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APP运营数据分析基础

  作为运营人员必可不少的一项工作能力,就是对产品数据的认知和分析,APP一般情况下都是遵循AARRR数据模型。从拉新用户到用户留存自传播,不同的生命周期对数据的关注重点和指标也是不一样的。

  1、获取用户:用户数量、单个用户获取成本

  用户数量,顾名思义也就是一个产品拥有多少用户,不过在不同的产品情况下,对用户量的衡量标准也是不尽相同的,例如,注册即是新用户,还是必须并填写有效信息、或者要完成某些要求才算新用户,这个衡量标准的不同直接影响的是对于拉新运营时的营销策略。

  单个用户获取成本:产品获取用户产生一定的成本,不同的渠道获取用户的成本也相同,因此我们要对产品获取用户的成本做好相应的衡量标准,以便找到低成本高效益的用户获取方式和渠道,优化成本投入。

  2、用户活跃

  对于用户活跃度不同APP的评判标准也是不一样的,例如:内容性的,要从他的发帖数、评论、游览次数进行评判,电商类的,购买产品次数、游览时长,登陆册数等等,都可以来判断用户的活跃度,用户活跃度直接体现了两个方面:用户质量与产品质量,同时还可以对用户进行质量分类以便更好的分层次进行用户运营。

  下面给大家从金融类APP给大家举例说明:

  用户活跃度考核指标:实名认证、绑卡、交易次数、交易金、日/周/月等

  我们拿出两个指标进行分析:

  (1)绑卡作为用户活动月的重要指标,原因有:1、通过用户绑卡的行为我们可以进一步获取用户的基本信息,例如姓名、性别、年龄、职业、收入、消费水平等等,获取这些数据可以为之后的用户留存做参考,做一个很好的数据分析铺垫;2、用户筛选作用,通过绑卡这一动作可以把“真爱粉”筛选出来,以便我们更精准的进行用户运营工作,使其对我们产品有更深一步的使用。

  (2)日/周/月活动度,通过关注用户每日每周每月的活跃度我们可以了解用户对我们产品存在怎样的态度,对于金融产品来说,用户都相对保留着谨慎感,用户很可能在不断的了解我们的产品,对于这样的用户我们需要特别的关注,及时提供相应的服务。

  3、新/老用户留存

  不管对于什么产品,新用户留存,老用户持续留存都是很重要的一块工作内容,新用户留存数据分析可以直接反应我们的渠道转化效果、活动转化效果等,那么老用户的留存数据直接可以反应出我们的产品“重要用户”数据。

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2018-03-07 来源:APICloud

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