现在有很多APP类型,每种APP的用途都不一样,不同的APP针对不同的用户需要关注的焦点也是不同的;例如,淘宝会注重你的兴趣爱好,新闻APP会关注你的查看频率。
现在市场上的APP种类很多,每一种APP都有其独特性的指标,本文从APP普适指标出发,阐述了哪些数据指标值得我们关注。
APP可分为用户数量与质量、用户行为、渠道、用户画像、收益指标五个维度。
一,用户的数量和质量。
用户数和质量是数据指标中最重要的维度,这个维度下也包含了许多指标。
1.活动使用者的数量。
活动用户是在一个特定周期内启动一项产品的用户,其活跃用户数代表产品用户的规模;这个指标也是大多数产品的核心指标,TOC产品的商业价值主要取决于用户的数量。
由于统计周期不同,活动用户数量可分为每日活动用户数、周活动用户数、月活动用户数,不同类型产品关注的活跃用户指标也存在差异。
2.用户数量增加。
新增用户是指安装APP后第一次启动APP的用户,该指标主要用于衡量产品运营推广效果,也可用于判断产品所处生命周期。
由于新增加的用户由于统计周期的不同,可以分为每日增加用户数、周新增用户数、月新增用户数。
而社区产品中,新增加的用户数量占活跃用户比例过高,这部分新用户是通过产品营销推广获得的,在短时间内,大量新用户的进入会破坏社区气氛,并产生不实的繁荣;看起来产品高度活跃,但是实际的存留率可能比较低,产品也是不健康的,我们要注意这一点。
3.使用者保留率。
使用者留留率是指一个特定周期内首次启动APP的使用者,经过一段时间之后,仍然启动应用程序的用户数量与新增用户数量之比;它是衡量产品用户粘性、产品功能迭代成功与否的重要指标;同时,也能测量渠道的质量。
4.每个用户的有效天数。
每一个用户的总活跃天数是指某一周期中用户平均在APP上的活跃天数,它是衡量产品用户粘性、用户质量、用户活跃度的一个重要指标。
5.DAU/MAU。
DAU为产品的每日活动用户数,MAU为该产品的月活跃用户数,这两个值除用户每月平均访问天数外,可用来判断用户粘性、自然我们还要结合产品类型进行综合判断;如携程,贝壳找房的活跃用户数量偏低,要多维度分析,要综合考虑。
6.用户结构。
使用者结构主要是指不同类型的使用者数目,用来衡量产品健康度,包括持续活跃使用者数、忠诚量、流失量、回流使用者数目等等。
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二,使用者行为。
使用者行为指标是指产品中与使用者行为有关的一系列指标。
1.产品性能指标。
产品功能指标主要指产品中的活动用户数量、新增用户数量、用户数、用户数、用户数、用户数等与上述类似指标;只不过,产品功能指标针对的不是整个产品,而是具体到某个功能。
2.转化率
转换率是指下一页的访问次数与当前页的访问次数之比,通过衡量产品路径的用户体验,进而指导产品页面、过程优化和功能迭代。
最具代表性的是电商购物流程,每个环节都会有大量的用户流失,每天监控哪个环节的转化率偏离正常值,分析数据异常原因,并进行优化。
3.开办数量。
启动次数是用户在某一周期内启动应用程序的次数,启动次数通常需要注意两个指标:一是用户总启动次数,另一个是人均启动次数,它可以反映产品的用户粘性和用户活跃度。
4.使用期限。
“使用时长”是指用户从打开APP到关闭一个特定周期的使用时间,使用时长需要关注三个指标,即用户总使用时长、人均使用时长和单次使用时长;主要用来衡量用户粘性和用户活跃度,一般与启动次数一起分析。
5.使用间隔时间。
用时间隔是指用户连续两次启动应用程序的时间间隔,通过对比不同周期的用户,对其进行监测,以监测其是否存在问题。
6.网页存取分析。
访问量包括页面访问次数、停留时间、跳出率、用户访问页面的数量以及用户页面访问路径。
网页访问次数是指某个页面在一个特定周期内的访问次数,而停留时间是指用户每次访问某个页面时在某个页面上停留的时间。跳出率是指仅访问网页所产生的访问量与总访问量的比率--这可以反映出特定网页对用户的吸引力,产品流程和用户体验方面的潜在问题。
存取页数是指使用者在每次启动之后访问的网页数量,我们通常分析访问页面的用户数量,访问1至2页的用户数量,访问3至4页的用户数量,等等;还可以通过对比不同周期的页面访问分布来发现用户体验问题。
“用户页访问路径”是统计用户从打开APP到关闭APP过程中访问和跳转的情况,不同类型的用户会有不同的页面访问路径;在分析用户访问页面之前,我们需要区分用户的页面访问路径,做出有针对性的优化。
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