4大維度,快速解鎖App用戶數(shù)據(jù)分析
在APP運(yùn)營過程中,會衍生出大量的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)分析提取有用的信息,能更好地把控APP的運(yùn)營態(tài)勢,并進(jìn)一步指導(dǎo)APP運(yùn)營。
APP數(shù)據(jù)來源比較廣泛,但總的來說可歸納為兩大方面:外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)涉及到的主要是行業(yè)大數(shù)據(jù),了解APP在整個行業(yè)所處的位置;內(nèi)部數(shù)據(jù)則緊緊圍繞著APP展開,包括用戶數(shù)據(jù)、活動數(shù)據(jù)、渠道推廣數(shù)據(jù)、更新迭代數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等等。
今天,我想跟大家聊一聊APP用戶數(shù)據(jù)。
APP用戶來源數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)社交平臺(微博、微信、QQ、百度貼吧、天涯論壇、人人網(wǎng)等)、新聞網(wǎng)站(騰訊、搜狐、網(wǎng)易等)、APP垂直門戶網(wǎng)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(jìn)來的……
通過調(diào)查、埋點、追蹤等形式,獲得用戶來源數(shù)據(jù),知道自己的用戶從哪里來;通過來源數(shù)據(jù)統(tǒng)計,以及不同來源用戶的多維度數(shù)據(jù)分析(用戶留存率、活躍度、轉(zhuǎn)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(zhì)量最高。
APP運(yùn)營人員根據(jù)用戶來源和用戶行為數(shù)據(jù)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(zhǔn)有效,快速吸引到有價值的用戶。
APP用戶屬性數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫,可以構(gòu)建用戶畫像,進(jìn)行用戶細(xì)分,便于用戶的管理和運(yùn)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(yè)、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……自然屬性具有先天性,一經(jīng)形成將一直保持著穩(wěn)定不變的狀態(tài),比如性別、地域、血型;社會屬性則是后天形成的,處于相對穩(wěn)定的狀態(tài),比如職業(yè)、婚姻。
獲取用戶屬性數(shù)據(jù)的方法很多,最簡單直接的就是通過問卷調(diào)查的形式。借用第三方工具比如問卷星、金數(shù)據(jù)等,在設(shè)置過程中巧妙地插入用戶屬性相關(guān)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(yīng)用中,以獎品作為刺激,讓APP用戶積極參與,收集統(tǒng)計用戶的屬性。
圖片1
根據(jù)用戶人口屬性的數(shù)據(jù)觀察和統(tǒng)計,做不同的用戶群體細(xì)分,有針對性的進(jìn)行管理和營銷。比如:據(jù)用戶地區(qū)分布數(shù)據(jù)顯示,某個APP現(xiàn)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(qū)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(yīng)用內(nèi)外進(jìn)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(yōu)惠券、添加、發(fā)布、刪除、邀請/添加/取關(guān)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(fā)生著變化,它們都屬于動態(tài)的信息。運(yùn)營人員通過捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)(瀏覽次數(shù)、是否進(jìn)行深度評論等),可以對APP用戶進(jìn)行深淺度歸類,區(qū)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(yùn)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(xué)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(dāng)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(jìn)行統(tǒng)計。具體的計算方式詳見下圖:
圖片2 來自:百度百科
為了方便理解,舉個例子,假如APP當(dāng)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(shù)據(jù)分析,可以幫助運(yùn)營人員及時把握新用戶流失情況,反映APP應(yīng)用的質(zhì)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(nèi)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(dá)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(jié)論是:自家APP內(nèi)部活動的后續(xù)力不足,讓活動進(jìn)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(jī)和理由。
為了讓更多的用戶留下來,提高留存率,運(yùn)營人員要做好APP活動的后續(xù)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(wù)等留住用戶。
APP用戶轉(zhuǎn)化率分析
拉新、留存、促活最終是為了達(dá)到用戶轉(zhuǎn)化,可以說,用戶轉(zhuǎn)化是APP運(yùn)營的終極目標(biāo)。特別是付費轉(zhuǎn)化,對APP開發(fā)者來說至關(guān)重要,用戶付費轉(zhuǎn)化率是APP最終能否盈利的核心,要想方設(shè)法提高用戶轉(zhuǎn)化率。
用戶轉(zhuǎn)化率應(yīng)該根據(jù)APP類型和所處的階段進(jìn)行計算和分析。
同一個APP,每個階段都存在相應(yīng)的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(fā)布階段,則要提高用戶替換舊版本、下載新版本的用戶轉(zhuǎn)化率……??梢酝ㄟ^漏斗模型進(jìn)一步分析每一個階段的轉(zhuǎn)化率,為最終的付費轉(zhuǎn)化做鋪墊。
而不同類型的APP,用戶轉(zhuǎn)化率的分析也各有側(cè)重點。比如,游戲類的APP,可以關(guān)注玩家在游戲闖關(guān)過中使用免費道具到付費購買道具的轉(zhuǎn)化情況,道具購買即玩家的付費轉(zhuǎn)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(yīng)該合理設(shè)計關(guān)卡有效引導(dǎo)玩家付費購買道具。
圖片3:游戲類APP的付費轉(zhuǎn)化模式
再比如,電商類的APP,可以關(guān)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(zhuǎn)化率,因為電商APP最終目標(biāo)就是讓用戶完成付費購買商品。用付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)判斷整個APP的流程設(shè)置是否合理,用戶付款前的引導(dǎo)以及刺激是否能夠有效促成購買行為,提高付費轉(zhuǎn)化率,需要優(yōu)化改善的地方在哪里?
到此,我想跟大家分享的APP用戶數(shù)據(jù)分析就告一段落??偟膩碚f,用戶是誰?來自哪里?如何留住用戶,讓用戶主動付費?就是APP用戶數(shù)據(jù)分析需要解決的問題。APP運(yùn)營人員應(yīng)該具備敏銳的用戶洞察力以及強(qiáng)烈的數(shù)據(jù)分析意識,讓用戶數(shù)據(jù)真正成為指導(dǎo)APP更好運(yùn)營下去的利器。
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