App数据分析的目的及运营该关注那些数据

有很多朋友说不知道数据运营该从哪里入手，该怎么运用统计平台的那些功能？产品初期应该关注哪些数据指标，怎样通过数据来准确定位产品问题并指导产品优化。

首先，来看下统计分析对产品运营的价值，也就是 App 数据分析用来做啥？

1.1 快速打造数据运营的框架

其实每一个公司都应该有一个数据自己的数据运营的系统，来帮助相关 部门随时查看产品或者业务的进展。由于部门和在公司的角色不同，对数据的需求既有区别又有共通。比如一个做移动应用的公司，所有人都会关注新用户的增长，有多少用户是活跃用户等，这些都是跟产品的发展息息相关。投资人会关注你的用户留存率，来判断看产品发展是否健康，评估投资价值。

借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更要到了解用户到底是谁，发现用户深入的需求。

1.2 用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是创业者应该关注更加细节的部分。比如谁在用您的产品？用户是否喜欢？用户如何是如何使用的？市场推广带来的用户是否充分的使用了你的产品？哪些渠道带来的用户质量更高…….都可以用数据来回答这些问题。产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行统计分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈。这样可以为产品的改进提供很好的方向。

市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些，ROI更理想。

1.3 盈利推手

盈利是最终目的。无论一款产品是否已经探讨出一个成熟的商业模式，创业者都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品货币化的路上，数据可以帮助创业者完成两件事：一，发现产品盈利的关键路径；二，优化现有的盈利模式。

第二个问题，App 数据运营，应该重点关注哪些指标，有哪些分类？

2.1 新增用户、活跃用户、启动次数

这些指标是KPI的主要评估标准；关注这些指标的每日趋势，您可以了解到应用每天发展是否正常、是否符合预期。

2.2 留存用户、留存率、流失用户

留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准，用户留存率越高，说明应用越吸引用户。开发者在查看留存率时，可以关注留存率在一段时间内的变化趋势，并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。

同时，反过来看用户流失率数据。对于流失用户的界定依照产品服务的不同而标准不同，对于微博和邮箱这类用户几乎每天登录查看的网站而言，可能用户未登录超过1个月，我们就可以认为用户可能已经流失了；而对于电子商务而言，可能3个月未登录或者半年内没有任何购买行为的用户可以被认定是流失用户。分析用户的流失情况可以找到流失的原因，针对产品所处的时期再找到解决办法。

2.3 用户行为指标：自定义事件、漏斗模型、页面访问路径

自定义事件是开发者为了达到收集某些数据的目的而设定的，比如推广链接的点击、去购物车结算的行为等，通过统计这些自定义行为的数据，获得更有针对性的信息。

漏斗模型是多个自定义事件按照一定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。我们可以通过漏斗对应用中的一些关键路径进行分析，如注册流程、购物流程等，把控应用中的关键行为信息。

页面访问路径展示了用户是按照什么顺序访问了哪些页面，各页面的使用状况如何及页面之间是如何跳转的，能够帮助开发者了解各页面之间的跳转是否合理，主要流程是否容易被用户触发等。

2.4 其他指标

在日常运营中，开发者关注以上指标就能获得大部分所需要的信息。但其实还有很多其他指标如使用时长、使用频率、终端属性、地域等，包括说崩溃率分析等等，能帮助您获得更多用户使用行为的数据，为您升级版本时的终端适配提供依据、推广时针对不同用户群体的推送提供数据支持等。