引言：友盟統(tǒng)計(jì)中有很多不同類別的數(shù)據(jù)指標(biāo)，幫助開(kāi)發(fā)者和運(yùn)營(yíng)人員更精細(xì)的判斷App在初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期、成熟期的質(zhì)量。本文聚集了一些實(shí)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)，幫助開(kāi)發(fā)者了解哪些指標(biāo)更值得關(guān)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(shí)查出自己患了脂肪肝，土豪朋友被嚇壞了，于是制定了嚴(yán)格的飲食和健身計(jì)劃，并定期到三甲醫(yī)院檢查康復(fù)狀況，現(xiàn)在已經(jīng)痊愈。他對(duì)醫(yī)院的要求非常嚴(yán)格，他說(shuō)：“健康并非玩笑，我只相信權(quán)威”。

移 動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的App很像社會(huì)中的人，是這個(gè)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(quán)威醫(yī)院檢 測(cè)，而App的健康度首選友盟統(tǒng)計(jì)分析來(lái)評(píng)估。一款產(chǎn)品的整個(gè)生命周期通常包括導(dǎo)入期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期，友盟統(tǒng)計(jì)分析在App的整個(gè)生命周期中貫 穿運(yùn)用并發(fā)揮著重要價(jià)值。

App 導(dǎo)入期

關(guān)鍵詞：留存率、活躍度、周用戶構(gòu)成、頁(yè)面訪問(wèn)路徑、錯(cuò)誤分析

App上線初期，開(kāi)發(fā)者除了關(guān)注新增用戶、活躍用戶、使用時(shí)長(zhǎng)等一些基礎(chǔ)指標(biāo)外，了解App更多性能的指標(biāo)還有留存率、頁(yè)面訪問(wèn)路徑和錯(cuò)誤分析等。近一年友盟推出了一些更精細(xì)的指標(biāo)幫助開(kāi)發(fā)者深入了解自己的App，比如周用戶構(gòu)成和用戶活躍度。下面為大家介紹下不一樣的指標(biāo)能為App帶來(lái)了哪些不一樣的價(jià)值。

圖1：日留存數(shù)據(jù)報(bào)表

圖 1 是 兩個(gè)App日留存數(shù)據(jù)的對(duì)比，留存數(shù)據(jù)直觀的反應(yīng)App對(duì)用戶的留存能力，圖中A應(yīng)用相比B應(yīng)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(guò)選擇更長(zhǎng)時(shí)間窗口來(lái)查看周留存和月留存數(shù)據(jù)，以及單個(gè)渠道/版本對(duì)應(yīng)的不同時(shí)間粒度留存數(shù)據(jù)。提高App留存率的方法可以借助精準(zhǔn)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(guò)用戶之間的互動(dòng)吸引回流，另外App中的強(qiáng)需求功能點(diǎn)能吸引用戶更多回流。

圖2：用戶活躍度

圖 2是兩個(gè)App用戶活躍度的對(duì)比，用戶活躍度是對(duì)當(dāng)日活躍用戶在過(guò)去15天中活躍情況的拆分，圖中的色區(qū)從上到下依次對(duì)應(yīng)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(duì)App的粘性最高。圖中的A應(yīng)用活躍1天的用戶（即新增用戶）增長(zhǎng)穩(wěn)定并且在整個(gè)活躍用戶中占比較 小，說(shuō)明這可能是一個(gè)處于生命周期成熟期的App，新增的市場(chǎng)空間來(lái)自新的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民或者設(shè)備更新，同時(shí)活躍多天的用戶占比較高，也說(shuō)明這是一個(gè)優(yōu)質(zhì) 的App。B應(yīng)用活躍用戶經(jīng)過(guò)急劇的攀升后又出現(xiàn)了下滑趨勢(shì)，活躍小于5天的用戶占絕大比例，這可能是一個(gè)剛剛處于導(dǎo)入期的App，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后不同粘 性的活躍用戶都出現(xiàn)了下跌，說(shuō)明用戶對(duì)App的忠誠(chéng)度并不高，這可能并不是一個(gè)強(qiáng)需求或高質(zhì)量的App。

圖3：周用戶構(gòu)成

圖3是兩個(gè)App周用戶構(gòu)成的對(duì)比，周用戶構(gòu)成是對(duì)當(dāng)周活躍用戶在過(guò)去的自然周里連續(xù)活躍情況的統(tǒng)計(jì)，其中本周回流用戶是指上周未啟動(dòng)應(yīng)用這周回流的用戶，忠誠(chéng)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(gòu)成可以體現(xiàn)更長(zhǎng)時(shí)間窗口期的活躍用戶粘性情況。通過(guò)用戶的連續(xù)活躍數(shù)據(jù)可以看出圖中A應(yīng)用正值成長(zhǎng)的發(fā)力期，而B(niǎo)應(yīng)用處于成熟期，并且用戶忠誠(chéng)度高。

圖4：頁(yè)面訪問(wèn)路徑

頁(yè)面訪問(wèn)路徑直觀體現(xiàn)App中不同頁(yè)面的被訪問(wèn)次數(shù)和頁(yè)面之間的跳轉(zhuǎn)關(guān)系，以此判斷用戶在App中的跳轉(zhuǎn)使用習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)用戶興趣，同時(shí)可判斷用戶的實(shí)際訪問(wèn)行為與App設(shè)計(jì)初衷的吻合度。頁(yè)面訪問(wèn)路徑數(shù)據(jù)為UE設(shè)計(jì)帶來(lái)指導(dǎo)方向。

圖5：錯(cuò)誤分析

前 四個(gè)指標(biāo)為產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)帶來(lái)更多數(shù)據(jù)信息，錯(cuò)誤分析則是App開(kāi)發(fā)人員的有利工具。按發(fā)生次數(shù)排序的錯(cuò)誤摘要列表讓開(kāi)發(fā)者對(duì)錯(cuò)誤有整體的了解和把控，錯(cuò)誤詳 情提供的具體錯(cuò)誤代碼位置、錯(cuò)誤所發(fā)生的機(jī)型、錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)等信息幫助開(kāi)發(fā)人員快速準(zhǔn)確的復(fù)現(xiàn)錯(cuò)誤并進(jìn)行第一時(shí)間修復(fù)。錯(cuò)誤分析幫助開(kāi)發(fā)者把因 App不穩(wěn)定性而對(duì)用戶造成的傷害和損失降到最低。

App 成長(zhǎng)期

關(guān)鍵詞：渠道新增用戶、渠道次日留存率

App在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后會(huì)由導(dǎo)入期進(jìn)入到成長(zhǎng)期，成長(zhǎng)期的App離不開(kāi)市場(chǎng)推廣，推廣效果的評(píng)估是一門學(xué)問(wèn)。判斷一個(gè)渠道推廣效果的優(yōu)劣離不開(kāi)渠道分析指標(biāo)，同時(shí)還可結(jié)合用戶參與度中的使用時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)頁(yè)面等指標(biāo)輔助評(píng)估。

圖6：渠道新增用戶

圖 6兩條曲線分別表示兩個(gè)不同渠道獲取新增用戶的情況，我們?yōu)閮蓚€(gè)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(qiáng)，就此很多開(kāi)發(fā)者會(huì)認(rèn)為橙色渠道的推廣效果比黃色渠道好，因?yàn)樗鼮锳pp帶來(lái)了更多的新增用戶。結(jié)論正確與否，不妨再通過(guò)其他數(shù)據(jù)驗(yàn)證一下。

圖7：渠道次日留存率

如圖7，對(duì)比兩個(gè)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(shí)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(lái)成為App的真實(shí)用戶，說(shuō)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(lái)評(píng)估渠道質(zhì)量并不科學(xué)。

以 上僅例舉了通過(guò)次日留存率數(shù)據(jù)輔助分析，建議開(kāi)發(fā)者同時(shí)結(jié)合多維度數(shù)據(jù)，并可分配指標(biāo)權(quán)重綜合評(píng)估。例如評(píng)估電商類應(yīng)用的渠道質(zhì)量，假設(shè)關(guān)注新增用戶，平 均訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)和平均使用時(shí)長(zhǎng)三個(gè)指標(biāo)，并分別為它們分配權(quán)重系數(shù)0.7，0.2和0.1，各渠道指標(biāo)乘權(quán)重系數(shù)，得分越高的渠道推廣效果越好。

App 成熟期

關(guān)鍵詞：自定義事件、事件轉(zhuǎn)化率（漏斗模型）

成長(zhǎng)期過(guò)后App進(jìn)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(jì)分析都能帶來(lái)更為詳細(xì)的指導(dǎo)。App中任何關(guān)注的節(jié)點(diǎn)都可通過(guò)自定義事件埋點(diǎn)監(jiān)測(cè)，在自定義事件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行轉(zhuǎn)化率分析。

圖8：自定義事件&事件轉(zhuǎn)化率應(yīng)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(shí)際中的應(yīng)用，首先選取【頻道列表】、【綜藝】、【大陸】、【點(diǎn)擊播放】四個(gè)事件進(jìn)行埋點(diǎn)，此時(shí)可在 自定義事件列表查看各個(gè)事件對(duì)應(yīng)的被觸發(fā)數(shù)據(jù)，直觀展現(xiàn)各個(gè)節(jié)點(diǎn)受用戶喜歡的程度。同時(shí)將這四個(gè)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(shí)可統(tǒng)計(jì)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(wèn)題原因，進(jìn)而進(jìn)行運(yùn)營(yíng)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(xì)分分析，第三步根據(jù)內(nèi)容的被點(diǎn)擊數(shù)據(jù)判斷內(nèi)容質(zhì)量，與此三步對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略分別可以是策劃與用戶興趣匹配的活動(dòng)，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(gè)時(shí)間段觸發(fā)了某個(gè)自定義事件的人定義為一個(gè)用戶群，然后針對(duì)此用戶群進(jìn)行精準(zhǔn)的消息推送，目前友盟統(tǒng)計(jì)分析和友盟消息推送已經(jīng)從底層數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)打通，為用戶更精準(zhǔn)的營(yíng)銷提供便利。

友盟統(tǒng)計(jì)分析陪伴App走過(guò)導(dǎo)入，成長(zhǎng)，進(jìn)入成熟，相信每一個(gè)App開(kāi)發(fā)者都或多或少感受到了數(shù)據(jù)的價(jià)值，友盟統(tǒng)計(jì)分析已經(jīng)成為Ap成長(zhǎng)路上不可或缺的好伙伴。

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