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是没钱买总流量的时期！36kr的《不能承受的流量，创业者的生死每一天》刷爆了互联网科技的社交圈，说“每10个免费下载人人APP的人，300块钱里就有近人民币被浪费”让我们知道精细化运营对于现在的APP开发者来说是多么关键！“消费”已经产生，降低消费只是从学好数据信息分析开始。
为什么要做数据分析？可以合理防止你拍脑袋做事，用客观数据分析的结果堵住主观臆想的超级黑洞；它可以为管理决策提供有感染力的支持点。根据数据信息的分析，我们还可以看到管理决策后的实际效果和问题，并为下一步的管理决策指明方向。APP数据信息分析的主要分析目标如下:
第一，行业大数据有利于分析APP的质量。
掌握行业大数据并不逊色于掌握自己APP的必要性。因为一个产品无处不在，比较起来就会有差异。所以，绝对不能沉浸在自己的小世界里。一个完美的APP管理人员，懂得如何让自己的APP在领域中诞生。
第二，掌握用户指标既是基础又是关键。
1。添加新用户
新用户是指app等应用安装下载后首次启动APP的用户。该指标主要用于考量营销渠道的实际效果，是APP最基础的数据信息指标。
①按时间维度，新增用户分为日新增用户、周新增用户和月新增用户。
②根据渠道来源，新增用户还可以分为渠道新增用户、运营商新增用户和区域新增用户。
PS:如果新增用户占活跃用户的比例过高，说明APP的活跃度大多是由营销和推广决定的，反之则是APP获得了客户。
2.活跃用户
活跃用户是指在一定的统计分析周期时间内打开APP并对APP产生一定使用价值的用户。一般都是用来考量APP的运营状况——真正意义上的用户运营规模。对于很多商品来说，涉及到用户运营的规模和质量，不能简单的看用户总产出，而只能看活跃用户数。
活跃用户根据统计分析周期时间的不同分为日活跃用户(DAU)、周活跃用户(WAU)和月活跃用户(MAU)。不同种类的app有不同的KPI指标。手机微信等社交媒体类app，网易游戏等新闻报道类app，酷狗音乐等歌曲类app，都是开发者期待用户每天启动的app。所以这类app关注的是日活跃用户数。对于大榭、美柚等记录女性生理期的APP产品，评测的KPI是月活跃用户，月经不太可能天天来。
3。传出用户
流出用户是相对于活跃用户定义的，即之前启动过app，安装APP后申请注册，但逐渐对APP失去兴趣，从而彻底摆脱这个产品的用户。如果用活跃用户来考虑APP的运营状况，那么用流出用户来分析APP是否有被淘汰的风险，你的APP是否有吸引新用户的工作能力。
4。用户构成
用户构成是指一定时间段内的活跃用户构成，一般分析周活跃用户或月活跃用户的构成。以月活跃用户为例，他们的用户构成包括:
①忠实用户:又称非常活跃用户，长期不断地应用app，比如一个月内活跃4周或半个月。
②近期流出用户:一个月未打开APP的用户。
③本月回流用户:上个月没有打开APP，本月再次打开APP的用户。
④持续活跃用户:持续活跃两周或两周以上的用户。这里注意区分忠诚用户和持续活跃用户的质量变化规律。
用户构成分析有助于根据澳洲、澳洲老用户的活跃用户结构，掌握APP活跃用户的身心健康状况。
5。用户粘性
用户用户粘性是指在一定统计分析周期内，新增用户中经过一段时间后仍打开该APP的用户比例，包括第二天和第七天(如今天第七天、第十四天、第三十天等再次打开该APP的新增用户比例)、第十四天和第三十天。这个指标是为了证明你的APP对用户是否有吸引力。
第二，掌握APP活跃度指标，检验产品质量。
1。启动频率:某个统计分析周期内，用户打开APP的频率。一般有日启动频率、周启动频率、月启动频率，以及匹配周期时间内的平均启动频率。
2。应用时间:应用时间是指统计分析周期时间内，所有用户从打开APP到关闭APP的总时间。从申请时间上，也可以拓宽平均申请时间和一次申请时间。这个指标评价你的APP用户是否有粘性，也反映了APP的产品质量。应用时间通常与启动频率一起分析。
3。应用间隔时间:指同一用户两次打开APP的间隔时间。
4。全页面访问量:指用户一次开始浏览的网页数量。
三、转化分析指标
转化率体现了APP的运营能力。我们高度重视并科学研究转化率。我们可以有目的的分析APP哪些方面做的不够，哪些主题活动推广效果比较好。可以快速提升用户体验，节省广告成本，提高整个转化过程的效率。
转化分析指标包括:
①今日网页总数(或PV)，②前往下一页总数(或PV)，③要转化的个人行为总数，④营销推广次数。
如果用户打开一个购物APP，访问商品，将商品放入购物车，最后进行支付，每个阶段都有转化要分析。很多时候，人们会根据漏斗图来看每个阶段的转化状态，即时漏斗图可以监测每天的转化率。一旦发现问题，管理人员可以立即进行调整，防止出现更大的波动。
四。用户画像分析
有了用户数据信息，做用户画像分析就会容易很多。用户画像是人群特征分析，兴趣爱好分析，用户个人行为分析等。在做用户画像的情况下，标记用户是最关键的部分。
用户画像涉及的数据信息指标有:
1。人口数量特征特征:姓名、性别、年龄、身高、体重、职务、地区、文化程度、婚姻生活、生肖、血型等。
2。用户兴趣包括个人兴趣和商业服务兴趣。用户的个人兴趣爱好是指用户的日常生活个人爱好，比如喜欢小宠物、看电视剧、听流行歌曲等。用户对商业服务的兴趣是指对购物、房地产、汽车、金融行业等消费行业的兴趣分析。
3。用户个人行为分析:包括应用内个人行为和社交媒体个人行为。应用内个人行为是指在APP应用全过程中的个人行为，如购买APP、搜索、访问、评价、关注、收藏、评分、购物车、购买、领取折扣券等。
社交媒体个人行为是指在整个申请过程中，分享到社交媒体线上平台等个人行为，如分享到淘宝好友(内部)、分享到微信、交易所、新浪微博、QQ、短信等个人行为。
这个长宽比一定要关注。用户在APP中的个人行为可以决定APP所能产生的使用价值。个人行为分析可以结合漏斗图转化实体模型一起分析，可以整体提升转化水平。
用户画像可以帮助APP慢慢完成精准营销推广，即时进行APP与特定用户的点对点互动。目前市面上很少有帮助APP开发者建立用户画像的产品，很可能会使用不同的专用工具来获取和分析数据信息。
动词（verb的缩写）APP营销渠道分析
APP运营人员每天都要在不同的渠道做推广。眼下要查哪个渠道效果非常好，性价比高，哪个渠道用户转化率特别高，哪个渠道用户流出比较快。这些都要通过渠道数据来监控和分析。要把时间花在引流上，就要让资源消耗有一定的使用价值。在标准条件下，不同渠道的用户可以获得不同的情境感受。
APP营销渠道包括:应用商城、运营商、推广营销、移动DSP、网盟、积分墙、社交媒体、广告、刷榜、内部互动、互联网技术开发者平台的营销推广、PR传播，这里就不讨论了(如果朋友们非要整理APP营销渠道，看看留言板里有没有五个以上的相关渠道)。
创作者:活动盒子(huodonghezi.com)，精准、高效、点对点的主题活动，APP活动营销的专用工具，APP管理解决方案的多方位呈现。
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