APP開發(fā) 軟件開發(fā) APP開發(fā)公司 軟件開發(fā)公司

在移動互聯(lián)網(wǎng)公司，任何一個APP都應(yīng)該事先規(guī)劃好數(shù)據(jù)體系，才允許上線運營，有了數(shù)據(jù)才可以更科學(xué)、更省力地運營。今天我們來說說如何做APP的數(shù)據(jù)分析。

一、為什么要做APP數(shù)據(jù)分析

1.搭建數(shù)據(jù)運營分析框架

一個APP的構(gòu)建與運營工作通常由多個角色分工實現(xiàn)，由于大家的工作重點不同，僅關(guān)注一個方面的數(shù)據(jù)就如同管中窺豹，無法全面了解產(chǎn)品運營情況，不能提出行之有效的分析建議。因此，只有搭建完善的數(shù)據(jù)運營分析框架，才能全面的衡量移動應(yīng)用產(chǎn)品運營情況。除此之外，完整的數(shù)據(jù)運營分析框架還可以讓產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者不僅知道產(chǎn)品運營的基本狀況和使用狀況，更了解用戶到底是誰，深入發(fā)現(xiàn)用戶的需求。

比如，對于一個做移動應(yīng)用的公司，所有人都會關(guān)注產(chǎn)品的新用戶增長量，其中有多少用戶是活躍用戶等，因為這些都跟產(chǎn)品的發(fā)展息息相關(guān)；而投資人會更為關(guān)注產(chǎn)品的用戶留存率，以此判斷看產(chǎn)品發(fā)展是否健康，評估投資價值；同時，老板更關(guān)心的是有多少用戶付費，共貢獻(xiàn)多少收入等。所以我們需要搭建數(shù)據(jù)運營分析框架。

2.用數(shù)據(jù)推動產(chǎn)品迭代和市場推廣

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)運營分析框架對公司產(chǎn)品的整體發(fā)展?fàn)顩r會有一個很好的展現(xiàn)，但是創(chuàng)業(yè)者會關(guān)注更加細(xì)節(jié)的部分。

比如，誰在用這個產(chǎn)品？用戶是否喜歡？是如何使用的？都有什么特征？哪些渠道帶來的用戶質(zhì)量更高….我們可以用數(shù)據(jù)來回答這些問題。

產(chǎn)品設(shè)計人員可以有針對性的對產(chǎn)品使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特征和使用反饋，這樣可以為產(chǎn)品的改進(jìn)提供很好的方向。

市場推廣人員也不應(yīng)該僅僅關(guān)注“什么渠道帶來了多少用戶”，更應(yīng)該關(guān)注的是哪一個渠道帶來的用戶質(zhì)量更高一些。

3.產(chǎn)品盈利推手

盈利是公司的最終目的，無論一款產(chǎn)品是否已經(jīng)探索出一個成熟的商業(yè)模式，創(chuàng)業(yè)者都應(yīng)該借助數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品的盈利有一個更好進(jìn)程。在產(chǎn)品商業(yè)的路上，數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)完成兩件事：①發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品盈利的關(guān)鍵路徑；②優(yōu)化現(xiàn)有的盈利模式。

二、APP應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)

APP的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系主要分為五個維度，包括用戶規(guī)模與質(zhì)量、參與度分析、渠道分析、功能分析和用戶屬性分析。

1.用戶規(guī)模和質(zhì)量

用戶規(guī)模和質(zhì)量是APP分析最重要的維度，其指標(biāo)也是相對其他維度最多，數(shù)據(jù)分析師要重點關(guān)注這個維度的指標(biāo)。

（1）活躍用戶指標(biāo)

活躍用戶指在某統(tǒng)計周期內(nèi)啟動過APP的用戶，除此之外，我們還可以將活躍用戶定義為某統(tǒng)計周期內(nèi)操作過產(chǎn)品核心功能的用戶?；钴S用戶是衡量應(yīng)用用戶規(guī)模的指標(biāo)，通常，一個產(chǎn)品是否成功，如果只看一個指標(biāo)，那么這個這指標(biāo)一定是活躍用戶數(shù)。

活躍用戶數(shù)根據(jù)不同統(tǒng)計周期可以分為日活躍數(shù)（DAU）、周活躍數(shù)（WAU）、月活躍數(shù)（MAU）。大多數(shù)希望用戶每天都打開的應(yīng)用如新聞APP、社交APP、音樂APP等，其產(chǎn)品的KPI考核指標(biāo)均為日活躍用戶數(shù)。但對于某些低頻消費需求的APP比如旅游、婚紗攝影，可能會關(guān)注月活躍數(shù)，甚至更長時間周期內(nèi)的活躍數(shù)。

（2）新增用戶指標(biāo)

新增用戶是指安裝應(yīng)用后，首次啟動應(yīng)用的用戶。按照統(tǒng)計時間跨度不同分為日、周、月新增用戶。

新增用戶量指標(biāo)主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基礎(chǔ)指標(biāo)；新增用戶占活躍用戶的比例也可以用來用于衡量產(chǎn)品健康度。如果某產(chǎn)品新用戶占比過高，那說明該產(chǎn)品的活躍是靠推廣得來。這種情況非常值得關(guān)注，尤其是關(guān)注用戶的留存率情況。

（3）用戶構(gòu)成指標(biāo)

用戶構(gòu)成是對周活躍用戶或者月活躍用戶的構(gòu)成進(jìn)行分析，有助于通過新老用戶結(jié)構(gòu)了解活躍用戶健康度。以周活躍用戶為例，包括以下幾類用戶：

本周回流用戶：上周未啟動過應(yīng)用，本周啟動應(yīng)用的用戶；

連續(xù)活躍n周用戶：連續(xù)n周，每周至少啟動過一次應(yīng)用的活躍用戶；

忠誠用戶：連續(xù)活躍5周及以上的用戶；

連續(xù)活躍用戶：連續(xù)活躍2周及以上的用戶；

近期流失用戶：連續(xù)n周（大等于1周，但小于等于4周）沒有啟動過應(yīng)用的用戶。

（4）用戶留存率指標(biāo)

用戶留存率是指在某一統(tǒng)計時段內(nèi)的新增用戶數(shù)中再經(jīng)過一段時間后仍啟動該應(yīng)用的用戶比例。用戶留存率可重點關(guān)注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一統(tǒng)計時段新增用戶在第二天再次啟動應(yīng)用的比例；7日留存率即某一統(tǒng)計時段新增用戶數(shù)在第7天再次啟動該應(yīng)用的比例；14日和30日留存率以此類推。

用戶留存率是驗證產(chǎn)品用戶吸引力很重要的指標(biāo)。通?？梢岳糜脩袅舸媛逝c競品進(jìn)行對比，衡量應(yīng)用對用戶的吸引力。對于某一個相對成熟版本的應(yīng)用，如果用戶留存率有明顯變化，則說明用戶質(zhì)量有明顯變化，很可能是因為推廣渠道質(zhì)量的變化所引起的。

（5）每個用戶總活躍天數(shù)指標(biāo)

每個用戶的總活躍天數(shù)指標(biāo)（TAD，Total Active Days per User）是在統(tǒng)計周期內(nèi)，平均每個用戶在應(yīng)用的活躍天數(shù)。如果統(tǒng)計周期比較長，如統(tǒng)計周期一年以上，那么每個用戶的總活躍天數(shù)基本可以反映用戶在流失之前在APP上耗費的天數(shù)，這是反映用戶質(zhì)量或黏性，尤其是用戶活躍度很重要的指標(biāo)。

2.參與度分析

參與度分析主要是分析用戶的活躍度，包括啟動次數(shù)分析、使用時長分析、訪問頁面分析和使用時間間隔分析。

（1）啟動次數(shù)指標(biāo)

啟動次數(shù)是指在某一統(tǒng)計周期內(nèi)用戶啟動應(yīng)用的次數(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，一方面要關(guān)注啟動次數(shù)的總量走勢，另一方面，則需要關(guān)注人均啟動次數(shù)，即同一統(tǒng)計周期的啟動次數(shù)與活躍用戶數(shù)的比值，通常人均啟動次數(shù)和人均使用時長可以一起分析。

（2）使用時長

使用總時長是指在某一統(tǒng)計統(tǒng)計周期內(nèi)所有從APP啟動到結(jié)束使用的總計時長。使用時長還可以從人均使用時長、單次使用時長等角度進(jìn)行分析。

人均使用時長

=同一統(tǒng)計周期內(nèi)的使用總時長/活躍用戶數(shù)

單次使用時長

=同一統(tǒng)計周期內(nèi)使用總時長/啟動次數(shù)

使用時長相關(guān)指標(biāo)也是衡量產(chǎn)品活躍度、產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)。用戶每天的時間是有限的且寶貴的，如果用戶愿意在你的產(chǎn)品投入更多的時間，證明你的應(yīng)用對用戶很重要，比如現(xiàn)在很流行的微信等社交應(yīng)用。

（3）訪問頁面

訪問頁面數(shù)指用戶一次啟動訪問的頁面數(shù)。我們通常要分析訪問頁面數(shù)分布，即統(tǒng)計一定周期內(nèi)（如1天、7天或30天）應(yīng)用的訪問頁面數(shù)的活躍用戶數(shù)分布，如訪問1-2頁的活躍用戶數(shù)、3-5頁的活躍用戶數(shù)、6-9頁的活躍用戶數(shù)......同時，我們可以通過不同統(tǒng)計周期（但統(tǒng)計跨度相同，如多為7天）的訪問頁面分布的差異，以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

（4）使用時間間隔

使用時間間隔是指同一用戶相鄰兩次啟動的時間間隔。一般統(tǒng)計一個月內(nèi)應(yīng)用的用戶使用時間間隔的活躍用戶數(shù)分布，如使用時間間隔在1天內(nèi)、1天、2天……同時，我們可以通過不同統(tǒng)計周期（但統(tǒng)計跨度相同，如都為30天）的使用時間間隔分布的差異，以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

3.渠道分析

渠道分析主要是分析各渠道在相同的投入情況下，用戶數(shù)量的變化和趨勢，以科學(xué)評估渠道質(zhì)量，優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析包括新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、單次使用時長和留存率等指標(biāo)。APP的推廣渠道主要為安卓和iOS。

安卓的渠道：①第三方應(yīng)用市場，如華為、oppon、小米、91助手等；②廣告聯(lián)盟，如網(wǎng)盟、友盟等；③廠商預(yù)裝，像華為、小米、vivo等；④水貨刷機，如刷機精靈等；⑤社會化推廣，如在社群做分享，在社區(qū)形成二次甚至多次傳播，也可以做推廣，但是這種的數(shù)據(jù)的分析就不太好獲取。

對于安卓來說，用戶來源就分以上幾種，每一種可以分別去定義。不同類型的推廣方式，可從不同的維度做數(shù)據(jù)的分析。比如說像第三方應(yīng)用市場，很多用戶都是通過這個渠道來下載APP，所以這方面的數(shù)據(jù)更多的是看活躍和留存；像廣告聯(lián)盟這種，是通過積分墻來分析，更多的是用戶完成任務(wù)通過量級來做分析。

iOS的渠道主要是AppStore，原則上我們所有的數(shù)據(jù)和激活都是通過這個渠道來獲取，但是在實際推廣的過程中，我們更多的是想分析用戶是通過什么渠道跳轉(zhuǎn)到AppStore上進(jìn)行下載，激活產(chǎn)品。這就需要我們直接和技術(shù)做最底層的對接——API接口對接。具體的分析方法與安卓是類似的，主要是分析活躍和留存數(shù)據(jù)。

以上提到的只是渠道質(zhì)量評估的初步維度，如果還需要進(jìn)一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊層面，指標(biāo)還需要更多，包括：判斷用戶使用行為是否正常的指標(biāo)，如關(guān)鍵操作活躍量占總活躍的占比，用戶激活A(yù)PP的時間是否正常；判斷用戶設(shè)備是否真實，如機型、操作系統(tǒng)等集中度的分析。

4.功能分析

功能分析主要分析功能活躍情況、頁面訪問路徑以及轉(zhuǎn)化率。

（1）功能活躍指標(biāo)

主要關(guān)注某功能的活躍人數(shù)、新增用戶數(shù)、用戶構(gòu)成、用戶留存。這些指標(biāo)的定義與前文提到的“用戶規(guī)模與質(zhì)量”的指標(biāo)類似。只是，本部分只關(guān)注某一功能模塊，而不是APP整體。

（2）頁面訪問路徑分析

主要是統(tǒng)計用戶從打開應(yīng)用到離開應(yīng)用整個過程中每一步的頁面訪問和跳轉(zhuǎn)情況。目的是達(dá)成App的商業(yè)目標(biāo)，即引導(dǎo)用戶更高效的完成App的不同模塊的任務(wù)，最終促進(jìn)用戶付費。

APP頁面訪問路徑分析需要考慮APP用戶以下三方面問題：①身份：用戶可能是你的會員或者潛在會員，也有可能是你的同事或者競爭對手等；②目標(biāo)：不同用戶使用APP的目的有所不同；③訪問路徑：即使身份類似、使用目的類似，但訪問路徑也很可能不同。因此，我們在做APP頁面訪問路徑分析的時候，需要對APP用戶做細(xì)分，然后再進(jìn)行APP頁面訪問路徑分析。

最常用的細(xì)分方法是按照APP的使用目的來進(jìn)行用戶分類。如汽車APP的用戶便可以細(xì)分為關(guān)注型、意向型、購買型用戶，并對每類用戶進(jìn)行不同訪問任務(wù)的路徑分析，比如意向型的用戶，他進(jìn)行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什么問題；還有一種方法是利用算法，基于用戶所有訪問路徑進(jìn)行聚類分析，依據(jù)訪問路徑的相似性對用戶進(jìn)行分類，再對每類用戶進(jìn)行分析。

（3）轉(zhuǎn)化率

轉(zhuǎn)化率是指進(jìn)入下一頁面的人數(shù)（或頁面瀏覽量）與當(dāng)前頁面的人數(shù)（或頁面瀏覽量）的比值。通常使用漏斗模型來，它可以分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率，以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計、用戶體驗問題。

比如用戶從進(jìn)入某電商網(wǎng)站—瀏覽商品—把商品放入購物車—支付完成，每一個環(huán)節(jié)都有很多的用戶流失。通過分析轉(zhuǎn)化率，我們可以比較快定位用戶使用產(chǎn)品的不同路徑中，分析是否存在問題，并提出如何進(jìn)行優(yōu)化的改進(jìn)意見，通常我們只需要對每天的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行連續(xù)性的監(jiān)控即可。

5.用戶屬性和畫像分析

用戶屬性分析主要從用戶使用的設(shè)備終端、網(wǎng)絡(luò)及運營商、地域和用戶畫像角度進(jìn)行分析。設(shè)備終端分析的維度有機型分析、分辨率分析和操作系統(tǒng)分析；網(wǎng)絡(luò)及運營商分析的唯獨有有用戶聯(lián)網(wǎng)方式和電信運營商，地域主要從不同省市和國家來分析。

用戶畫像分析包括人口統(tǒng)計學(xué)特征分析、用戶個人興趣分析、用戶商業(yè)興趣分析。人口統(tǒng)計學(xué)特征包括性別、年齡、學(xué)歷、收入、支出、職業(yè)、行為等；用戶個人興趣指個人生活興趣愛好的分析，如聽音樂、看電影、健身、養(yǎng)寵物等；用戶商業(yè)興趣指房產(chǎn)、汽車、金融等消費領(lǐng)域的興趣分析。用戶畫像這部分的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相關(guān)的畫像數(shù)據(jù)采集，才可以支撐比較詳細(xì)的畫像分析。感興趣的小伙伴可以查看之前的文章《干貨 | 數(shù)據(jù)分析用戶畫像實踐與方法》

6.收入分析

盈利是產(chǎn)品的最終目的，所以總收入、付費用戶數(shù)、付費率、ARPU這四個指標(biāo)經(jīng)常用到?？偸杖?、付費用戶數(shù)反映的是收入和付費用戶的規(guī)模；付費率、ARPU代表的是用戶付費質(zhì)量，反映的是用戶付費的廣度與深度。主要關(guān)注轉(zhuǎn)化漏斗最后環(huán)節(jié)的訂單數(shù)量和金額。

三、如何搭建APP的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

在很多產(chǎn)品中，上文提到的很多指標(biāo)基本看不到，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師因為沒有數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行分析。主要是因為在產(chǎn)品上線前沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)統(tǒng)計。

通常這部分工作主要是由產(chǎn)品經(jīng)理來完成，但是數(shù)據(jù)分析師需要提前與產(chǎn)品經(jīng)理溝通協(xié)調(diào)，規(guī)劃好自己所需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，驅(qū)動產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)采集，并在后續(xù)運營過程中，動態(tài)優(yōu)化和豐富數(shù)據(jù)體系。我們先來了解一個概念“埋點”。

1.什么是埋點

埋點的宏觀目標(biāo)是為了獲取數(shù)據(jù)指標(biāo)來整體上驗證產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯是否順暢，之前的一些基本假設(shè)是否成立？這時候涉及需要驗證的數(shù)據(jù)可能會涵蓋：產(chǎn)品方向、市場運營和商業(yè)邏輯三大方面。埋點本身其實是對產(chǎn)品的一個可視化健康檢查，通過邏輯和數(shù)據(jù)，貫穿產(chǎn)品的整個生命周期，使產(chǎn)品逐步達(dá)到最佳狀態(tài)。為未來產(chǎn)品優(yōu)化方向給出指導(dǎo)意見。

當(dāng)然埋點的目標(biāo)不同，最終數(shù)據(jù)驗證的效果也會有不同。如新版本上線的用戶行為和功能效果數(shù)據(jù)驗證（幾種場景）：①新功能是否得到用戶的使用與認(rèn)可？新版本增加的新功能，用戶點擊率怎樣？②用戶在核心使用路徑上是否順暢？有沒有因為交互體驗功能按鈕的設(shè)計而導(dǎo)致無效點擊增多？③針對某個特別的日期進(jìn)行了產(chǎn)品內(nèi)的廣告banner推廣或者促銷，該活動運營的效果如何？

2.具體步驟

（1）了解產(chǎn)品形態(tài)

指的是整個產(chǎn)品的運作邏輯，關(guān)注的是用戶角色，信息和渠道，以及他們之間的流轉(zhuǎn)關(guān)系是什么樣的，像是產(chǎn)品的一個藍(lán)圖和框架。

（2）了解業(yè)務(wù)邏輯

指的是要執(zhí)行某個業(yè)務(wù)，用戶角色需要走過的路徑，會有什么角色參與，有什么功能模塊（或子系統(tǒng)）參與，模塊之間的關(guān)聯(lián)性，數(shù)據(jù)之間的流向是什么樣的。

（3）業(yè)務(wù)流程圖

是在業(yè)務(wù)邏輯的基礎(chǔ)上，對功能分解下來，比如唱吧的錄歌業(yè)務(wù)邏輯，會有個模塊是生成評分，那生成評分這個模塊，她的具體業(yè)務(wù)流程是什么樣的，會有什么細(xì)節(jié)流程，異常流程，提示等。

（4）將節(jié)點化的業(yè)務(wù)代碼化

這一步驟，主要是將列出的重要節(jié)點(需要統(tǒng)計的節(jié)點)添加統(tǒng)計事件和統(tǒng)計參數(shù)。

（5）交付開發(fā)調(diào)整DRD

可以與產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)人員溝通協(xié)調(diào)，并交付所需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

（6）數(shù)據(jù)分析

后期數(shù)據(jù)庫中有了相應(yīng)節(jié)點的統(tǒng)計情況，之后就可以拿來分析了。

四、常用的分析方法

1.產(chǎn)品生命周期分析

產(chǎn)品生命周期理論（PLC模型）是由美國經(jīng)濟學(xué)家Raymond Vernon提出的，即一種新產(chǎn)品從開發(fā)進(jìn)入市場到被市場淘汰的整個過程。產(chǎn)品生命周期可分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期，在產(chǎn)品的每個階段，數(shù)據(jù)分析的工作權(quán)重和分析重點有所區(qū)別。

（1）初創(chuàng)期

初創(chuàng)期的重點在于驗證產(chǎn)品的核心價值，或者說驗證產(chǎn)品的假設(shè)：通過某種產(chǎn)品或服務(wù)可以為特定的人群解決某個問題。這時我們需要關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)是目標(biāo)人群畫像和留存率。

目標(biāo)人群畫像：初創(chuàng)期可以通過接入一些第三方的應(yīng)用監(jiān)測SDK來了解初期用戶群體的畫像，從側(cè)面驗證用戶群體與假設(shè)的目標(biāo)用戶群體特征是否一致，常見的是人口學(xué)屬性(性別、年齡、學(xué)歷、地域)。

留存率：在當(dāng)前用戶符合目標(biāo)受眾特征時，核心關(guān)注這些用戶的留存率、使用時長/頻率、用戶的黏性等指標(biāo)，留存率的維度分很多種（7日，雙周，30日等），依據(jù)產(chǎn)品特征來選擇，若產(chǎn)品本身滿足的是小眾低頻需求，留存率則宜選擇雙周甚至是30日；留存率高，代表用戶對產(chǎn)品價值認(rèn)可并產(chǎn)生依賴，一般來說，假設(shè)便能得到驗證，通常低于20%的留存會是一個比較危險的信號。

（2）快速成長期

經(jīng)過了產(chǎn)品打磨的初始階段，產(chǎn)品有了較好的留存率了，這個時候產(chǎn)品開始進(jìn)入自發(fā)增長期。自發(fā)增長期可以將側(cè)重點關(guān)注在用戶的整個生命周期的管理，其中以新用戶的增長、激活、觸發(fā)“Aha moments”到活躍用戶的整個漏斗分析為主。

（3）成熟期

隨著用戶快速增長，產(chǎn)品不斷完善，產(chǎn)品在進(jìn)入成熟期前后，數(shù)據(jù)分析師關(guān)注的重心開始從用戶生命周期的前半段（吸引、激活、留存）往后半段（流失、回流）開始偏移，同時關(guān)注商業(yè)化轉(zhuǎn)化路徑。

①流失與回流：在關(guān)注流失回流的過程中，數(shù)據(jù)會揭示當(dāng)前用戶盤子的一個變化情況，具體分析流失原因則可以參考下方流程：

核心思路即，通過回訪定性+數(shù)據(jù)驗證為主要手段，確定流失原因，改變產(chǎn)品運營策略以預(yù)防用戶流失或拉回用戶，促進(jìn)回流。除此之外，對于一些穩(wěn)定的投放渠道，普通的改善方法可能提升轉(zhuǎn)化有限，此時可以進(jìn)行更精細(xì)化的渠道分析來優(yōu)化提升ROI。

②商業(yè)轉(zhuǎn)化率分析：在成熟期需要針對高質(zhì)量用戶進(jìn)行重點運營，低質(zhì)量用戶通過產(chǎn)品和運營改進(jìn)手段，使其往高質(zhì)量用戶遷移。結(jié)合不同的產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式，一般數(shù)據(jù)分析的核心指標(biāo)包括：產(chǎn)品用戶人均使用天數(shù)（以周、月為單位來觀察）；產(chǎn)品用戶人均使用時長（以天為單位進(jìn)行觀察，人均時長越高，用戶依賴性越強，產(chǎn)品商業(yè)化空間越大）；人均購買價格（以月為單位，查看一個用戶的購買情況，購買價格越高，對電商平臺意味是是高凈值用戶，需要重點運營）；人均購買次數(shù)（以月為單位，次數(shù)高，低單價的用戶也是優(yōu)質(zhì)用戶）

（4）衰退期

最終，產(chǎn)品進(jìn)入衰退期，這里不再贅述。

2.轉(zhuǎn)化漏斗分析

漏斗模型是數(shù)據(jù)分析較常使用的一種方法，其適用的場景主要是對經(jīng)過一連串用戶操作才能完成任務(wù)，同時需要監(jiān)控和分析任務(wù)最終完成的效果，以及每一步可能存在的問題。

漏斗模型的核心思想，是從最終目標(biāo)入手，找出每一步用戶的轉(zhuǎn)化或者流失情況，配以每一步的轉(zhuǎn)化率或者流失率指標(biāo)來監(jiān)控效果，并最終通過提升用戶轉(zhuǎn)化率，或者降低用戶流失率，從而優(yōu)化最終指標(biāo)并實現(xiàn)商業(yè)價值。

實際在進(jìn)行漏斗模型的分析時，結(jié)合不同的業(yè)務(wù)場景和產(chǎn)品類型，漏斗模型大致可分為以下幾種：

①用戶獲取模型：AARRR從整個用戶生命周期入手，包括Acquisition用戶獲取，Activation用戶轉(zhuǎn)化，Retention用戶留存與活躍，Revenue用戶產(chǎn)生收入，到發(fā)起傳播Refer。

②消費漏斗模型：消費漏斗一般用于頁面結(jié)構(gòu)和內(nèi)容較為復(fù)雜的業(yè)務(wù)，從用戶內(nèi)容消費和流量走向的角度，宏觀層面用于回答用戶消費什么內(nèi)容，微觀層面則用于分析影響用戶消費的問題是什么。

③電商漏斗模型：用戶商品的購買屬于決策行為，從瀏覽商品到支付訂單的每一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化。

④功能優(yōu)化漏斗模型：漏斗分析也適用于產(chǎn)品功能自身的優(yōu)化，從最終目標(biāo)入手，拆分業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，提取和優(yōu)化核心指標(biāo)，從而提升整體功能的轉(zhuǎn)化率。

3.AARRR模型

AARRR 模型是一套適用于移動 App 的分析框架，又稱海盜指標(biāo)，是“增長黑客”中驅(qū)動用戶增長的核心模型。AARRR 模型把用戶行為指標(biāo)分為了 5 大類，分別為：獲取用戶，激發(fā)活躍，提高留存，增加收入和病毒傳播。

從用戶獲取到病毒傳播，每個環(huán)節(jié)都有重要的指標(biāo)需要我們?nèi)リP(guān)注，通過 AARRR 模型系統(tǒng)化的拆解 5 大類目用戶行為，可以讓我們更清晰的知道每個環(huán)節(jié)需要重點關(guān)注的重點指標(biāo)。

以電商業(yè)務(wù)為例，下圖基于 AARRR 模型，構(gòu)建用戶生命周期運營全脈絡(luò)和每個節(jié)點需要關(guān)注的重點指標(biāo)：

（1）Acquisition 獲取用戶

在獲取用戶階段，我們希望讓更多潛在用戶關(guān)注到我們的產(chǎn)品，通過以下基礎(chǔ)途徑來曝光我們的推廣頁面：①付費獲?。好襟w廣告、SMS、EDM、流量交易/置換；②搜索營銷：搜索引擎優(yōu)化（SEO），搜索引擎營銷（SEM）；③口碑傳播：用戶間邀請活動，病毒 H5 傳播等。

用戶訪問頁面后，可以通過導(dǎo)航、主動搜索、算法推薦來了解到我們的產(chǎn)品。切中當(dāng)下需求的用戶會進(jìn)行注冊行為，算是和用戶真正意義上第一次會面。這時就要重點關(guān)注推廣頁 UV，點擊率，注冊量，注冊率，獲客成本等重要指標(biāo)。

（2）Activation 激發(fā)活躍

用戶注冊后是否有進(jìn)一步了解我們的產(chǎn)品？這其中涉及到產(chǎn)品的功能，設(shè)計，文案，激勵，可信等等。我們需要不斷調(diào)優(yōu)，引導(dǎo)用戶進(jìn)行下一步行為，讓新用戶成為長期的活躍用戶：

我們可以通過界面/文案優(yōu)化，新手引導(dǎo)，優(yōu)惠激勵等手段， 進(jìn)行用戶激活流程的轉(zhuǎn)化提升。監(jiān)控瀏覽商品頁面，加入購物車，提交訂單，完成訂單的漏斗轉(zhuǎn)化。

這個過程中，我們要重點關(guān)注活躍度，若定義加入購物車為活躍用戶，那么就要觀察注冊至加入購物車漏斗轉(zhuǎn)化率，按維度拆分，分析優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)化漏斗的共有特征/運營策略，提升策略覆蓋率，優(yōu)化整體轉(zhuǎn)化效果。

（3）Retention 提高留存

用戶完成初次購買流程后，是否會繼續(xù)使用？流失的用戶能否繼續(xù)回來使用我們的產(chǎn)品？

產(chǎn)品缺乏粘性會導(dǎo)致用戶的快速流失，我們可以通過搭建生命周期節(jié)點營銷計劃，通過 push、短信、訂閱號、郵件、客服跟進(jìn)等一切適合的方式去提醒用戶持續(xù)使用我們的產(chǎn)品。并且在此基礎(chǔ)上通過積分/等級體系，培養(yǎng)用戶忠誠度，提升用戶粘性。

重點關(guān)注留存率，復(fù)購率，人均購買次數(shù)，召回率等指標(biāo)。

（4）Revenue 增加收入

我們獲得每位用戶平均需要花費多少錢？每位用戶平均能為我們貢獻(xiàn)多少價值，能是否從用戶的行為，甚至其他方式賺到錢？

電商業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)要關(guān)注獲客成本CAC，顧客終身價值，在此基礎(chǔ)上通過運營活動激勵用戶進(jìn)行購買，提升用戶單價、頻次、頻率，最終提升用戶生命周期貢獻(xiàn)價值。

重點關(guān)注獲客成本，顧客終身價值，營銷活動ROI等指標(biāo)。

（5）Referral 病毒傳播

用戶是否會自發(fā)的推廣我們的產(chǎn)品？通過激勵是否能讓更多的忠誠用戶推廣我們的產(chǎn)品？

在社交網(wǎng)絡(luò)高度發(fā)達(dá)的今天，我們可以通過各種新奇的方式去進(jìn)行產(chǎn)品傳播：用戶邀請的老帶新活動，垂直領(lǐng)域的社群運營，H5營銷傳播，讓老用戶推廣我們的產(chǎn)品，吸引更多的潛在用戶。

重點關(guān)注邀請發(fā)起人數(shù)，每個病毒傳播周期的新用戶量，邀請轉(zhuǎn)化率，傳播系數(shù)等。

五、總結(jié)

我們已經(jīng)知道，數(shù)據(jù)分析的用意不在于數(shù)據(jù)本身，而是要打造一個數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)。

在為一個App做數(shù)據(jù)服務(wù)的時候，我們希望通過設(shè)計基礎(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)，多維度交叉分析不同指標(biāo)，以數(shù)據(jù)甄別問題，再反向作用產(chǎn)品，最終形成數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品設(shè)計的閉環(huán)。

事實上，App數(shù)據(jù)分析并沒有那么神圣，一般常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)也都不難掌握。關(guān)鍵是數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計要基于兩點事實：①商業(yè)模式和業(yè)務(wù)背景；②數(shù)據(jù)分析動機和目的。

企業(yè)在做指標(biāo)或者定期分析數(shù)據(jù)的時候，只要定期的關(guān)注那些能影響公司核心業(yè)務(wù)的指標(biāo)，以此來做快速的業(yè)務(wù)表現(xiàn)判斷，能極大地提高效率，快速發(fā)現(xiàn)問題。

因此，在為app做數(shù)據(jù)服務(wù)的時候，只要從上述角度入手就可以了。

六、工具與書籍推薦

1.工具

（1）垂直領(lǐng)域的統(tǒng)計工具平臺：ios：七麥數(shù)據(jù)、禪大師、appduu；安卓：酷傳

（2）第三方統(tǒng)計平臺：友盟、TakingData、AppAnnie、騰訊云分析、百度移動統(tǒng)計、神策數(shù)據(jù)、諸葛IO、GrowingIO

2.書籍

《增長黑客》《精益數(shù)據(jù)分析》《深入淺出數(shù)據(jù)分析》《網(wǎng)站分析實戰(zhàn)》《流量的秘密-Google Analytics網(wǎng)站分析與優(yōu)化技巧》