技能GET丨App数据分析,其实没有你想象中的那么难

推荐理由: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”。本文从“宏观指标分析、用户指标分析、内容指标分析”等角度对数据分析的关键点进行了归纳和总结,希望给运营同学一些启发。

(本文由 @生来彷徨 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。)

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:

  1. 宏观指标:用户总量、新增、留存、活跃、参与度等整体性的数据;
  2. 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;
  3. 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
  • 地域
  • 职业
  • 从业年限
  • 教育水平
  • 兴趣爱好

2. 矩阵分析

第一步:我们可以把这8个字段,看做一个横向的矩阵。

第二步:选取1个字段(或者一个细分字段),导出所有符合条件的用户

第三步:以导出的用户为基础,分析这批用户在其他维度下的特征数据,即可得到我们想要的数据。

3. 案例实战

例子1:我们需要对某次App推广活动的效果进行分析,为下次推广活动提供参考依据:

(1)通过定位字段“来源渠道”导出所有本次推广活动带来的用户;

(2)通过这批用户的“用户ID”,可得到活动带来新增用户数,注册人数、激活人数;

(3)通过这批用户的“用户登录行为:活跃天数、启动次数、使用时长”,判断本次活动带来的用户的质量。

例子2:我们需要对活跃用户的学习习惯进行分析,进而了解用户活跃的原因,调整App内容架构

(1)通过定位字段“活跃天数”导出“总活跃天数排名前X名”的用户;

(2)通过此批用户的“用户行为-浏览行为”中各个不同页面的“UV、PV、Time”三个指标的数据对比,找到用户最习惯的访问路径。进而判断App首页的内容展示是否合理,是否能快速引起用户的兴趣,让用户找到适合的内容,从而有选择性的进行调整。

例子3:我们想看下付费用户都有哪些人,这些人一般会在体验App多久后会付费

(1)通过定位字段“充值金额”导出付费用户;

(2)通过此批用户的“用户画像”,了解这批人的性别、年龄、职业等信息,为广告投放提供依据;

(3)通过此批用户的“每个用户的‘充值时间-注册时间’”的差值,可分析出用户从体验到付费的考虑时间。以此为依据,进行内容进行调整,以求更快地打动用户。

四. 内容指标分析

内容数据分析的意义在于:从内容的角度,全面分析内容在各个维度上的用户行为。以这些用户行为为基础,为内容优化和改进提供依据。

以课程类内容为例,如何判断我们的课程文字包装和页面展示是否吸引人?如何评价我们的课程是否符合用户需求?

接下来,还是从字段拆解、矩阵分析、案例实战分三步来为大家讲解。

1. 字段拆解

做内容指标分析,需要首先对内容指标的相关字段做拆解。以课程类App为例,内容指标的数据,可拆解为以下10个字段:

(1)课程ID

(2)课程性质

  • 免费
  • 付费

(3)上线时间

(4)课程节数

(5)课程分类

(6)主讲老师

(7)课程被浏览

  • UV
  • PV
  • Time

(8)课程订阅

(9)音视频播放

  • UV
  • PV
  • Time

(10)完课率

  • 按单节计算
  • 按单堂计算

2. 矩阵分析

“内容指标”与“用户指标”的分析方法相同,都采用矩阵分析法。这里就不重复讲述了。

3. 案例实战

例子1:如何判断我们的课程文字包装和页面展示是否吸引人?

(1)通过定位字段“课程ID”导出所有课程的标题

(2)通过“订阅人数”与“被浏览的UV数”进行对比,可以得到同等展现机会下订阅率较高的课程,进而判断课程包装做的较好的课程。

例子2:如何判断我们的课程是否有销售潜力,进而把受欢迎的课程调整到首页展示?

判断此问题,仅需对比两个衡量指标

(1)“订阅人数”与“被浏览的UV”的对比值

(2)完课率指标(按单节计算、按单堂计算)的数值

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