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在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司，數實(shí)用數據任何一個(gè)APP都應該事先規劃好數據體系，標超才允許上線(xiàn)運營(yíng)，指標有了數據才可以更科學(xué)、體系更省力地運營(yíng)。分析今天我們來(lái)說(shuō)說(shuō)如何做APP的數實(shí)用數據數據分析。
一、標超為什么要做APP數據分析
1.搭建數據運營(yíng)???分析框架
一個(gè)APP的指標構建與運營(yíng)工作通常由多個(gè)角??色分工實(shí)現，由于大家的體系工作重點(diǎn)不同，僅關(guān)注一個(gè)方面的分析??數據就如同管中(zhong)窺豹ヾ(′?｀)?，無(wú)法全面了解產(chǎn)品運營(yíng)情況，數實(shí)用數(shu)據ヾ(′▽?zhuān)??不能提出行之有效的標超分析建議。因此，指標只有搭建完善的體系數據運營(yíng)分析框架，才能全面的分析衡量移動(dòng)應用產(chǎn)品運營(yíng)情況。除此之外，完整(′?_?`)的數據運營(yíng)分析框架還可以讓產(chǎn)品經(jīng)理和開(kāi)發(fā)者不僅知道產(chǎn)品運營(yíng)的基本狀況和使用狀況??，更了解用戶(hù)到底是誰(shuí)(′_｀)，深入發(fā)現用戶(hù)的需求。
比如，對于一個(gè)做移動(dòng)應用的公司，所有人都會(huì )關(guān)注產(chǎn)品的新用戶(hù)增長(cháng)量，其中有多少用戶(hù)是活躍用戶(hù)等，因為這些都跟產(chǎn)品的發(fā)展息息相關(guān)；而投資(zi)人會(huì )更為關(guān)注產(chǎn)品的用戶(hù)留存率，以此判斷看產(chǎn)品發(fā)展是否健康，評估投資價(jià)值；同時(shí)，(′?｀)老板更關(guān)心的是有多少用戶(hù)付費，共貢獻多少收入等。所以我們需要搭建數據運營(yíng)分析框架。
2.用數據推動(dòng)產(chǎn)品迭代和市場(chǎng)推廣
基礎的數據運營(yíng)分析框架對(′_｀)公司產(chǎn)品的整體發(fā)展狀況會(huì )有一個(gè)很好的展現，但是創(chuàng )業(yè)者會(huì )關(guān)注更加細節的部分。
比(bi)如，誰(shuí)在用這個(gè)產(chǎn)品？用戶(hù)是否喜歡？是如何使用的？都有什么特征？哪些渠道帶來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量更高….我們可ヽ(′ー｀)ノ以用數據來(lái)回答這些問(wèn)題。
產(chǎn)品設計人員可以有針對性的對產(chǎn)品使用情況ヽ(′▽?zhuān)?ノ進(jìn)行數┐(′д｀)┌據分析，了解用戶(hù)對不同功能的使用，行為特征和使用反饋，這樣可以為產(chǎn)品的改進(jìn)提供很好的方向。
市場(chǎng)推廣人員也不應該僅僅關(guān)注“什么渠道帶來(lái)了多少用戶(hù)”，更應該關(guān)注的??是哪一個(gè)渠道帶來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量更高一些。
3.產(chǎn)品盈利推手(?_?;)
盈利是公司的最終目的，無(wú)論一款產(chǎn)品是否已經(jīng)探索出一個(gè)成熟的商業(yè)模式，創(chuàng )業(yè)者都應該借助數據讓產(chǎn)品的盈利有一個(gè)更好進(jìn)程。在產(chǎn)品商業(yè)的路上，數據可以幫助企業(yè)完成兩件事：??①發(fā)現產(chǎn)品盈利的關(guān)鍵路徑；②┐(′?｀)┌優(yōu)化現(xian)有的盈利模式。
二、APP應該關(guān)注哪些數據指標
APP的數據指標體系主要分為五個(gè)維度，包括用戶(hù)規模與質(zhì)量、參與度分析、渠道分析、功能分析和用戶(hù)屬性分析。
1.用戶(hù)規模和質(zhì)量
用戶(hù)規模和質(zhì)量是APP分(′_｀)析最重要(′ω｀*)的維度，其指標也是相對其他維度最多，數ヾ(′▽?zhuān)??據分析師要重點(diǎn)關(guān)??注這個(gè)維度的指標。
（1）活躍用戶(hù)指標(biao)
活躍用戶(hù)指在某統計周期內啟動(dòng)過(guò)APP的(′ω｀)用戶(hù)，除此之??外，我們還可以將活躍用戶(hù)定義為某統計周期內操作過(guò)產(chǎn)品核??心功能的??用戶(hù)?；钴S用戶(hù)是衡量應用用戶(hù)規模的指標，通常，一個(gè)產(chǎn)品是否成功，如果只看一個(gè)指標，那么這個(gè)這指標一??定是活躍用戶(hù)數。
活躍用戶(hù)數根據不同統計周期可以分為日活躍數（??DAU）、周活躍數（WAU）、月活躍數（MAU）。大多數希望用戶(hù)每天都打開(kāi)的應用如新聞APP、社交APP、音樂(lè )APP等，其產(chǎn)(╯°□°）╯︵ ┻━┻品的KPI考核指標ヽ(′▽?zhuān)?ノ均為日活躍用戶(hù)數。但(╬?益?)對于某些低頻消費需求的APP比如旅游、婚紗攝影，可能會(huì )(′?｀)關(guān)注月活躍數，甚至更長(cháng)時(shí)間周期內的活躍數。
（2）新增用戶(hù)指標??
新增用戶(hù)量指標主要是衡量營(yíng)銷(xiāo)推廣渠道效果的最基礎指標；新增用戶(hù)占活躍用戶(hù)的比例也可以用來(lái)用于衡量產(chǎn)品健康度。如果某產(chǎn)品新用戶(hù)占比過(guò)高，那說(shuō)明該產(chǎn)品的活躍是靠推廣得??來(lái)。這種情況非常值得關(guān)注，尤其是關(guān)注用戶(hù)的留存率情況。
（3）用戶(hù)構成指標
用戶(hù)構成是對周活躍用戶(hù)或者月活躍用(′?_?`)戶(hù)的構成進(jìn)行分析，有??助于通過(guò)新老用戶(hù)結構了解活躍用戶(hù)健康度。以周活躍用戶(hù)為例，包括以下幾類(lèi)用戶(hù)：
本周回流用戶(hù)：上周未啟動(dòng)過(guò)應用，本周啟動(dòng)應用的用戶(hù)；
連續活躍n周用戶(hù)：連續n周，每周至少啟動(dòng)過(guò)一次應用的活躍用戶(hù)；
忠誠用戶(hù)：連續活躍5周及以上的用戶(hù)；(′?ω?`)
連續活躍用??戶(hù)：連續活躍2周及以上的用戶(hù)；
近期流失用戶(hù)：連(lian)續n周（大等于1周，但小于等于4周）沒(méi)有啟動(dòng)過(guò)(guo)應用的用戶(hù)。
（4）用戶(hù)(′ω｀*)留存(cun)率指標
用戶(hù)留存率是驗證產(chǎn)品用戶(hù)吸引力很重要的指標。通?？梢岳糜脩?hù)留存率與競品進(jìn)行對比，衡量應(ying)用對用戶(hù)的吸引力。對于某一個(gè)相對成熟版本的應用，如果(guo)用戶(hù)留存??率有明顯變化，則說(shuō)明用戶(hù)質(zhì)量(′?｀)有明顯變化，很可能是因為推廣渠道??質(zhì)量的變化所引起的。
（5）每個(gè)用戶(hù)總活躍天數指標
每個(gè)用戶(hù)的總活躍天數指標（TAD，Total Active Days per User）是在統計周期內，平均每個(gè)用戶(hù)在應用的活躍天數。如果統計周期比較長(cháng)，如統計周期一年以上，那么每個(gè)(′_ゝ`)用戶(hù)的總活躍天數基本可以反映用戶(hù)(′▽?zhuān)?)在流失之前在A(yíng)PP上耗費的天數，這是反映用戶(hù)質(zhì)量或黏性，尤其是用戶(hù)活躍度很重要的指標。
2.參與度分析
參與度分析主要是分析用戶(hù)的活躍度，包括啟動(dòng)次數分析、使用時(shí)長(cháng)分析、訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面分析和使用時(shí)間間隔分析。
（1）啟動(dòng)次數指標
啟動(dòng)??次數是指在某一統計周期內用戶(hù)啟動(dòng)應用的次數。在進(jìn)行數據分析時(shí)，一方面要關(guān)注啟動(dòng)次數的總量走勢，另一方面，則需要關(guān)(guan)注人均啟動(dòng)次數，即同一統計周期的啟動(dòng)次數與活躍用戶(hù)數的比值，通常人均啟動(dòng)次數和人均使用(╬?益?)時(shí)(O_O)長(cháng)可以一起(╯°□°）╯︵ ┻━┻分(fen)析。
（2）使用時(shí)長(cháng)
使用總時(shí)長(cháng)是指在(zai)某一統計統計周期內所有從APP啟動(dòng)到結束使用的總計時(shí)長(cháng)。使用ヽ(′ー｀)ノ時(shí)長(cháng)還可以從人均使用時(shí)長(cháng)、單次使用時(shí)長(cháng)等角度進(jìn)行分析。
人均使用時(shí)長(cháng)
=同一統計周期內的使用總時(shí)長(cháng)/活躍用戶(hù)數
單次使用時(shí)長(cháng)
=同一統計周期內使用總時(shí)長(cháng)/啟動(dòng)次數
使用時(shí)長(cháng)相關(guān)指標也是衡量產(chǎn)品活躍度、產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標。用戶(hù)每天的時(shí)間是有限的且寶貴的，如果用戶(hù)愿意在你??的產(chǎn)品投入更多的時(shí)間，證明你的應用對用戶(hù)很重要，比如現在??很流行的微信等社┐(′ー｀)┌交應用。
（??3）訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面
訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數指用戶(hù)一次啟動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數。我們通常要分析訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面(?????)數分布，即統計一定周期內（如1天、7天或30天）應用的訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數的活躍用戶(hù)數分布，如訪(fǎng)問(wèn)1-2頁(yè)的活躍用戶(hù)數、3-5頁(yè)的活躍用戶(hù)數、6-9頁(yè)的活躍用戶(hù)數……同時(shí)，我們可以通過(guò)不同統計周期（但統計跨度相同，如多為7天）的訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面分布的差異，以便于發(fā)現用戶(hù)體(ti)驗的問(wèn)題。
（4）使用時(shí)間間隔
使用時(shí)間間隔是指同一用戶(hù)相鄰兩次啟動(dòng)的時(shí)間間隔。一般統計一個(gè)月內應用的用戶(hù)使用時(shí)間間隔的活躍用戶(hù)數分布，如使用(yong)時(shí)間間隔在1天內、1天、2天……同時(shí)，我們可以通過(guò)不同統計周??期（但統計跨度相同，如都??為30??天）的使用時(shí)間間隔分布的差??異，以便于發(fā)??現用戶(hù)體驗(yan)的問(wèn)題。
3.渠道分析
渠道分析主要是分析各渠道在相同的投入情況下，用戶(hù)數量的變化和趨勢，以科學(xué)評估渠道質(zhì)量，??優(yōu)化渠道推(????)廣策略。渠道分析包括新增用戶(hù)、活躍用戶(hù)、啟動(dòng)次(ci)數、單次使用時(shí)長(cháng)和??留存率等指標。APP的推廣渠道主要為安卓和iOS。
安卓的渠道：①第三方應用市??場(chǎng)，如華為、oppon、小米、91助手等；②(′?｀*)廣告聯(lián)盟，如網(wǎng)盟、友盟等；③廠(chǎng)商預裝??，像華為、小米、vivo等；④水貨刷機，如刷機精靈等；⑤社會(huì )化推廣，如在社群做分享，在社區形成二次甚至多次傳播，也可以做推廣，??但是這種的數據的分析就不太好獲取。
對于安卓來(lái)??說(shuō)，用戶(hù)來(lái)源就分以上幾種，每一種可以分別去定義。不同類(lèi)型的推廣方式，可從不同的維度做數據的分析。比如說(shuō)像第三方應用??市場(chǎng)，很多用戶(hù)都是通過(guò)這個(gè)渠道(dao)來(lái)下載APP，所以這方面的??數據更多的是看活躍和留存；像廣告聯(lián)盟這種，是通過(guò)積分墻來(lái)分析，更多的是用戶(hù)完成任務(wù)通過(guò)(guo)量級來(lái)做分析??。
iO?S的渠道主要是AppStore，原則上我們所有的數據和激活都是通過(guò)這個(gè)渠道來(lái)獲取，但是在實(shí)際推廣的過(guò)程中，我們更多的是想分析用戶(hù)是通(tong)過(guò)什么渠道跳轉到AppStore上進(jìn)行下載，激活產(chǎn)品。這就需要我們直接和技術(shù)做最底層的對接——API接口對接。具體的分析方法與安卓是類(lèi)似的，主要是分析活躍和留???存數據。
以上提到的只是渠道質(zhì)量評估ヾ(′?｀)?的初步維度，如果(/ω＼)還需要進(jìn)(jin)一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊層面，指標還需要更多，包括：判斷用戶(hù)使用行為是否正常的指標，如關(guān)鍵操作活躍量占總活躍的占比(bi)，用戶(hù)激活APP的時(shí)間是否正常；判斷用(yong)戶(hù)設備是否真實(shí)，如機型、操作系統等集中度的分析。
4.功能分析
功能分析主要分析功能活躍情況、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑以及轉化率。
（1）功能活躍指標
主要關(guān)注某功能的活躍人數、新增用戶(hù)數、用戶(hù)構成、用戶(hù)留存。這些指標的定義與前文提到的“用戶(hù)規模與質(zhì)量”的指標類(lèi)似。只是，ヾ(′ω｀)?本部分只關(guān)注某一功能模塊，而不是APP整體。
主要是統計用戶(hù)從打開(kāi)應用到離開(kāi)應用整個(gè)過(guò)程中每(mei)一步的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)和跳轉情況。目的是達成App的商業(yè)目標，即引導用戶(hù)┐(′ー｀)┌更高效(′?_?`)的完成App的不同模塊的任務(wù)，最終促進(jìn)用戶(hù)付費。
APP頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑分析需要考慮APP用戶(hù)以下三方面問(wèn)題：①身份：用戶(hù)可能是你的會(huì )員或者潛在會(huì )員，也有可能是你的同事或者競爭對??手等；②目標(biao)：不同用戶(hù)使用ヽ(′▽?zhuān)?ノAPP的目的有所不同；③訪(fǎng)問(wèn)路徑：即使身份類(lèi)似、使用目的(de)類(lèi)似，??但訪(fǎng)問(wèn)路徑也很可能不同。因此，我們在做APP頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑分析的時(shí)候，需要對APP用戶(hù)做細分，然后再進(jìn)行APP頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)路徑分析。
最??常用的細分方法(fa)是按照APP的使用目的來(lái)進(jìn)行用戶(hù)分類(lèi)。如汽車(chē)(′?ω?`)APP的用戶(hù)便可以細分為關(guān)注型、意向型、購買(mǎi)型用戶(hù)，并對每類(lèi)用戶(hù)進(jìn)行不同訪(fǎng)問(wèn)任務(wù)的路徑分析，比如意向型的用戶(hù)，他進(jìn)??行不同車(chē)型的比較都有哪些路徑，存在什么問(wèn)題；還有一種方法是利用算法，基于用戶(hù)??所有訪(fǎng)問(wèn)路徑進(jìn)行聚類(lèi)分析，依據訪(fǎng)問(wèn)路徑的相似性對用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，再對每類(lèi)用戶(hù)進(jìn)行分析。
（3）轉化率
轉化率是指進(jìn)入下一頁(yè)面的人數（或??頁(yè)面瀏覽(╥_╥)量）與當前頁(yè)面的人數（或頁(yè)面瀏覽量）的比值。通常使用漏斗模型來(lái)，它可以分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉化率，以確定產(chǎn)品流程的設計??、用戶(hù)體驗問(wèn)題。
比如用戶(hù)從??進(jìn)入某電商網(wǎng)站—瀏覽商品—把商品放入購物車(chē)—支付完成，每(′?_?`)一個(gè)環(huán)節都有很多的用戶(hù)流失。通過(guò)分析轉化率，我們可以比較快定位用戶(hù)使用產(chǎn)品的不同路徑中，(╬ ò﹏ó)分析是否存在問(wèn)題，并提出如何進(jìn)行優(yōu)化的改進(jìn)意見(jiàn)，通常我們只需要對每天的轉化率進(jìn)行連續性的監控即可。
用戶(hù)屬性分析主要從用戶(hù)使用的設備終端、網(wǎng)絡(luò )及運營(yíng)商、地域和用戶(hù)畫(huà)像角度進(jìn)行分析。設備終端分析??的(de)維度有機型分析、分辨率分析和操作系統分析；網(wǎng)絡(luò )及運營(yíng)商分析的唯ヾ(′▽?zhuān)??獨有有用戶(hù)聯(lián)網(wǎng)方式和電信運營(yíng)商，地域主要從不同省市和國家來(lái)分析。
用戶(hù)畫(huà)像分析包括人口統計學(xué)特征分析、用戶(hù)個(gè)人興趣分析、用戶(hù)商業(yè)興趣分析。人口統計(ji)學(xué)特征包括性別、年(nian)齡、學(xué)歷、收入、支出、職業(yè)、行為等；用戶(hù)個(gè)人興趣指個(gè)人生活興趣愛(ài)好的分析，如聽(tīng)音樂(lè )、看(kan)電影、健身、養寵物等；用戶(hù)商業(yè)興趣指房產(chǎn)、汽車(chē)、金融等消費領(lǐng)域的興趣分析。用戶(hù)畫(huà)像這部分的數據需要(yao)進(jìn)行相關(guān)的畫(huà)像數據采集，才可以支撐比較詳細的畫(huà)像分析。感興趣的小伙伴可以查看之前的文章《干貨 | 數據分析用戶(hù)畫(huà)像實(shí)踐與方法》
6.收入分析
三、如何搭建APP的數據指標體系
在很多產(chǎn)品中，上文提到的很多指標基本看不到，最終導致數據分析師因為沒(méi)有數據，無(wú)法進(jìn)行分析。主要是因為在產(chǎn)品上線(xiàn)前沒(méi)有對數據進(jìn)行開(kāi)發(fā)統計。
通常這部分工作主要是由產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)完成，但是數據分析師需要提前(′▽?zhuān)?與產(chǎn)品經(jīng)理溝通協(xié)調，規劃好自己所需要的數據指標體系，驅動(dòng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)行相關(guān)的數據采集，并在后續運營(yíng)過(guò)程中，動(dòng)態(tài)優(yōu)化和豐富數據體系。我們先來(lái)了解一個(gè)概念“埋點(diǎn)”。
1.什么是埋??點(diǎn)
埋點(diǎn)的宏觀(guān)目標是為了獲取數據指標來(lái)整體上驗證產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯是否順暢，之前(//ω//)的一些基本假設是否成立？這時(shí)候涉及需要驗證的數據可能會(huì )涵蓋：產(chǎn)品方向、市場(chǎng)運營(yíng)和商??業(yè)邏輯三大方面(mian)。埋點(diǎn)本身其實(shí)是對產(chǎn)品的一個(gè)可視化健康檢查，通過(guò)邏輯和數據，貫穿產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，使產(chǎn)品逐步達到最佳狀態(tài)。為未來(lái)產(chǎn)品優(yōu)化方向給出指導意見(jiàn)。
當然埋??點(diǎn)的目標不同，最終數據驗證(zheng)的效果也會(huì )有不同。如新版本上線(xiàn)的用戶(hù)行為和功能效果數據驗證（幾種場(chǎng)景）：①新功能是(╬?益?)否??得到用戶(hù)的使用與認可？新版本增加的新功能ヽ(′▽?zhuān)?ノ，用戶(hù)點(diǎn)(dian)擊率怎樣？②用戶(hù)在核心使用路徑上是否順暢？有沒(méi)有因??為交互體驗功能按鈕的設計而導致無(wú)效點(diǎn)擊增多？③針對某個(gè)特別的日期進(jìn)行了產(chǎn)品內的廣告banner推廣或者促銷(xiāo)，該活動(dòng)運營(yíng)的效果如何？
2.具體步驟
（1）了解產(chǎn)品形態(tài)
指的是整個(gè)產(chǎn)品的運作邏輯，關(guān)注的是用戶(hù)角色，信息和渠道，以及他們之??間的流轉關(guān)系是什么樣的，像是產(chǎn)品的一個(gè)藍圖和框架。
（2）了解業(yè)務(wù)邏輯
指的是要執行某個(gè)業(yè)務(wù)，用戶(hù)角色需要走過(guò)的路徑，會(huì )有什么角色參與，有什么功能模塊??（或子系統）參與，模塊之間的關(guān)聯(lián)性，數據之間的流向是什么樣的。
（3）業(yè)務(wù)流程圖
是在業(yè)務(wù)邏輯的基礎上(shang)，對功能分解下來(lái)ヽ(′ー｀)ノ，比如唱吧的錄歌業(yè)務(wù)邏輯，會(huì )有個(gè)模塊是生成評分，那生成評分這個(gè)模塊，她的具體業(yè)務(wù)流程是什么樣的，會(huì )有什么細節流程，異常流程，提??示等。
（4）將節點(diǎn)(dian)化的業(yè)務(wù)代碼化
這一步驟，主要是將列出的重要節點(diǎn)(需要統計的節點(diǎn))添加統計事件和統計參數。
（5）交付開(kāi)發(fā)調整DRD
（6）數據(ju)分析
后期數據庫中有了相應節點(diǎn)(dian)的統計情況，之后就可以拿來(lái)分析了。
四、常用的分析方法
1.產(chǎn)品生(sheng)命周期分析
產(chǎn)品生命(′?ω?`)周期理論（PLC模型）是由美國經(jīng)濟學(xué)家Raymond Vernon提出的，即一種新(xin)產(chǎn)品從開(kāi)發(fā)進(jìn)入市場(chǎng)到被市場(chǎng)淘汰的整個(gè)過(guò)程。產(chǎn)品生命周期可分為初創(chuàng )期、成長(cháng)期、成熟期、衰退期，在產(chǎn)品的每個(gè)階段，數據分析的工作權重和分析重點(diǎn)有所區別。
（1）初創(chuàng )期
初創(chuàng )期的重點(diǎn)在于驗證產(chǎn)品的核心價(jià)值，或者說(shuō)驗證產(chǎn)品的假設：通過(guò)某種產(chǎn)品或服務(wù)可以為特定的人群解決某個(gè)問(wèn)題。這時(shí)我們需要關(guān)注的關(guān)鍵數據是目標人群畫(huà)像和留存率。
目標人群畫(huà)像：初??創(chuàng )期可以通過(guò)接入一些第三方的應用監測SDK來(lái)了解初期??用戶(hù)群體的畫(huà)像，從側面驗證用戶(hù)群體與假設的目標用戶(hù)群體特征是(shi)否一致，常見(jiàn)的是人口學(xué)屬性( ?ω?)(性別、年齡、學(xué)歷、地域)。
留存率：在當(◎_◎;)前用戶(hù)符合目標受眾特征時(shí)，核心關(guān)注這些用戶(hù)的留存率、使用時(shí)長(cháng)/頻率、用戶(hù)的黏性等指標，留存率的維度分很多種（7日，雙周??，30日等），依據產(chǎn)品特征來(lái)選擇，若產(chǎn)品本身滿(mǎn)足的是小眾低頻需求，留存率則宜選擇雙周甚至是30日；留存率高，代表用戶(hù)對產(chǎn)品價(jià)值認可并產(chǎn)生依賴(lài)，一般來(lái)說(shuō)，假設便能得到驗證，通常低于20%的留存會(huì )是一個(gè)比較危險的(O_O)信號。
（2）快速成長(cháng)期
經(jīng)過(guò)了產(chǎn)品打磨??的初始階段，產(chǎn)品有了較好的留存率了，這個(gè)時(shí)候產(chǎn)品開(kāi)始進(jìn)入自發(fā)增長(cháng)期。自發(fā)增長(cháng)期可以將側重點(diǎn)關(guān)注在用戶(hù)的整個(gè)生命周期的管理??，其中以新用戶(hù)的增長(cháng)、激活、觸發(fā)“Aha mom(′?ω?`)ent??s”到活躍用戶(hù)的整個(gè)漏斗分析為主。
（3）成熟期
隨著(zhù)用戶(hù)快速增長(cháng)，產(chǎn)品不斷完善，產(chǎn)品在進(jìn)入成熟期前后，數據分析師關(guān)注的重心開(kāi)始從用戶(hù)生命周期的前半段（吸引、激活、留存）往后半段（流失、回流）開(kāi)始偏移，同時(shí)關(guān)注商業(yè)化轉化路徑。
①流失與回流：在關(guān)注流失回流的過(guò)程(╯°□°）╯中，數據會(huì )揭示當前用戶(hù)盤(pán)子的一個(gè)變化情況，具體分析流失原因則可以參考下方流程：
核心思路即，通過(guò)回訪(fǎng)定性+數據驗證為主要手段，確定流失原因，改變產(chǎn)品運營(yíng)策略以預防用戶(hù)流失或拉回用戶(hù)，促進(jìn)回流。除此之外，對于一些穩定的投放渠道，普通的改善方法可能提升轉化有限，此時(shí)可以進(jìn)行更精細化的渠道分析來(lái)優(yōu)化提升ROI。
②商業(yè)轉化率分析：在成熟期需要針對高質(zhì)量用戶(hù)進(jìn)行(xing)重點(diǎn)運營(yíng)，低質(zhì)量用戶(hù)通過(guò)產(chǎn)品和運營(yíng)改進(jìn)手??段，使其往高質(zhì)量用戶(hù)遷移。結合不同的產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式，一般數據分析的核心指標包括：產(chǎn)品用戶(hù)人均使用天數（??以(′ω｀)周、月為單位來(lái)觀(guān)察）；產(chǎn)品用戶(hù)人均使用時(shí)長(cháng)（以天為單位進(jìn)行觀(guān)察，人均時(shí)長(cháng)越高，用戶(hù)依賴(lài)性越強，產(chǎn)品商業(yè)化空間越大）；人均購買(mǎi)價(jià)??格（以月為單位，查看一個(gè)(ge)用戶(hù)的購買(mǎi)情況，購買(mǎi)價(jià)格越高，對電商平臺意味是是高凈值用戶(hù)，需要重點(diǎn)運營(yíng)）；人均購買(mǎi)次數（以月為單位，次數高，低單價(jià)的用戶(hù)也是優(yōu)質(zhì)用戶(hù)）
（??4）衰退期
最終，產(chǎn)品進(jìn)入衰退期(qi)，這里不再贅述。
實(shí)際在進(jìn)行漏斗模型的分析時(shí)，結合不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和產(chǎn)品類(lèi)型，漏斗模型大致可分為以下幾種：
①用戶(hù)獲取模型：AARRR從整個(gè)用戶(hù)生命周期入手，包括Acquisition用戶(hù)獲取，Activation用戶(hù)轉化，Retention用戶(hù)留存與活躍，Revenue用戶(hù)產(chǎn)生收入，到發(fā)起傳播Refer。
②消費漏斗模型：消費漏斗一??般用于頁(yè)面結構和內容較為復雜的業(yè)務(wù)，從用戶(hù)內容消費和流量走向(xiang)的角(╯°□°）╯︵ ┻━┻度，宏觀(guān)層面用于回答用戶(hù)消費什么內容，微觀(guān)層面則用于分析影響用戶(hù)消費的問(wèn)題是什么。
③電商漏斗模型：用戶(hù)商??品的購買(mǎi)屬于決策行為，從瀏覽商品到支(zhi)付訂單的每一個(gè)環(huán)節的??轉化。
④功能優(yōu)化漏斗(dou)模型(T_T)：漏斗分析也適用于產(chǎn)品功能自身的優(yōu)化，從(cong)最終目標入手，拆分業(yè)務(wù)環(huán)節，提取和優(yōu)化核心指(zhi)標，從而提升整體功能的轉化率。
3.AARRR模型
AARRR 模型是一套適用于(yu)移動(dòng) App 的分析框架，又稱(chēng)海盜指標，是“增長(cháng)黑客”中驅動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)的核心模型。AARRR 模型把用戶(hù)行為指標分為了(le) 5 大類(lèi)，分別為：獲取用戶(hù)，??激發(fā)活躍，提高留存，增加收入和病毒傳播(′?｀*)。
從用戶(hù)獲取到病毒傳播，每個(gè)環(huán)節都有重要的指標需要我們去關(guān)注，通過(guò) AARRR 模型系統化的拆解 5 大類(lèi)目用戶(hù)行為，可以讓我們更清晰的知道每個(gè)環(huán)節需要重點(diǎn)關(guān)注的重點(diǎn)指標。
以電商業(yè)務(wù)為例，下圖基于 AARRR 模型，構建用戶(hù)生命周期運營(yíng)全脈絡(luò )和每個(gè)節點(diǎn)需要關(guān)注的重點(diǎn)指標：
（1）Acquisition 獲取用戶(hù)
在獲取用戶(hù)階段，我們希望讓更多潛在用戶(hù)關(guān)注到我們的產(chǎn)品，通過(guò)以下基礎途徑??來(lái)曝光我們的推廣頁(yè)面：??①??付費獲?。好襟w廣告、SMS、EDM、流量交易/置換；②搜索營(yíng)銷(xiāo)：搜索引擎優(yōu)化（SEO），搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)（SEM( ?° ?? ?°)）；③口碑傳播：用戶(hù)間邀請活動(dòng)，病(bing)毒 H5 傳播等。
用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面后，(⊙_⊙)可以通過(guò)導航、主動(dòng)搜索、算法推薦來(lái)了解到我們的產(chǎn)品。切(qie)中當下需求的用戶(hù)會(huì )進(jìn)行注冊行??為，算是和用(yong)戶(hù)真正意義上┐(′ー｀)┌第一次會(huì )面。這時(shí)就要重點(diǎn)關(guān)注推廣頁(yè) UV，點(diǎn)擊率，注冊量，注冊率，獲客成本等重要指標。
用戶(hù)注冊后是否有進(jìn)一步了解我們的產(chǎn)品？這其中涉及到產(chǎn)品的功能，設計，文案，激勵，可信等等。我們需要不斷調優(yōu)，引導用戶(hù)進(jìn)行下一( ?° ?? ?°)步行為，讓新用戶(hù)成為長(cháng)期的??活躍用戶(hù)：
我們可以通過(guò)界面(mian)/文案優(yōu)化，新手引導，優(yōu)惠激勵等手段， 進(jìn)行用戶(hù)激活流???程的轉化提升。監控瀏覽商品頁(yè)面，加入購ヽ(′ー｀)ノ物車(chē)，提交(jiao)訂單，完成訂單的漏斗轉化(hua)。
這個(gè)過(guò)程中，我們要重點(diǎn)關(guān)注活躍度，若定義加入購物車(chē)為活躍用戶(hù)，那么就要觀(guān)察注冊至加入購物車(chē)漏斗轉化率，按維度拆分，分析優(yōu)質(zhì)轉化漏斗的共有特征/運營(yíng)策略，提升策略覆蓋率，優(yōu)化整體轉化效果。
（3）Retenti??on 提高留存
重點(diǎn)關(guān)注留存率，復(fu)購率，人均購買(mǎi)次數，召回率等指標。
（4）Revenu??e 增加收入
我們獲??得每位用戶(hù)平均需要花費多少錢(qián)？每位用戶(hù)平均能為我們貢獻多少價(jià)值，??能是否從用戶(hù)的行為，甚至其他方式賺到?錢(qián)？
電商業(yè)務(wù)的基礎要關(guān)注獲客(ke)成本CAC，顧客終身價(jià)??值，在此基礎上通過(guò)運營(yíng)活動(dòng)激勵用戶(hù)進(jìn)行購買(mǎi)，提升用戶(hù)單價(jià)、頻次、頻率，最終提升用戶(hù)生命周期貢獻價(jià)值。
重點(diǎn)關(guān)注獲客成本，顧客??終身價(jià)值，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)ROI等指標。??
（5）Referral 病毒傳播
用戶(hù)是否會(huì )自發(fā)的推廣我們的產(chǎn)品？通過(guò)激勵是否能讓更多的忠誠用戶(hù)推廣我們的產(chǎn)品？
在社交網(wǎng)(′▽?zhuān)?絡(luò )高度發(fā)ヽ(′ー｀)ノ達的今天，我們可以通過(guò)各種新奇的方(fang)式去進(jìn)行產(chǎn)品傳播：用戶(hù)邀請的老帶新活動(dòng)，垂直領(lǐng)域的社群運營(yíng)，H5營(yíng)銷(xiāo)傳播，讓老用戶(hù)推廣我們的產(chǎn)品，吸引更多的潛在用戶(hù)。
重點(diǎn)關(guān)注邀請發(fā)起人數，每個(gè)病毒傳播周期的新用戶(hù)量，邀請轉化率，傳播系數等。
五、總結
我們已經(jīng)知道，數據分析的用意不在于數據本身，而是要打造一個(gè)數據反饋閉環(huán)。
在為一個(gè)App做數據服務(wù)的時(shí)候，我們希望通過(guò)設計基礎數據指標，多維度ヽ(′▽?zhuān)?ノ交叉分析不同指標，以數據甄別問(wèn)題，再反向作用產(chǎn)ヽ(′▽?zhuān)?ノ品，最終形(xing)成數據驅動(dòng)產(chǎn)??品設計??的閉環(huán)。
事實(shí)上，App數據分(′?_?`)析并沒(méi)有那么神圣，一般常用的數據指標也都不難掌握。關(guān)鍵是(shi)數據指標的設計要基于兩點(diǎn)事實(shí)：①商業(yè)模式和(°o°)業(yè)務(wù)背景；②數據分析動(dòng)機和目的。
企業(yè)在做指標或者定期分析數據的時(shí)候，只要定期的關(guān)注那些能影響公司核心業(yè)務(wù)的指標，以此來(lái)做快速的業(yè)務(wù)表現判斷，能極大地提高效率，快速發(fā)現問(wèn)題。
因此，在為app做數據服務(wù)的時(shí)候，只要從上述角度入手就可以了。
六、工具與書(shū)籍推薦
1.工具
（1）垂直領(lǐng)域的統計工具平臺：ios：七麥數(?Д?)據、禪大師、appduu；安卓：酷傳
（2）第??三方統計平臺：友盟、Taking??Data、AppAnnie、騰訊云分析、百度移動(dòng)統計、神策數據、諸葛IO、GrowingIO
2.書(shū)籍
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