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各类app数据分析的相关指标

标签:    发布时间:2020-12-07    浏览: 65    

  当前应用商城里的app数不胜数,各个app都有属于它的指标,现在主要讲讲需要特别关注的数据指标。其中可以将其分为五点:用户数量与质量、用户行为、渠道、用户画像、收入指标。

  一、用户数量与质量

  这是所有指标中最重要的一个,其中活跃用户可以看出实际用户的规模,通常情况下用户的活跃数能够表达其商业价值。然而各种类型不同的app都存在着活跃用户的大量差异,某信就是刚需高频,每天都有海量的活跃用户,而找房等就属于低频使用的app,想了解活跃用户就需要非常长的周期去观察。首次注册登录app的用户就属于新增用户,可以看出相关的推广效果,有的时候需要将新增用户数与活跃用户数结合一起看,新增用户数占比过高就有可能是大量虚假注册,这类型的用户留存率非常低,是不健康的状态。分析用户使用app后间隔一段时间再次使用的可算为留存率,留存率就代表着用户的粘性,留存率过低的就需要针对处理了。


app数据分析

  二、用户行为

  用户的所有相关操作都可以称之为用户行为,其中就包含了产品功能指标、转化率、启动次数、使用时长、使用时间间隔、页面访问分析。

  三、收入指标

  产品商业化中所有与收入相关的都称之为收入指标,其中就包含了ARPU、付费率、GMV、续费率、LTV。

  四、渠道指标

  渠道指标需要与以上指标相结合共同进行分析,以此来分析相关的指标再确定各个渠道的质量如何,从而更好的优化渠道进行投放。

  五、用户画像

  用户画像由基本属性、行为属性、偏好属性组成,基本属性主要是性别、年龄、学历、职业等等客观表象的的属性。行为属性是使用app的时长、活跃天数等等相关的操作属性。偏好属性是用户的个人兴趣爱好,如科技、游戏、政治等等,也是通过用户的相关操作浏览来分析出相应的偏好属性。

  【道屹道】是一家致力于提供app开发服务的手机软件开发公司,长期为大中型企业打造数据化、商业化、智能化的app开发公司解决方案。覆盖行业包括商城系统开发(多种模式电商平台搭建:B2B/B2B2C/B2C/O2O/新零售等)、物联网系统、教育系统、供应商系统、电商行业、开发小程序等一系列定制开发服务。

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