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  • 1 # 產品筆記

    將APP當做⼀個普通產品來看,資料分析⽤於描述產品的⼀些現狀和問題,以及發現新的增⻓點或者最佳化點。現狀描述⽤於描述當前產品的使⽤情況,結合5W2H的理論,現狀描述需要回答 who(誰)when(何時) where(何處) what(做什麼) how(怎麼做) how much(做的頻度如何),對於⼀個互聯⽹產品,可⽤相關的資料指標來反饋產品現狀,包括但不限於:⽤戶規模:⽇活/周活/⽉活⽤戶數⽤戶型別:活躍/低活躍⽤戶、新⽤戶/⽼⽤戶/迴流⽤戶⽤戶健康度:⽤戶增⻓率,留存率,流失率⽤戶產品粘度:⽤戶⼈均使⽤時⻓,⽤戶活躍度,⽤戶⽇/周/⽉啟動APP的次數APP功能情況:功能⼈群規模,功能滲透率,功能使⽤頻次、使⽤時⻓問題診斷APP問題診斷的前提是對業務有⾜夠的深度和⼴度的理解,結合產品邏輯和商業價值,能從各個維度進⾏分析。透過觀察核⼼指標的變化,透過⽇報,週報,資料變化預警資料視覺化⽅式,及時發現核⼼指標的變化,有助於發現存在的問題。常⻅的問題包括:⽤戶規模變化,⽐如節假⽇,或者產品營銷活動,帶來的⽇活或者⽉活數量的變化,同時⽤戶組成⽐例的變化,以及健康度的變化產品功能資料異常,包括產品的使⽤⼈數偏低,各環節轉化異常等等需求預判資料在⼀定程度上能反應⽤戶的⾏為偏好,透過海量⽤戶⾏為資料的沉澱,利⽤⼤資料技術,可繪製⽤戶的興趣畫像。結合畫像,演算法模型就能預估⽤戶的需求,同時透過⽤戶操作資料來不斷修正演算法模型,從⽽達到⼈群需求精準識別的目標。常⽤分析⽅法1.⽤戶留存分析APP的產品留存資料是產品核⼼資料之⼀,反應了該產品在⽬標⽤戶⼈群中的基本需求滿⾜情況,在APP的整個⽣命週期中,需要對產品的留存資料持續的觀察和分析。當留存出

    現波動時,⼀般需要從⽤戶和功能2個維度進⾏拆解, 透過分組和對⽐⽅式,並結合如轉化漏⽃和⽤戶質量分析⽅法,找出影響⽤戶留存的關鍵點。

    2.⽤戶⽣命週期分析

    移動網際網路APP的產品使用者生命週期一般分為以上5種類型,使用者在生命週期變化的過程中,需要關注如 如新使用者的留存和流失、老使用者的活躍度變化(活躍-->不活躍-->流失),以及已經流失了使用者再次迴流的情況。

    透過對使用者生命週期的資料指標進行分析,可以為使用者運營提供指導,在不同的產品階段,透過運營活動或者產品改進,提升新使用者的留存率和老使用者的活躍度。

    漏斗模型是資料分析較常使用的一種方法,其適用的場景主要是對 經過一連串使用者操作才能完成任務,同時需要監控和分析任務最終完成的效果,以及每一步可能存在的問題。漏斗模型的核心思想,是從最終目標入手,找出每一步使用者的轉化或者流失情況,配以每一步的轉化率或者流失率指標來監控效果,並最終透過提升使用者轉化率,或者降低使用者流失率,從而最佳化最終指標並實現商業價值。實際在進行漏斗模型的分析時,結合不同的業務場景和產品型別,漏斗模型大致可分為以下幾種:使用者獲取模型(AARRR):AARRR從整個使用者生命週期入手,包括Acquisition使用者獲取,Activation使用者轉化,Retention使用者留存與活躍,Revenue使用者產生收入,到發起傳播Refer。消費漏斗模型:消費漏斗一般用於頁面結構和內容較為複雜的業務,從使用者內容消費和流量走向的角度,宏觀層面用於回答使用者消費什麼內容,微觀層面則用於分析影響使用者消費的問題是什麼。電商漏斗模型:使用者商品的購買屬於決策行為,從瀏覽商品到支付訂單的每一個環節的轉化。功能最佳化漏斗模型:漏斗分析也適用於產品功能自身的最佳化,從最終目標入手,拆分業務環節,提取和最佳化核心指標,從而提升整體功能的轉化率。

  • 2 # 七麥資料

    1.iOS12資料查詢

    今年 9 月,蘋果正式上線 iOS12系統,不到3個月的時間內,iOS12 滲透率(活躍設別)已經達到72%,預估在2018年結束之前,iOS12 的滲透率可以達到 80%。開發者的重心需要全面遷移至 iOS12 中,iOS12系統下的資料監控成為開發者剛性需求。

    2.榜單資料查詢

    3.蘋果專題

    4.“App Store稽核必備”功能

    在“App Store稽核必備”功能頁面,記錄了 App Store 近30天的稽核時間,並將近30天稽核被拒的十大理由按照被拒數量順序排列,開發者可透過自查詢警惕相關條例被拒的事件發生。若開發者想在提交稽核後希望加速稽核,或被拒後需要進行申訴可點選相關按鈕聯絡蘋果官方。

    還增添《App Store稽核規則》中文版,既提高了使用者參考英文版稽核指南的效率,又可以實現內容實時更新同步,避免稽核指南更新文章的滯後性。

    5.【版本記錄】功能

  • 中秋節和大豐收的關聯?
  • 如果回到過去,你想回到什麼時候?