4大分析維度，快速解鎖App用戶數(shù)據(jù)分析

在APP運(yùn)營過程中，會(huì)衍生出大量的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析提取有用的信息，能更好地把控APP的運(yùn)營態(tài)勢(shì)，并進(jìn)一步指導(dǎo)APP運(yùn)營。

APP數(shù)據(jù)來源比較廣泛，但總的來說可歸納為兩大方面：外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)涉及到的主要是行業(yè)大數(shù)據(jù)，了解APP在整個(gè)行業(yè)所處的位置;內(nèi)部數(shù)據(jù)則緊緊圍繞著APP展開，包括用戶數(shù)據(jù)、活動(dòng)數(shù)據(jù)、渠道推廣數(shù)據(jù)、更新迭代數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等等。

今天，我想跟大家聊一聊APP用戶數(shù)據(jù)。

APP用戶來源數(shù)據(jù)分析

用戶來源分析主要解決“用戶來自哪里”的問題。

如今，APP獲取用戶的渠道眾多，用戶可能來自網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)(微博、微信、QQ、百度貼吧、天涯論壇、人人網(wǎng)等)、新聞網(wǎng)站(騰訊、搜狐、網(wǎng)易等)、APP垂直門戶網(wǎng)站，也可能來自地推、廣告、線下線上活動(dòng)，或者是老用戶邀請(qǐng)進(jìn)來的......

通過調(diào)查、埋點(diǎn)、追蹤等形式，獲得用戶來源數(shù)據(jù)，知道自己的用戶從哪里來;通過來源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以及不同來源用戶的多維度數(shù)據(jù)分析(用戶留存率、活躍度、轉(zhuǎn)化率等)，衡量APP拉新渠道的效果，判斷哪里是APP用戶的主要來源地，哪里的用戶質(zhì)量最高。

APP運(yùn)營人員根據(jù)用戶來源和用戶行為數(shù)據(jù)評(píng)估的渠道效果，找到最適合自身的渠道，有針對(duì)性地做投放，不斷完善推廣策略，才能更加精準(zhǔn)有效，快速吸引到有價(jià)值的用戶。

APP用戶屬性數(shù)據(jù)分析

用戶屬性分析解決“用戶是誰”“用戶在做什么”的問題。

每個(gè)APP用戶都帶有各自的共性和個(gè)性，通過獲取用戶屬性，生成完整的用戶數(shù)據(jù)庫，可以構(gòu)建用戶畫像，進(jìn)行用戶細(xì)分，便于用戶的管理和運(yùn)營。

APP用戶屬性主要包括以下的兩大類別：

1)人口屬性包括人的自然屬性和社會(huì)屬性特征：姓名、性別、年齡、身高、體重、職業(yè)、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型......。自然屬性具有先天性，一經(jīng)形成將一直保持著穩(wěn)定不變的狀態(tài)，比如性別、地域、血型;社會(huì)屬性則是后天形成的，處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，比如職業(yè)、婚姻。

獲取用戶屬性數(shù)據(jù)的方法很多，最簡單直接的就是通過問卷調(diào)查的形式。借用第三方工具比如問卷星、【活動(dòng)盒子】、金數(shù)據(jù)等，在設(shè)置過程中巧妙地插入用戶屬性相關(guān)的問題(如年齡、性別等)，生成問卷小活動(dòng)。然后嵌入到自己的APP 應(yīng)用中，以獎(jiǎng)品作為刺激，讓APP用戶積極參與，收集統(tǒng)計(jì)用戶的屬性。

根據(jù)用戶人口屬性的數(shù)據(jù)觀察和統(tǒng)計(jì)，做不同的用戶群體細(xì)分，有針對(duì)性的進(jìn)行管理和營銷。比如：據(jù)用戶地區(qū)分布數(shù)據(jù)顯示，某個(gè)APP現(xiàn)有用戶70%都來自廣東，那么，就可以單獨(dú)策劃一場(chǎng)面向廣東地區(qū)用戶的活動(dòng)，以提高APP用戶的活躍度。

2)APP行為屬性，這里我們主要討論的是用戶在某個(gè)APP應(yīng)用內(nèi)外進(jìn)行的一系列操作行為。常見的行為包括：搜索、瀏覽、注冊(cè)、登錄、評(píng)論、點(diǎn)贊、收藏、打分、加入購物車、購買、使用優(yōu)惠券、添加、發(fā)布、刪除、邀請(qǐng)/添加/取關(guān)好友、加入群、新建群......

在不同的時(shí)間，不同的場(chǎng)景，這些行為不斷發(fā)生著變化，它們都屬于動(dòng)態(tài)的信息。運(yùn)營人員通過捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)(瀏覽次數(shù)、是否進(jìn)行深度評(píng)論等)，可以對(duì)APP用戶進(jìn)行深淺度歸類，區(qū)分活躍/不活躍用戶。

APP用戶留存率分析

拉新是APP獲取用戶的第一步，通過各種各樣的途徑吸引新的用戶下載、注冊(cè)，之后，將面臨新用戶的流失和留存問題。如果APP運(yùn)營沒有解決好用戶留存的問題，就白白浪費(fèi)了拉新所做的努力。

要提高用戶留存，減少流失，需要學(xué)會(huì)用戶留存率的計(jì)算和分析。

用戶留存率是指在時(shí)間單位中登錄APP的新用戶占當(dāng)時(shí)新增用戶的比例，一般按照每隔1單位時(shí)間(例日、周、月)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。具體的計(jì)算方式詳見下圖：

為了方便理解，舉個(gè)例子，假如APP當(dāng)天一共有1000個(gè)新增用戶，他們都下載并注冊(cè)了APP。在這1000個(gè)新用戶中，第2天有300個(gè)再次登錄了APP;第3天則有150個(gè)登錄了APP，第7天有100個(gè)登錄APP;第30天還剩50個(gè)登錄APP。次日留存率=300/1000=30%、3日、7日(周)、30日(月)留存分別是15%、10%、5%。

做APP用戶留存率數(shù)據(jù)分析，可以幫助運(yùn)營人員及時(shí)把握新用戶流失情況，反映APP應(yīng)用的質(zhì)量和保留用戶的能力，挖掘流失原因制定對(duì)策，提高新用戶留存。

比如：某個(gè)APP通過內(nèi)部活動(dòng)，一次性拉到了幾千個(gè)新用戶，但到了第二天，留存用戶只剩下5%，流失率高達(dá)95%;第三天就只有2%的留存用戶。通過對(duì)留存和留存率的觀察分析，得出的結(jié)論是：自家APP內(nèi)部活動(dòng)的后續(xù)力不足，讓活動(dòng)進(jìn)來的新用戶很快失去興趣;缺乏新用戶指引和挽留措施，讓用戶少了留下來的契機(jī)和理由。

為了讓更多的用戶留下來，提高留存率，運(yùn)營人員要做好APP活動(dòng)的后續(xù)工作;添加清晰的新用戶指引，幫助用戶快速熟悉APP的功能，并配以新人獎(jiǎng)勵(lì)、任務(wù)等留住用戶。

APP用戶轉(zhuǎn)化率分析

拉新、留存、促活最終是為了達(dá)到用戶轉(zhuǎn)化，可以說，用戶轉(zhuǎn)化是APP運(yùn)營的終極目標(biāo)。特別是付費(fèi)轉(zhuǎn)化，對(duì)APP開發(fā)者來說至關(guān)重要，用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率是APP最終能否盈利的核心，要想方設(shè)法提高用戶轉(zhuǎn)化率。

用戶轉(zhuǎn)化率應(yīng)該根據(jù)APP類型和所處的階段進(jìn)行計(jì)算和分析。

同一個(gè)APP，每個(gè)階段都存在相應(yīng)的轉(zhuǎn)化。比如：APP上線階段，處于大量拉新的時(shí)期，需要提高APP渠道投放的下載轉(zhuǎn)化率，即通過各種渠道讓更多潛在用戶變成APP的下載注冊(cè)用戶;在APP版本更新發(fā)布階段，則要提高用戶替換舊版本、下載新版本的用戶轉(zhuǎn)化率......?？梢酝ㄟ^漏斗模型進(jìn)一步分析每一個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率，為最終的付費(fèi)轉(zhuǎn)化做鋪墊。

而不同類型的APP，用戶轉(zhuǎn)化率的分析也各有側(cè)重點(diǎn)。比如，游戲類的APP，可以關(guān)注玩家在游戲闖關(guān)過中使用免費(fèi)道具到付費(fèi)購買道具的轉(zhuǎn)化情況，道具購買即玩家的付費(fèi)轉(zhuǎn)化是游戲APP最重要的盈利模式(如下圖是開心消消樂的付費(fèi)道具)，應(yīng)該合理設(shè)計(jì)關(guān)卡有效引導(dǎo)玩家付費(fèi)購買道具。

游戲類APP的付費(fèi)轉(zhuǎn)化模式

再比如，電商類的APP，可以關(guān)注“商品——加入購物車/立即購買”、“加入購物車/立即購買——付款”這兩個(gè)方面的轉(zhuǎn)化率，因?yàn)殡娚藺PP最終目標(biāo)就是讓用戶完成付費(fèi)購買商品。用付費(fèi)轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)判斷整個(gè)APP的流程設(shè)置是否合理，用戶付款前的引導(dǎo)以及刺激是否能夠有效促成購買行為，提高付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，需要優(yōu)化改善的地方在哪里?

當(dāng)然，APP用戶數(shù)據(jù)分析不僅僅只有這些，還需要不斷去挖掘和領(lǐng)悟。