APP数据指标

1用户分析

  1.1活跃用户指标

    1.1.1DAU——Daily Active User，日活跃用户数量

    1.1.2MAU——Monthly Active Users，月活跃用户数量

    1.1.3WAU——Weekly Active Users，周活跃用户数量

用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡，也可以这么说，MAU更像战略层面的表征，DAU更像战术层面的表征。通过这些宏观和细微的趋势变化，可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。

  1.2新增用户

是衡量营销推广渠道的最基础指标，占活跃用户的比例可以衡量产品健康度。

  1.3用户构成

包括连续活跃用户，近期流失用户，本周回流用户，忠诚用户等。

  1.4用户属性

性别，年龄，职业，地区，使用机型等

  1.5留存率

指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例，应该重点关注次日留存率，周留存率，十四日留存率，月留存率。

    1.5.1次日留存

因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过不断的修改和调整来降低用户流失，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

    1.5.2周留存

在这个时间段里，用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。

    1.5.3月留存

通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。

  1.6用户活跃天数TAD

  1.7活跃用户动态。

关注活跃用户的动态，随时跟踪用户反馈，倾听活跃用户的意见建议。

2参与度分析

  2.1启动次数

    2.1.1次数总量

    2.1.2人均启动次数

  2.2使用时长

    2.2.1人均使用时长

    2.2.2单次使用时长

这也是一个监测用户活跃度的指标。用户使用时间长，说明活跃度高。除此之外，用户的使用时间是否符合你的预期，是否符合你设计产品时的初衷。

  2.3使用时间间隔

3功能分析

  3.1功能活跃指标

主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。

  3.2页面访问路径分析

目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务，并且提高任务完成的效率。

  3.3漏斗模型

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。（转化率是指进入下一页面的人数（或页面浏览量）与当前页面的人数（或页面浏览量）的比值）