解析：数据分析如何指导APP运营工作？

在移动互联网快速发展的今天，大量APP不断涌现，尤其是近一年多以来，小程序的旺势发展，对APP发起了极大的挑战。

如何让自己的APP在竞品中脱颖而出？如何获取更多的用户？如何对现有用户进行全方位的管理和运营？又如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略？都无疑是对APP推广人员的数据分析和运营能力提出了更多要求！

如何用统计分析工具对APP的数据进行分析和运营是今天我们要讲的。

一、常用的统计分析工具

常用的统计分析工具有LeanCloud统计、Flurry Analytics、讯飞开放统计、DataEye、腾讯云分析、友盟游戏统计分析、有数、ad-brix、ASO114。

大家可以根据自己的需要选择统计工具。

二、不同产品周期数据的侧重指标

1、初创期

初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。

关键数据——目标人群画像

初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。

关键数据——留存率

在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。

留存率的维度分很多种（7日，双周，30日等），依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日；留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。

2、成长期

成长期，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个用户行为漏斗分析为主。

对用户应用内的行为分析，最终决定了产品能带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注产品的受欢迎程度、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的步骤，从而提高整体转化水平。

新用户的增长和激活

这里着重讲一下构建产品的病毒性传播系数, 即让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：

原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式；

口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户；

人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。

这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。

新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃

产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户（留存后）、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。

3、成熟期

随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段（吸引、激活、留存）往后半段（流失、回流）开始偏移。

流失与回流

在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：

核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。

除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI。

4、衰退期

最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：

（1）规模化

常出现在零售业中，如开一家×××养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁×××模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。

（2）生态化

在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户；同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。