App数据分析维度
2017-02-04 17:57:36 0 举报
AI智能生成
App数据分析维度是衡量和评估移动应用性能的关键指标,包括用户数量、活跃度、留存率、转化率等。用户数量反映了应用的受欢迎程度,活跃度则衡量了用户的参与程度和使用频率。留存率关注用户在一段时间内的持续使用情况,而转化率则关注用户在应用内完成特定目标(如购买、注册等)的比例。此外,还可以从渠道来源、操作系统、设备类型等维度进行分析,以了解不同用户群体的需求和行为特点。通过对这些维度的综合分析,开发者可以优化产品功能、提升用户体验,从而实现持续增长和盈利。
作者其他创作
大纲/内容
App数据分析维度
用户规模和质量
活跃用户指标
DAU
新增用户指标
新增用户数
用户构成指标
周活跃用户
本周回流用户
上周未启动过应用,本周启动应用的用户
连续活跃n周用户
连续n周,每周至少启动过一次 应用的活跃用户
忠诚用户
连续活跃5周以上 用户
连续活跃用户
联系活跃2周及以上的用户
近期流失用户
连n周(1≤n≤4)没有启动过应用的用户
用户留存率指标
次日留存率
7日留存率
14日留存率
30日留存率
TAD:每个用户的活跃天数指标
说明:统计周期内平均每个用户在应用的活跃天数,一般设为一年
参与度分析
启动次数指标
使用时长
人均使用时长
统一统计周期内的使用总时长/活跃用户数
单次使用时长
同一统计周期内使用总时长/启动次数
访问页面
访问页面数
使用时间间隔
指同一用户相邻两次启动的时间间隔
使用时间间隔分布
间隔1天内
间隔1天
间隔2天
用户属性分析
设备终端分析
网络及运营商分析
地域分析
用户画像分析
人口统计学特征分析
用户个人兴趣分析
用户商业兴趣分析
渠道分析
初步维度
新增
活跃用户
启动次数
留存率
防作弊指标
关键操作活跃量占总活跃的占比
用户激活App的时间是否正常
判断用户设备是否真实
机型
操作系统
功能分析
功能活跃指标
页面访问路径分析
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。
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