品是別人做的，我并不能獲取內(nèi)部數(shù)據(jù)）？

好的，下面我們就有請老師來作答一下~

（以下內(nèi)容為老師親自回答）

應(yīng)該說這個一個較為普遍的問題，這里我推薦幾個方法供大家參考：

首先，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是模擬趨勢數(shù)據(jù)，要獲得一個產(chǎn)品的絕對歷史下載量是一件很難的事情，你"數(shù)據(jù)分析師"要知道每個App都是分版本向App store或者安卓應(yīng)用商店提交的，所以理論上我們需要看的是這個版本的下載量和活躍度。

一  絕對下載量和活躍度。

你"數(shù)據(jù)分析師"可以購買收費數(shù)據(jù)，就我經(jīng)驗，BI數(shù)據(jù)、艾瑞數(shù)據(jù)都是有一些具體檢測數(shù)據(jù)，能夠拿到一斷時間內(nèi)的分類App的數(shù)據(jù)，但價格不菲，一般大公司都有購買。

當(dāng)然，BAT有自己的渠道來源，百度有很深的底層數(shù)據(jù)檢測模型，能夠詳盡的了解App的下載和啟動情況。

二  評價數(shù)的倒推模型——App store

1、看當(dāng)前版本和歷史版本的評價數(shù)。

一般情況下，評價人數(shù)占總下載人數(shù)的三千分之一左右，或者更低。但新應(yīng)用和只有幾十個評價的應(yīng)用可能有刷評價的風(fēng)險，需要剔除刷的數(shù)據(jù)。所以你可以用評價數(shù)×2000得到一個下載數(shù)的預(yù)估值。

這款拓詞App，當(dāng)前版本的評論數(shù)在129個，按照二千分之一的評價比例，估計下載量在10-20萬之間。因為他的評價數(shù)量不夠大，所以可能要適當(dāng)減少乘的數(shù)值。

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這是今日頭條，看累積下載的話，我的預(yù)估是52039×2000=1億下載量。這是累積下載量，而一般應(yīng)用的月活在5-10%左右，那么其月活用戶在500-1000萬用戶數(shù)左右。當(dāng)然，閱讀類可能會更高一些。

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肯德基爺爺這款app還是有點意思的。下載量在400萬左右，但惡評如潮的感覺。

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如果你"數(shù)據(jù)分析師"要問安卓的情況，我可以很欣慰的告訴你，安卓的應(yīng)用商店都有下載量，那個下載量除以3之后的值基本就是了，有些刷單嚴(yán)重的需要除以10哦。所以看App store吧。

這種分析方法就是建立一個已知的app品類推算模型，然后講其中的變量替換為未知的那個app來看。這種方法是我從早年Alex的排名推算中學(xué)習(xí)而來的。因為評價一個產(chǎn)品的用戶大致比例是相同的，千分之一或者二千分之一。

2.App store 評價模型

什么叫App store評價模型呢？就是評價形成的一個模型。

這是一款評價模型為“E型”的產(chǎn)品，從評價看，用戶反饋有很多硬傷，產(chǎn)品體驗和價值存在明顯的可視性缺點。

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這是一款“F型”的評價模型，整體體驗沒有可見硬傷，產(chǎn)品發(fā)展路徑比較樂觀。

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這是一款“G型”評價的產(chǎn)品，它有顯而易見的問題需要解決，否則會影響產(chǎn)品自發(fā)增長。

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總結(jié)起來就是：我們"數(shù)據(jù)分析師"不僅要看這款產(chǎn)品的現(xiàn)在下載量，也可以通過其評價模型來看接下來增長的預(yù)期。

三  參考數(shù)據(jù)網(wǎng)站

"數(shù)據(jù)分析師"要培養(yǎng)對數(shù)據(jù)的敏感性，可以經(jīng)?？纯窗俣冉y(tǒng)計、Talking Data等網(wǎng)站。Talking Data主要拿的是安卓應(yīng)用的趨勢和排行。

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TD有很多排行榜，其用戶量的算法可以通過已知某款產(chǎn)品，比如我知道去哪兒的用戶覆蓋量，去倒推其排行榜的其他App的用戶數(shù)量。

TD提供了100個排行，都是免費的，當(dāng)然也有收費服務(wù)。

說在最后

"數(shù)據(jù)分析師"覺得主要還是要對數(shù)據(jù)有敏感性，拿自己公司已知的產(chǎn)品數(shù)據(jù)去倒推那些未知的數(shù)據(jù)，建立自己的數(shù)據(jù)模型是最關(guān)鍵的。


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