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错过这14个指标,你的运营就白做了!

时间:2020-01-28 12:07:01来源:运营推广作者:seo实验室小编阅读:459次「手机版」
 

作为运营,在制定推广计划时,有力的数据支撑是关键。它不仅能衡量 App 的表现,还可以指导整个推广活动的布局,在活动进行过程中也能不断的校正方向。因此,善于发现并利用数据指标也是一项技能。

数字本身并不会讲道理。So,要从哪里开始呢?当你拿到一份报告,里面密密麻麻的列出了数百个指标,哪些指标是有用的?哪些只是作为参考的?

考虑到这一点,我们为你列出了14个必须需要追踪的指标。

下载

说到 App 数据分析,大多数人的第一反应就是下载量。每每谈到 App Store 上百万的下载时,谁都会兴奋。但是下载量有可能是最无意义的指标之一。

为什么?很简单 – 因为这个数字只会上升,不会下降。有一个用户下载了应用程序,用了一次就卸载了,但是这次下载仍然被视为有效。

真正对你有意义的是另外一个数字 – 首次使用后,有高达25%的用户会删除应用程序。

即便现实很残酷,也不要把下载这个指标抛在脑后,如何使用这个数字很重要。跟踪下载的两个重要元素:

第一个是趋势随着时间的推移,整体的下载趋势是上升的吗?是否能让更多潜在用户找到你的 App 并下载?如果是这样,那当然好。

第二个是下载到安装的比例。 如果这个比例在增长(即 App 下载量中大部分都是主动安装),那么你就是赢家。

安装

我仿佛听见你在问:下载和安装的不是一回事么?

当然不是!安装是追踪 App 在一个设备上被安装的次数。区别是:一个是实际下载了 App,一个是将它安装到一个设备上。通常这是通过 “应用程序打开”事件的触发来衡量的。

了解下载到安装的比例,可以让您深入了解有多少人下载应用程序但从未安装。这个比例的增加会对主动安装产生巨大的影响。

主动安装 VS 主动用户

有的产品运营会区分“安装”和“用户”两个概念,有的则是混为一谈。“主动安装”是指安装在特殊设备上安装的,比如你下载并在 iPad 上安装了Candy Crush,然后觉得没有这个游戏简直无法呼吸,于是又在你的 iPhone 上安装了一遍。

有的平台把这种行为视作两次独立的“主动安装”,有的则视为一个“主动用户”。两种算法各有利弊:你可以认为,活跃的设备数量是最重要的,也可以认为用户才是衡量的最终标准。

同样,安装与主动安装之间的比例也是很重要的。这种趋势会随着时间的推移而得到改善吗?你正在采取的补救措施是否能提高这一比例?或者说,新安装量大幅上升,导致主动安装率下降,这表明质量可能会更差。

留存率

留存率是移动应用追踪的最重要的指标之一。简而言之,留存率衡量的是首次打开应用程序的用户数量,并将之与在一段时间内返回应用程序的用户数进行比较。

对于大多数 App 来说,开发者会在用户下载后的前几个星期看到满意的数字(每个人都喜欢新的应用),但是这个数字在两三个月甚至一年之后应该如何保持?

关键在于了解留存率与 App 的预期使用模式之间的差异。 如果它是一个季节性的应用程序,比如滑雪的 App,那么你只能期望它在一年之中只使用几个星期。因此你必须在很长一段时间内测量留存。如果它是一个运输通勤类 App,那么你应该期望每周使用一次。所以需要根据具体情况来设定正确的目标,而不是采取一种通用的方法。

地理位置

对于某些 App 来说,地理位置非常重要。哪些地方的用户多、质量高,这些数据对于追踪来说十分宝贵。

你应该好好回答下面的问题:

* 你的用户在哪里?

* 他们是来自同一个国家来的还是世界各地?

* 如果是同一个国家,那么是否来自一个特定的地区?

想要摆脱地域限制,最重要的数据之一是时区。这可以帮助你优化发送推送的时间。如果你的大多数用户在加利福尼亚,那么在太平洋时间凌晨 2 点发送推送通知就没有太多意义。了解你的 App 在哪些国家 / 地区的使用率最高,可以帮助你规划未来的语言本地化。

应用黏性

你希望用户一直使用你的应用,对吧? 这就是为什么需要衡量它的粘性 – 这是一个衡量用户回到 App 频率的术语,你也可以理解为这是留存率的近义词。查看这一数据的最佳方法之一是关注 MAU(每月活跃用户)和 DAU(每日活跃用户)。比方说,你每天有 702 次活跃安装,上个月有 4700 个活跃安装。702 除以 4700 等于 0.149,即 App 黏性约为15%。

另外,将用户黏性趋势作为移动 App 分析数据集的一部分进行追踪是很重要的。随着时间的推移,用户越来越依赖这个 App 还是越来越疏远?你可以采取哪些行动来驱使这个数字上涨?

App 内的使用时长

每开发者都希望他们的用户在 App 内停留地越久越好,对吗? 在大多数情况下,答案是肯定的。但是,如果用户在 App 内花费更多时间的原因是应用的性能差 – 出现卡顿、会话中断等,那就很糟糕了。你会想查看所有的性能分析,并对用户使用时间进行分析,以确保用户在 App 中花大把的时间因为好用和喜欢而不是 bug 多。

OS 版本

想要知道你的产品拥有多少 iOS 和安卓用户很容易,但是 OS 版本远比这些重要。它可以让你了解用户在使用什么版本的操作系统,显示哪些系统版本无需再支持,你可以重新分配研发资源、加快研发进度。

App 版本

App 版本显示了用户在使用什么版本的应用。数据看起来虽简单,但能帮你看清用户在更新哪个版本的时候可能遇到了问题。通过推送劝说用户升级时,这也是一个方便好用的指标。或者你可以使用推送来询问用户为什么尚未升级。

会话间隔

用户回到你的应用的频率是多久一次?是每天还是每周还是每月使用你的产品?你可以使用会话间隔来发现核心用户 – 每天(或某时间段内)使用的用户,他们代表了你 App 的核心用户。如果会话在下降,可以通过推送活动来定位这些用户,让他们回到应用中来。记住,吸引新客户比保留现有用户的成本高 10 倍。

API 的呼叫和处理时间

如何细分取决于你的分析包。不管它叫什么,这是一个很好用的衡量标准。 API 流量指标衡量的是应用在给定时间范围内进行的 API 调用次数。 API 调用是指应用程序使用 API 的次数,而处理类型显示 API 调用的平均响应时间。一般来说,你会希望有大约 1 秒的 API 响应时间。超过 3 – 4 秒,大多数用户(60%)将放弃,并可能会因为等待时间过长而删除 App。

数据库的使用

显示了 App 用户存储了多少数据。这对于规划未来平台的更新和功能来说都是有益的。

崩溃分析

我们都清楚,没人想看到崩溃。但是崩溃分析能让你更深入了解 App 到底经历了什么、帮你解决如何才能让 App 最好运行的问题。这些崩溃问题是只发生在某个操作系统和版本上吗?还是只发生在特定的应用版本上?

用户生命价值周期

从最简单的层面来讲,用户生命周期价值 (CLTV) 能告诉你每一个用户的价值,你应该花多少钱获取一个用户。唯一的问题就是你必须坐下来推导一个公式才能确定 CLTV。一旦你算出了 CLTV,你会明白正在投放的广告是否能收回成本,或者你需要尝试另一个方向。

结语

移动数据的测量是一个很大的题目,但因为太重要也不能忽视。要是用一个好的分析工具来收集正确的数据。

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