APP數據分析的7個思路如何對APP進行數據分析？

2026-05-09 產品文案策劃 app數據

結合作者多年的APP數據分析經驗，給大家講解一些APP數據分析的思路。記住，只聊思路，不聊實操，希望對一些對APP數據分析感興趣的伙伴有所幫助。

有一個朋友跟我說，他之前呆過的一家互聯網公司，抗風險能力很弱，整個運營部門all in 在新增上，完全不考慮留存和活躍等指標。
2017年的日新增用戶數單從應用市場靠ASO來的都能做到日均3W ，還沒有算上其他渠道。但是留存特別低， 7日活躍留存率只能維持在10%左右。
后來，公司新來了一個產品經理，這個產品經理看到公司的問題，他逐步完善整個公司的數據體系。后來，運營數據指標體系慢慢清晰了，公司的用戶增長也步入健康的增長狀態，比當時all in新增的利潤要可持續得多。
他感嘆說，數據分析好的話，完全能夠實現可持續性的利潤增長，深感數據分析的重要性。
我也是完全認同他的觀點，數據分析的價值潛力很大。
今天，結合我多年的APP數據分析經驗，給大家講解一些APP數據分析的思路。記住，只聊思路，不聊實操，希望對一些對APP數據分析感興趣的伙伴有所幫助。
日常數據運營指標的監控日常數據運營指標，如下載用戶數、新增用戶數、活躍用戶數、付費用戶數等，這些數據都是運營中最基礎最基本的數據，是大Boss們最關注的核心指標。
這些指標對數據的準確性和及時性要求都比較高，所以你一旦進入一個新公司，或者接手一個新項目，第一任務就是要把這些數據梳理好。
另外，運營指標體系中的眾多指標是基于這些基礎指標衍生出來的，假如這些基礎指標的數據質量不過關，其他衍生指標也會出現偏差，而且偏差結果因多個基礎指標誤差的疊加導致比基礎指標更大。
如何保證基礎指標的數據質量？
用戶ID邏輯的設計很關鍵。對于用戶數的統計，用戶ID的設計邏輯好與壞直接決定數據的質量。
因此，當你獲取到這些基礎數據時，你要對背后統計的ID邏輯了解清楚。對于電商和社交類的APP ，因為這種類型的APP有強大的會員系統，對于精準識別一個用戶來說它會起到很好的補充作用。
渠道分析對于一個上升期或者衰退期的APP ，運營團隊會盡可能尋找大量的渠道來引流，吸引新用戶的關注。
互聯網的渠道很多，通常有競價渠道（百度、搜狗、應用商店）、SEO渠道（百度、搜狗）、新媒體渠道（微信公眾號、微博、抖音）、網盟廣告渠道（百度網盟、阿里媽媽）、移動端付費渠道（今日頭條、騰訊廣點通）、免費渠道（QQ群、微信群、貼吧、問答平臺、應用商店）、直播平臺（虎牙直播、映客）等。
渠道之多，因此做好渠道效果的監控和分析，對于降低獲客成本，提高渠道推廣的ROI ，十分有幫助。
渠道分析，無非就是監測各個渠道的好壞、哪個效果更好、哪個單價更便宜。當然，我們還需要監控每個不同渠道用戶的后續表現，給每個渠道的用戶打分，我們要清楚的讓BOSS知道哪些渠道值得投、哪些渠道是垃圾；哪些渠道需要加大投資力度，哪些渠道應該選擇放棄。
假如運營團隊資源充足，還可以對不同手機機型、不同操作系統、不同地區之間的用戶質量進行對比分析。總之，就是在不同的維度上對新用戶進行切片，來監測不同維度上的用戶表現。
當然，渠道分析中，還有兩個重要問題是需要市場人員和數據分析人員引起迫切關注的，那就是渠道作弊和渠道歸因。關于渠道作弊和渠道歸因，都是很復雜的研究課題，后期我會單獨針對這兩塊內容來寫點東西，這里就不展開詳細敘述。
活躍用戶分析一個產品不可能滿足所有用戶，魚和熊掌不可兼得，用戶之所以成為了活躍用戶，必然是你的產品已經滿足了一定的用戶需求。研究好活躍用戶有助于我們提升最核心的功能點，因此，這部分人的行為更值得研究。
所以說，活躍用戶（或者核心用戶）是APP最寶貴的資源，我們要密切關注APP活躍用戶的動態、傾聽他們的聲音。
活躍用戶分析，我們可以關注DAU ， WAU、MAU、啟動次數、使用時長、DAU/WAU、DAU/MAU等指標， WAU和MAU反映了活躍用戶的總規模，啟動次數和使用時長反映了活躍用戶的粘性， DAU/WAU和DAU/MAU反映了活躍用戶的活性。
活躍用戶分析中，反映粘性和活性的指標，都值得細致研究。比如：拿使用時長指標來說，這個指標是用戶在某個自然時間段內在APP上使用的時間，這個指標的最大功用就是用來評價用戶活躍度和用戶粘性的。

推薦閱讀

上一篇：推廣的3個方法 App線上推廣的方法是什么

下一篇：廣告目的主要有3種公眾號投放廣告方式有哪些