App 数据分析的常用指标有哪些

1. App 数据分析的常用指标有哪些

1、用户数
获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④找到适合自己的推广渠道。

2.活跃度
因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户，并非意向用户，这时候就要通过体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户 ，并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况，而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。

3.留存率
有活跃度后你要考虑你的用户粘性，以保住老客户优先。
1）先统计，日留存率、周留存率、月留存率
2）区分App类型，比如游戏的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比游戏高
3）然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。

4.盈利
目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种，做好了这些，平均转化成本和回报率提高了，盈利就实现了。

5.后续传播指数
后续传播的一个典型媒介就是社交网络，如果产品自身足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自 己的用户群体。

如果只看推广，不重视运营中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的，所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。

2. App 数据分析的常用指标有哪些？

监测常规数据指标。如用户数量、新用户数量、UGC体积(社会产品)、销量、支付量、促销期间的各种数据等等，这些都是最基本的，也是老板最重要的指标。接手工作的第一个任务就是整理数据。
渠道分析，或流量分析。对于一个推广应用，你将花费资源来吸引流量和其他渠道。此时，我们需要监控每个通道的好与坏，这是容易的，哪个单元价格便宜，这是通道数据监控完成的需要。当然，您还需要跟踪不同通道用户的后续性能，

对每个通道的用户进行评级，并让老板知道哪个频道值得投资，哪个频道是垃圾。它还监控iPhone和Android用户的质量，这些用户的质量通常比安卓用户略高。当然，还需要额外的精力来监控不同类型用户之间的差异。简而言之，不同用户的性能在不同维度上受到监控。
用户的核心转化率。考虑一下你的应用程序的核心功能是什么，然后监控这个核心功能的转化率。在游戏APP中，它可能被称为支付率，也就是电子商务应用中的购买率，

不同的行业有不同的转化率，你可以比较你的产品和行业，看你的产品在行业中的位置。同时，通过长期的监控，你也可以更有可能去判断应用程序的不同版本。长时间监控用户使用情况。一方面，这是一个很好的用户活动指示器。用户使用的长度意味着这个活动是高的，反之亦然。

另一方面，想想当你设计你的应用程序时，一个普通用户每天会花多少时间，用户是否会花同样的时间?如果存在很大的偏差，这意味着用户对应用程序的感知与你所想的不同。此时，您需要考虑如何根据用户的感知定制产品。

3. App 数据分析的常用指标有哪些

　1、用户数
　　获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④找到适合自己的推广渠道。

　　2.活跃度
　　因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户，并非意向用户，这时候就要通过体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户 ，并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况，而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。

　　3.留存率
　　有活跃度后你要考虑你的用户粘性，以保住老客户优先。
　　1）先统计，日留存率、周留存率、月留存率
　　2）区分App类型，比如游戏的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比游戏高
　　3）然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。

　　4.盈利
　　目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种，做好了这些，平均转化成本和回报率提高了，盈利就实现了。

　　5.后续传播指数
　　后续传播的一个典型媒介就是社交网络，如果产品自身足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自 己的用户群体。

　　如果只看推广，不重视运营中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的，所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。

4. APP数据指标体系的维度包括哪些?

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。

5. 开发app数据分析的常用功能有哪些?

1. 如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。   同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

6. App运营过程中最该关心的数据指标有哪些

从开发到运营过程中都应该一步一步过来，着重关心下面几个数据：
真实用户数
是获取用户是推广的第一步。
每周、每月活跃度
进来的用户，并非主动进入的用户，这时候就要通过应用本身内涵、体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户。
日留存率、周留存率
要考虑用户粘性，这时要以保住老客户优先。

收入—成本
目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和推广平台这两种。

7. App数据分析目的及日常运营该关注哪些数据

一、行业数据有助于分析APP优劣

行业数据对于了解自己的APP来说至关重要，因为有了行业数据的对照，就能知道自己的APP在整个行业的水平，从中分析出自家APP在行业中的优势和劣势，发现其中的问题以及在未来的APP运营和推广当中作出有针对性的调整。

二、了解用户指标是基础也是重点

1、新增用户

①按照时间维度来分，新增用户分为日新增用户、周新增用户、月新增用户等。

②按渠道来源，新增用户还可以分为渠道新增用户、运营商新增用户、地域新增用户。

 
2、活跃用户

活跃用户是指那些在一定的统计周期内打开APP，并且为APP带来一些价值的用户，一般用于衡量APP的运营现状——真正意义上的用户规模。很多产品说到用户规模和质量不会看用户总量，而是看它的活跃用户数。

 

活跃用户根据不同的统计周期分为日活跃用户数（DAU），周活跃用户数（WAU），月活跃用户数（MAU）。
 

在活跃用户指标里，有个很重要的指标：单个用户总活跃天数，是指在一定的统计周期内，平均每个用户在APP的活跃天数，反映了用户在流失之前TA花费在APP上的天数。

3、流失用户

流失用户是相对于活跃用户的概念，是指那些下载了APP之后，曾经启动过APP并且注册过，但是对该APP逐渐失去了兴趣，进而彻底脱离这款产品的用户。如果说活跃用户是用来衡量APP的运营现状，那么流失用户则是用以分析该APP是否存在被淘汰的风险，以及你的APP是否有能力留住新用户。

 

4、用户构成

用户构成是指对某周期内的活跃用户的构成，一般是对周活跃用户或者月活跃用户构成进行分析。拿月活跃用户来说，其用户构成包括：

 

①忠诚用户：也叫做超级活跃用户，长期持续地使用APP，例如连续活跃4周，或者1个月内15天。

②近期流失用户：连续1个月内没有打开过APP的用户。

③本月回流用户：上个月没有打开过APP，但是这个月重新打开了APP的用户。

④连续活跃用户

5、用户留存率

用户留存率是指在某一个统计时段的新增用户数中经过了一段时间后仍打开这个APP的用户比例，包括次日留存、7日留存（如今天新增用户数在第7日再次打开APP的比例，14日和30日留存以此类推）、14日留存、30日留存。这个指标是验证你的APP对用户是否具有吸引力。

8. 如何对APP进行数据分析?

①日常数据运营指标的监控日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。
②渠道分析
对于一个上升期或者衰退期的APP，运营团队会尽可能寻找大量的渠道来引流，吸引新用户的关注。互联网的渠道很多，通常有竞价渠道(百度、搜狗、应用商店)、SEO渠道(百度、搜狗)、新媒体渠道(微信公众号、微博、抖音)、网盟广告渠道(百度网盟、阿里妈妈)、移动端付费渠道(今日头条、腾讯广点通)、免费渠道(QQ群、微信群、贴吧、问答平台、应用商店)、直播平台(虎牙直播、映客)等。
③活跃用户分析
一个产品不可能满足所有用户，鱼和熊掌不可兼得，用户之所以成为了活跃用户，必然是产品已经满足了一定的用户需求。活跃用户分析中，反映粘性和活性的指标，都值得细致研究。
④用户画像分析
用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签，通过人制定的标签规则，给用户打上标签，使得能够通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。
⑤产品核心功能转化分析
当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景。
⑥用户流失分析
流失用户召回是运营工作中的重要部分，定义流失用户是用户流失分析的起点。用户流失是一个过程不是一个节点，流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征：访问频次大幅降低，在线时长大幅下降，交互频率大幅降低等。
⑦用户生命周期分析
在APP用户的整个生命周期中，从用户价值贡献的角度可以分为4个不同的时期，分别是考察期、形成期、稳定期和衰退期。每个时期的用户给APP带来不同的价值。