在APP運營過程中，會衍生出大量的數據，通過數據分析提取有用的信息，能更好地把控APP的運營態勢，并進一步指導APP運營。

APP數據來源比較廣泛，但總的來說可歸納為兩大方面：外部數據和內部數據。外部數據涉及到的主要是行業大數據，了解APP在整個行業所處的位置;內部數據則緊緊圍繞著APP展開，包括用戶數據、活動數據、渠道推廣數據、更新迭代數據、交易數據等等。

今天，我想跟大家聊一聊APP用戶數據。

APP用戶來源數據分析

用戶來源分析主要解決“用戶來自哪里”的問題。

如今，APP獲取用戶的渠道眾多，用戶可能來自網絡社交平臺(微博、微信、QQ、百度貼吧、天涯論壇、人人網等)、新聞網站(騰訊、搜狐、網易等)、APP垂直門戶網站，也可能來自地推、廣告、線下線上活動，或者是老用戶邀請進來的……

通過調查、埋點、追蹤等形式，獲得用戶來源數據，知道自己的用戶從哪里來;通過來源數據統計，以及不同來源用戶的多維度數據分析(用戶留存率、活躍度、轉化率等)，衡量APP拉新渠道的效果，判斷哪里是APP用戶的主要來源地，哪里的用戶質量最高。

APP運營人員根據用戶來源和用戶行為數據評估的渠道效果，找到最適合自身的渠道，有針對性地做投放，不斷完善推廣策略，才能更加精準有效，快速吸引到有價值的用戶。

APP用戶屬性數據分析

用戶屬性分析解決“用戶是誰”“用戶在做什么”的問題。

每個APP用戶都帶有各自的共性和個性，通過獲取用戶屬性，生成完整的用戶數據庫，可以構建用戶畫像，進行用戶細分，便于用戶的管理和運營。

APP用戶屬性主要包括以下的兩大類別：

1)人口屬性包括人的自然屬性和社會屬性特征：姓名、性別、年齡、身高、體重、職業、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……。自然屬性具有先天性，一經形成將一直保持著穩定不變的狀態，比如性別、地域、血型;社會屬性則是后天形成的，處于相對穩定的狀態，比如職業、婚姻。

獲取用戶屬性數據的方法很多，最簡單直接的就是通過問卷調查的形式。借用第三方工具比如問卷星、【活動盒子】、金數據等，在設置過程中巧妙地插入用戶屬性相關的問題(如年齡、性別等)，生成問卷小活動。然后嵌入到自己的APP 應用中，以獎品作為刺激，讓APP用戶積極參與，收集統計用戶的屬性。

來自活動盒子官網

根據用戶人口屬性的數據觀察和統計，做不同的用戶群體細分，有針對性的進行管理和營銷。比如：據用戶地區分布數據顯示，某個APP現有用戶70%都來自廣東，那么，就可以單獨策劃一場面向廣東地區用戶的活動，以提高APP用戶的活躍度。

2)APP行為屬性，這里我們主要討論的是用戶在某個APP應用內外進行的一系列操作行為。常見的行為包括：搜索、瀏覽、注冊、登錄、評論、點贊、收藏、打分、加入購物車、購買、使用優惠券、添加、發布、刪除、邀請/添加/取關好友、加入群、新建群……

在不同的時間，不同的場景，這些行為不斷發生著變化，它們都屬于動態的信息。運營人員通過捕捉用戶的行為數據(瀏覽次數、是否進行深度評論等)，可以對APP用戶進行深淺度歸類，區分活躍/不活躍用戶。

APP用戶留存率分析

拉新是APP獲取用戶的第一步，通過各種各樣的途徑吸引新的用戶下載、注冊，之后，將面臨新用戶的流失和留存問題。如果APP運營沒有解決好用戶留存的問題，就白白浪費了拉新所做的努力。

要提高用戶留存，減少流失，需要學會用戶留存率的計算和分析。

用戶留存率是指在時間單位中登錄APP的新用戶占當時新增用戶的比例，一般按照每隔1單位時間(例日、周、月)來進行統計。具體的計算方式詳見下圖：

來自：百度百科

為了方便理解，舉個例子，假如APP當天一共有1000個新增用戶，他們都下載并注冊了APP。在這1000個新用戶中，第2天有300個再次登錄了APP;第3天則有150個登錄了APP，第7天有100個登錄APP;第30天還剩50個登錄APP。次日留存率=300/1000=30%、3日、7日(周)、30日(月)留存分別是15%、10%、5%。

做APP用戶留存率數據分析，可以幫助運營人員及時把握新用戶流失情況，反映APP應用的質量和保留用戶的能力，挖掘流失原因制定對策，提高新用戶留存。

比如：某個APP通過內部活動，一次性拉到了幾千個新用戶，但到了第二天，留存用戶只剩下5%，流失率高達95%;第三天就只有2%的留存用戶。通過對留存和留存率的觀察分析，得出的結論是：自家APP內部活動的后續力不足，讓活動進來的新用戶很快失去興趣;缺乏新用戶指引和挽留措施，讓用戶少了留下來的契機和理由。

為了讓更多的用戶留下來，提高留存率，運營人員要做好APP活動的后續工作;添加清晰的新用戶指引，幫助用戶快速熟悉APP的功能，并配以新人獎勵、任務等留住用戶。

APP用戶轉化率分析

拉新、留存、促活最終是為了達到用戶轉化，可以說，用戶轉化是APP運營的終極目標。特別是付費轉化，對APP開發者來說至關重要，用戶付費轉化率是APP最終能否盈利的核心，要想方設法提高用戶轉化率。

用戶轉化率應該根據APP類型和所處的階段進行計算和分析。

同一個APP，每個階段都存在相應的轉化。比如：APP上線階段，處于大量拉新的時期，需要提高APP渠道投放的下載轉化率，即通過各種渠道讓更多潛在用戶變成APP的下載注冊用戶;在APP版本更新發布階段，則要提高用戶替換舊版本、下載新版本的用戶轉化率……?？梢酝ㄟ^漏斗模型進一步分析每一個階段的轉化率，為最終的付費轉化做鋪墊。

而不同類型的APP，用戶轉化率的分析也各有側重點。比如，游戲類的APP，可以關注玩家在游戲闖關過中使用免費道具到付費購買道具的轉化情況，道具購買即玩家的付費轉化是游戲APP最重要的盈利模式(如下圖是開心消消樂的付費道具)，應該合理設計關卡有效引導玩家付費購買道具。

游戲類APP的付費轉化模式

再比如，電商類的APP，可以關注“商品——加入購物車/立即購買”、“加入購物車/立即購買——付款”這兩個方面的轉化率，因為電商APP最終目標就是讓用戶完成付費購買商品。用付費轉化率數據判斷整個APP的流程設置是否合理，用戶付款前的引導以及刺激是否能夠有效促成購買行為，提高付費轉化率，需要優化改善的地方在哪里?

當然，APP用戶數據分析不僅僅只有這些，還需要不斷去挖掘和領悟。