app統計

新增用戶數、活躍度、留存量、卸載量、轉化率通過對各項APP統計數據指標進行深入分析，APP運營人員可以深入探究APP在各生命周期的發展是否出現異常、APP所提供的內容和服務能否滿足核心用戶的需求、運營活動的轉化率是否達到預期、能否找到新的增長點和突破點等等。然而這些數據指標並不是現成的，需要對原始數據進行大量的整理和計算。而且面對類目繁多的數據指標，單拼人力進行數據統計分析是遠遠不夠的。APP運營人員亟需壹套簡單易用、穩定可靠的APP統計方案和成熟的工具化產品來滿足日常數據化運營工作所需。個推的APP統計產品“個數”應需求而生，通過可視化埋點技術及大數據分析能力從用戶屬性、渠道質量、行業對比等多維度對APP運營數據進行全面統計分析，幫助APP運營人員對用戶的活躍、新增進行基礎統計。此外，“個數”還提供“卸載用戶分析”“用戶行為預測”“多維度行業對比”“零代碼可視化埋點”等功能，幫助APP運營人員深層次挖掘用戶需求，了解卸載用戶去向和自身行業地位，讓APP在開展拉新、促活、轉化、留存等不同目的的運營活動時都能有數可依。接下來，本文就根據AARRR增長模型，和大家分享壹下APP運營者如何在拉新、促活、留存、轉化、口碑傳播等各個用戶運營場景，以“正確的姿勢”最大化發揮個數的產品價值，讓APP運營始終“心中有數”。拉新（Acquisition）：精準渠道篩選在APP獲客期，運營人員會開展壹系列以拉新、獲客為目的的推廣活動。推廣活動的目標受眾是誰？什麽樣的廣告創意能打動他們？哪些渠道能精準觸達他們？想觸達精英白領，就不能盲目地將廣告投放在學生黨聚集的渠道。做好用戶洞察和廣告創意的同時，APP對推廣渠道的選擇也需要精細化。個數提供多指標、多維度的基礎APP數據統計功能，APP運營人員可以基於這些數據，對APP各渠道來源的用戶活躍度、留存率、使用頻次、使用時長等進行綜合對比分析，從而篩選出高質量的目標用戶所在的精準渠道，指導推廣渠道選擇和廣告投放，有效降低獲客成本，提升運營活動轉化率。促活（Activation）：知己知彼，心中有數壹個長期不活躍的APP，就好像壹場沒人叫好更沒人叫座、品之無味，中途棄之也不可惜的“雞肋”演出。壹個長期低活躍的APP，又何談高留存、高轉化、好口碑？活躍度對APP的重要性不言而喻。而影響APP活躍度的因素也有很多，從APP本身來講，可能是APP的功能沒有很好滿足用戶需求、設計交互不符合目標用戶群體的審美及使用習慣、應用內的內容不夠幹貨等；從行業和市場角度來講，可能是用戶群體的興趣點發生了遷移和變化、競品增加了新的特色功能、業內知名KOL和大V用戶入駐了其他APP，影響壹眾粉絲尋找“新歡”等。所以APP運營人員如何才能知己知彼，對市場和行業變化快速反應，制定有效的運營策略，準確出擊，穩定和提升APP活躍度呢？首先，APP運營人員通過個數數據看板和統計圖表，可以對新增用戶、活躍用戶、用戶粘度、啟動次數、使用時長、使用頻次等這些與產品發展息息相關的實時數據了然於心，做到“知己”；還可以將實時APP統計數據和歷史數據進行對比分析，從而監測到每壹次的特殊或異常情況，並及時對期間的活動、運營、產品叠代策略等做出快速調整、優化。比如，在國慶節前後，旅遊類APP就可以重點監測APP活躍度，了解節日期間的促銷創意是否足夠吸引目標用戶。其次，個數的APP統計-行業分析功能支持將多個APP進行多維度綜合統計分析，提供包括市場占有率、新增用戶數、日活躍、留存率等脫敏的對比趨勢圖。APP運營人員可以使用個數的APP統計-行業分析功能快速了解行業動向，做到“知彼”，並及時應對。留存（Retention）：留存統計和卸載用戶分析為了獲得用戶的青睞，在前期的拉新環節，APP運營人員往往卯足了勁兒，高昂廣告費投入、社交裂變現金激勵、贈送產品功能免費使用時長獲客手段早已不止“72變”，獲客成本也水漲船高。然而，花費了無數心思才“勾搭上”的新增用戶，可能第二天就卸載了APP。因此，對APP的留存率和用戶卸載行為進行統計分析就顯得至關重要。個數的APP統計-留存率統計功能支持以直觀的方式，對APP每天不同來源和群組的新增用戶留存、活躍用戶留存等數據進行統計，APP運營人員可以通過對留存率的變化進行分析，來總結推廣和促活運營手段的效果。和市面上其他的APP統計產品不同，個數特有的“卸載用戶分析”功能，還可以幫助APP運營人員基於卸載用戶屬性、卸載後用戶流向、不同活躍程度用戶的卸載情況等數據，探究用戶隱藏在心的“分手理由”；讓app開發者在反思究竟什麽樣的“壹言不合”導致用戶流失時，能有數可依，從而指導和輔助後續產品叠代。而APP“求復合”的召回策略和運營效果如何，也可以通過卸載召回用戶統計，指導後續召回策略的制定和優化。轉化（Revenue）：轉化漏鬥分析不僅僅是APP，對於絕大多數產品，企業都需要考慮盈利的問題，而轉化率就是衡量APP盈利能力的壹個重要數據指標。以電商類APP為例，運營人員需要對某個促銷活動頁面的瀏覽量、頁面中所展示商品的收藏量、該商品被加入購物車的次數、該商品的下單次數、該商品最終交易額等整個用戶購買行為鏈路的關鍵數據進行漏鬥分析，從而判斷促銷活動的用戶行為路徑設計是否友好，在這壹過程中哪個環節需要優化，以提高最終的購買轉化率。針對此需求，個數提供“事件統計”和“零代碼可視化埋點”功能，APP運營人員可以通過可視化埋點的方式，非常方便地進行自定義事件統計，從而了解用戶在APP內的使用行為，直觀地分析轉化漏鬥，快速找到制約轉化率提升的關鍵“事件”，對癥下藥，各個擊破。口碑和推薦（Refer）：用戶行為預測用戶運營必然涉及到分層。APP運營人員需要根據付費意願、活躍度、卸載傾向等維度做好用戶分層，對不同層次的用戶給予不同的關註，制定不同的運營策略。常用的用戶分層理論-RMF模型從付費意願角度來看，在用戶對APP和軟件產品“付費意願”普遍還比較低的當下，APP運營者需要擁有“超級用戶思維”，特別關註20%有付費意願、能力和可能性超級用戶，深入挖掘該部分用戶需求的基礎上，實現80%的價值轉化。而那80%沒有付費意願或能力的用戶，卻可能對APP粘度非常高。APP則需要做好和該部分用戶的互動、互撩、保持整個應用的活躍度和熱鬧氛圍。從卸載傾向角度來看，哪些用戶流失的可能性比較大？什麽樣的卸載後用戶還需要重點召回？哪些卸載後用戶確實“三觀”和APP相差太大，“誌不同道不合”，進行召回的意義不大？用戶分層的前提，是用戶洞察。在對用戶行為進行分析和預測的基礎上，精準識別不同的用戶群體，才能進行分組運營，制定和實施個性化、針對性的運營策略。憑借強大的機器學習能力和海量終端用戶數據積累，APP統計產品-個數可對用戶的付費、卸載、流失等行為進行預測，幫助APP運營者優化用戶運營策略。同時，APP運營人員也可將應用內數據和個數結合起來，對用戶進行更深入的洞察。哪些用戶是高活躍用戶？哪些用戶是“捧場王”，日常各種點贊？哪些用戶總是積極參與APP的運營活動？哪些用戶有成為“意見領袖”的潛力？針對高活躍、有個人影響力的關鍵用戶，如何提供適當的激勵措施，促進APP的口碑打造和傳播發酵，讓更多的“自來水”註冊體驗產品？通過APP統計產品個數和APP內數據的雙重加持，APP運營人員可以很方便、準確地從眾多用戶中識別出有“引爆”潛力的用戶群。心中有數，運營不輸。在快速發展的互聯網時代，市場環境瞬息萬變，需要APP開發者和運營者始終保持敏銳、高效應對，“聰明”決策。和市面上已有的APP統計產品不同，個推的APP統計產品個數基於海量數據沈澱和機器學習技術，不僅僅提供用戶活躍、新增、留存等基礎APP統計功能，在產品功能層面做到了“人無我有，人有我優”。下面再特別安利壹下個數的兩個核心的優勢功能：卸載用戶分析”和“零代碼可視化埋點”。APP統計產品個數所特有的“卸載用戶分析”功能，可以為APP運營者提供流失、卸載等關鍵行為的預測，通過數據分析讓運營者在預防用戶流失的時候有據可依。個數的“零代碼可視化埋點”靈活、方便，解決了以往APP統計-應用埋點工作中“耗時長”“成本高”“難度大”等痛點。使用個數，APP開發者不需要對數據追蹤點添加任何代碼，只需要連接管理臺並圈選頁面中需要埋點的元素，即可添加隨時生效的界面追蹤點。未來，個推APP統計產品個數還將和廣大APP開發者、運營者壹起持續探索，解鎖更多數據化運營的“新姿勢”。