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超詳細的APP數據指標體系分析 app數據指標( 二 )

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新增用戶量指標主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基礎指標；新增用戶占活躍用戶的比例也可以用來用于衡量產品健康度 。如果某產品新用戶占比過高，那說明該產品的活躍是靠推廣得來 。這種情況非常值得關注，尤其是關注用戶的留存率情況 。
（3）用戶構成指標
用戶構成是對周活躍用戶或者月活躍用戶的構成進行分析，有助于通過新老用戶結構了解活躍用戶健康度 。以周活躍用戶為例，包括以下幾類用戶：
本周回流用戶：上周未啟動過應用，本周啟動應用的用戶；
連續活躍n周用戶：連續n周，每周至少啟動過一次應用的活躍用戶；
忠誠用戶：連續活躍5周及以上的用戶；
連續活躍用戶：連續活躍2周及以上的用戶；
近期流失用戶：連續n周（大等于1周，但小于等于4周）沒有啟動過應用的用戶 。
（4）用戶留存率指標
用戶留存率是指在某一統計時段內的新增用戶數中再經過一段時間后仍啟動該應用的用戶比例 。用戶留存率可重點關注次日、7日、14日以及30日留存率 。次日留存率即某一統計時段新增用戶在第二天再次啟動應用的比例；7日留存率即某一統計時段新增用戶數在第7天再次啟動該應用的比例；14日和30日留存率以此類推 。
用戶留存率是驗證產品用戶吸引力很重要的指標 。通?？梢岳糜脩袅舸媛逝c競品進行對比，衡量應用對用戶的吸引力 。對于某一個相對成熟版本的應用，如果用戶留存率有明顯變化，則說明用戶質量有明顯變化，很可能是因為推廣渠道質量的變化所引起的 。
（5）每個用戶總活躍天數指標
每個用戶的總活躍天數指標（TAD，Total Active Days per User）是在統計周期內，平均每個用戶在應用的活躍天數 。如果統計周期比較長，如統計周期一年以上，那么每個用戶的總活躍天數基本可以反映用戶在流失之前在APP上耗費的天數，這是反映用戶質量或黏性，尤其是用戶活躍度很重要的指標 。
2.參與度分析
參與度分析主要是分析用戶的活躍度，包括啟動次數分析、使用時長分析、訪問頁面分析和使用時間間隔分析 。
（1）啟動次數指標
啟動次數是指在某一統計周期內用戶啟動應用的次數 。在進行數據分析時，一方面要關注啟動次數的總量走勢，另一方面，則需要關注人均啟動次數，即同一統計周期的啟動次數與活躍用戶數的比值，通常人均啟動次數和人均使用時長可以一起分析 。
（2）使用時長
使用總時長是指在某一統計統計周期內所有從APP啟動到結束使用的總計時長 。使用時長還可以從人均使用時長、單次使用時長等角度進行分析 。
人均使用時長
=同一統計周期內的使用總時長/活躍用戶數
單次使用時長
=同一統計周期內使用總時長/啟動次數
使用時長相關指標也是衡量產品活躍度、產品質量的重要指標 。用戶每天的時間是有限的且寶貴的，如果用戶愿意在你的產品投入更多的時間，證明你的應用對用戶很重要，比如現在很流行的微信等社交應用 。
（3）訪問頁面
訪問頁面數指用戶一次啟動訪問的頁面數 。我們通常要分析訪問頁面數分布，即統計一定周期內（如1天、7天或30天）應用的訪問頁面數的活躍用戶數分布，如訪問1-2頁的活躍用戶數、3-5頁的活躍用戶數、6-9頁的活躍用戶數……同時，我們可以通過不同統計周期（但統計跨度相同，如多為7天）的訪問頁面分布的差異，以便于發現用戶體驗的問題 。
（4）使用時間間隔
使用時間間隔是指同一用戶相鄰兩次啟動的時間間隔 。一般統計一個月內應用的用戶使用時間間隔的活躍用戶數分布，如使用時間間隔在1天內、1天、2天……同時，我們可以通過不同統計周期（但統計跨度相同，如都為30天）的使用時間間隔分布的差異，以便于發現用戶體驗的問題 。

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