实例解析｜运营如何做App数据分析？

App数据分析

对于一个运营人员来说，做好数据分析，既可以帮助我们不断调整工作方向，更是可以预防我们在没有价值的事物性工作上“越陷越深”。

有一件事：每个运营都很清楚，也都非常认可。那就是：数据分析对运营工作，非常，非常，非常……重要！

但在现实中，很多运营仍旧“力不从心”，思想意识上去了，行为动作却跟不上。换句话说，不是不想做，而是对数据分析缺乏整体性的认知，找不到头绪，不知该如何入手。

从结果的有效性的来看，任何以“完成”为目的工作都没有太大的价值，任何缺乏客观数据指标的“主观评判”都是没有太大的意义。对过程质量负责的内容生产部门是如此，对结果负责的运营、销售部门更是如此。

对于一个运营人员来说，做好数据分析，既可以帮助我们不断调整工作方向，更是可以预防我们在没有价值的事物性工作上“越陷越深”。

一. App相关数据，共分三大类

数据分析，并不是什么高深的东西，更算不上什么技术。在App运营工作中，我们需要用到的“数据”，总体来讲，分为以下三类：

宏观指标：用户总量、新增、留存、活跃、参与度等整体性的数据；
用户指标：用户层面的相关数据，是运营体系中所有运营动作的数据支撑；
内容指标：内容层面的相关数据，是平台内容质量改进和优化的参考依据。

对于以上三类数据，我们只需在“充分认知”的基础上，形成“应用思维”，并做到“灵活运用”，即可轻松处理任何一种数据分析工作。

二. 宏观指标分析

对于一款App来讲，宏观数据包括“用户的总量、新增、留存、活跃、参与度”五个方面。通过这五项指标，可全面掌握App的整体运营状况。

1. 用户总量：所有用户的数量总和

（1）数据来源：埋点统计

（2）分析重点：从App整体用户中，筛选出有效用户，掌握真正有价值的用户数量。一般来讲，完成注册并登录设备的激活用户为有效用户；严格来讲，App使用时长>0的用户为有效用户。

2. 用户新增：推广工作的衡量指标

（1）数据来源：埋点统计

（2）分析重点：由于在App推广过程中，很多渠道都会采用“H5页面注册+引导下载App”的做法，往往会造成部分用户“只注册、未下载”的问题。故，用户新增人数，需区分“注册”和“激活”。

3. 用户留存：用户与内容契合度的衡量指标

（1）数据来源：友盟统计

（2）分析重点：本数据主要用来监控某一时间阶段(某天、某周、某月)新增用户的留存情况。通过留存数据，判断用户质量与App内容质量。

4. 用户活跃：App价值的终极衡量指标

（1）数据来源：友盟统计

（2）分析重点：该指标是所有App数据中最核心的指标，也客观衡量一款App价值的终极标准。如果用一个指标来衡量App价值的话，那就是用户活跃数据。

5. 用户参与度：用户粘性的衡量指标

（1）数据来源：友盟统计

（2）分析重点：该数据是用户App使用深度的衡量指标，包含用户的每日使用时长，每日启动次数等指标。是以上四个数据的有益补充。

小结

以上五个指标，用户总量、新增，需要以技术部统计数据为准，用户的留存、活跃、参与度指标，由于技术统计比较困难，以友盟为准即可。

补充：

（1）埋点统计：为了埋点统计正确，需要运营人员与技术开发人员明确埋点的数据需求和规则

（2）友盟统计：为了保证友盟统计的数据正确，需要注意以下几点：

App友盟SDK集成正确
App接入友盟越早越好，避免部分早期数据无法查询
Android、iOS两个版本同步接入

三. 用户指标分析

用户数据分析的意义在于：从用户的维度，为运营工作的拉新、留存、促活、转付费等所有环节，提供数据支撑。

例如，如何对某次App推广活动进行效果分析?如何根据活跃用户的操作习惯进行内容调整?付费的用户都是什么人，他们是体验了多久之后才付费的?

接下来，从字段拆解、矩阵分析、案例实战分三步来为大家讲解。

1. 字段拆解

做用户指标分析，需要首先对用户指标的相关字段做拆解。以课程类App为例，用户指标的数据，可拆解为以下8个字段：

（1）用户ID

注册
激活

（2）手机号

（3）注册时间

（4）来源渠道

（5）浏览行为：UV、PV、Time

（6）操作行为(以学习类App为例)：试听、订阅、充值(时间/金额/终端)、购买(类别/明细)、学习(音频/视频)、用户完课率(按单节统计/按单堂统计)、评论、课程分享、邀请好友

（7）登录行为：活跃天数、启动次数、使用时长

（8）用户画像

性别
年龄
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职业
从业年限
教育水平
兴趣爱好