友盟9大數(shù)據(jù)指標助力App“長生不老”

引言：友盟統(tǒng)計中有很多不同類別的數(shù)據(jù)指標，幫助開發(fā)者和運營人員更精細的判斷App在初創(chuàng)期、成長期、成熟期的質(zhì)量。本文聚集了一些實用的數(shù)據(jù)指標，幫助開發(fā)者了解哪些指標更值得關(guān)注！有位80后青年，在帝都坐擁n套房產(chǎn)和車位，是一位不折不扣的土豪。不幸的是他體檢時查出自己患了脂肪肝，土豪朋友被嚇壞了，于是制定了嚴格的飲食和健身計劃，并定期到三甲醫(yī)院檢查康復(fù)狀況，現(xiàn)在已經(jīng)痊愈。他對醫(yī)院的要求非常嚴格，他說：“健康并非玩笑，我只相信權(quán)威”。

移 動互聯(lián)網(wǎng)中的App很像社會中的人，是這個生態(tài)中的組成元素。人有生老病死，但我們要努力避免在必然死亡的道路上偶然死亡。人的健康度可以去權(quán)威醫(yī)院檢 測，而App的健康度首選友盟統(tǒng)計分析來評估。一款產(chǎn)品的整個生命周期通常包括導(dǎo)入期、成長期、成熟期和衰退期，友盟統(tǒng)計分析在App的整個生命周期中貫 穿運用并發(fā)揮著重要價值。

App 導(dǎo)入期

關(guān)鍵詞：留存率、活躍度、周用戶構(gòu)成、頁面訪問路徑、錯誤分析

App上線初期，開發(fā)者除了關(guān)注新增用戶、活躍用戶、使用時長等一些基礎(chǔ)指標外，了解App更多性能的指標還有留存率、頁面訪問路徑和錯誤分析等。近一年友盟推出了一些更精細的指標幫助開發(fā)者深入了解自己的App，比如周用戶構(gòu)成和用戶活躍度。下面為大家介紹下不一樣的指標能為App帶來了哪些不一樣的價值。

圖1：日留存數(shù)據(jù)報表

圖 1 是 兩個App日留存數(shù)據(jù)的對比，留存數(shù)據(jù)直觀的反應(yīng)App對用戶的留存能力，圖中A應(yīng)用相比B應(yīng)用的數(shù)據(jù)表現(xiàn)顯示留存能力屬于較優(yōu)質(zhì)的水平。除日留存外，還 可以通過選擇更長時間窗口來查看周留存和月留存數(shù)據(jù)，以及單個渠道/版本對應(yīng)的不同時間粒度留存數(shù)據(jù)。提高App留存率的方法可以借助精準消息推送工具喚 醒用戶，也可以在App中植入微社區(qū)功能，通過用戶之間的互動吸引回流，另外App中的強需求功能點能吸引用戶更多回流。

圖2：用戶活躍度

圖 2是兩個App用戶活躍度的對比，用戶活躍度是對當日活躍用戶在過去15天中活躍情況的拆分，圖中的色區(qū)從上到下依次對應(yīng)活躍1天的用戶，活躍2天的用 戶......活躍15天的用戶，最紅色部分的用戶對App的粘性最高。圖中的A應(yīng)用活躍1天的用戶（即新增用戶）增長穩(wěn)定并且在整個活躍用戶中占比較 小，說明這可能是一個處于生命周期成熟期的App，新增的市場空間來自新的移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民或者設(shè)備更新，同時活躍多天的用戶占比較高，也說明這是一個優(yōu)質(zhì) 的App。B應(yīng)用活躍用戶經(jīng)過急劇的攀升后又出現(xiàn)了下滑趨勢，活躍小于5天的用戶占絕大比例，這可能是一個剛剛處于導(dǎo)入期的App，經(jīng)過一段時間后不同粘 性的活躍用戶都出現(xiàn)了下跌，說明用戶對App的忠誠度并不高，這可能并不是一個強需求或高質(zhì)量的App。

圖3：周用戶構(gòu)成

圖3是兩個App周用戶構(gòu)成的對比，周用戶構(gòu)成是對當周活躍用戶在過去的自然周里連續(xù)活躍情況的統(tǒng)計，其中本周回流用戶是指上周未啟動應(yīng)用這周回流的用戶，忠誠用戶是指連續(xù)活躍5周及以上的用戶。相比用戶活躍度而言，周用戶構(gòu)成可以體現(xiàn)更長時間窗口期的活躍用戶粘性情況。通過用戶的連續(xù)活躍數(shù)據(jù)可以看出圖中A應(yīng)用正值成長的發(fā)力期，而B應(yīng)用處于成熟期，并且用戶忠誠度高。

圖4：頁面訪問路徑

頁面訪問路徑直觀體現(xiàn)App中不同頁面的被訪問次數(shù)和頁面之間的跳轉(zhuǎn)關(guān)系，以此判斷用戶在App中的跳轉(zhuǎn)使用習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)用戶興趣，同時可判斷用戶的實際訪問行為與App設(shè)計初衷的吻合度。頁面訪問路徑數(shù)據(jù)為UE設(shè)計帶來指導(dǎo)方向。

圖5：錯誤分析

前 四個指標為產(chǎn)品和運營帶來更多數(shù)據(jù)信息，錯誤分析則是App開發(fā)人員的有利工具。按發(fā)生次數(shù)排序的錯誤摘要列表讓開發(fā)者對錯誤有整體的了解和把控，錯誤詳 情提供的具體錯誤代碼位置、錯誤所發(fā)生的機型、錯誤對應(yīng)的操作系統(tǒng)等信息幫助開發(fā)人員快速準確的復(fù)現(xiàn)錯誤并進行第一時間修復(fù)。錯誤分析幫助開發(fā)者把因 App不穩(wěn)定性而對用戶造成的傷害和損失降到最低。

App 成長期

關(guān)鍵詞：渠道新增用戶、渠道次日留存率

App在經(jīng)過一段時間后會由導(dǎo)入期進入到成長期，成長期的App離不開市場推廣，推廣效果的評估是一門學(xué)問。判斷一個渠道推廣效果的優(yōu)劣離不開渠道分析指標，同時還可結(jié)合用戶參與度中的使用時長、訪問頁面等指標輔助評估。

圖6：渠道新增用戶

圖 6兩條曲線分別表示兩個不同渠道獲取新增用戶的情況，我們?yōu)閮蓚€渠道分別命名為橙色渠道和黃色渠道。曲線直觀體現(xiàn)了橙色渠道比黃色渠道獲取新增用戶的能力 強，就此很多開發(fā)者會認為橙色渠道的推廣效果比黃色渠道好，因為它為App帶來了更多的新增用戶。結(jié)論正確與否，不妨再通過其他數(shù)據(jù)驗證一下。

圖7：渠道次日留存率

如圖7，對比兩個渠道的次日留存率數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)黃色渠道的留存率實際比橙色渠道好。黃色渠道雖獲取到的新增用戶少，但是這些用戶更多比例留下來成為App的真實用戶，說明黃色渠道獲取到的用戶質(zhì)量更高。這表明以單一的新增用戶來評估渠道質(zhì)量并不科學(xué)。

以 上僅例舉了通過次日留存率數(shù)據(jù)輔助分析，建議開發(fā)者同時結(jié)合多維度數(shù)據(jù)，并可分配指標權(quán)重綜合評估。例如評估電商類應(yīng)用的渠道質(zhì)量，假設(shè)關(guān)注新增用戶，平 均訪問頁面數(shù)和平均使用時長三個指標，并分別為它們分配權(quán)重系數(shù)0.7，0.2和0.1，各渠道指標乘權(quán)重系數(shù)，得分越高的渠道推廣效果越好。

App 成熟期

關(guān)鍵詞：自定義事件、事件轉(zhuǎn)化率（漏斗模型）

成長期過后App進入成熟期，成熟期的App不論考慮商業(yè)化還是優(yōu)化產(chǎn)品功能，友盟統(tǒng)計分析都能帶來更為詳細的指導(dǎo)。App中任何關(guān)注的節(jié)點都可通過自定義事件埋點監(jiān)測，在自定義事件的基礎(chǔ)上進一步進行轉(zhuǎn)化率分析。

圖8：自定義事件&事件轉(zhuǎn)化率應(yīng)用

如 圖8，以視頻類App為代表分析自定義事件以及漏斗在實際中的應(yīng)用，首先選取【頻道列表】、【綜藝】、【大陸】、【點擊播放】四個事件進行埋點，此時可在 自定義事件列表查看各個事件對應(yīng)的被觸發(fā)數(shù)據(jù)，直觀展現(xiàn)各個節(jié)點受用戶喜歡的程度。同時將這四個事件按照一定的邏輯順序加入到漏斗即形成了轉(zhuǎn)化率分析模 型，此時可統(tǒng)計到由上一步到下一步的轉(zhuǎn)化情況，根據(jù)轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)分析問題原因，進而進行運營策略的制定和調(diào)整。如上圖所示轉(zhuǎn)化率的第一步可判斷 App 的 用戶興趣所在，第二步可做興趣細分分析，第三步根據(jù)內(nèi)容的被點擊數(shù)據(jù)判斷內(nèi)容質(zhì)量，與此三步對應(yīng)的運營策略分別可以是策劃與用戶興趣匹配的活動，增加更多 用戶感興趣的節(jié)目，調(diào)整節(jié)目的展示位置和順序等。

另外可以將在某個時間段觸發(fā)了某個自定義事件的人定義為一個用戶群，然后針對此用戶群進行精準的消息推送，目前友盟統(tǒng)計分析和友盟消息推送已經(jīng)從底層數(shù)據(jù)上實現(xiàn)打通，為用戶更精準的營銷提供便利。

友盟統(tǒng)計分析陪伴App走過導(dǎo)入，成長，進入成熟，相信每一個App開發(fā)者都或多或少感受到了數(shù)據(jù)的價值，友盟統(tǒng)計分析已經(jīng)成為Ap成長路上不可或缺的好伙伴。

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