app运营指标有哪些（分析这24个App的重要指标）

分析这24个APP的重要指标是精细化运营的实践

来源|活动框_APP操作工具(ID:)

这是一个流量买不来的时代！ 36氪“买不起流量，创业者每天生死存亡”，引爆了互联网圈。 “每10个人下载我们的APP，白白浪费了近300元”这句话让我们深知运营对于今天的APP开发者来说有多重要！ “浪费”正在发生，减少浪费从学习数据分析开始。

为什么要做数据分析？可以有效避免拍脑袋做事，用客观数据分析的结果堵住主观想象的黑洞；它可以为决策提供令人信服的支持。通过数据分析，还可以看到决策后的效果和问题。决策提供方向。以下是APP数据分析的重点分析对象：

一、行业数据有助于分析APP的优劣

行业数据对于了解你的APP非常重要，因为通过行业数据的对比，你可以了解你的APP在整个行业的水平，分析你的APP在行业中的优势和劣势，发现问题并在未来的APP运营和推广中进行有针对性的调整。了解行业数据与了解自己的APP一样重要。因为一个产品放在世界上，对比起来就会有差异，所以绝对不可能沉浸在自己的小世界里。一个成熟的APP运营商知道如何进入这个行业。让你的APP横空出世。

二、了解用户指标是基础和关键

1、添加用户

新用户是指APP及其他应用下载安装后首次启动APP的用户。该指标主要用于衡量营销推广渠道的效果，是APP最基本的数据指标。

①根据时间维度，新用户分为日新用户、周新用户、月新用户等。

②根据渠道来源，新用户还可以分为按渠道新用户、按运营商新用户、按地区新用户。

PS：如果新用户与活跃用户的比例过高，则说明APP的大部分活跃度都依赖于推广和拉新，反之亦然，就是APP的激活。

2、活跃用户

活跃用户是指在一定统计周期内打开APP并为APP带来一定价值的用户，一般用来衡量APP当前的运行状况——真实用户规模。很多产品讲的用户规模和质量，不是用户总数，而是活跃用户数。

根据不同的统计周期，活跃用户分为日活跃用户（DAU）、周活跃用户（WAU）和月活跃用户（MAU）。不同类型的应用具有不同的 KPI 指标。微信等社交应用、网易等新闻应用、酷狗等音乐应用都是开发者希望用户每天都能开始使用的应用，所以这些应用关注的是日活跃用户数。对于阿姨、美优等记录女性月经的APP产品，考核的KPI指标是月活跃用户数，阿姨不可能每天都来。

在活跃用户指标中，有一个非常重要的指标：单个用户的总活跃天数，是指某个统计周期内每个用户在APP中的平均活跃天数，反映了用户的TA花费在丢失前的APP。应用的天数。

3、流失用户

流失用户的概念是相对于活跃用户的概念而言的。是指那些已经启动APP并在下载APP后注册，但逐渐对APP失去兴趣，进而彻底离开产品的用户。如果用活跃用户来衡量一个应用的运行状态，流失用户用来分析应用是否有被淘汰的风险，以及你的应用是否有能力留住新用户。

4、用户构成

用户构成是指一定时期内活跃用户的构成，一般分析周活跃用户或月活跃用户的构成。以月活跃用户为例，其用户构成包括：

①忠实用户：也称为超级活跃用户，持续使用应用程序的时间较长，如连续4周活跃，或一个月活跃15天。

②近期流失用户：连续一个月未打开APP的用户。

③本月回访用户：上个月未打开应用，但本月重新打开应用的用户。

④持续活跃用户：连续活跃两周以上的用户。这里要注意忠实用户和持续活跃用户之间的量变。

用户构成分析通过活跃用户中新老用户的结构，帮助了解APP活跃用户的健康状况。

5、用户留存

用户留存率是指在某个统计周期内新用户数量中，一段时间后仍打开APP的用户比例，包括次日留存和7日留存（例如，今天的新用户数是7号14号和30号再次打开应用的比例，以此类推）、14号、30号。该指标用于验证您的应用是否对用户有吸引力。

二、了解APP活跃指标，检查产品质量

1、开始次数：用户在某个统计周期内打开APP的次数。一般有日开工次数、周开工次数、月开工次数、同期人均开工次数。

2、使用时间：使用时间是指统计期内所有用户从打开应用到关闭应用的总时间。从使用时间来看，人均使用时间和单次使用时间也可以延长。该指标评估你APP的用户粘性是否高，也反映了APP产品的质量。使用时间一般与启动次数一起分析。

3、使用时间间隔：指同一用户打开APP两次之间的时间间隔。

4、访问页面数分布：指用户一次发起访问的页面数。

三、转化分析指标

运营商最关心的转化率是指在一个统计周期内完成转化行为（如购物）的人数与当前页面人数的比值。

转化率反映了APP的盈利能力。关注和研究转化率，可以分析APP的不足，哪些活动更有效，可以快速提升用户体验，节省广告费用，提高转化过程的效率。

转化分析指标涉及：

①当前页面（或PV）的人数，②进入下一页（或PV）的人数，③完成转化行为的人数，④推广总数。

比如用户打开一个购物APP，浏览商品，将商品放入购物车，最后支付，每个环节都有可以分析的转化。很多时候我们会通过漏斗图查看各个环节的转化情况，实时漏斗图可以监控每日的转化率。一旦发现问题，操作人员可以立即进行调整，避免出现更大的波动。

四、用户画像分析

有了用户数据，做用户资料分析会更容易。用户画像是对人口属性、兴趣分析、用户行为分析等进行特征分析，在做用户画像时给用户打标签是核心部分。

用户画像涉及的数据指标有：

1、人口统计属性特征：姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、文化程度、婚姻、星座、血型等。

2、用户兴趣包括用户个人兴趣和用户商业兴趣。用户个人兴趣是指个人兴趣爱好，如喜欢宠物、看电影、听流行音乐等；用户商业兴趣是指对购物、房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。

3、用户行为分析：包括应用内行为和社交网络行为。应用内行为是指在应用使用过程中的购物、搜索、浏览、评论、点赞、收藏、评分、加入购物车、购买、领取优惠券等行为。

社交行为是指在使用APP过程中，向社交平台分享、转发等行为。比如手机淘宝APP有分享给淘宝好友（内部）、分享给微信、联系人、微博、QQ、短信等行为。

这需要高度重视。用户在APP中的行为决定了APP可以带来的价值。用户行为分析可以结合漏斗图转化模型，提高整体转化水平。

用户画像可以帮助APP逐步实现精准营销，APP与指定用户直接进行点对点交互。市场上帮助APP开发者建立用户画像的产品并不多，因为数据提取和分析可能依赖于不同的工具。

五、APP推广渠道分析

APP运营商每天都要在不同的渠道进行推广。这时候就要监控哪些渠道效果好，单价低，哪些渠道的用户转化率特别高，哪些渠道流失用户最快。这就需要对通道数据进行监测和分析。要花费金钱和时间来消耗流量，请务必使资源消耗物有所值。在一定条件下，不同渠道的用户可以获得不同的场景体验。

APP推广渠道包括：应用商店、运营商、线下推广、移动DSP、网络联盟、积分墙、社交媒体、插播广告、排行榜、应用内互推、互联网开放平台推广、公关传播等。 ，这里就不细说了（如果小伙伴们需要整理APP推广渠道，看消息里有没有5个以上渠道）。

作者： Box()，一款精准、高效、点对点的触发APP活动操作工具，提供全方位的APP操作解决方案。