APP用户数据能更好地把控APP的运营态势

APP数据来源广泛，但一般可以概括为外部数据和内部数据两个方面。外部数据主要涉及行业大数据，了解应用程序在整个行业的位置；内部数据紧密围绕应用程序，包括用户数据、活动数据、渠道推广数据、更新迭代数据、交易数据等。今天，我想和大家谈谈APP用户数据。APP用户源数据分析用户源分析主要解决“用户来自哪里”的问题。如今，APP获取用户的渠道很多，用户可能来自网络社交平台(微博、微信、QQ、百度贴吧、天涯论坛、人人网等。、新闻网站(腾讯、搜狐、网易等)、APP垂直门户网站也可能来自地面推广、广告、线下和在线活动，或由老用户邀请。通过调查、埋藏点、跟踪等形式获取用户来源数据，知道你的用户来自哪里；通过源数据统计和多维数据分析（用户保留率、活动、转换率等），衡量新渠道的效果，判断APP用户的主要来源和用户质量最高。根据用户来源和用户行为数据评估的渠道效果，APP运营商可以找到最合适的渠道，有针对性地推出，不断完善推广策略，从而更准确、更有效地快速吸引有价值的用户。根据用户来源和用户行为数据评估的渠道效果，APP运营商可以找到最合适的渠道，有针对性地推出，不断改进推广策略，更准确、更有效，快速吸引有价值的用户。APP用户属性数据分析用户属性分析解决了“用户是谁”和“用户在做什么”的问题。每个APP用户都有自己的共性和个性。通过获取用户属性，生成完整的用户数据库，可以构建用户肖像，细分用户，方便用户管理和运营。APP用户属性主要包括以下两类：1、人口属性，包括人的自然属性和社会属性特征：姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、教育、婚姻、星座、血型。自然属性是先天性的，一旦形成就会保持稳定的状态，如性别、地区、血型；社会属性是后天形成的，处于职业、婚姻等相对稳定的状态。获取用户属性数据的方法有很多，最简单直接的方法就是通过问卷调查。借用问卷星、金数据等第三方工具，在设置过程中巧妙地插入与用户属性相关的问题（如年龄、性别等），生成小问卷活动。然后嵌入自己的APP应用，以奖品为刺激，让APP用户积极参与，收集统计用户属性。图1根据用户人口属性的数据观察和统计，对不同的用户群进行细分，并进行有针对性的管理和营销。例如，根据用户区域分布数据，70%的APP现有用户来自广东，因此可以为广东用户单独规划活动，以提高APP用户的活动。2、APP行为属性，这里我们主要讨论用户在APP应用程序内外进行的一系列操作行为。常见的行为包括：搜索、浏览、注册、登录、评论、拇指、收集、评分、加入购物车、购买、使用优惠券、添加、发布、删除、邀请/添加/关闭朋友、加入组、新组。这些行为在不同的时间和场景中不断变化，它们都属于动态信息。通过捕捉用户的行为数据（浏览次数、是否进行深入评论等），运营商可以对APP用户进行深度分类，区分活跃/不活跃用户。APP用户保留率分析和创新是APP获取用户的第一步。吸引新用户通过各种方式下载和注册，然后会面临新用户的流失和保留问题。假如APP运营没有解决用户留存的问题，那就白白浪费了拉新所做的努力。为了提高用户保留率，减少损失，需要学习用户保留率的计算和分析。用户留存率是指在时间单位登录APP的新用户占当时新用户的比例，一般按1单位时间（例日、周、月）统计。具体计算方法见下图：图2：百度百科全书为了方便理解，例如，如果当天有1000个新用户，他们都下载并注册了应用程序。在这1000个新用户中，有300个在第二天再次登录APP。；第三天，有150个应用程序登录，第七天有100个应用程序登录；第30天还剩50个登录APP。次日留存率=300/1000=30%、3日、7日(周)、30日(月)分别保留15%、10%、5%。分析APP用户保留率的数据，可以帮助运营商及时掌握新用户的流失，反映APP应用的质量，保留用户的能力，挖掘流失原因，制定对策，提高新用户的保留率。例如，一个应用程序通过内部活动一次吸引了成千上万的新用户，但第二天只剩下5%的留存用户，流失率高达95%；第三天只有2%的留存用户。通过对保留率和保留率的观察和分析，得出的结论是，自己应用程序内部活动的后续性不足，使新用户很快失去兴趣；缺乏新的用户指导和保留措施，使用户没有机会和理由留下来。为了留住更多的用户，提高保留率，运营商应做好应用活动的后续工作；添加清晰的新用户指南，帮助用户快速熟悉应用程序的功能，并留住用户与新的奖励和任务。APP用户转化率分析最终是为了实现用户转化，可以说用户转化是APP运营的最终目标。特别是付费转化对APP开发者来说非常重要。用户付费转化率是APP最终盈利的核心。我们应该努力提高用户转化率。用户转化率应根据APP的类型和阶段进行计算和分析。在同一个应用程序中，每个阶段都有相应的转换。例如，在APP推出阶段，在大量新时期，需要提高APP渠道的下载转化率，即让更多潜在用户通过各种渠道成为APP的下载注册用户；在APP版本更新发布阶段，用户更换旧版本，下载新版本的用户转化率。每个阶段的转化率都可以通过漏斗模型进一步分析，为最终的付费转化铺平道路。对于不同类型的APP，用户转化率的分析也有自己的重点。例如，游戏应用程序可以关注玩家在游戏中使用免费道具购买道具的转换。道具购买是指玩家的付费转换是游戏应用程序最重要的盈利模式（如下图所示）。合理设计关卡，有效引导玩家付费购买道具。图片3：游戏APP的付费转换模式，比如电商APP，可以关注“商品-加购物车/立即购买”、由于电子商务APP的最终目标是让用户完成付费购买商品，“加入购物车/立即购买付款”的转化率。用付费转化率数据判断整个APP的流程设置是否合理，用户付款前的指导和刺激是否能有效促进购买行为，提高付费转化率，哪里需要优化和改进？到目前为止，我想与大家分享的APP用户数据分析已经结束。总的来说，用户是谁？来自哪里？如何留住用户，让用户主动付费？是APP用户数据分析需要解决的问题。应用程序运营商应具有敏锐的用户洞察力和强烈的数据分析意识，使用户数据真正成为引导应用程序更好运行的利器。

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