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在移動互聯網公司，任何一個(gè)APP都應該事先規劃好數據體系，才允許上線運營，有了(le)數據才可(kě)以更科學、更省力地運營。今天我們來(lái)說說如何做(zuò)APP的(de)數據分(fēn)析。

一、爲什(shén)麽要做(zuò)APP數據分(fēn)析

1.搭建數據運營分(fēn)析框架

一個(gè)APP的(de)構建與運營工作通(tōng)常由多(duō)個(gè)角色分(fēn)工實現，由于大(dà)家的(de)工作重點不同，僅關注一個(gè)方面的(de)數據就如同管中窺豹，無法全面了(le)解産品運營情況，不能提出行之有效的(de)分(fēn)析建議(yì)。因此，隻有搭建完善的(de)數據運營分(fēn)析框架，才能全面的(de)衡量移動應用(yòng)産品運營情況。除此之外，完整的(de)數據運營分(fēn)析框架還(hái)可(kě)以讓産品經理(lǐ)和(hé)開發者不僅知道産品運營的(de)基本狀況和(hé)使用(yòng)狀況，更了(le)解用(yòng)戶到底是誰，深入發現用(yòng)戶的(de)需求。

比如，對(duì)于一個(gè)做(zuò)移動應用(yòng)的(de)公司，所有人(rén)都會關注産品的(de)新用(yòng)戶增長(cháng)量，其中有多(duō)少用(yòng)戶是活躍用(yòng)戶等，因爲這(zhè)些都跟産品的(de)發展息息相關；而投資人(rén)會更爲關注産品的(de)用(yòng)戶留存率，以此判斷看産品發展是否健康，評估投資價值；同時(shí)，老闆更關心的(de)是有多(duō)少用(yòng)戶付費，共貢獻多(duō)少收入等。所以我們需要搭建數據運營分(fēn)析框架。

2.用(yòng)數據推動産品叠代和(hé)市場(chǎng)推廣

基礎的(de)數據運營分(fēn)析框架對(duì)公司産品的(de)整體發展狀況會有一個(gè)很好的(de)展現，但是創業者會關注更加細節的(de)部分(fēn)。

比如，誰在用(yòng)這(zhè)個(gè)産品？用(yòng)戶是否喜歡？是如何使用(yòng)的(de)？都有什(shén)麽特征？哪些渠道帶來(lái)的(de)用(yòng)戶質量更高(gāo)….我們可(kě)以用(yòng)數據來(lái)回答(dá)這(zhè)些問題。

産品設計人(rén)員(yuán)可(kě)以有針對(duì)性的(de)對(duì)産品使用(yòng)情況進行數據分(fēn)析，了(le)解用(yòng)戶對(duì)不同功能的(de)使用(yòng)，行爲特征和(hé)使用(yòng)反饋，這(zhè)樣可(kě)以爲産品的(de)改進提供很好的(de)方向。

市場(chǎng)推廣人(rén)員(yuán)也(yě)不應該僅僅關注“什(shén)麽渠道帶來(lái)了(le)多(duō)少用(yòng)戶”，更應該關注的(de)是哪一個(gè)渠道帶來(lái)的(de)用(yòng)戶質量更高(gāo)一些。

3.産品盈利推手

盈利是公司的(de)最終目的(de)，無論一款産品是否已經探索出一個(gè)成熟的(de)商業模式，創業者都應該借助數據讓産品的(de)盈利有一個(gè)更好進程。在産品商業的(de)路上，數據可(kě)以幫助企業完成兩件事：①發現産品盈利的(de)關鍵路徑；②優化(huà)現有的(de)盈利模式。

二、APP應該關注哪些數據指标

APP的(de)數據指标體系主要分(fēn)爲五個(gè)維度，包括用(yòng)戶規模與質量、參與度分(fēn)析、渠道分(fēn)析、功能分(fēn)析和(hé)用(yòng)戶屬性分(fēn)析。

1.用(yòng)戶規模和(hé)質量

用(yòng)戶規模和(hé)質量是APP分(fēn)析最重要的(de)維度，其指标也(yě)是相對(duì)其他(tā)維度最多(duō)，數據分(fēn)析師要重點關注這(zhè)個(gè)維度的(de)指标。

（1）活躍用(yòng)戶指标

活躍用(yòng)戶指在某統計周期内啓動過APP的(de)用(yòng)戶，除此之外，我們還(hái)可(kě)以将活躍用(yòng)戶定義爲某統計周期内操作過産品核心功能的(de)用(yòng)戶。活躍用(yòng)戶是衡量應用(yòng)用(yòng)戶規模的(de)指标，通(tōng)常，一個(gè)産品是否成功，如果隻看一個(gè)指标，那麽這(zhè)個(gè)這(zhè)指标一定是活躍用(yòng)戶數。

活躍用(yòng)戶數根據不同統計周期可(kě)以分(fēn)爲日活躍數（DAU）、周活躍數（WAU）、月(yuè)活躍數（MAU）。大(dà)多(duō)數希望用(yòng)戶每天都打開的(de)應用(yòng)如新聞APP、社交APP、音(yīn)樂(yuè)APP等，其産品的(de)KPI考核指标均爲日活躍用(yòng)戶數。但對(duì)于某些低頻(pín)消費需求的(de)APP比如旅遊、婚紗攝影(yǐng)，可(kě)能會關注月(yuè)活躍數，甚至更長(cháng)時(shí)間周期内的(de)活躍數。

（2）新增用(yòng)戶指标

新增用(yòng)戶是指安裝應用(yòng)後，首次啓動應用(yòng)的(de)用(yòng)戶。按照(zhào)統計時(shí)間跨度不同分(fēn)爲日、周、月(yuè)新增用(yòng)戶。

新增用(yòng)戶量指标主要是衡量營銷推廣渠道效果的(de)最基礎指标；新增用(yòng)戶占活躍用(yòng)戶的(de)比例也(yě)可(kě)以用(yòng)來(lái)用(yòng)于衡量産品健康度。如果某産品新用(yòng)戶占比過高(gāo)，那說明(míng)該産品的(de)活躍是靠推廣得(de)來(lái)。這(zhè)種情況非常值得(de)關注，尤其是關注用(yòng)戶的(de)留存率情況。

（3）用(yòng)戶構成指标

用(yòng)戶構成是對(duì)周活躍用(yòng)戶或者月(yuè)活躍用(yòng)戶的(de)構成進行分(fēn)析，有助于通(tōng)過新老用(yòng)戶結構了(le)解活躍用(yòng)戶健康度。以周活躍用(yòng)戶爲例，包括以下(xià)幾類用(yòng)戶：

本周回流用(yòng)戶：上周未啓動過應用(yòng)，本周啓動應用(yòng)的(de)用(yòng)戶；

連續活躍n周用(yòng)戶：連續n周，每周至少啓動過一次應用(yòng)的(de)活躍用(yòng)戶；

忠誠用(yòng)戶：連續活躍5周及以上的(de)用(yòng)戶；

連續活躍用(yòng)戶：連續活躍2周及以上的(de)用(yòng)戶；

近期流失用(yòng)戶：連續n周（大(dà)等于1周，但小于等于4周）沒有啓動過應用(yòng)的(de)用(yòng)戶。

（4）用(yòng)戶留存率指标

用(yòng)戶留存率是指在某一統計時(shí)段内的(de)新增用(yòng)戶數中再經過一段時(shí)間後仍啓動該應用(yòng)的(de)用(yòng)戶比例。用(yòng)戶留存率可(kě)重點關注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一統計時(shí)段新增用(yòng)戶在第二天再次啓動應用(yòng)的(de)比例；7日留存率即某一統計時(shí)段新增用(yòng)戶數在第7天再次啓動該應用(yòng)的(de)比例；14日和(hé)30日留存率以此類推。

用(yòng)戶留存率是驗證産品用(yòng)戶吸引力很重要的(de)指标。通(tōng)常可(kě)以利用(yòng)用(yòng)戶留存率與競品進行對(duì)比，衡量應用(yòng)對(duì)用(yòng)戶的(de)吸引力。對(duì)于某一個(gè)相對(duì)成熟版本的(de)應用(yòng)，如果用(yòng)戶留存率有明(míng)顯變化(huà)，則說明(míng)用(yòng)戶質量有明(míng)顯變化(huà)，很可(kě)能是因爲推廣渠道質量的(de)變化(huà)所引起的(de)。

（5）每個(gè)用(yòng)戶總活躍天數指标

每個(gè)用(yòng)戶的(de)總活躍天數指标（TAD，Total Active Days per User）是在統計周期内，平均每個(gè)用(yòng)戶在應用(yòng)的(de)活躍天數。如果統計周期比較長(cháng)，如統計周期一年以上，那麽每個(gè)用(yòng)戶的(de)總活躍天數基本可(kě)以反映用(yòng)戶在流失之前在APP上耗費的(de)天數，這(zhè)是反映用(yòng)戶質量或黏性，尤其是用(yòng)戶活躍度很重要的(de)指标。

2.參與度分(fēn)析

參與度分(fēn)析主要是分(fēn)析用(yòng)戶的(de)活躍度，包括啓動次數分(fēn)析、使用(yòng)時(shí)長(cháng)分(fēn)析、訪問頁面分(fēn)析和(hé)使用(yòng)時(shí)間間隔分(fēn)析。

（1）啓動次數指标

啓動次數是指在某一統計周期内用(yòng)戶啓動應用(yòng)的(de)次數。在進行數據分(fēn)析時(shí)，一方面要關注啓動次數的(de)總量走勢，另一方面，則需要關注人(rén)均啓動次數，即同一統計周期的(de)啓動次數與活躍用(yòng)戶數的(de)比值，通(tōng)常人(rén)均啓動次數和(hé)人(rén)均使用(yòng)時(shí)長(cháng)可(kě)以一起分(fēn)析。

（2）使用(yòng)時(shí)長(cháng)

使用(yòng)總時(shí)長(cháng)是指在某一統計統計周期内所有從APP啓動到結束使用(yòng)的(de)總計時(shí)長(cháng)。使用(yòng)時(shí)長(cháng)還(hái)可(kě)以從人(rén)均使用(yòng)時(shí)長(cháng)、單次使用(yòng)時(shí)長(cháng)等角度進行分(fēn)析。

人(rén)均使用(yòng)時(shí)長(cháng)

=同一統計周期内的(de)使用(yòng)總時(shí)長(cháng)/活躍用(yòng)戶數

單次使用(yòng)時(shí)長(cháng)

=同一統計周期内使用(yòng)總時(shí)長(cháng)/啓動次數

使用(yòng)時(shí)長(cháng)相關指标也(yě)是衡量産品活躍度、産品質量的(de)重要指标。用(yòng)戶每天的(de)時(shí)間是有限的(de)且寶貴的(de)，如果用(yòng)戶願意在你的(de)産品投入更多(duō)的(de)時(shí)間，證明(míng)你的(de)應用(yòng)對(duì)用(yòng)戶很重要，比如現在很流行的(de)微信等社交應用(yòng)。

（3）訪問頁面

訪問頁面數指用(yòng)戶一次啓動訪問的(de)頁面數。我們通(tōng)常要分(fēn)析訪問頁面數分(fēn)布，即統計一定周期内（如1天、7天或30天）應用(yòng)的(de)訪問頁面數的(de)活躍用(yòng)戶數分(fēn)布，如訪問1-2頁的(de)活躍用(yòng)戶數、3-5頁的(de)活躍用(yòng)戶數、6-9頁的(de)活躍用(yòng)戶數......同時(shí)，我們可(kě)以通(tōng)過不同統計周期（但統計跨度相同，如多(duō)爲7天）的(de)訪問頁面分(fēn)布的(de)差異，以便于發現用(yòng)戶體驗的(de)問題。

（4）使用(yòng)時(shí)間間隔

使用(yòng)時(shí)間間隔是指同一用(yòng)戶相鄰兩次啓動的(de)時(shí)間間隔。一般統計一個(gè)月(yuè)内應用(yòng)的(de)用(yòng)戶使用(yòng)時(shí)間間隔的(de)活躍用(yòng)戶數分(fēn)布，如使用(yòng)時(shí)間間隔在1天内、1天、2天……同時(shí)，我們可(kě)以通(tōng)過不同統計周期（但統計跨度相同，如都爲30天）的(de)使用(yòng)時(shí)間間隔分(fēn)布的(de)差異，以便于發現用(yòng)戶體驗的(de)問題。

3.渠道分(fēn)析

渠道分(fēn)析主要是分(fēn)析各渠道在相同的(de)投入情況下(xià)，用(yòng)戶數量的(de)變化(huà)和(hé)趨勢，以科學評估渠道質量，優化(huà)渠道推廣策略。渠道分(fēn)析包括新增用(yòng)戶、活躍用(yòng)戶、啓動次數、單次使用(yòng)時(shí)長(cháng)和(hé)留存率等指标。APP的(de)推廣渠道主要爲安卓和(hé)iOS。

安卓的(de)渠道：①第三方應用(yòng)市場(chǎng)，如華爲、oppon、小米、91助手等；②廣告聯盟，如網盟、友盟等；③廠商預裝，像華爲、小米、vivo等；④水(shuǐ)貨刷機，如刷機精靈等；⑤社會化(huà)推廣，如在社群做(zuò)分(fēn)享，在社區(qū)形成二次甚至多(duō)次傳播，也(yě)可(kě)以做(zuò)推廣，但是這(zhè)種的(de)數據的(de)分(fēn)析就不太好獲取。

對(duì)于安卓來(lái)說，用(yòng)戶來(lái)源就分(fēn)以上幾種，每一種可(kě)以分(fēn)别去定義。不同類型的(de)推廣方式，可(kě)從不同的(de)維度做(zuò)數據的(de)分(fēn)析。比如說像第三方應用(yòng)市場(chǎng)，很多(duō)用(yòng)戶都是通(tōng)過這(zhè)個(gè)渠道來(lái)下(xià)載APP，所以這(zhè)方面的(de)數據更多(duō)的(de)是看活躍和(hé)留存；像廣告聯盟這(zhè)種，是通(tōng)過積分(fēn)牆來(lái)分(fēn)析，更多(duō)的(de)是用(yòng)戶完成任務通(tōng)過量級來(lái)做(zuò)分(fēn)析。

iOS的(de)渠道主要是AppStore，原則上我們所有的(de)數據和(hé)激活都是通(tōng)過這(zhè)個(gè)渠道來(lái)獲取，但是在實際推廣的(de)過程中，我們更多(duō)的(de)是想分(fēn)析用(yòng)戶是通(tōng)過什(shén)麽渠道跳轉到AppStore上進行下(xià)載，激活産品。這(zhè)就需要我們直接和(hé)技術做(zuò)最底層的(de)對(duì)接——API接口對(duì)接。具體的(de)分(fēn)析方法與安卓是類似的(de)，主要是分(fēn)析活躍和(hé)留存數據。

以上提到的(de)隻是渠道質量評估的(de)初步維度，如果還(hái)需要進一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊層面，指标還(hái)需要更多(duō)，包括：判斷用(yòng)戶使用(yòng)行爲是否正常的(de)指标，如關鍵操作活躍量占總活躍的(de)占比，用(yòng)戶激活APP的(de)時(shí)間是否正常；判斷用(yòng)戶設備是否真實，如機型、操作系統等集中度的(de)分(fēn)析。

4.功能分(fēn)析

功能分(fēn)析主要分(fēn)析功能活躍情況、頁面訪問路徑以及轉化(huà)率。

（1）功能活躍指标

主要關注某功能的(de)活躍人(rén)數、新增用(yòng)戶數、用(yòng)戶構成、用(yòng)戶留存。這(zhè)些指标的(de)定義與前文提到的(de)“用(yòng)戶規模與質量”的(de)指标類似。隻是，本部分(fēn)隻關注某一功能模塊，而不是APP整體。

（2）頁面訪問路徑分(fēn)析

主要是統計用(yòng)戶從打開應用(yòng)到離開應用(yòng)整個(gè)過程中每一步的(de)頁面訪問和(hé)跳轉情況。目的(de)是達成App的(de)商業目标，即引導用(yòng)戶更高(gāo)效的(de)完成App的(de)不同模塊的(de)任務，最終促進用(yòng)戶付費。

APP頁面訪問路徑分(fēn)析需要考慮APP用(yòng)戶以下(xià)三方面問題：①身份：用(yòng)戶可(kě)能是你的(de)會員(yuán)或者潛在會員(yuán)，也(yě)有可(kě)能是你的(de)同事或者競争對(duì)手等；②目标：不同用(yòng)戶使用(yòng)APP的(de)目的(de)有所不同；③訪問路徑：即使身份類似、使用(yòng)目的(de)類似，但訪問路徑也(yě)很可(kě)能不同。因此，我們在做(zuò)APP頁面訪問路徑分(fēn)析的(de)時(shí)候，需要對(duì)APP用(yòng)戶做(zuò)細分(fēn)，然後再進行APP頁面訪問路徑分(fēn)析。

最常用(yòng)的(de)細分(fēn)方法是按照(zhào)APP的(de)使用(yòng)目的(de)來(lái)進行用(yòng)戶分(fēn)類。如汽車APP的(de)用(yòng)戶便可(kě)以細分(fēn)爲關注型、意向型、購(gòu)買型用(yòng)戶，并對(duì)每類用(yòng)戶進行不同訪問任務的(de)路徑分(fēn)析，比如意向型的(de)用(yòng)戶，他(tā)進行不同車型的(de)比較都有哪些路徑，存在什(shén)麽問題；還(hái)有一種方法是利用(yòng)算(suàn)法，基于用(yòng)戶所有訪問路徑進行聚類分(fēn)析，依據訪問路徑的(de)相似性對(duì)用(yòng)戶進行分(fēn)類，再對(duì)每類用(yòng)戶進行分(fēn)析。

（3）轉化(huà)率

轉化(huà)率是指進入下(xià)一頁面的(de)人(rén)數（或頁面浏覽量）與當前頁面的(de)人(rén)數（或頁面浏覽量）的(de)比值。通(tōng)常使用(yòng)漏鬥模型來(lái)，它可(kě)以分(fēn)析産品中關鍵路徑的(de)轉化(huà)率，以确定産品流程的(de)設計、用(yòng)戶體驗問題。

比如用(yòng)戶從進入某電商網站—浏覽商品—把商品放入購(gòu)物(wù)車—支付完成，每一個(gè)環節都有很多(duō)的(de)用(yòng)戶流失。通(tōng)過分(fēn)析轉化(huà)率，我們可(kě)以比較快(kuài)定位用(yòng)戶使用(yòng)産品的(de)不同路徑中，分(fēn)析是否存在問題，并提出如何進行優化(huà)的(de)改進意見，通(tōng)常我們隻需要對(duì)每天的(de)轉化(huà)率進行連續性的(de)監控即可(kě)。

5.用(yòng)戶屬性和(hé)畫(huà)像分(fēn)析

用(yòng)戶屬性分(fēn)析主要從用(yòng)戶使用(yòng)的(de)設備終端、網絡及運營商、地域和(hé)用(yòng)戶畫(huà)像角度進行分(fēn)析。設備終端分(fēn)析的(de)維度有機型分(fēn)析、分(fēn)辨率分(fēn)析和(hé)操作系統分(fēn)析；網絡及運營商分(fēn)析的(de)唯獨有有用(yòng)戶聯網方式和(hé)電信運營商，地域主要從不同省市和(hé)國家來(lái)分(fēn)析。

用(yòng)戶畫(huà)像分(fēn)析包括人(rén)口統計學特征分(fēn)析、用(yòng)戶個(gè)人(rén)興趣分(fēn)析、用(yòng)戶商業興趣分(fēn)析。人(rén)口統計學特征包括性别、年齡、學曆、收入、支出、職業、行爲等；用(yòng)戶個(gè)人(rén)興趣指個(gè)人(rén)生活興趣愛(ài)好的(de)分(fēn)析，如聽(tīng)音(yīn)樂(yuè)、看電影(yǐng)、健身、養寵物(wù)等；用(yòng)戶商業興趣指房(fáng)産、汽車、金融等消費領域的(de)興趣分(fēn)析。用(yòng)戶畫(huà)像這(zhè)部分(fēn)的(de)數據需要進行相關的(de)畫(huà)像數據采集，才可(kě)以支撐比較詳細的(de)畫(huà)像分(fēn)析。感興趣的(de)小夥伴可(kě)以查看之前的(de)文章(zhāng)《幹貨 | 數據分(fēn)析用(yòng)戶畫(huà)像實踐與方法》

6.收入分(fēn)析

盈利是産品的(de)最終目的(de)，所以總收入、付費用(yòng)戶數、付費率、ARPU這(zhè)四個(gè)指标經常用(yòng)到。總收入、付費用(yòng)戶數反映的(de)是收入和(hé)付費用(yòng)戶的(de)規模；付費率、ARPU代表的(de)是用(yòng)戶付費質量，反映的(de)是用(yòng)戶付費的(de)廣度與深度。主要關注轉化(huà)漏鬥最後環節的(de)訂單數量和(hé)金額。

三、如何搭建APP的(de)數據指标體系

在很多(duō)産品中，上文提到的(de)很多(duō)指标基本看不到，最終導緻數據分(fēn)析師因爲沒有數據，無法進行分(fēn)析。主要是因爲在産品上線前沒有對(duì)數據進行開發統計。

通(tōng)常這(zhè)部分(fēn)工作主要是由産品經理(lǐ)來(lái)完成，但是數據分(fēn)析師需要提前與産品經理(lǐ)溝通(tōng)協調，規劃好自己所需要的(de)數據指标體系，驅動産品開發進行相關的(de)數據采集，并在後續運營過程中，動态優化(huà)和(hé)豐富數據體系。我們先來(lái)了(le)解一個(gè)概念“埋點”。

1.什(shén)麽是埋點

埋點的(de)宏觀目标是爲了(le)獲取數據指标來(lái)整體上驗證産品的(de)業務邏輯是否順暢，之前的(de)一些基本假設是否成立？這(zhè)時(shí)候涉及需要驗證的(de)數據可(kě)能會涵蓋：産品方向、市場(chǎng)運營和(hé)商業邏輯三大(dà)方面。埋點本身其實是對(duì)産品的(de)一個(gè)可(kě)視化(huà)健康檢查，通(tōng)過邏輯和(hé)數據，貫穿産品的(de)整個(gè)生命周期，使産品逐步達到最佳狀态。爲未來(lái)産品優化(huà)方向給出指導意見。

當然埋點的(de)目标不同，最終數據驗證的(de)效果也(yě)會有不同。如新版本上線的(de)用(yòng)戶行爲和(hé)功能效果數據驗證（幾種場(chǎng)景）：①新功能是否得(de)到用(yòng)戶的(de)使用(yòng)與認可(kě)？新版本增加的(de)新功能，用(yòng)戶點擊率怎樣？②用(yòng)戶在核心使用(yòng)路徑上是否順暢？有沒有因爲交互體驗功能按鈕的(de)設計而導緻無效點擊增多(duō)？③針對(duì)某個(gè)特别的(de)日期進行了(le)産品内的(de)廣告banner推廣或者促銷，該活動運營的(de)效果如何？

2.具體步驟

（1）了(le)解産品形态

指的(de)是整個(gè)産品的(de)運作邏輯，關注的(de)是用(yòng)戶角色，信息和(hé)渠道，以及他(tā)們之間的(de)流轉關系是什(shén)麽樣的(de)，像是産品的(de)一個(gè)藍圖和(hé)框架。

（2）了(le)解業務邏輯

指的(de)是要執行某個(gè)業務，用(yòng)戶角色需要走過的(de)路徑，會有什(shén)麽角色參與，有什(shén)麽功能模塊（或子系統）參與，模塊之間的(de)關聯性，數據之間的(de)流向是什(shén)麽樣的(de)。

（3）業務流程圖

是在業務邏輯的(de)基礎上，對(duì)功能分(fēn)解下(xià)來(lái)，比如唱吧的(de)錄歌(gē)業務邏輯，會有個(gè)模塊是生成評分(fēn)，那生成評分(fēn)這(zhè)個(gè)模塊，她的(de)具體業務流程是什(shén)麽樣的(de)，會有什(shén)麽細節流程，異常流程，提示等。

（4）将節點化(huà)的(de)業務代碼化(huà)

這(zhè)一步驟，主要是将列出的(de)重要節點(需要統計的(de)節點)添加統計事件和(hé)統計參數。

（5）交付開發調整DRD

可(kě)以與産品經理(lǐ)和(hé)開發人(rén)員(yuán)溝通(tōng)協調，并交付所需要的(de)數據指标體系。

（6）數據分(fēn)析

後期數據庫中有了(le)相應節點的(de)統計情況，之後就可(kě)以拿來(lái)分(fēn)析了(le)。

四、常用(yòng)的(de)分(fēn)析方法

1.産品生命周期分(fēn)析

産品生命周期理(lǐ)論（PLC模型）是由美(měi)國經濟學家Raymond Vernon提出的(de)，即一種新産品從開發進入市場(chǎng)到被市場(chǎng)淘汰的(de)整個(gè)過程。産品生命周期可(kě)分(fēn)爲初創期、成長(cháng)期、成熟期、衰退期，在産品的(de)每個(gè)階段，數據分(fēn)析的(de)工作權重和(hé)分(fēn)析重點有所區(qū)别。

（1）初創期

初創期的(de)重點在于驗證産品的(de)核心價值，或者說驗證産品的(de)假設：通(tōng)過某種産品或服務可(kě)以爲特定的(de)人(rén)群解決某個(gè)問題。這(zhè)時(shí)我們需要關注的(de)關鍵數據是目标人(rén)群畫(huà)像和(hé)留存率。

目标人(rén)群畫(huà)像：初創期可(kě)以通(tōng)過接入一些第三方的(de)應用(yòng)監測SDK來(lái)了(le)解初期用(yòng)戶群體的(de)畫(huà)像，從側面驗證用(yòng)戶群體與假設的(de)目标用(yòng)戶群體特征是否一緻，常見的(de)是人(rén)口學屬性(性别、年齡、學曆、地域)。

留存率：在當前用(yòng)戶符合目标受衆特征時(shí)，核心關注這(zhè)些用(yòng)戶的(de)留存率、使用(yòng)時(shí)長(cháng)/頻(pín)率、用(yòng)戶的(de)黏性等指标，留存率的(de)維度分(fēn)很多(duō)種（7日，雙周，30日等），依據産品特征來(lái)選擇，若産品本身滿足的(de)是小衆低頻(pín)需求，留存率則宜選擇雙周甚至是30日；留存率高(gāo)，代表用(yòng)戶對(duì)産品價值認可(kě)并産生依賴，一般來(lái)說，假設便能得(de)到驗證，通(tōng)常低于20%的(de)留存會是一個(gè)比較危險的(de)信号。

（2）快(kuài)速成長(cháng)期

經過了(le)産品打磨的(de)初始階段，産品有了(le)較好的(de)留存率了(le)，這(zhè)個(gè)時(shí)候産品開始進入自發增長(cháng)期。自發增長(cháng)期可(kě)以将側重點關注在用(yòng)戶的(de)整個(gè)生命周期的(de)管理(lǐ)，其中以新用(yòng)戶的(de)增長(cháng)、激活、觸發“Aha moments”到活躍用(yòng)戶的(de)整個(gè)漏鬥分(fēn)析爲主。

（3）成熟期

随著(zhe)用(yòng)戶快(kuài)速增長(cháng)，産品不斷完善，産品在進入成熟期前後，數據分(fēn)析師關注的(de)重心開始從用(yòng)戶生命周期的(de)前半段（吸引、激活、留存）往後半段（流失、回流）開始偏移，同時(shí)關注商業化(huà)轉化(huà)路徑。

①流失與回流：在關注流失回流的(de)過程中，數據會揭示當前用(yòng)戶盤子的(de)一個(gè)變化(huà)情況，具體分(fēn)析流失原因則可(kě)以參考下(xià)方流程：

核心思路即，通(tōng)過回訪定性+數據驗證爲主要手段，确定流失原因，改變産品運營策略以預防用(yòng)戶流失或拉回用(yòng)戶，促進回流。除此之外，對(duì)于一些穩定的(de)投放渠道，普通(tōng)的(de)改善方法可(kě)能提升轉化(huà)有限，此時(shí)可(kě)以進行更精細化(huà)的(de)渠道分(fēn)析來(lái)優化(huà)提升ROI。

②商業轉化(huà)率分(fēn)析：在成熟期需要針對(duì)高(gāo)質量用(yòng)戶進行重點運營，低質量用(yòng)戶通(tōng)過産品和(hé)運營改進手段，使其往高(gāo)質量用(yòng)戶遷移。結合不同的(de)産品形态和(hé)商業模式，一般數據分(fēn)析的(de)核心指标包括：産品用(yòng)戶人(rén)均使用(yòng)天數（以周、月(yuè)爲單位來(lái)觀察）；産品用(yòng)戶人(rén)均使用(yòng)時(shí)長(cháng)（以天爲單位進行觀察，人(rén)均時(shí)長(cháng)越高(gāo)，用(yòng)戶依賴性越強，産品商業化(huà)空間越大(dà)）；人(rén)均購(gòu)買價格（以月(yuè)爲單位，查看一個(gè)用(yòng)戶的(de)購(gòu)買情況，購(gòu)買價格越高(gāo)，對(duì)電商平台意味是是高(gāo)淨值用(yòng)戶，需要重點運營）；人(rén)均購(gòu)買次數（以月(yuè)爲單位，次數高(gāo)，低單價的(de)用(yòng)戶也(yě)是優質用(yòng)戶）

（4）衰退期

最終，産品進入衰退期，這(zhè)裏不再贅述。

2.轉化(huà)漏鬥分(fēn)析

漏鬥模型是數據分(fēn)析較常使用(yòng)的(de)一種方法，其适用(yòng)的(de)場(chǎng)景主要是對(duì)經過一連串用(yòng)戶操作才能完成任務，同時(shí)需要監控和(hé)分(fēn)析任務最終完成的(de)效果，以及每一步可(kě)能存在的(de)問題。

漏鬥模型的(de)核心思想，是從最終目标入手，找出每一步用(yòng)戶的(de)轉化(huà)或者流失情況，配以每一步的(de)轉化(huà)率或者流失率指标來(lái)監控效果，并最終通(tōng)過提升用(yòng)戶轉化(huà)率，或者降低用(yòng)戶流失率，從而優化(huà)最終指标并實現商業價值。

實際在進行漏鬥模型的(de)分(fēn)析時(shí)，結合不同的(de)業務場(chǎng)景和(hé)産品類型，漏鬥模型大(dà)緻可(kě)分(fēn)爲以下(xià)幾種：

①用(yòng)戶獲取模型：AARRR從整個(gè)用(yòng)戶生命周期入手，包括Acquisition用(yòng)戶獲取，Activation用(yòng)戶轉化(huà)，Retention用(yòng)戶留存與活躍，Revenue用(yòng)戶産生收入，到發起傳播Refer。

②消費漏鬥模型：消費漏鬥一般用(yòng)于頁面結構和(hé)内容較爲複雜(zá)的(de)業務，從用(yòng)戶内容消費和(hé)流量走向的(de)角度，宏觀層面用(yòng)于回答(dá)用(yòng)戶消費什(shén)麽内容，微觀層面則用(yòng)于分(fēn)析影(yǐng)響用(yòng)戶消費的(de)問題是什(shén)麽。

③電商漏鬥模型：用(yòng)戶商品的(de)購(gòu)買屬于決策行爲，從浏覽商品到支付訂單的(de)每一個(gè)環節的(de)轉化(huà)。

④功能優化(huà)漏鬥模型：漏鬥分(fēn)析也(yě)适用(yòng)于産品功能自身的(de)優化(huà)，從最終目标入手，拆分(fēn)業務環節，提取和(hé)優化(huà)核心指标，從而提升整體功能的(de)轉化(huà)率。

3.AARRR模型

AARRR 模型是一套适用(yòng)于移動 App 的(de)分(fēn)析框架，又稱海盜指标，是“增長(cháng)黑(hēi)客”中驅動用(yòng)戶增長(cháng)的(de)核心模型。AARRR 模型把用(yòng)戶行爲指标分(fēn)爲了(le) 5 大(dà)類，分(fēn)别爲：獲取用(yòng)戶，激發活躍，提高(gāo)留存，增加收入和(hé)病毒傳播。

從用(yòng)戶獲取到病毒傳播，每個(gè)環節都有重要的(de)指标需要我們去關注，通(tōng)過 AARRR 模型系統化(huà)的(de)拆解 5 大(dà)類目用(yòng)戶行爲，可(kě)以讓我們更清晰的(de)知道每個(gè)環節需要重點關注的(de)重點指标。

以電商業務爲例，下(xià)圖基于 AARRR 模型，構建用(yòng)戶生命周期運營全脈絡和(hé)每個(gè)節點需要關注的(de)重點指标：

（1）Acquisition 獲取用(yòng)戶

在獲取用(yòng)戶階段，我們希望讓更多(duō)潛在用(yòng)戶關注到我們的(de)産品，通(tōng)過以下(xià)基礎途徑來(lái)曝光(guāng)我們的(de)推廣頁面：①付費獲取：媒體廣告、SMS、EDM、流量交易/置換；②搜索營銷：搜索引擎優化(huà)（SEO），搜索引擎營銷（SEM）；③口碑傳播：用(yòng)戶間邀請活動，病毒 H5 傳播等。

用(yòng)戶訪問頁面後，可(kě)以通(tōng)過導航、主動搜索、算(suàn)法推薦來(lái)了(le)解到我們的(de)産品。切中當下(xià)需求的(de)用(yòng)戶會進行注冊行爲，算(suàn)是和(hé)用(yòng)戶真正意義上第一次會面。這(zhè)時(shí)就要重點關注推廣頁 UV，點擊率，注冊量，注冊率，獲客成本等重要指标。

（2）Activation 激發活躍

用(yòng)戶注冊後是否有進一步了(le)解我們的(de)産品？這(zhè)其中涉及到産品的(de)功能，設計，文案，激勵，可(kě)信等等。我們需要不斷調優，引導用(yòng)戶進行下(xià)一步行爲，讓新用(yòng)戶成爲長(cháng)期的(de)活躍用(yòng)戶：

我們可(kě)以通(tōng)過界面/文案優化(huà)，新手引導，優惠激勵等手段， 進行用(yòng)戶激活流程的(de)轉化(huà)提升。監控浏覽商品頁面，加入購(gòu)物(wù)車，提交訂單，完成訂單的(de)漏鬥轉化(huà)。

這(zhè)個(gè)過程中，我們要重點關注活躍度，若定義加入購(gòu)物(wù)車爲活躍用(yòng)戶，那麽就要觀察注冊至加入購(gòu)物(wù)車漏鬥轉化(huà)率，按維度拆分(fēn)，分(fēn)析優質轉化(huà)漏鬥的(de)共有特征/運營策略，提升策略覆蓋率，優化(huà)整體轉化(huà)效果。

（3）Retention 提高(gāo)留存

用(yòng)戶完成初次購(gòu)買流程後，是否會繼續使用(yòng)？流失的(de)用(yòng)戶能否繼續回來(lái)使用(yòng)我們的(de)産品？

産品缺乏粘性會導緻用(yòng)戶的(de)快(kuài)速流失，我們可(kě)以通(tōng)過搭建生命周期節點營銷計劃，通(tōng)過 push、短信、訂閱号、郵件、客服跟進等一切适合的(de)方式去提醒用(yòng)戶持續使用(yòng)我們的(de)産品。并且在此基礎上通(tōng)過積分(fēn)/等級體系，培養用(yòng)戶忠誠度，提升用(yòng)戶粘性。

重點關注留存率，複購(gòu)率，人(rén)均購(gòu)買次數，召回率等指标。

（4）Revenue 增加收入

我們獲得(de)每位用(yòng)戶平均需要花費多(duō)少錢？每位用(yòng)戶平均能爲我們貢獻多(duō)少價值，能是否從用(yòng)戶的(de)行爲，甚至其他(tā)方式賺到錢？

電商業務的(de)基礎要關注獲客成本CAC，顧客終身價值，在此基礎上通(tōng)過運營活動激勵用(yòng)戶進行購(gòu)買，提升用(yòng)戶單價、頻(pín)次、頻(pín)率，最終提升用(yòng)戶生命周期貢獻價值。

重點關注獲客成本，顧客終身價值，營銷活動ROI等指标。

（5）Referral 病毒傳播

用(yòng)戶是否會自發的(de)推廣我們的(de)産品？通(tōng)過激勵是否能讓更多(duō)的(de)忠誠用(yòng)戶推廣我們的(de)産品？

在社交網絡高(gāo)度發達的(de)今天，我們可(kě)以通(tōng)過各種新奇的(de)方式去進行産品傳播：用(yòng)戶邀請的(de)老帶新活動，垂直領域的(de)社群運營，H5營銷傳播，讓老用(yòng)戶推廣我們的(de)産品，吸引更多(duō)的(de)潛在用(yòng)戶。

重點關注邀請發起人(rén)數，每個(gè)病毒傳播周期的(de)新用(yòng)戶量，邀請轉化(huà)率，傳播系數等。

五、總結

我們已經知道，數據分(fēn)析的(de)用(yòng)意不在于數據本身，而是要打造一個(gè)數據反饋閉環。

在爲一個(gè)App做(zuò)數據服務的(de)時(shí)候，我們希望通(tōng)過設計基礎數據指标，多(duō)維度交叉分(fēn)析不同指标，以數據甄别問題，再反向作用(yòng)産品，最終形成數據驅動産品設計的(de)閉環。

事實上，App數據分(fēn)析并沒有那麽神聖，一般常用(yòng)的(de)數據指标也(yě)都不難掌握。關鍵是數據指标的(de)設計要基于兩點事實：①商業模式和(hé)業務背景；②數據分(fēn)析動機和(hé)目的(de)。

企業在做(zuò)指标或者定期分(fēn)析數據的(de)時(shí)候，隻要定期的(de)關注那些能影(yǐng)響公司核心業務的(de)指标，以此來(lái)做(zuò)快(kuài)速的(de)業務表現判斷，能極大(dà)地提高(gāo)效率，快(kuài)速發現問題。

因此，在爲app做(zuò)數據服務的(de)時(shí)候，隻要從上述角度入手就可(kě)以了(le)。

六、工具與書(shū)籍推薦

1.工具

（1）垂直領域的(de)統計工具平台：ios：七麥數據、禅大(dà)師、appduu；安卓：酷傳

（2）第三方統計平台：友盟、TakingData、AppAnnie、騰訊雲分(fēn)析、百度移動統計、神策數據、諸葛IO、GrowingIO

2.書(shū)籍

《增長(cháng)黑(hēi)客》《精益數據分(fēn)析》《深入淺出數據分(fēn)析》《網站分(fēn)析實戰》《流量的(de)秘密-Google Analytics網站分(fēn)析與優化(huà)技巧》