App數據分析的目的及運營該關注那些數據

有很多朋友說不知道數據運營該從哪里入手，該怎么運用統計平臺的那些功能？產品初期應該關注哪些數據指標，怎樣通過數據來準確定位產品問題并指導產品優化。

首先，來看下統計分析對產品運營的價值，也就是 App 數據分析用來做啥？

1.1 快速打造數據運營的框架

其實每一個公司都應該有一個數據自己的數據運營的系統，來幫助相關 部門隨時查看產品或者業務的進展。由于部門和在公司的角色不同，對數據的需求既有區別又有共通。比如一個做移動應用的公司，所有人都會關注新用戶的增長，有多少用戶是活躍用戶等，這些都是跟產品的發展息息相關。投資人會關注你的用戶留存率，來判斷看產品發展是否健康，評估投資價值。

借助統計分析平臺，開發者可以快速建立一個清晰的基礎數據展示。讓開發者不僅要知道產品運營的基本狀況和使用狀況，更要到了解用戶到底是誰，發現用戶深入的需求。

1.2 用數據推動產品迭代和市場推廣

基礎的數據運營框架對公司產品的整體發展狀況會有一個很好的展現，但是創業者應該關注更加細節的部分。比如誰在用您的產品？用戶是否喜歡？用戶如何是如何使用的？市場推廣帶來的用戶是否充分的使用了你的產品？哪些渠道帶來的用戶質量更高…….都可以用數據來回答這些問題。產品設計人員可以有針對性的對產品使用情況進行統計分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特征和使用反饋。這樣可以為產品的改進提供很好的方向。

市場推廣人員也不應該僅僅關注“什么渠道帶來了多少用戶”，更應該關注的是哪一個渠道帶來的用戶質量更高一些，ROI更理想。

1.3 盈利推手

盈利是最終目的。無論一款產品是否已經探討出一個成熟的商業模式，創業者都應該借助數據讓產品的盈利有一個更好進程。在產品貨幣化的路上，數據可以幫助創業者完成兩件事：一，發現產品盈利的關鍵路徑；二，優化現有的盈利模式。

第二個問題，App 數據運營，應該重點關注哪些指標，有哪些分類？

2.1 新增用戶、活躍用戶、啟動次數

這些指標是KPI的主要評估標準；關注這些指標的每日趨勢，您可以了解到應用每天發展是否正常、是否符合預期。

2.2 留存用戶、留存率、流失用戶

留存用戶和留存率是評定一個應用用戶質量的重要標準，用戶留存率越高，說明應用越吸引用戶。開發者在查看留存率時，可以關注留存率在一段時間內的變化趨勢，并可以通過對比不同應用版本、不同分發渠道的用戶留存率來評估版本和渠道質量或定位應用某些指標值下降的原因。

同時，反過來看用戶流失率數據。對于流失用戶的界定依照產品服務的不同而標準不同，對于微博和郵箱這類用戶幾乎每天登錄查看的網站而言，可能用戶未登錄超過1個月，我們就可以認為用戶可能已經流失了；而對于電子商務而言，可能3個月未登錄或者半年內沒有任何購買行為的用戶可以被認定是流失用戶。分析用戶的流失情況可以找到流失的原因，針對產品所處的時期再找到解決辦法。

2.3 用戶行為指標：自定義事件、漏斗模型、頁面訪問路徑

自定義事件是開發者為了達到收集某些數據的目的而設定的，比如推廣鏈接的點擊、去購物車結算的行為等，通過統計這些自定義行為的數據，獲得更有針對性的信息。

漏斗模型是多個自定義事件按照一定順序依次觸發的流程中的量化轉化模型。我們可以通過漏斗對應用中的一些關鍵路徑進行分析，如注冊流程、購物流程等，把控應用中的關鍵行為信息。

頁面訪問路徑展示了用戶是按照什么順序訪問了哪些頁面，各頁面的使用狀況如何及頁面之間是如何跳轉的，能夠幫助開發者了解各頁面之間的跳轉是否合理，主要流程是否容易被用戶觸發等。

2.4 其他指標

在日常運營中，開發者關注以上指標就能獲得大部分所需要的信息。但其實還有很多其他指標如使用時長、使用頻率、終端屬性、地域等，包括說崩潰率分析等等，能幫助您獲得更多用戶使用行為的數據，為您升級版本時的終端適配提供依據、推廣時針對不同用戶群體的推送提供數據支持等。