你真的会用友盟吗?【基础入门篇(1)】

做客户端的朋友们对友盟一定不陌生,它通过对客户端地毯式的数据统计给了产品运营汪太多可以研究的东西。但是,你真的会用友盟吗?我第一次用友盟时,单是看基础数据都头疼啊!然后鼓捣了以下干货,希望能够帮助到大家!

注:以下观点来自个人总结及网友经验交流,如有不当之处欢迎指正,图片来源未知,侵删。

一、基础用户/留存分析

l新增(激活)用户:设备第一次下载并启动即算作1个新增用户,可按日/周/月查看。

l新增用户占比:某时段内新增用户占该时段活跃用户的比例。

l活跃用户:在所选的时间段内至少打开过一次应用的用户数;当天的新增用户计入当天的活跃用户。

l活跃用户明细:体现出在指定时间段内活跃用户的占比,可以此判断推广效果。

l活跃用户占比:某日/周/月的活跃用户占所选时间段总活跃用户的比例。

l启动次数:打开应用视为启动,完全退出或者退出至后台视为启动结束。

示例:有APP在发新版本后,出现DAU急剧下降的情况,这种问题该如何分析?首先,DAU分成新用户和老用户。开发者可以先查看近段时间的推广状况,以此来查看新增趋势的变化;然后再观察新用户的沉淀(留存)。

l留存率:顾名思义就是指“有多少用户留下来了”,举个例子:9月1日新增用户100人,9月2日这100人中有50人再次启动了应用,9月3日有55人再次使用,那么9月1日新增用户的次日留存为50%,两天后留存为55%。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

示例:对于发布新版本的APP,要进一步筛查新版本的产品变动和各渠道留存率,看是产品的问题还是渠道推广的问题。案例中APP的版本更新无较大变化,新增趋势也比较稳定,说明不是产品的问题,后来发现主推渠道的留存率非常低,于是问题的关键就被发现了,新版本在主推渠道推广上存在问题。


l用户新鲜度体现新老用户的活跃程度。

上层是新用户,新用户的数量及占比跟应用推广行为相关。如果您的应用是新应用,或者最近推广力度非常强,新用户占比会比较大。下层是老用户,老用户的数量及占比跟应用的质量和维持老用户的能力有关。如果您的应用处于稳定增长中,维系老用户的能力较强,老用户占比会比较大。

l用户活跃度:体现单个用户的活跃程度(单个活跃用户活跃了几天)。

最上层为活跃1天的用户,依次向下,分别为活跃2天的用户,活跃3天的用户...活跃15天的用户。活跃天数越多的用户,是最近常使用的用户,也是忠诚度较高的用户。发展稳定、留存良好的应用,随着用户忠诚度的提升和不断积累,活跃天数高的用户成分和占比也会逐步增加。

l使用时长:可查看用户一次启动使用应用的时长分布,以及一天使用时长分布。

基本的指标介绍到这,参考友盟的统计分析,我认为用户活跃度、用户留存率和自定义事件这几个指标是普遍有用的,起码在产品推广初期这几个指标是最重要的。其他一些常见的指标如设备型号、网络类型、地域分布等信息在评判渠道质量的时候也有参考性作用,接下来和大家聊聊如何利用这些指标来评估渠道用户质量。

二、基础渠道分析

l渠道新增用户友盟定义的新增用户统计是用户安装并联网启动的数量。市场统计的量(下载量/注册量)和第三方统计平台的量经常有偏差,这往往是由于第三方统计平台统计的是激活量。所以必须定义是按下载量/注册量来算,还是按设备ID来识别一个用户。

l留存分析:在App推广中,大家通常会要求渠道推广商给出次日留存和七日留存的数据,这就造成个别推广商在造假的时候只刷了次日和七日的留存率...我就遇到过一个开发者的应用,次日留存和七日留存都维持到30% ~ 40%,但一查看三日留存、四日留存,数据惨不忍睹齐刷刷的全都是“0”。这样的数据很明显不是真实的用户产生的数据。

l使用时长:再教大家一招,真实用户行为产生的数据和造假数据的使用时长一定是存在差异的。运营同学通常对应用的使用时长分布会有一个整体的把握。如果通过数据发现,某一渠道的使用时长和其他渠道有明显的差异,那这个渠道的数据真实性就值得怀疑了。

l终端属性:这里我所说的终端属性包括设备型号、网络和运营商、地域分布。曾经接触过一个知名公司的运营同学,他们一直怀疑渠道商有数据造假的行为,但一直苦于找不到明确的证据证明,经过多项数据指标的对比,最后在终端属性的数据中发现了蛛丝马迹,正常渠道的机型多为三星、小米等设备,而这个渠道的机型却90%以上都是一款市价400元左右的廉价安卓手机,其中还有一些型号居然是是一款安卓开发版!



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