如何使用隊(duì)列數(shù)據(jù)進(jìn)行APP用戶行為分析

在數(shù)據(jù)分析的世界，隊(duì)列經(jīng)常被撇到一邊，這似乎是因?yàn)槠鋸?fù)雜的特性。那么學(xué)習(xí)這些分析能夠獲得什么幫助，以及是如何做到的。

在數(shù)據(jù)分析的世界，有一個(gè)工具經(jīng)常被閑置。雖然是一個(gè)非常強(qiáng)大的分析工具，隊(duì)列卻經(jīng)常因?yàn)槠鋸?fù)雜的特性而被放在一邊。隨著數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中它能給與很多幫助，人們的看法發(fā)生改變，現(xiàn)在讓我們更加深入的認(rèn)識(shí)隊(duì)列。

先解釋什么是隊(duì)列開(kāi)始。隊(duì)列能夠幫助你分析一組人群在特定時(shí)間里共有的普遍特性，包括其操作或者行為。隊(duì)列允許你從更多的“微”鏡頭看到數(shù)據(jù)，并提供你一些關(guān)于整體分析拼圖中具體某一塊的細(xì)節(jié)。

舉例：每一個(gè)開(kāi)發(fā)者或者分析學(xué)者首先想知道的關(guān)于他們的App的數(shù)據(jù)是留存率。你能讓多少人下載你的App，更能讓多少人保留你的App。留存率是關(guān)鍵指標(biāo)，因?yàn)椤坝脩袅舸媸钦鎸?shí)的增長(zhǎng)而不僅僅是用戶獲取”。在這樣的情況下，那些已經(jīng)安裝了你的App的用戶，接下來(lái)的5天就是觀察他們是否與App有互動(dòng)，作為留存率的測(cè)試。

下面的信息以表格的形式顯示：

注：cohort-隊(duì)列 ，people-人，day-天，3-JAN-2016：2016/01/03(以此類推)，average-平均值

在上面的表中，有558個(gè)用戶在2016年1月3號(hào)下載了這個(gè)App，第1天（DAY1）有30%用戶登錄使用了這個(gè)App，第二天是23%，第三天是24%，第四天是21%，第五天是25%。根據(jù)數(shù)據(jù)的顯示，很難讀出數(shù)據(jù)背后的含義，和作出快速的參考。作為分析人員，你想了解過(guò)去5天的（從下載后第1天開(kāi)始）的留存趨勢(shì)，以及固定時(shí)期內(nèi)的趨勢(shì)，那么說(shuō)下下載后的第一天和第三天。

此外，你想測(cè)試留存的總數(shù)和（階段）獲得的用戶。對(duì)于少數(shù)隊(duì)列來(lái)說(shuō)，合計(jì)是很有用的，一方面留存率可能很低，但是獲得的用戶人數(shù)很高，卻不是理想的用戶。我們對(duì)第一天，第三天和第五天的留存人數(shù)很感興趣。下面隊(duì)列數(shù)據(jù)在循環(huán)點(diǎn)里進(jìn)行了可視化的總結(jié)：

上面的圖表顯示了日常隊(duì)列隨著選擇的天數(shù)變化的趨勢(shì)。如：從開(kāi)始到第1天，第3天，第5天的三個(gè)隊(duì)列。

柱狀圖中淺色和深色的陰影部分分別表示客戶的留存數(shù)量和留存率。粉色條形圖顯示了第一天結(jié)束后的日常隊(duì)列，綠色條形圖顯示了第一天到第三天的日常隊(duì)列，紫色條形圖顯示了從第三天到第五天的日常隊(duì)列。第一天1月3號(hào)，從粉色圖表可以看出，獲得的用戶總數(shù)是558，而留存的用戶是167。對(duì)于相同的隊(duì)列，在第三天，下載總數(shù)不變，隨著從第一天開(kāi)始，留存的用戶數(shù)量?jī)H僅是167。在這167個(gè)人中，只有135個(gè)人留存下來(lái)。一個(gè)下降趨勢(shì)開(kāi)始出現(xiàn)。

三個(gè)圖表的頂部的趨勢(shì)分析各自顯示了從第一天，第三天，第五天開(kāi)始的日常隊(duì)列的留存率。三種顏色的彩條顯示了圍繞著線所代表的置信區(qū)間，而圍繞平滑線的彩條是關(guān)于留存率的。

獲得的洞察力：

1、留存率明顯向下的趨勢(shì)已經(jīng)出現(xiàn)。自安裝App的三天后，留存率出現(xiàn)銳減。這需要進(jìn)一步的調(diào)查，因?yàn)橄陆稻褪菑牡谌扉_(kāi)始的。

2、1月3號(hào)獲得用戶有著最高的留存率，但是從第三天到第五天開(kāi)始，留存率開(kāi)始無(wú)預(yù)警的下降，跟其他日常隊(duì)列不一樣。應(yīng)該深入挖掘1月3號(hào)當(dāng)天獲得的用戶有哪些特性。另外，當(dāng)天的用戶人數(shù)相比其他時(shí)候的下載人數(shù)也是最高的。

3、1月4號(hào)獲得的用戶相比1月3號(hào)，留存率較低。到了第五天，它相比第一天和第三天，留存率低于置信區(qū)間較低的條形。

4、數(shù)據(jù)同樣顯示了在1月17號(hào)用戶獲得數(shù)量出現(xiàn)了高峰。通過(guò)隊(duì)列的使用，我們可以學(xué)習(xí)整體趨勢(shì)，特定時(shí)間段的趨勢(shì)，極限值，以及當(dāng)結(jié)合其他信息如市場(chǎng)營(yíng)銷策略和在測(cè)試期間實(shí)現(xiàn)的用戶獲得策略，我們可以將這些合理的結(jié)論記下來(lái)，用來(lái)進(jìn)一步增強(qiáng)用戶獲得的策略和留存策略。