APP數據分析的7個思路如何對APP進行數據分析？( 二 )

2026-05-09 產品文案策劃 app數據

如果用戶使用時長非常理想，說明用戶對APP的認可程度和剛需性高，反之則亦然。
另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線后用戶真正用的時間是否和你的預計相同？
如果這里面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。
用戶畫像分析用戶畫像其實就是用戶信息的標簽化。如性別、年齡、手機型號、網絡型號、職業收入、興趣偏好等等。用戶畫像分析的核心工作就是給用戶打標簽，通過人制定的標簽規則，給用戶打上標簽，使得能夠通過標簽快速讀出其中的信息，最終做標簽的提取和聚合，形成用戶畫像。
用戶畫像的應用場景主要有兩個：用戶特征分析和用戶分群。
用戶特征分析，是對特定的用戶群體進行持續深入的用戶屬性洞察，使得該用戶群體的畫像變得逐漸清晰，幫助企業了解他們是誰？行為特點是什么？偏好是什么？潛在需求和行為喜好是什么？洞察了這些特征以后，為后續的用戶群體可以做針對性的分析。
用戶分群是精細化運營的基礎，已經廣泛應用于各行各業的數據分析過程中。比如，定位營銷目標群體，幫助企業實現精準營銷；為喚醒沉睡用戶或者召回流失用戶，幫助企業實現精準推送；比如電商或者資訊類的APP ，幫助企業實現個性化內容推薦等等。
產品核心功能轉化分析什么是轉化？
當用戶向您業務價值點方向進行了一次操作，就產生了一次轉化。這里的業務價值點包括但不限于完成注冊、下載、購買等行為。在互聯網產品和運營的分析領域中，轉化分析是最為核心和關鍵的場景。
以電商網站購物為例，一次成功的購買行為依次涉及搜索、瀏覽、加入購物車、修改訂單、結算、支付等多個環節，任何一個環節的問題都可能導致用戶最終購買行為的失敗。在精細化運營的背景下，如何做好轉化分析儼然很重要。
所以，當你想要做轉化分析的時候，你就想想你產品的核心功能是什么，然后去監測這個核心功能的轉化率。不同行業都有相應的不同轉化率，比如游戲APP里更加關注付費率，電商APP更加關注購買率。
轉化率分析，你也可以將自己的產品與行業平均水平對比，看看自己的產品在行業所處的位置。另外，也可以通過長期的趨勢監測，可以評估APP不同版本的好與壞。
用戶流失分析流失用戶召回是運營工作中的重要部分，定義流失用戶是用戶流失分析的起點。流失用戶，通常是指那些曾經使用過產品或者服務，但后來由于某種原因不再使用產品或服務的用戶。
在實際工作中，不同產品或者服務的業務類型，流失用戶的定義要復雜的多。

比如電商類產品，根據用戶購買行為定義，用戶多久未再次購買算流失用戶；
比如內容類產品，根據用戶訪問行為定義，用戶多久未訪問算流失用戶；
比如視頻類產品，根據用戶觀看行為定義，用戶多久未觀看算流失用戶。

因此，需要結合產品業務類型，將用戶關鍵性行為進行量化，來定義流失用戶。
用戶流失是一個過程不是一個節點，流失用戶在正式停止使用產品之前會表現出一些異常行為特征：訪問頻次大幅降低，在線時長大幅下降，交互頻率大幅降低等。
因此，我們需要通過規則或者機器學習建模等方式，建立用戶流失預警機制，提前預測流失用戶的概率，支持運營對高潛在流失用戶進行活動干預。
如果有條件的話，可以和行業的平均水平進行對比，讓自己更加清楚自己產品的流失率在行業的位置。另外，也可以給流失用戶做畫像，能夠幫助我們更好的了解流失用戶特征。流失用戶畫像越細致，代表性越強，召回成功率就越高。
但是，我們知道流失用戶和流失用戶的畫像還不夠，還要找到流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然后有的放矢，進行相應的產品改動。
當我們清楚的定義了流失用戶，也了解了流失用戶的畫像，知道流失用戶聚集在哪些渠道，接下來我們就要明確用戶召回的路徑和策略。
從用戶角度出發，給用戶一個重新使用產品的理由。流失用戶召回后，不是終點，我們要對召回來的流失用戶進行維護和二次促活，鞏固召回效果。

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