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》》点此获取链接来源|活动盒子_APP运营工具(ID：huodonghezi_com) 这是一个买不起流量的时代！36氪买不起流量，企业家每天都在生死存亡在互联网圈爆炸，每10个人下载我们的APP，近300元人民币被白白浪费了。


让我们知道精细操作是为了现在APP开发者有多重要！浪费正在发生，从学习数据分析开始减少浪费。


为什么要做数据分析？能有效避免拍脑袋做事，用客观数据分析的结果堵住主观想象的黑洞；通过数据分析，可以看到决策后的效果和问题，为下一个决策提供方向。


APP数据分析的重点分析对象： 行业数据有助于分析APP优劣 行业数据了解自己APP这是非常重要的，因为通过行业数据的比较，你可以知道你自己APP分析整个行业的水平APP在行业中的优缺点，发现问题和未来APP在运营和推广中做出有针对性的调整。


了解行业数据不亚于了解自己APP因为一个产品在世界各地都有不同的对比，沉浸在自己的小世界里是绝对不可能的，一个成熟的APP运营商知道如何让自己进入行业APP杀出生天。


了解用户指标是基础和关键 1、新增用户 新用户指的是APP下载安装应用后，首次启动APP用户。


该指标主要用于衡量营销推广渠道的效果APP最基本的数据指标。


①根据时间维度，新用户分为日新用户、周新用户、月新用户等。


②根据渠道来源，新用户也可分为渠道新用户、运营商新用户和区域新用户。


PS：如果新用户占活跃用户的比例过高，则表明APP大部分活动都是靠推广拉新，反之亦然APP促进而成。


2、活跃用户 活跃用户是指在一定的统计周期内打开的APP，并且为APP用户带来一些价值，通常用于衡量APP操作现状-真实意义上的用户规模。


说到用户规模和质量，很多产品不会看用户总数，而是看活跃用户数量。


根据不同的统计周期，活跃用户分为日活跃用户(DAU)，每周活跃用户数(WAU)，月活跃用户数(MAU)。


不同类型的APP，考核的KPI不同的指标。


社交网络，如微信APP、网易等新闻APP、酷狗等音乐APP开发者希望用户每天都能开始APP，所以这类APP注重日活跃用户数量。


而像阿姨、柚子这样记录女性经期的记录呢？APP产品，评估KPI指标是月活跃用户，阿姨不能天天来。


在活跃用户指标中，有一个非常重要的指标：单个用户的总活跃天数是指每个用户平均在一定的统计周期内APP活跃天数反映了用户在流失前TA花费在APP上的天数。


3、流失用户 与活跃用户相比，流失用户是指下载的概念APP之后，开始了APP并且已经注册了，但是应该APP逐渐失去兴趣，然后完全脱离本产品的用户。


如果活跃用户被用来衡量APP运营现状，用户流失用于分析APP是否有被淘汰的风险，以及你的风险APP能否留住新用户？ 4、用户构成 用户构成是指一定周期内活跃用户的构成，一般分析每周活跃用户或每月活跃用户的构成。


以每月活跃用户为例，其用户构成包括: ①忠诚用户：又称超活跃用户，长期持续使用APP，比如连续活跃4周，或者1个月内15天。


②最近用户流失:连续一个月没有打开APP的用户。


③本月回流用户:上个月没打开APP，但这个月又打开了APP的用户。


④连续活跃用户：连续活跃两周以上的用户，注意区分忠诚用户和连续活跃用户的量变。


通过活跃用户中新老用户的结构，分析用户构成有助于理解APP活跃用户健康。


5.用户留存率 用户留存率是指在一定统计期间的新用户数量中打开一段时间后APP用户比例包括第二天保留和第七天保留(如今，新用户数量将在第七天再次打开APP比例为14日和30日，以此类推)、14日和30日。


这个指标是验证你APP对用户有吸引力吗？ 二、了解APP活跃指标检验产品质量 1.启动次数:用户在统计期间打开APP次数。


一般有日启动次数、周启动次数、月启动次数，以及相应周期内的人均启动次数。


2.使用时间:使用时间是指所有用户在统计周期内打开APP到关闭APP总长度。


人均使用时间和单次使用时间也可以从使用时间延长。


这个指标评估你的APP用户粘性是否高也反映了APP产品质量，使用时间一般与启动次数相结合。


3.使用时间间隔:指同一用户相隔两次打开APP时间间隔。


访问页数分布：指用户一次启动访问的页数。


三、转化分析指标 运营商最关心的是转化率。


转化率是指在统计周期内完成转化行为（如购物）的人数占当前页面人数的比例。


反映了转化率APP盈利能力，重视和研究转化率，可以有针对性地分析APP在哪些方面，哪些活动效果更好，可以快速提高用户体验，节约广告成本，提高转型过程的效率。


转化分析指标涉及： ①当前页面的数量(或PV)、②进入下一页的人数(或PV)、③完成转化行为的人数，④推广总数。


如果用户打开购物APP，浏览商品，把商品放进购物车，最后付款，每个链接都有转换可以分析。


大多数时候，我们会通过漏斗图查看每个链接的转换，实时漏斗图可以监控每天的转换率。


一旦发现问题，操作人员可以立即调整，以避免更大的波动。


四、用户肖像分析 用户数据更容易进行用户肖像分析。


用户肖像是人口属性特征分析、兴趣分析、用户行为分析等，标记用户肖像是核心部分。


用户肖像涉及的数据指标包括： 1.人口特征:姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、教育程度、婚姻、星座、血型等。


2.用户兴趣包括个人兴趣和商业兴趣。


用户个人兴趣是指个人生活兴趣，如宠物、电影、流行音乐等；用户商业兴趣是指对购物、房地产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。


3.用户行为分析：APP内部行为和社交网络行为。


APP内行为指在APP如购物APP，搜索、浏览、评论、拇指、收集、评分、加入购物车、购买、收到优惠券等行为。


社会行为是指使用APP分享转发到社交网络平台，如移动淘宝APP与淘友(内部)分享，与微信分享，交流，微博，QQ、短信等行为。


这需要高度关注，用户在APP内部行为可以决定APP所能带来的价值。


用户行为分析可结合漏斗图转换模型进行分析，从而提高转换水平。


用户肖像可以帮助APP逐步实现精准营销，直接进行APP与指定用户的点对点交互。


现在帮助市场APP由于提取数据和分析数据可能依赖于不同的工具，因此很少有开发者构建用户肖像。


五、APP推广渠道分析 APP运营商应每天通过不同的渠道进行推广。


此时，有必要监控哪些渠道效果好，单价便宜，哪些渠道的用户转化率特别高，哪些渠道的用户流失最快，这需要对渠道数据进行监控和分析。


花间排水，我们必须让资源消耗有价值。


如果条件允许，不同渠道的用户可以提供不同的场景体验。


APP推广渠道包括：应用商店、运营商、线下推广DSP、网络联盟、积分墙、社交媒体、插播广告、刷榜、应用内互推、互联网开放平台推广、PR传播等等，这里就不解释了(如果朋友需要，他们会分类APP推广渠道，看留言是否有5条以上的渠道)。


作者：活动盒(huodonghezi.com)，触发精确、高效、点对点的活动APP全方位提供活动操作工具APP操作解决方案。


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