如何对APP进行数据分析?

对APP进行数据分析可通过这几方面:①日常数据运营指标的监控;②渠道分析;③活跃用户分析;④用户画像分析;⑤产品核心功能转化分析;⑥用户流失分析;⑦用户生命周期分析。

①日常数据运营指标的监控

日常数据运营指标,如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等,这些数据都是运营中最基础最基本的数据,是大Boss们最关注的核心指标。


②渠道分析


对于一个上升期或者衰退期的APP,运营团队会尽可能寻找大量的渠道来引流,吸引新用户的关注。互联网的渠道很多,通常有竞价渠道(百度、搜狗、应用商店)、SEO渠道(百度、搜狗)、新媒体渠道(微信公众号、微博、抖音)、网盟广告渠道(百度网盟、阿里妈妈)、移动端付费渠道(今日头条、腾讯广点通)、免费渠道(QQ群、微信群、贴吧、问答平台、应用商店)、直播平台(虎牙直播、映客)等。


③活跃用户分析


一个产品不可能满足所有用户,鱼和熊掌不可兼得,用户之所以成为了活跃用户,必然是产品已经满足了一定的用户需求。活跃用户分析中,反映粘性和活性的指标,都值得细致研究。


④用户画像分析


用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签,通过人制定的标签规则,给用户打上标签,使得能够通过标签快速读出其中的信息,最终做标签的提取和聚合,形成用户画像。


⑤产品核心功能转化分析


当用户向您业务价值点方向进行了一次操作,就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中,转化分析是最为核心和关键的场景。


⑥用户流失分析


流失用户召回是运营工作中的重要部分,定义流失用户是用户流失分析的起点。用户流失是一个过程不是一个节点,流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征:访问频次大幅降低,在线时长大幅下降,交互频率大幅降低等。


⑦用户生命周期分析


在APP用户的整个生命周期中,从用户价值贡献的角度可以分为4个不同的时期,分别是考察期、形成期、稳定期和衰退期。每个时期的用户给APP带来不同的价值。

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