北大青鸟设计培训：APP数据分析工具有哪些？

该用哪一款APP数据分析工具?借助APP数据分析工具我们可以看到新增用户、活跃用户、人均启动次数、平均使用时长等APP数据指标。

电脑培训发现第三方统计工具对于APP运营的重要性，但新人往往不知道有哪些APP统计优化统计工具。

1、友盟统计工具2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家国内大数据公司合并而成。

目前是国内开发者使用最为广泛的的应用统计工具之一，准确性方面，友盟统计使用的是自己的umid策略，可以过滤掉刷量的数据，因此准确性还是不错的。

2、TalkingData移动应用统计TalkingData移动应用统计2011年9月成立，对于这款应用统计工具，某知乎网友认为开发者如果是做国内市场的话，可以考虑，因为TalkingData除了对传统应用统计的支持，还有专门给游戏做的统计平台，以及appcpa这样的渠道质量大杀器。

3、百度移动统计工具搜索引擎巨头百度旗下的产品，2012年4月份上线，产品性质为免费，其核心功能有受众分析与用户分群、使用行为分析、终端分析、渠道和版本分析、自定义事件、错误分析这七大核心功能组成，当然特色分析自然包括用户留存分析、页面访问流分析等。

4、Flurry移动应用数据工具(国外)Flurry是国外的一个免费的移动应用数据分析平台，可应用于iOS、Android、WindowsPhone、HTML5、Hybrid应用、移动Web、BlackBerry和JaME。

据用户向蝉大师ASO工具平台反应，单纯从移动应用的数据统计功能来看，Flurry处于领先位置。

其功能模块设置合理，分析维度全面，分析流程易于理解，感兴趣的朋友不妨试试。

5、魔方应用数据统计工具魔方是太平洋网络集团(PCGROUP)推出的专业移动应用服务平台，其核心功能是实时统计与渠道统计，实时统计方面，可以分析应用“新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长”等情况，帮助您分析用户增长的总体趋势、使用规律等。

渠道统计方面，可以分析各应用市场的新增用户、启动用户，评估渠道投放的价值;分渠道查看推广情况。

APP数据分析的常用指标有哪些?

①用户数据监测

用户的下载、注册、浏览、点击、退出、付款等行为是进行App数据分析的基础数据来源，需要及时对这些数据进行收集、整理，如果能够借助BI工具，比如DataFocus，对这些数据进行实时展示，监测数据的变动情况就再好不过了。

②广告投放效果分析

有时候公司花了很大的金钱和精力去不同渠道投放广告，但往往收效甚微，没有达到预期的效果。这时候就需要对这些广告的投放效果进行一个总结分析，哪些渠道的新增用户更多、投资回报率更高、注册转化率更高?而哪些渠道的效果较差?通过对这些内容的数据分析，优化配置资源，可以将更多的资源投放到表现较好的渠道中。

③App页面设计分析

设计完成的App一般都会存在一个核心模块，这是开发者最希望用户到达的一个界面。借助对App内用户的行为监测，对用户后续的操作行为进行监测，计算出核心模块到达率，同时可以对App界面设计的合理性进行探究。

④用户粘性分析

通过广告在提升App的知名度后，我们需要做的是留住更多的用户，且最好是活跃用户。通过监测用户的活跃情况、留存率和流失率等指标的进行用户留存分析和粘性分析。流失率的变化可以直观的反应出该APP在朝好的方向发展还是不好的方向发展，可以帮助调整App的内容，迎合用户喜好。

⑤用户画像分析

通过对使用用户的一些基础信息的分类整理，可以对用户进行画像，定位该App的核心用户，并可以针对这些用户进行后续的研发和推广。

App 数据分析的常用指标有哪些

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

如何对APP进行数据分析?

①日常数据运营指标的监控

日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。

②渠道分析

对于一个上升期或者衰退期的APP，运营团队会尽可能寻找大量的渠道来引流，吸引新用户的关注。互联网的渠道很多，通常有竞价渠道(百度、搜狗、应用商店)、SEO渠道(百度、搜狗)、新媒体渠道(微信公众号、微博、抖音)、网盟广告渠道(百度网盟、阿里妈妈)、移动端付费渠道(今日头条、腾讯广点通)、免费渠道(QQ群、微信群、贴吧、问答平台、应用商店)、直播平台(虎牙直播、映客)等。

③活跃用户分析

一个产品不可能满足所有用户，鱼和熊掌不可兼得，用户之所以成为了活跃用户，必然是产品已经满足了一定的用户需求。活跃用户分析中，反映粘性和活性的指标，都值得细致研究。

④用户画像分析

用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签，通过人制定的标签规则，给用户打上标签，使得能够通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。

⑤产品核心功能转化分析

当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景。

⑥用户流失分析

流失用户召回是运营工作中的重要部分，定义流失用户是用户流失分析的起点。用户流失是一个过程不是一个节点，流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征：访问频次大幅降低，在线时长大幅下降，交互频率大幅降低等。

⑦用户生命周期分析

在APP用户的整个生命周期中，从用户价值贡献的角度可以分为4个不同的时期，分别是考察期、形成期、稳定期和衰退期。每个时期的用户给APP带来不同的价值。