在APP运营的过程中，会衍生出大量的数据，通过数据分析提取出有用的信息，可以更好的掌控APP的运营情况，进一步指导运营。
APP的数据来源广泛，但一般来说，可以归纳为两个方面:外部数据和内部数据。外部数据主要是行业大数据相关，从而了解APP在整个行业中的地位；对内，数据紧紧围绕APP，包括用户数据、活动数据、渠道推广数据、更新迭代数据、交易数据等等。
今天，我想和你谈谈APP用户数据。
应用源数据分析
来源分析主要解决“用户从哪里来”的问题。
现在APP获取用户的渠道很多。用户可能来自社交网络平台(微博、微信、QQ、百度贴吧、天涯论坛、Renren.com等。)、新闻网站(腾讯、搜狐、网易等。)，APP垂直门户，或者来自地推，广告，线下活动，或者老用户邀请……
通过调查、掩埋、跟踪等方式获取用户源数据。，并且知道你的用户来自哪里；通过对来源数据的统计和对不同来源用户的多维度数据分析(用户留存率、活跃率、转化率等。)，可以衡量APP新渠道的效果，判断APP用户主要来源在哪里，用户质量最高在哪里。
APP运营者可以根据用户来源和用户行为数据评估的渠道效果，找到最适合自己的渠道，进行针对性投放，不断完善推广策略，从而更加精准有效，快速吸引有价值的用户。
APP用户属性数据分析
用户属性分析解决了“用户是谁”和“用户在做什么”的问题。
每个APP用户都有自己的共性和个性。通过获取用户属性，生成完整的用户数据库，可以建立用户画像，细分用户，方便用户管理和运营。
用户属性主要包括以下两类:
1)人口属性包括人的自然属性和社会属性:姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……。自然是先天的，一旦形成就会保持稳定，比如性别、地域、血型；属性是后天获得的，处于相对稳定的状态，比如职业，婚姻。
获取用户属性数据的方式有很多种，最简单直接的方式就是通过问卷调查。借用第三方工具如问卷、【活动盒子】、黄金数据等。，并巧妙地插入与用户属性相关的问题(如年龄、性别等。)在设置过程中生成问卷活动。然后嵌入到自己的app应用中，以奖品为***，让APP用户积极参与，收集统计用户的属性。
来自活动盒子官网
根据用户人群属性的数据观察和统计，做出不同的用户群体细分，进行有针对性的管理和营销。比如，根据用户的地域分布数据，某APP现有用户的70%来自广东。然后，可以单独为广东地区的用户策划一个活动，提高APP用户的活跃度。
2)APP行为属性。这里主要讨论用户在一个app应用内外进行的一系列操作。常见行为包括:搜索、浏览、注册、登录、评论、喜欢、收藏、评分、加入购物车、购买、使用优惠券、添加、发布、删除、邀请/添加/好友、加入群、新建群……
在不同的时间，不同的场景，这些行为都是不断变化的，都属于动态信息。运营商可以通过捕捉APP用户的行为数据(浏览次数、深度评论等)，对APP用户进行深度分类，区分活跃/不活跃用户。).
APP用户留存率分析
拉新用户是APP获取用户的第一步。它通过各种渠道吸引新用户下载注册。之后将面临新用户的流失和留存。如果APP运营不能解决用户留存问题，拉辛所做的努力就白费了。
要提高用户留存率，降低流失率，我们需要学习如何计算和分析用户留存率。
用户留存率是指单位时间内登录APP的新增用户占当时新增用户的比例。一般每1个时间单位(如日、周、月)统计一次。具体计算方法如下图所示:
来自:百度百科
为了便于理解，举个例子，如果同一天有1000个新用户，他们都下载并注册了这个应用。1000名新用户中，300人第二天再次登录APP第三天150人登录APP，第七天100人登录APP。第30天还剩50个登录app。次日留存率=300/1000=30%，3日、7日(周)、30日(月)留存率分别为15%、10%、5%。
对APP用户留存率进行数据分析，可以帮助运营商及时掌握新用户流失情况，反映APP应用质量和用户留存能力，挖掘流失原因，制定提高新用户留存的对策。
比如，某APP通过内部活动，一次性拉了几千个新用户，但到了第二天，留存用户只剩5%，流失率高达95%；第三天，留存用户只有2%。通过对留存和留存率的观察分析，得出的结论是:我们自己APP内部活动的跟进力度不足，使得进来的新用户迅速失去兴趣；缺乏对新用户的引导和留存措施，使得用户留下来的机会和理由更少。
为了让更多用户留下来，提高留存率，运营商要做好APP活动的后续工作；为新用户添加明确的指引，帮助用户快速熟悉APP的功能，并以对新人的奖励和任务留住用户。
APP用户转化率分析
拉新、留存、推广生活的最终目的是实现用户转化。可以说，用户转化是APP运营的终极目标。尤其是付费转化，对于APP开发者来说非常重要。用户的付费转化率是APP最终能否盈利的核心。我们要尽力提高用户转化率。
用户转化率要根据APP类型和阶段进行计算和分析。
同一个APP，每个阶段都有相应的转化。比如APP的上线阶段，正处于一个新的时期，需要提高APP渠道的下载转化率，即通过各种渠道让更多的潜在用户成为APP的注册下载用户；在APP版本更新发布阶段，需要提高更换旧版本并下载新版本的用户转化率……。漏斗模型可以用来进一步分析每个阶段的转化率，为最终的支付转化做铺垫。
对于不同类型的app，用户转化率的分析也各有侧重。比如游戏类app，可以关注游戏过程中玩家对免费道具的使用转化为付费购买道具。道具购买，也就是玩家的付费转化，是游戏app最主要的盈利模式(下图为好玩娱乐的付费道具)。要合理设计关卡，有效引导玩家为道具付费。
游戏类APP的付费转化模式
比如，电商app可以重点关注“商品-加入购物车/立即购买”和“加入购物车/立即购买-支付”的转化率，因为电商app的最终目的是让用户为商品付费。用付费转化率数据来判断整个APP的流程设置是否合理，支付前的引导和***是否能有效促进购买行为，提高付费转化率，哪里需要优化和改进？
当然，APP用户数据分析不仅是这些，还需要不断探索和了解。
本文来自醉红颜投稿，不代表舒华文档立场，如若转载，请注明出处：https://www.chinashuhua.cn/24/579446.html
微信扫一扫 
