如何对 APP 进行数据分析？

如何对 APP 进行数据分析？

对 APP 进行数据分析思路，常见以下几种：

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的数据，同样是老板们最关注的核心指标。 这些指标对数据的准确性和及时性要求都比较高，所以一旦进入一个新公司，或者接手一个新项目，第一任务就是要把这些数据梳理好。 另外，运营指标体系中的众多指标是基于这些基础指标衍生出来的，假如这些基础指标的数据质量不过关，其他衍生指标也会出现偏差，而且偏差结果因多个基础指标误差的叠加导致比基础指标更大。

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。 渠道之多，因此做好渠道效果的监控和分析，对于降低获客成本，提高渠道推广的 ROI，十分有帮助。 渠道分析，无非就是监测各个渠道的好坏、哪个效果更好、哪个单价更便宜。 渠道分析中，还有两个重要问题是需要市场人员和数据分析人员引起迫切关注的，那就是渠道作弊和渠道归因。

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，必然是你的产品已经满足了一定的用户需求。研究好活跃用户有助于我们提升最核心的功能点，因此，这部分人的行为更值得研究。 活跃用户分析，我们可以关注 DAU，WAU、MAU、启动次数、使用时长、DAU/WAU、DAU/MAU 等指标，WAU 和 MAU 反映了活跃用户的总规模，启动次数和使用时长反映了活跃用户的粘性，DAU/WAU 和 DAU/MAU 反映了活跃用户的活性。

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。 用户画像的应用场景主要有两个：用户特征分析和用户分群。

5.产品核心功能转化分析

什么是转化？当用户向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。 当你想要做转化分析的时候，你就想想你产品的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。不同行业都有相应的不同转化率，比如游戏 APP 里更加关注付费率，电商 APP 更加关注购买率。

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。流失用户，通常是指那些曾经使用过产品或者服务，但后来由于某种原因不再使用产品或服务的用户。 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。 需要结合产品业务类型，将用户关键性行为进行量化，来定义流失用户。

1）如电商类产品，根据用户购买行为定义，用户多久未再次购买算流失用户；

2）如内容类产品，根据用户访问行为定义，用户多久未访问算流失用户；

3）如视频类产品，根据用户观看行为定义，用户多久未观看算流失用户。

7.用户生命周期分析

APP 用户的生命周期，它是指用户从与 APP 建立关系开始到与 APP 彻底脱离关系的整个发展过程，在整个生命周期中为 APP 带来的价值总和，称为生命周期价值。 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。

1）考察期：这个时候的用户主要是对 APP 产品提供的功能和服务，进行自我需求的验证和考察。一旦用户发现产品不能满足自己的需求，将会快速的流失掉。所以在产品规划的时候，一定要对目标群和目标用户需求进行精准定位，尽可能避免上线后，就有大量的用户流失。

2）形成期：当产品的功能和服务能够满足用户的需求，用户将会对产品进行试探性使用，在该过程中产品的用户体验将会起到决定性的作用。在该时期用户会真正的选择并决定使用产品，同时用户创造的价值也将会飞速提升。

3）稳定期：处于这个时期的用户，无论是忠诚度还是活跃度都是最高的。他们会频繁的使用产品，会对产品进行口碑宣传，吸引和推荐更多的用户选择产品，这个时期的用户价值创造将会达到最高，并且保持很长一段时间的稳定。

4）退化期：引起稳定用户进入退化阶段，因素很多。用户一旦进入退化期，就应该进行及时的用户维护。