app数据分析是什么(数据分析四个步骤是什么)

slime2022-03-14 18:16

APP的数据指标体系主要分为五个维度,包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标,这类指标一般为产品考核的重点指标;参与度分析主要分析用户的活跃度;渠道分析主要分析渠道推广效果;功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率;用户属性分析主要分析用户特征。

app数据分析是什么(数据分析四个步骤是什么)

一、用户规模和质量

用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。

1、活跃用户指标

活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的用户。活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内启动过的设备(如手机、平板电脑)数量。

活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。

大多数希望用户每天都打开的应用如新闻APP、社交APP、音乐APP等,其产品的KPI考核指标均为日活跃用户数(DAU)。

为什么?如果这些APP考核的指标是月活跃用户数,那么会出现什么状况?月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户。所以,一个本应该每天都要启动的应用,如果用月活跃用户数作为KPI来考核,那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况,产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可,也许向用户推送两三个活动就可以实现,这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品,那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。

2、新增用户指标

新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。

3、用户构成指标

用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周未启动过应用,本周启动应用的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少启动过一次应用的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有启动过应用但用户。

4、用户留存率指标

用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次启动应用的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例;14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。

5、每个用户总活跃天数指标

每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。

二、参与度分析

参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。

1、启动次数指标

启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。通常,人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。

2、使用时长

使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户启动次数高,使用时长高,该APP则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。

3、访问页面

访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

4、使用时间间隔

使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布,如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为30天)的使用时间间隔分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

三、渠道分析

渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。

渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。

总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。

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