如何分析APP后台数据，把控APP推广方向

第一步，要做 App 数据分析，首先要了解 App 的核心作用，简单来说，App 的核心作用是为特定人群提供特定的服务，换句话说也可以是，特定的人群通过你的 App 使用或者获取 特定服务。

第二步，了解完 App 的核心作用以后就要知道分析什么了，基本上是围绕着 App 核心作用的几大模块，我们来看看需要分析哪些内容。

基本上也分为三大块，特定人群、使用过程、特定服务。对于特定人群，我们需要了解如下几个指标

1、来源，用户从哪里来的，每个来源渠道比例怎么样，每天新增多少

2、活跃，用户来了活跃程度如何，对整个App每天/周/月有多少人使用

3、留存，用户下载以后，后续还是否继续使用，1天/3天/7天 后还有多少人使用

4、档案，用户从开始下载使用，基本信息是什么，一共打开了几次App，付费多少次，他的所有行为轨迹是什么等等

5、分组，用户使用后，我们是否需要对用户划分不同组，比如，付费用户组，非付费用户组，一个月付费100块以上的用户组，等等，只要满足一定条件的都划分一个组，区别查看不同组的行为数据

对于使用过程，基本两个指标

1、时长，用户单次使用App时长情况，不同使用时长分布情况，大部分人一次使用多久，是几秒、还是几分钟等等

2、频率，用户每天打开App多少次，每 1/3/7 天打开App 1/5/10/50次以下的有多少人等等

对应 App 提供的特定服务，大概也是如下几个指标

1、营收，如果是游戏收费类型App，营收是个重要的指标，每天总付费金额/次数/人数，首日/周/月付费率；平均每用户收入、平均每付费用户收入；付费频次/金额分布等

2、事件，App 主要功能触发统计，每天触发次数/人数等，比如电商类的加入购物车、收藏、下单等；

3、转化，转化主要是指 App 提供的核心服务，用户使用行为流程，例如电商类型的查看商品、加入购物车、下单、结算、评价等，将这些行为做成一个漏斗形式来分析，比如1000个人查看了商品，但加入购物车的只有500人，下单可能就只有100，但最终结算的估计只有50，评价的可能就更少了。那我们就需要在各个环节做对应的优化，提供转化率。

iOS App的tcp、udp数据包抓取与分析教程

在对app进行安全分析时，有时需要检查app的网络接口请求是否安全，网络协议交互是否可被恶意利用。因此就需要运行app并捕获其与服务端交互的网络数据进行分析。前面文章已介绍过http、https数据包的捕获，该篇文章主要介绍捕获app的tcp、udp流量数据。我们将 使用tcpdump捕获tcp、udp流量 ，再 通过wireshark过滤、分析app的tcp、udp流量 。

一、tcpdump捕获app流量

在运行app后，不要马上关掉app进程，我们要找出与app通信的 服务端ip 或者 端口 以及 网络协议（tcp、udp） ，方便后续wireshark过滤

新开一个终端，ssh再连接一次ios设备，查看app的进程pid（比如该app的进程pid为11524），如下所示

找到app的进程pid后，查看app的网络交互情况，我们使用 lsof ，它可查看系统中的文件使用情况，广义上网络套接字也属于文件描述符，因此可以通过lsof查看，如下所示

lsof -i -a -p pid #我们上面查看到的进程pid

-i 表示 列出所有网络连接

-a 表示 指定当前用户

-p 表示 某个进程（pid）

我们即可看到该app网络交互的 网络协议 、 ip 、 端口 等

最后停止tcpdump捕获app网络数据，结束抓包

二、wireshark过滤分析app流量

参考链接：

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。