APP产品的数据指标体系都包含哪些?
2020-12-29 15:15:39 阅读(169) 评论(0)
要分析一个产品,我们应该关注用户、需求和数据三个内容。大多数人关注用户和需求,但忽略数据。一方面,主观上不重视,不重视。另一方面,我觉得这不是一件内事。只需操作小伙伴。事实上,数据对产品经理来说非常重要。功能上线后,关注数据的变化可以了解用户的态度,这比看用户反馈要客观得多。反馈表达的是个体的声音,数据量化的是群体的行为,要客观得多。产品(特别是APP)的数据指标系统一般可分为:用户规模和质量、渠道分析、参与分析、功能分析和用户属性分析。1、对用户规模和质量的分析包括总用户数、新用户数、留存用户和转化率。用户规模和质量是APP分析中最重要的维度,其指标也是其他维度中最重要的,产品负责人应重点关注这一维度。2、渠道分析主要是分析相关渠道质量的变化和趋势,科学评价渠道质量,优化渠道推广策略。特别要注意渠道分析,因为移动应用市场刷量作弊是业内公开的秘密。渠道分析可以从多个维度比较不同渠道的效果,如从新用户、活跃用户、第二天保留率、单次使用时间等角度比较不同来源的用户,从而根据数据找到最合适的渠道,从而获得最佳的推广效果。3、参与分析主要是分析用户的活动,分析的维度主要包括启动次数分析、使用时间分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。4、功能分析主要包括:功能活动指标:功能活动用户、使用、功能验证、产品功能数据分析,确保功能选择的合理性。页面访问路径:页面访问和跳转,用户从打开到离开应用程序的每一步。页面访问路径为全统计。通过路径分析得出用户类型和产品目的的多样性,恢复用户目的;通过路径分析进行用户细分;然后通过用户细分返回产品迭代漏斗模型,分析产品中关键路径的转化率,确定产品流程设计是否合理,分析用户体验。对用户转化率的分析,对漏斗各层流失原因的核心分析。关注应用程序中每一步的转化率,以及转化率对收入水平的影响,通过设置自定义事件和漏斗。通过对事件和漏斗数据的分析,可以优化转化率低的步骤,有效提高整体转化水平。5、无论是在产品启动初期还是战略调整中,用户属性分析对用户画像的分析都具有重要意义。例如,在产品设计之前,我们需要构建用户肖像,指导设计、开发和操作;产品迭代过程需要收集用户数据,以便于用户行为分析,并与商业模式挂钩。用户属性一般包括性别、年龄、职业、所在地、手机型号和网络使用。如果你对用户的其他属性感兴趣,你可以去你自己的微信。官方账号或其他后台,如标题和UC,可以看到用户属性包含哪些维度。以流量为中心、野蛮运营的时代已经结束。下一个时代是以科学数据为基础,紧紧围绕用户进行精细化运营的时代。
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