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APP開發者需要關注指標大全

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APP開發者需要關注指標大全

在這個人人都使用手機與跨螢幕裝置的APP時代,數據推動企業變革及精細化營運指標是非常重要,數據分析驅動業務升級也就是我們在觀察的。FlipWeb身為網路資產交易顧問,我們看到2017年,手機跨螢幕裝置的月活躍用戶增長緩慢,也開始逐漸下滑趨勢。

FlipWeb深信大數據是未來趨勢。通過產品化的數據,對用戶、對產品進行競爭的對標分析和評估並實現精細化營運非常重要。

一、名詞解釋
用戶
• 以安裝應用程式的設備來標籤用戶,通過獲取安裝應用程式的設備ID,作為用戶ID。
• IOS系統根據OpenUDID來識別設備ID;Android系統根據IMEI+MAC來識別設備ID。

啟動
• 用戶新打開應用程式可見頁面操作,即為1次啟動。
• 用戶啟動應用程式後切換至後臺,若30秒內再次切換至前臺,不會被記為1次新啟動,若超過30秒後再次切換至前臺,則會被記為1次新啟動。

• 業內大多使用30秒,用戶可自定義此時間。

通路渠道
• 用戶下載安裝應用程式的來源平臺。
• 若用戶從多個通路渠道下載安裝應用,只會按初始來源通路渠道計算用戶。
• 通路渠道訊息從安裝包裡獲取。

版本
• 應用程式自定義的版本訊息,通過版本可以記錄應用不同版本的版本升級和使用情況。
• 若用戶升級過多個版本應用,只會按當前最新的版本來計算用戶。因此,按版本維度篩選數據,存在用戶從舊版本到新版本的變化,相關用戶統計數據也會變化。

日環比
相較於上一日,數據增加或減少的百分比。
周環比
離指定日最近7日的新增數據(包括指定日)相較於7日至14日前的新增數據,數據數增加或減少的百分比;如查看6月14日新增用戶周環比,6月8日至6月14日這一周的新增用戶數為12,000,6月1日至6月7日這一周的新增用戶數為10,000,則6月14日新增用戶周環比為20%。

二、指標說明
1、新增
新增用戶(離線+實時)
• 首次啟動應用程式的用戶,即為新增用戶。卸載後再安裝啟動,則不會被算作新增用戶。(去重)
• 離線計算:去重所有日誌的用戶ID,並和歷史比較,從未出現過的用戶ID,即為新增用戶。離線計算口徑更準確。
• 實時計算:因計算壓力和成本太大,采取由SDK標記的新老用戶標誌,來計算新增用戶。實時計算口徑略偏大。

新增帳號
首次啟動應用的帳號,同一賬號多個設備啟動只計算一次,帳號數據需開發者手動設置上報。(去重)

2、活躍
活躍用戶(離線+實時)
• 啟動應用訪問頁面的用戶即為活躍用戶,多次啟動應用只計算一次活躍用戶(去重)。
• 默認情況,使用“頁面訪問”和“前後臺切換”日誌,通過計算有訪問時長的用戶,來計算活躍用戶。所以,要統計活躍用戶,一定要埋點這兩個日誌。新增用戶和升級用戶,默認都算作活躍用戶。
• 特殊類型,比如安全類、音樂類等應用,業務場景需要長期後臺,用戶可向平臺申請,自行選擇Blog類型(頁面訪問、前後臺切換、會話日誌、錯誤日誌、自定義事件等),計算活躍用戶。

日/周/月活躍用戶(DAU/WAU/MAU)
近1/7/30日啟動應用並瀏覽了頁面的設備,1/7/30日內多次啟動僅計算一次活躍用戶。

DAU/WAU
• DAU為選中日活躍用戶數,WAU為選中日前7日(包含選中日)的活躍用戶數。
• 此比值通常用於衡量一個應用的用戶黏著度,比值越高,用戶黏著度越大,相反則越低。

DAU/MAU
• DAU為選中日活躍用戶數,MAU為選中日前30日(包含選中日)的活躍用戶數。

• 此比值通常用於衡量一個應用的用戶黏著度,比值越高,用戶度黏著度越大,相反則越低。一般來說DAU/MAU比值低於20%表示用戶對應用程式黏著度較差。

活躍帳號
• 啟動應用訪問頁面的賬號即為活躍帳號,多次啟動應用只計算一次活躍帳號,同一帳號多個設備啟動只計算一次,帳號數據需開發者手動設置上報。(去重)

新增用戶占比
新增用戶/活躍用戶

3、留存
流失用戶
一個觀察周期內的活躍用戶,在下個觀察周期內不活躍,即為流失用戶。

回流用戶
設置三個觀察周期,回流用戶指第一周期活躍,第二周期流失,在第三周期又活躍(回訪)的用戶;假設周期為7天,則T-7至T日的回流用戶為T-21至T-13日活躍,T-14至T-8不活躍,T-7至T日又活躍的用戶

連續N日/周/月活躍
從指定日期往前N日/周/月,每日/周/月都啟動過應用(活躍)的用戶。

忠誠用戶
從指定日期往前5周,每周都啟動過應用(活躍)的用戶。

N日留存
某段時間的新增用戶,經過N日後,仍然使用應用的用戶,即為N日留存用戶。這部分留存用戶占當時新用戶的比例,即為N日留存率。留存率是對關註活躍用戶增長的應用來說是關鍵性指標,用來衡量應用將新用戶轉化為活躍用戶的能力。

4、啟動
累計用戶
• 從接入起到現在,啟動過應用的用戶,多次啟動只計算一次。(去重)

• 當日累計用戶=歷史累計用戶+當日新增用戶(不含重複安裝)

周(月)活躍率
周(月)活躍用戶/累計用戶

啟動次數(離線+實時)
• 應用發生啟動行為的次數。

• 對“頁面訪問”、“前後臺切換”、“會話”日誌的會話ID,進行去重統計。

累計啟動次數
從接入起到現在,應用啟動次數總和。

5、升級
升級用戶
從其他版本升級到指定版本的用戶。通過版本字符串比對來判定,版本回退也會被判定為升級用戶。(去重)

6、訪問
頁面訪問時長
• 頁面從開始訪問到結束訪問的時長。

• 該頁面關閉應用、退至後臺、電話中斷等,都屬於頁面結束訪問。

頁面訪問次數
• 頁面從開始訪問到結束訪問,即為1次頁面訪問。• 該頁面關閉應用、退至後臺、電話中斷等,都屬於頁面結束訪問。

訪問頁面數
• 用戶訪問應用的頁面個數。

• 同一頁面多次訪問只計算一次。(去重)

頁面訪問次數排名
對所有頁面訪問進行統計,統計每個頁面訪問的總次數,並按次數進行排序。

頁面訪問時長排名
對所有頁面訪問進行統計,統計每個頁面訪問的總時長,並按時長進行排序。

跳出率
• 訪問該頁面後關閉應用的訪問數,占訪問該頁面的總訪問數的比例。

• 因錯誤而終止,頁面不算跳出率。

人均頁面時長
頁面訪問時長/活躍用戶

人均頁面數
頁面訪問次數/活躍用戶

次均頁面時長
頁面訪問時長/頁面訪問次數

個均頁面時長
頁面訪問時長/訪問頁面數

個均頁面頻率
頁面訪問次數/訪問頁面數

7、使用
使用時長
默認情況,打開應用可視界面下的使用時長。

次均使用時長
使用時長/啟動次數

人均使用時長
使用時長/活躍用戶

人均使用次數
啟動次數/活躍用戶

8、觸發
觸發用戶
觸發某一事件的用戶。(去重)

事件次數
事件被用戶觸發的次數

事件時長
用戶在某一事件持續的總時長(例如:用戶播放歌曲A,播放的持續時長為10分鐘,暫停15分鐘,那麽播放事件的時長為10分鐘,暫停事件的時長為15分鐘 )

事件平均時長
事件時長/事件次數

事件人均時長
事件時長/觸發用戶

啟動平均事件數
事件次數/啟動次數

人均事件數
事件次數/觸發用戶

用戶參與度
觸發用戶/活躍用戶

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