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    友盟9大數(shù)據(jù)指標助力App“長生不老”

    引言:友盟統(tǒng)計中有很多不同類別的數(shù)據(jù)指標,幫助開發(fā)者和運營人員更精細的判斷App在初創(chuàng)期、成長期、成熟期的質(zhì)量。本文聚集了一些實用的數(shù)據(jù)指標,幫助開發(fā)者了解哪些指標更值得關注!有位80后青年,在帝都坐擁n套房產(chǎn)和車位,是一位不折不扣的土豪。不幸的是他體檢時查出自己患了脂肪肝,土豪朋友被嚇壞了,于是制定了嚴格的飲食和健身計劃,并定期到三甲醫(yī)院檢查康復狀況,現(xiàn)在已經(jīng)痊愈。他對醫(yī)院的要求非常嚴格,他說:“健康并非玩笑,我只相信權威”。

    移 動互聯(lián)網(wǎng)中的App很像社會中的人,是這個生態(tài)中的組成元素。人有生老病死,但我們要努力避免在必然死亡的道路上偶然死亡。人的健康度可以去權威醫(yī)院檢 測,而App的健康度首選友盟統(tǒng)計分析來評估。一款產(chǎn)品的整個生命周期通常包括導入期、成長期、成熟期和衰退期,友盟統(tǒng)計分析在App的整個生命周期中貫 穿運用并發(fā)揮著重要價值。

    App 導入期

    關鍵詞:留存率、活躍度、周用戶構成、頁面訪問路徑、錯誤分析

    App上線初期,開發(fā)者除了關注新增用戶、活躍用戶、使用時長等一些基礎指標外,了解App更多性能的指標還有留存率、頁面訪問路徑和錯誤分析等。近一年友盟推出了一些更精細的指標幫助開發(fā)者深入了解自己的App,比如周用戶構成和用戶活躍度。下面為大家介紹下不一樣的指標能為App帶來了哪些不一樣的價值。

    圖1:日留存數(shù)據(jù)報表

    圖 1 是 兩個App日留存數(shù)據(jù)的對比,留存數(shù)據(jù)直觀的反應App對用戶的留存能力,圖中A應用相比B應用的數(shù)據(jù)表現(xiàn)顯示留存能力屬于較優(yōu)質(zhì)的水平。除日留存外,還 可以通過選擇更長時間窗口來查看周留存和月留存數(shù)據(jù),以及單個渠道/版本對應的不同時間粒度留存數(shù)據(jù)。提高App留存率的方法可以借助精準消息推送工具喚 醒用戶,也可以在App中植入微社區(qū)功能,通過用戶之間的互動吸引回流,另外App中的強需求功能點能吸引用戶更多回流。

    圖2:用戶活躍度

    圖 2是兩個App用戶活躍度的對比,用戶活躍度是對當日活躍用戶在過去15天中活躍情況的拆分,圖中的色區(qū)從上到下依次對應活躍1天的用戶,活躍2天的用 戶......活躍15天的用戶,最紅色部分的用戶對App的粘性最高。圖中的A應用活躍1天的用戶(即新增用戶)增長穩(wěn)定并且在整個活躍用戶中占比較 小,說明這可能是一個處于生命周期成熟期的App,新增的市場空間來自新的移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民或者設備更新,同時活躍多天的用戶占比較高,也說明這是一個優(yōu)質(zhì) 的App。B應用活躍用戶經(jīng)過急劇的攀升后又出現(xiàn)了下滑趨勢,活躍小于5天的用戶占絕大比例,這可能是一個剛剛處于導入期的App,經(jīng)過一段時間后不同粘 性的活躍用戶都出現(xiàn)了下跌,說明用戶對App的忠誠度并不高,這可能并不是一個強需求或高質(zhì)量的App。

    圖3:周用戶構成

    圖3是兩個App周用戶構成的對比,周用戶構成是對當周活躍用戶在過去的自然周里連續(xù)活躍情況的統(tǒng)計,其中本周回流用戶是指上周未啟動應用這周回流的用戶,忠誠用戶是指連續(xù)活躍5周及以上的用戶。相比用戶活躍度而言,周用戶構成可以體現(xiàn)更長時間窗口期的活躍用戶粘性情況。通過用戶的連續(xù)活躍數(shù)據(jù)可以看出圖中A應用正值成長的發(fā)力期,而B應用處于成熟期,并且用戶忠誠度高。

    圖4:頁面訪問路徑

    頁面訪問路徑直觀體現(xiàn)App中不同頁面的被訪問次數(shù)和頁面之間的跳轉(zhuǎn)關系,以此判斷用戶在App中的跳轉(zhuǎn)使用習慣,發(fā)現(xiàn)用戶興趣,同時可判斷用戶的實際訪問行為與App設計初衷的吻合度。頁面訪問路徑數(shù)據(jù)為UE設計帶來指導方向。

    圖5:錯誤分析

    前 四個指標為產(chǎn)品和運營帶來更多數(shù)據(jù)信息,錯誤分析則是App開發(fā)人員的有利工具。按發(fā)生次數(shù)排序的錯誤摘要列表讓開發(fā)者對錯誤有整體的了解和把控,錯誤詳 情提供的具體錯誤代碼位置、錯誤所發(fā)生的機型、錯誤對應的操作系統(tǒng)等信息幫助開發(fā)人員快速準確的復現(xiàn)錯誤并進行第一時間修復。錯誤分析幫助開發(fā)者把因 App不穩(wěn)定性而對用戶造成的傷害和損失降到最低。

    App 成長期

    關鍵詞:渠道新增用戶、渠道次日留存率

    App在經(jīng)過一段時間后會由導入期進入到成長期,成長期的App離不開市場推廣,推廣效果的評估是一門學問。判斷一個渠道推廣效果的優(yōu)劣離不開渠道分析指標,同時還可結合用戶參與度中的使用時長、訪問頁面等指標輔助評估。

    圖6:渠道新增用戶

    圖 6兩條曲線分別表示兩個不同渠道獲取新增用戶的情況,我們?yōu)閮蓚€渠道分別命名為橙色渠道和黃色渠道。曲線直觀體現(xiàn)了橙色渠道比黃色渠道獲取新增用戶的能力 強,就此很多開發(fā)者會認為橙色渠道的推廣效果比黃色渠道好,因為它為App帶來了更多的新增用戶。結論正確與否,不妨再通過其他數(shù)據(jù)驗證一下。

    圖7:渠道次日留存率

    如圖7,對比兩個渠道的次日留存率數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)黃色渠道的留存率實際比橙色渠道好。黃色渠道雖獲取到的新增用戶少,但是這些用戶更多比例留下來成為App的真實用戶,說明黃色渠道獲取到的用戶質(zhì)量更高。這表明以單一的新增用戶來評估渠道質(zhì)量并不科學。

    以 上僅例舉了通過次日留存率數(shù)據(jù)輔助分析,建議開發(fā)者同時結合多維度數(shù)據(jù),并可分配指標權重綜合評估。例如評估電商類應用的渠道質(zhì)量,假設關注新增用戶,平 均訪問頁面數(shù)和平均使用時長三個指標,并分別為它們分配權重系數(shù)0.7,0.2和0.1,各渠道指標乘權重系數(shù),得分越高的渠道推廣效果越好。

    App 成熟期

    關鍵詞:自定義事件、事件轉(zhuǎn)化率(漏斗模型)

    成長期過后App進入成熟期,成熟期的App不論考慮商業(yè)化還是優(yōu)化產(chǎn)品功能,友盟統(tǒng)計分析都能帶來更為詳細的指導。App中任何關注的節(jié)點都可通過自定義事件埋點監(jiān)測,在自定義事件的基礎上進一步進行轉(zhuǎn)化率分析。

    圖8:自定義事件&事件轉(zhuǎn)化率應用

    如 圖8,以視頻類App為代表分析自定義事件以及漏斗在實際中的應用,首先選取【頻道列表】、【綜藝】、【大陸】、【點擊播放】四個事件進行埋點,此時可在 自定義事件列表查看各個事件對應的被觸發(fā)數(shù)據(jù),直觀展現(xiàn)各個節(jié)點受用戶喜歡的程度。同時將這四個事件按照一定的邏輯順序加入到漏斗即形成了轉(zhuǎn)化率分析模 型,此時可統(tǒng)計到由上一步到下一步的轉(zhuǎn)化情況,根據(jù)轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)分析問題原因,進而進行運營策略的制定和調(diào)整。如上圖所示轉(zhuǎn)化率的第一步可判斷 App 的 用戶興趣所在,第二步可做興趣細分分析,第三步根據(jù)內(nèi)容的被點擊數(shù)據(jù)判斷內(nèi)容質(zhì)量,與此三步對應的運營策略分別可以是策劃與用戶興趣匹配的活動,增加更多 用戶感興趣的節(jié)目,調(diào)整節(jié)目的展示位置和順序等。

    另外可以將在某個時間段觸發(fā)了某個自定義事件的人定義為一個用戶群,然后針對此用戶群進行精準的消息推送,目前友盟統(tǒng)計分析和友盟消息推送已經(jīng)從底層數(shù)據(jù)上實現(xiàn)打通,為用戶更精準的營銷提供便利。

    友盟統(tǒng)計分析陪伴App走過導入,成長,進入成熟,相信每一個App開發(fā)者都或多或少感受到了數(shù)據(jù)的價值,友盟統(tǒng)計分析已經(jīng)成為Ap成長路上不可或缺的好伙伴。

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    2015-11-12
    友盟9大數(shù)據(jù)指標助力App“長生不老”
    友盟統(tǒng)計中有很多不同類別的數(shù)據(jù)指標,幫助開發(fā)者和運營人員更精細的判斷App在初創(chuàng)期、成長期、成熟期的質(zhì)量。本文聚集了一些實用的數(shù)據(jù)指標,幫助開發(fā)者了解哪些指標更值得關注!

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