App数据分析到底要分析什么?

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将APP当做⼀个普通产品来看,数据分析⽤于描述产品的⼀些现状和问题,以及发现新的增⻓点或者优化点。现状描述⽤于描述当前产品的使⽤情况,结合5W2H的理论,现状描述需要 who(谁)when(何时) where(何处) what(做什么) how(怎么做) how much(做的频度如何),对于⼀个互联⽹产品,可⽤相关的数据指标来反馈产品现状,包括但不限于:

  1. ⽤户规模:⽇活/周活/⽉活⽤户数
  2. ⽤户类型:活跃/低活跃⽤户、新⽤户/⽼⽤户/回流⽤户
  3. ⽤户健康度:⽤户增⻓率,留存率,流失率
  4. ⽤户产品粘度:⽤户⼈均使⽤时⻓,⽤户活跃度,⽤户⽇/周/⽉启动APP的次数
  5. APP功能情况:功能⼈群规模,功能渗透率,功能使⽤频次、使⽤时⻓
问题诊断APP问题诊断的前提是对业务有⾜够的深度和⼴度的理解,结合产品逻辑和商业价值,能从各个维度进⾏分析。通过观察核⼼指标的变化,通过⽇报,周报,数据变化预警数据可视化⽅式,及时发现核⼼指标的变化,有助于发现存在的问题。常⻅的问题包括:
  1. ⽤户规模变化,⽐如节假⽇,或者产品营销活动,带来的⽇活或者⽉活数量的变化,同时
  2. ⽤户组成⽐例的变化,以及健康度的变化
  3. 产品功能数据异常,包括产品的使⽤⼈数偏低,各环节转化异常等等
需求预判数据在⼀定程度上能反应⽤户的⾏为偏好,通过海量⽤户⾏为数据的沉淀,利⽤⼤数据技术,可绘制⽤户的兴趣画像。结合画像,算法模型就能预估⽤户的需求,同时通过⽤户操作数据来不断修正算法模型,从⽽达到⼈群需求精准识别的目标。常⽤分析⽅法1.⽤户留存分析

APP的产品留存数据是产品核⼼数据之⼀,反应了该产品在⽬标⽤户⼈群中的基本需求满⾜情况,在APP的整个⽣命周期中,需要对产品的留存数据持续的观察和分析。当留存出

现波动时,⼀般需要从⽤户和功能2个维度进⾏拆解, 通过分组和对⽐⽅式,并结合如转化漏⽃和⽤户质量分析⽅法,找出影响⽤户留存的关键点

2.⽤户⽣命周期分析

移动互联网APP的产品用户生命周期一般分为以上5种类型,用户在生命周期变化的过程中,需要关注如 如新用户的留存和流失、老用户的活跃度变化(活跃-->不活跃-->流失),以及已经流失了用户再次回流的情况

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App 数据分析到底要分析什么?其实可以在App 大数据平台当中找到答案,用户的日活度、关键词覆盖情况、榜单排名上升或者下降等等,基本上大数据平台大数据平台都属一一列举除了,建议参考七麦数据(qimai.cn)这个平台。

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1.iOS12数据查询

今年 9 月,苹果正式上线 iOS12系统,不到3个月的时间内,iOS12 渗透率(活跃设别)已经达到72%,预估在2018年结束之前,iOS12 的渗透率可以达到 80%。开发者的重心需要全面迁移至 iOS12 中,iOS12系统下的数据监控成为开发者刚性需求。

七麦数据在iOS12上线后,投入大量研发资源,第一时间更新网站数据,成为行业首家全面支持 iOS12 App Store 全维度数据查询的平台,为开发者们提供最实时、最权威、最详细的iOS12数据查询支持。

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