入行产品大半年了,很惭愧的说自己在数据分析方面依旧是个小白,说数据是你对产品了解程度的外在表现一点都不夸张——你只有了解数据状况才能了解你产品的好坏,否则一切都是纸上谈兵。
从这次对公司应用分发类产品的数据梳理及埋点了解,特梳理如下几点:
用户活跃
DAU:=日活用户数/总用户数,DAU越高表示总用户中当日启动应用的用户越多,僵尸用户越少,app的价值也就越大。通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度,但随着时间周期的加长,DAU总是在逐渐下降的,所以得结合产品生命周期来看,经过一个长生病周期后DAU还能稳定保持到5%-10%,则是一个非常好的用户活跃的表现,当然也不能完全套用,得视产品特点来看。
MAU:=月活用户数/总用户数,一般通过同比或环比来比较MAU是否有提升或下降;
用户留存:反映了不同时期获得的用户流失的情况,可通过环比数据对比查看
次日留存:指第n天注册的用户,在第n+1天活跃的用户数。次日留存可以很好的判断app的质量是否契合用户需求,一般保持40%左右就是好产品的表现了,由于目标用户为新用户,可通过新用户转化路径来分析用户的流失原因,通过调整提升次日留存率;
7日留存:指第n天注册的用户,在第n+7天活跃的用户数。7日留存可以很好的判断用户的忠诚度。在这个时间段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,一般保持20%就是不错的数据;
30日留存(月留存):指第n天注册的用户,在第n+30天活跃的用户数。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,一般能达到10%就是不错的效果;
人均使用时长
日人均使用时长:用户每天使用app的时长,反映了用户对app的依赖程度,每天会花多长时间在这个app上;
人均启动次数
日人均启动次数:用户每天打开app的次数,反映了用户的使用频率,也可以看出用户的依赖程度。目前算一次启动的情况有以下两种:1.直接退出app 2. app进入后台超过30s
暂时就酱紫,小白成长后会继续补充~
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