APP运营过程中的数据分析
大数据时代，数据对于各行各业，尤其是营销行业的重要性及其显著。APP作为移动端最重要的流量入口，需要大量的数据来进行营销数据监控和产品的分析迭代。APP在运营过程中有许多数据，如果每个都进行分析，不但人力资源不允许，也没有必要。APP的数据分析，要抓住主要数据，参考辅助数据，合理安排数据分析的工作量。
行业数据：
运营一个APP，要明确APP的运作水平在整个行业中的地位。在评判市场地位时，APP的新增用户量、活跃用户量、下载次数、使用时长等指标，都是评价市场情况的重要数据。把这些数据和对应的行业平均水平相对比，就能够知道APP在整个行业的排名情况，通过纵向对比审视自身APP产品的不足，从而进行产品的改进。
渠道数据：
APP的推广离不开渠道的助力，各大APP应用商店，CPA广告，包括手机厂商的预装APP等，都是APP获取用户的有效渠道。琳琅满目的渠道给APP的运营人员造成了很大的选择困难，哪个渠道可以更有效地笼络用户，哪些渠道的用户质量比较高，哪些渠道的性价比更合适……这时，详尽的渠道数据可以帮助运营者选择最合适的渠道。渠道的新增用户量、有效用户量、一段时间留存率、使用时长等数据可以让运营者从多个维度来分析比较，从而选择对与自身企业最具性价比的渠道，获得最好的推广效果。
用户数据：
用户数据直接决定了运营策略的制定。用户群体使用的移动终端设备的类型、使用的网络和运营商的种类、地区的分布、消费习惯的异同等。用户画像出现后，就可以根据用户的属性，有的放矢进行推广的精准营销。用户数据还要做好平时的监控工作，一旦用户的常规数据出现了波动，要立即分析其原因并寻找对策，不可以对数据的变动放松警惕。
行为数据：
除了用户的属性数据，还要关注用户的行为数据。除了常规的行为数据如下载量、购买量、分享数量等，运营团队还可以自定义一些事件来监控用户的行为，通过这些事件的数据来评价转化率，进而优化APP的转化率。
用户的行为是外在的表现，而决定APP在用户中留存的核心还是APP的受欢迎程度。这时候，留存下来的用户数、用户的使用时长、使用频率、打开时间间隔等数据成了运营团队需要重点分析的对象。在分析时，要注意将分析拆分为不同的维度组合，例如不同的运营推广手段在不同渠道的表现，这样可以多层次多角度地寻找最佳的运营转化方法。
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