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产品(特指APP)的数据指标及来源有哪些?

99click 2018-05-15 01:34:20

产品常见数据指标及来源有哪些?

分析一款产品,要重点关注三项内容:用户,需求和数据。

大部分人都会关注用户和需求,但会忽略数据。一方面,主观上不重视,不会关注。另一方面,觉得不是份内事,运营小伙伴做就好了。

实际上,数据对产品经理来说很重要。功能上线后,关注数据的变化能了解用户的态度,这个比看用户反馈要客观得多。反馈表达的是个体的声音,数据量化的是群体的行为,要客观得多。

一款产品(特指APP)的数据指标体系一般都可以分为:用户规模与质量、渠道分析、参与度分析、功能分析以用户属性分析。

1、用户规模和质量的分析包括总用户数、新用户数、留存用户、转化率。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。

2、渠道分析主要是分析各渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析尤其要重视,因为现在移动应用市场刷量作弊是以及业内公开的秘密。渠道分析可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户,这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道,从而获得最好的推广效果。

3、参与度分析主要是分析用户的活跃度,分析的维度主要是包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。

4、功能分析主要包括:

功能活跃指标:某个功能的活跃用户,使用量情况;功能验证;对产品功能的数据分析,确保功能的取舍的合理性。

页面访问路径:用户从打开到离开应用整个过程中每一步骤的页面访问、跳转情况。页面访问路径是全量统计。通过路径分析得出用户类型的多样、用户使用产品目的的多样性,还原用户目的;通过路径分析,做用户细分;再通过用户细分,返回到产品的迭代

漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率,以确定产品流程的设计是否合理,分析用户体验问题。用户转化率的分析,核心考察漏斗每一层的流失原因的分析。通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率,以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据,可以针对性的优化转化率低的步骤,切实提高整体转化水平。

5、用户属性分析不管在我们的产品启动初期,还是战略的调整,分析用户画像都有着重要的意义。比如我们在产品设计前需要构建用户画像,指导设计、开发、运营;产品迭代过程需要收集用户数据,便于进行用户行为分析,与商业模式挂钩等等。

用户属性一般包括性别、年龄、职业、所在地、手机型号、使用网络情况。如果对用户的其他属性感兴趣的,可以到自的微信呢公众号后台或者其他诸如头条、uc等后台看用户属性都包含哪些维度。

以流量为中心、野蛮的运营时代已经结束,接下来的时代是以科学的数据作为依据,围绕着用户紧紧做精细化的运营时代。

知识点:

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