本文整理自友盟數(shù)據(jù)運營舍,供初期的App開發(fā)者和運營者,了解各項日常運營中的數(shù)據(jù)指標(biāo)含義,系統(tǒng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運營知識。
目錄:
一、實時統(tǒng)計的各項指標(biāo)說明
二、總體趨勢指標(biāo)解讀
三、救命的數(shù)據(jù)指標(biāo)!先于用戶集體吐槽前,及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的bug!
四、日活指標(biāo)和留存率指標(biāo)的交叉分析
五、讓假流量的推廣渠道無處可藏
六、提升用戶粘度,其實也不難
七、利用少許維度的數(shù)據(jù)建模簡單的用戶畫像,另推廣事半功倍
八、優(yōu)化用戶路徑,集中流量優(yōu)勢,你只需這樣做
九、轉(zhuǎn)化率提升一半,是怎么做到的?
十、產(chǎn)品迭代不得不了解的那些事兒
一、實時統(tǒng)計的各項指標(biāo)說明
1、實時統(tǒng)計
數(shù)據(jù)運營者每天第一時間需要查看的最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)指標(biāo)包括今日的基本數(shù)據(jù),今日較昨日同時段的變化率,今日分時段的數(shù)據(jù)趨勢,分為基本指標(biāo)+自選指標(biāo)兩部分。
【友盟+】 應(yīng)用統(tǒng)計(U-App) 產(chǎn)品截圖
2、新增用戶
第一次啟動應(yīng)用的用戶(以設(shè)備為判斷標(biāo)準(zhǔn))。
3、啟動次數(shù)
Android啟動定義:打開應(yīng)用即為啟動。應(yīng)用完全退出或者在后臺運行超過30s(默認(rèn)30s)后再被打開,算為一次新啟動。
iOS啟動定義:打開應(yīng)用即為啟動。應(yīng)用完全退出或者在后臺運行后再被打開,算一次新啟動。
4、時段累計日活
截止到各個整點時刻的當(dāng)日活躍用戶數(shù)。當(dāng)日活躍用戶指當(dāng)日啟動過應(yīng)用的用戶(去重)。
5、分時活躍用戶
每個小時的活躍用戶數(shù)(去重),這里展示的是昨日數(shù)據(jù)。
6、自定義指標(biāo)
可以添加計算事件數(shù)值型參數(shù)的消息數(shù)量、累計值和單詞均值。
總結(jié):
這幾項數(shù)據(jù)指標(biāo)是App運營者每天最需關(guān)注的最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。通過新增用戶、啟動次數(shù)、時段累計日活、分時活躍用戶了解昨日App用戶最基本的使用情況,根據(jù)各項指標(biāo)的增或降,可以及時的判斷推廣效果和目前App對用戶黏度。發(fā)現(xiàn)最基礎(chǔ)的問題,并且為下一步的推廣運營決策提供基本的數(shù)據(jù)支持。
二、總體趨勢指標(biāo)解讀
2、累計用戶
截止到當(dāng)前,啟動過應(yīng)用的所有獨立用戶(以設(shè)備的判斷為標(biāo)準(zhǔn))
3、過去7天活躍用戶
過去7天啟動過應(yīng)用的用戶(去重)
4、過去30天活躍用戶
過去7天啟動過應(yīng)用的用戶的日使用時長的均值
6、總錯誤率
當(dāng)日錯誤數(shù)/當(dāng)日啟動次數(shù)??梢园凑瞻姹具M(jìn)行查詢
總結(jié):
① 這幾項指標(biāo)主要反映用戶周期內(nèi)使用App的活躍情況及產(chǎn)品自身的整體質(zhì)量;
② 累計用戶數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量、自傳播及推廣活動存在一定的正相關(guān)性;
③ 周期的活躍及同比變化率反映產(chǎn)品的推廣/傳播效果,為下一步的推廣計劃提供數(shù)據(jù)支持;
④ 平均使用時長反映用戶對產(chǎn)品的粘性(但需根據(jù)不同的產(chǎn)品類型進(jìn)行衡量,如閱讀類App平均使用時長普遍較大);
⑤ 關(guān)注錯誤率數(shù)據(jù)能夠很好地把控App版本迭代的風(fēng)險,為用戶提供更好的產(chǎn)品體驗。
三、救命的數(shù)據(jù)指標(biāo)!先于用戶集體吐槽前,及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的bug!
運營的同學(xué)會深有體會,單看一項指標(biāo)的時候發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的使用效果不如預(yù)期,但是其他指標(biāo)還都正常,這種情況該如何下手,從哪里找出問題所在呢?下面一個【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計的用戶就遇到了這樣的問題。
某公司上線新版App當(dāng)天,通過【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新增用戶及活躍用戶數(shù)據(jù)沒有明顯變化,但App啟動次數(shù)呈明顯上升趨勢且平均使用時長有下降趨勢,說明一個用戶存在多次啟動的現(xiàn)象。經(jīng)該公司產(chǎn)品與技術(shù)人員排查,發(fā)現(xiàn)新上線版本在App啟動加載時間過長時會出現(xiàn)閃退現(xiàn)象,立即修復(fù)該bug并連夜上線新版本。將用戶損失降到最小。
總結(jié):
及時關(guān)注產(chǎn)品的基礎(chǔ)指標(biāo)變化,并結(jié)合產(chǎn)品使用場景及推廣策略分析多維數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的相互影響,挖掘影響數(shù)據(jù)變化的潛在因素,為下一步優(yōu)化產(chǎn)品、制定推廣策略提供數(shù)據(jù)支撐。
四、日活指標(biāo)和留存率指標(biāo)的交叉分析
當(dāng)發(fā)現(xiàn)日活用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)上漲時,似乎一切都是好的征兆。一是說明產(chǎn)品推廣做得好,二是說明產(chǎn)品功能符合市場用戶預(yù)期。但是如果出現(xiàn)次日留存率指標(biāo)很低的時候,就不那么樂觀了,看下面的案例。
1、案例
某公司app上線1個月,通過【 友盟+】監(jiān)測發(fā)現(xiàn)日活躍用戶呈遞增趨勢,但次日留存率卻不到20%。通過用戶新鮮度曲線分析,新用戶數(shù)量較大,但是老用戶數(shù)量很低(即留存下來的用戶很少);經(jīng)該公司產(chǎn)品經(jīng)理深度調(diào)研發(fā)現(xiàn),(用戶再次登陸需要輸入賬號密碼)很多人嫌登陸麻煩還有一些人記不住密碼就不再登陸了,基于此,該產(chǎn)品經(jīng)理對登陸賬號體系做了完善,增加了7天免登錄和手機驗證碼快捷登陸方式,在接下來一個月,次日留存率超過40%。
總結(jié):
留存反映一個產(chǎn)品能否真正留住用戶的能力——關(guān)注產(chǎn)品的留存、新鮮度及活躍度等數(shù)據(jù)指標(biāo),分析數(shù)據(jù)變化的影響因素,找到根本原因,最終優(yōu)化產(chǎn)品降低用戶流失率。
五、讓假流量的推廣渠道無處可藏
當(dāng)新產(chǎn)品上線,需要做線上推廣。在做渠道篩選調(diào)研的時候,往往通過渠道給出的表面數(shù)據(jù)無法確定該渠道是否會為產(chǎn)品帶來實實在在的用戶。往往會有新增表現(xiàn)良好,但是沉默用戶占比非常高,這樣的渠道一定要避而遠(yuǎn)之。是什么情況呢?看下面的案例。
1、案例
某客戶公司產(chǎn)品上線后,進(jìn)行多渠道投放,從新增用戶來看,各渠道表現(xiàn)良好,但是從沉默用戶占比來看,渠道c表現(xiàn)異常,近30天比例高達(dá)95%(其他渠道占比均低于50%),由此可看出通過該渠道新增的用戶質(zhì)量較差,結(jié)合對該渠道其他數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)該渠道存在虛假數(shù)據(jù)情況,因此該公司果斷暫停了該渠道的投放,不僅節(jié)省了公司的費用支出,同時也提高新增用戶的整體質(zhì)量,用戶活躍質(zhì)量得到極大改善。
總結(jié):
默用戶反映新增用戶質(zhì)量以及與應(yīng)用的匹配度。理解沉默用戶主要從以下兩個方面進(jìn)行入手:
其一:局部沉默用戶占比偏高,通過對渠道/版本等維度對比分析,配合頁面/事件觸發(fā)情況、找到影響產(chǎn)生沉默用戶的因素。
其二:整體沉默用戶占比偏高,(產(chǎn)品功能正常的前提下)更多地要考慮產(chǎn)品和用戶之間的匹配度,抓住用戶的真實需求進(jìn)行產(chǎn)品迭代優(yōu)化,將沉默用戶變?yōu)楫a(chǎn)品的回流用戶。
六、提升用戶粘度,其實也不難
有些應(yīng)用屬于非頻繁使用的應(yīng)用,例如天氣預(yù)報應(yīng)用,比較普遍的打開頻次就是1次/天,但是這不足以滿足應(yīng)用開發(fā)者對產(chǎn)品的需求,會開發(fā)出周邊的一切功能供用戶去發(fā)掘和使用,以達(dá)到培養(yǎng)用戶實現(xiàn)深度使用或者頻繁使用的習(xí)慣。那么如何去發(fā)現(xiàn)這些附屬功能和服務(wù)的使用問題呢?看下面的案例。
1、案例
某記賬App上線后,通過【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計監(jiān)測發(fā)現(xiàn)(一周數(shù)據(jù)),日平均使用頻率超過6次,日平均單次使用時長約為5分鐘,使用間隔時間1天占比超過90%,但是平均訪問頁面不到2,通過對具體的頁面數(shù)據(jù)查看,發(fā)現(xiàn)用戶主要使用記賬頁面,對于產(chǎn)品提供的周邊服務(wù)涉及較少,基于此,產(chǎn)品經(jīng)理對頁面進(jìn)行了優(yōu)化迭代,在不影響記賬的主功能下,將服務(wù)、信息等內(nèi)容滲透給用戶。此舉不僅促進(jìn)了周邊服務(wù)的推廣,同時也提高了用戶的粘性,整體的參與度指標(biāo)也得到極大提升。
總結(jié):
用戶參與度指標(biāo)能夠很好地反映出用戶對于產(chǎn)品的粘性,具體體現(xiàn)在,通過優(yōu)化產(chǎn)品,盡可能地增大用戶的單次使用時長、增加使用頻率、減少使用間隔時間,通過合理的引導(dǎo),促使用戶能夠更深度地使用產(chǎn)品。
七、利用少許維度的數(shù)據(jù)建模簡單的用戶畫像,另推廣事半功倍
有一天,你的老板計劃做一波產(chǎn)品的線下推廣,為了提高產(chǎn)品的知名度,同時轉(zhuǎn)化注冊。那么問題來了,線下的地點怎么選?是不是該利用現(xiàn)有維度的數(shù)據(jù)構(gòu)件一個簡單的用戶畫像呢?看下面的實例。
1、案例
某公司線下推廣App,通過【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計監(jiān)測的歷史數(shù)據(jù)來看,廣東、江蘇、福建三地是活躍度最高的,占總體活躍50%以上,通過對聯(lián)網(wǎng)方式數(shù)據(jù)分析,wifi占比超過70%,結(jié)合用戶日活躍曲線發(fā)現(xiàn),09:00前、19:00后以及周末的時間活躍度較好。由此可以看出,用戶更偏向于在休閑時間、在固定的場所使用App(如在家里)。綜上,該公司將線下推廣地點選在深圳市的幾個居民區(qū)周邊以及工作商業(yè)區(qū)附近,活動取得了很好的效果。
總結(jié):
終端、網(wǎng)絡(luò)、地域等數(shù)據(jù)反映用戶使用App的設(shè)備屬性,通過對上述數(shù)據(jù)的交叉分析,構(gòu)建用戶畫像,并結(jié)合其他數(shù)據(jù)維度,分析用戶行為,為優(yōu)化產(chǎn)品及日常運營工作提供數(shù)據(jù)支撐。
八、優(yōu)化用戶路徑,集中流量優(yōu)勢,你只需這樣做
在產(chǎn)品剛剛上線,用戶的使用習(xí)慣和常規(guī)路徑是我們最關(guān)心的問題,往往需要一定的時間,搜集到相關(guān)數(shù)據(jù)才能逐步優(yōu)化產(chǎn)品頁面規(guī)劃和引導(dǎo)路徑。下面我們看看下面的案例。
某社交App上線直播功能,在廣告位、分類及熱門等位置都添加了直播入口,通過【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),通過熱門直播頁帶來的直播流量最大,約占總體的60%,從分類頁面到達(dá)直播頁面的流量較小,不到總體的10%,且到達(dá)直播頁面的用戶數(shù)不到總活躍人數(shù)的30%,基于此,該公司產(chǎn)品經(jīng)理對頁面進(jìn)行了調(diào)整,突出熱門直播(并增加了正在直播),弱化分類入口,上線一周,直播用戶數(shù)占總活躍用戶數(shù)比例提升到50%,極大促進(jìn)了直播功能的推廣。
總結(jié):
頁面訪問路徑描述的是應(yīng)用內(nèi)各個頁面的訪問和跳轉(zhuǎn)情況,通過對路徑的分析,能夠了解用戶的真實瀏覽行為,具體表現(xiàn)在以下三個方面:
① 對比設(shè)想的用戶路徑與實際用戶路徑的區(qū)別;
② 分析關(guān)鍵路徑上的頁面跳轉(zhuǎn)以及轉(zhuǎn)化率,找到流失用戶的頁面;
③ 分析到達(dá)關(guān)鍵頁面的頁面來源,分析關(guān)鍵路徑到達(dá)的頁面。
九、轉(zhuǎn)化率提升一半,是怎么做到的?
目前市面上有很多電商的導(dǎo)購App,看似大同小異,但實際上卻是應(yīng)用質(zhì)量參差不齊。一是頁面規(guī)劃有問題,二是引導(dǎo)路徑有很大的問題。下面我們透過一個使用【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計用戶的實際案例,來看一下如何優(yōu)化自家應(yīng)用的。
1、案例
某電商導(dǎo)購App的用戶典型使用路徑:打開客戶端—>瀏覽最熱最新—>點擊查看單品—>點擊去淘寶購買。通過對【友盟+】應(yīng)用統(tǒng)計的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析,該公司產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)為用戶在點擊查看單品到點擊去淘寶購買這步轉(zhuǎn)化率不夠理想,后來將按鈕上的“去淘寶購買”改為“ 查看詳情” , 暗示用戶點擊之后有更多有利于購買決策的信息,且不一定要購買,修改上線后,轉(zhuǎn)化率從10%上升到20%。
總結(jié):
通過對自定義事件的監(jiān)測,能夠清晰地了解用戶的使用行為,洞悉每一步的轉(zhuǎn)化與流失情況。依靠漏斗模型分析關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化路徑,最終對產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化,提升關(guān)鍵事件的點擊率。
十、產(chǎn)品迭代不得不了解的那些事兒
新版本迭代主要包含視覺與交互層面的迭代和對產(chǎn)品功能的迭代兩方面,具體如下:
其一:視覺與交互層面迭代——可對比新版本和舊版本在使用時長,頁面之間的轉(zhuǎn)化率,關(guān)鍵事件點擊情況等指標(biāo)來衡量。
其二:產(chǎn)品功能迭代——分為已有功能的優(yōu)化和增加新的產(chǎn)品功能兩部分。對已有功能優(yōu)化而言,可從預(yù)期的瀏覽路徑與實際的瀏覽路徑進(jìn)行對比,分析用戶的真實使用場景,通過自建漏斗分析關(guān)鍵行為的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化;對增加新的產(chǎn)品功能而言,可關(guān)注入口流量、頁面流失及使用時長等指標(biāo)數(shù)據(jù)。
總結(jié):
在進(jìn)行新版本迭代時要綜合考慮產(chǎn)品的使用場景,深挖指影響指標(biāo)變化的背后因素,分析新版本帶來的利與弊,同樣也可以通過小流量測試或者A/B測試等方式驗證新版本的可行性。以提供給用戶“最好”的產(chǎn)品體驗。
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