友盟产品专家手把手教你如何使用统计分析工具做运营

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1、友盟产品专家手把手教你如何使用统计分析工具做运营数据能真实的反映一款APP的运营状况，帮助开发者进一步了解产品、了解用户。统计分析工具基本上已成为APP开发的标配。但新的问题是，面对如此多的数据报表，该关注哪些指标？怎样去分析数据才能解决问题？如何获取这些有价值的数据？近期，友盟开放日在全国北、上、广、深、杭五地分别举行，其中，就如何利用移动统计工具来进行产品运营及设计，友盟统计分析产品总监李荟展开了详细解读。第一，重点关注四大指标洞察APP“健康”状况关键性的数据指标可分四类：用户获取、用户质量、内容使用、关键行为转化。首先，开

2、发者需要通过渠道推广来获取用户，用户进来之后要评估用户的质量并以此来优化推广策略，用户稳定后要提供有价值的内容来保证用户活跃度，最终引导用户完成产品目标。只有了解数据的关键指标，才能对APP进行深入“体检”，为后续运营提供依据。具体来讲，第一步是用户获取。下载量和激活量可以真实反映渠道获取用户的能力；其次，还要分别查看每个环节的转化率，从渠道点击—下载—激活—注册—更深的行为，用户获取的链条上，每个环节都会发生转化，要逐个分析每个环节的提升空间。从而降低每个用户的获取成本。第二步，评估用户质量。它能帮助开发者优化用户获取步骤。它有

3、两个典型的指标，留存和活跃。留存率可以一定程度地反映出产品对用户的适配程度；活跃度反映的则是用户对产品的依赖程度。当基本的留存率和活跃度有保证之后,开发者可以看一些更细节的行为指标如关键行为点击率，这个指标对于有些应用来说可能是付费，可能是分享、评论、注册或者你认可的APP重要操作。第三步，关注内容使用。在做分析之前，先把页面分成三类：导航页、流程页和内容页。导航页汇集了很多入口，这个页面的作用是让用户快速找到想用的模块；流程页的主要功能是引导用户完成最终的目标；最后一类是内容页，类似商品墙，主要展示的是详情。宏观上讲，内容使用可

4、以从页面的退出率和页面之间的跳转途径去看，如果用户在内容页或者流程页最后的页面退出都是合理的，开发者需要关注的是导航页和流程页中间的退出。除了对页面的表现进行评估,还可以通过自定义事件来监测更为具体的点击和操作。第四，是开发者最关注的指标——关键行为转化。想要提高点击率，要依靠漏斗模型来优化关键行为的转化率和转化路径。李荟分享了一个电商导购应用的案例，它的用户典型使用路径：打开客户端—>浏览最热最新—>点击查看单品—>点击去淘宝。产品经理拿到数据后，认为用户在点击查看单品到点击去淘宝这步转化率不够理想，后来将按钮上的“去购买”改为

5、“查看详情”，暗示用户点击之后有更多有利于购买决策的信息，且不一定要购买，修改上线后，点击去淘宝的转化率从10%上升到15%。第二，全盘数据指标摸底解决APP运营难题获取到核心数据后，该怎样分析解决运营中的问题？李荟表示：“基本方法就是做比较”，单纯的看数字并不能帮助开发者做判断。建议开发者把不同维度的数据做对比，譬如跟历史数据做比较，或同一时间点的同类APP进行多维度间的对比，能够帮助开发者找到数据变化的根本原因。以案例来说明如何通过分析留存率找到运营中的问题。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？

6、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）。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。第三，擅用分析工具获取有价值数据如果你分析的数据没价值，再好的分析方法都是空谈。李荟认为，获取有效数据也需要策略。首先，在业务层面，开发者需要一

7、个明确的商业指标，在目标基础上建立一套匹配的分析体系；其次，从技术角度看，需要有一个准确、稳定、方便、灵活的工具，来帮开发者完成采集、收集、存储、计算、展示等一套工作流程。对于想做更深入分析的成熟团队，友盟统计分析工具能够提供自定义事件、页面路径、转化率等个性化的高级功能。其次，开发者要注意数据采集的准确性，严防渠道作弊等状况发生。李荟称，作为国内第一家移动应用统计分析平台,友盟在ID识别、采集、数据发送效率和安全等方面做了大量的积累。她表示，友盟的SDK能够预防渠道作弊并最大程度的保证ID采集的准确性、一致性。如何排除测试数据对

8、真实数据的影响，保证集成的正确性？李荟介绍，友盟在2014年新推出集成测试服务，通过收集和展示已注册测试设备发送的日志，来检验SDK集成有效性和完整性；并保证所有测试数据将不会进入应用的正常数据处理流程，开发者不必再担心因为测试而导致的数据污染问题