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移动互联网应用数据分析基础体系

2016-12-23 09:26来源:未知 浏览数:

移动互联网应用数据分析基础体系-搜狐科技移动互联网应用数据分析基础体系-搜狐科技

  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。本文将详述这五大维度。

  在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量,很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移,呈现出PC业务增长放缓,移动业务增长迅速的态势。从第三方数据机构统计的数据来看,网民中使用手机上网的人群占比进一步提升,由2013年12月的81.0%提升至2015年6月的88.9%,即中国网民中,接近9成的用户在使用手机上网,达到接近6亿的规模。如果一个互联网企业没有在移动端的拳头产品,将很快被移动互联网的浪潮颠覆。在未来的两三年内,得移动互联网得天下。

  一、用户规模和质量

  用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。

  1、活跃用户指标

  为什么?如果这些APP考核的指标是月活跃用户数,那么会出现什么状况?月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户。所以,一个本应该每天都要启动的应用,如果用月活跃用户数作为KPI来考核,那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况,产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可,也许向用户推送两三个活动就可以实现,这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品,那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。

  2、新增用户指标

  新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。

  3、用户构成指标

  4、用户留存率指标

  5、每个用户总活跃天数指标

  二、参与度分析

  参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。

  1、启动次数指标

  启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。通常,人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。

  2、使用时长

  使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户启动次数高,使用时长高,该APP则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。

  3、访问页面

  4、使用时间间隔

  三、渠道分析

  渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。

  渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。

  总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。

  四、功能分析

  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。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。

  1、功能活跃指标

  功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是,本部分只关注某一功能模块,而不是APP整体。

  2、页面访问路径分析

  3、漏斗模型

  通过分析转化率,我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中,那一路径是否存在问题。当然,对于产品经理,其实不用每天都看转化率报表,我们可以对每天的转化率进行连续性的监控,一旦转化率出现较大的波动,便发告警邮件给到相应的产品负责人,以及时发现产品问题。

  五、用户属性分析

  用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。

  1、设备终端分析

  设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析,在分析的时候,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。

  2、网络及运营商分析

  3、地域分析

  主要分析不同区域,包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。

  4、用户画像分析

  用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等;用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析,如听音乐、看电影、健身、养宠物等;用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集,才可以支撑比较详细的画像分析。

  本文主要介绍了APP基础的数据分析体系,还有更多的指标体系需要根据APP的特性进行特殊设计。比如,搜索APP需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。另外,还有一个非常值得关注的是,很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标,产品上线后便自然可以看到,这是一个非常常见的误区。因为,本文提到的大多数指标,如果不进行数据打点上报,并进行相关的数据开发统计,就不能看不到相关的数据报表。

  所以,产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系,驱动开发进行相关的数据采集上报,并在运营过程中,动态优化和丰富数据体系。