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app数据分析步骤?

1. 常规数据指标的监测。如用户量,新用户量,UGC量(社交产品),销量,付费量,推广期间的各种数据等等。这些是最基础的指标。

2. 渠道分析,或者说流量分析。对于一个在上升期的APP来说,会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏,哪个效果好,哪个单价便宜,这都是需要渠道数据监测来完成。还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现,给每个渠道的用户进行打分,知道哪个渠道值得投。   同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别,一般来说,iphone用户质量要略高于android用户。当然,有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想APP的核心功能是什么,然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率,在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率,可以将自己的产品和行业平均进行对比,看看自己的产品在行业中所处的地位。

4. 用户使用时长的监测。 一方面,这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高,反之亦然。另一方面,想一想APP在设计的时候,当初预计一个正常的用户每天会用多少时间,上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同? 如果这里面有很大的偏差,就说明用户对APP的认知和当时设想是有不同的。 这个时候就需要想想如何来调整你的产品,去迎合用户的认知。

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率,比如新用户进来后,第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标,可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方,看看用户在哪些地方流失了,然后有的放矢,进行相应的改动。如果有能力的话,建模将用户流失的各种情况都刻画出来,这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态,倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户是APP最宝贵的资源,关注他们的一举一动。

7. 用户特征描述。 将用户的各个指标特征进行描述,越详细越好。如性别,年龄,地域,手机型号,网络型号,职业收入,兴趣爱好等等。如果可能的话,还可以分以下维度:如活跃用户的特征是什么样的,较沉默的用户的特征是怎样的,流失用户的特征是怎样的。