Ⅰ app的下載安裝量怎麼統計
1，全渠道數據統計：
無論是用戶間社交分享，還是優化師在各個渠道的投放，xinstall可以跨平台跨渠道追蹤數據，統一查看app推廣運營數據、用戶下載量。
2，攜帶參數安裝：
Android/iOS開發者用xinstll官方研發的sdk（使用流程簡單），可以實現智能傳參，精確獲取App每一次下載安裝來源，也就是歸因功能。
3，免填邀請碼：
邀請用戶時，新用戶收到邀請下載APP，直接識別邀請源，不用填寫邀請碼這么麻煩，就能實現邀請關系的自動綁定。
4，快速安裝與一鍵拉起：
在xinstall官網有免費的universal link配置功能，自動拉起app並傳遞自定義參數。深度鏈接技術能讓用戶一鍵拉起喚醒app，並且還原到指定的頁面。
總結下來這款工具有效解決了很多問題，不僅app下載安裝量精準統計，而且用戶來源也很清楚，有助於篩選渠道，高效率推廣。網路下有很多相關信息。
Ⅱ 友盟統計如何做到在 App Store 裡面的某個應用是從哪個渠道過來安裝的
這種統計的APP多半是你在安裝APP時它會有一個系統提示，讓你選擇你APP的來源方式，你用戶提交以後它會抓取用戶的提交信息。
Ⅲ 如何統計app的下載安裝量
先說結論：下載量是無法統計的（可以大致估算），但安裝量可以通過openinstall統計。
以 iOS 為例，首先我們可以明確，渠道分發的過程都有跳轉到 App store 這一步。期間用戶的整個安裝流程主要分為三個步驟：在某個渠道點擊下載鏈接跳轉到 App store -> App store 內下載 App ->用戶打開（激活）App。
而直接關繫到下載量的第二個步驟則是一個黑盒，Apple 本身並不會提供太多信息，所以 沒有哪個第三方可以直接統計到用戶在應用市場中的下載行為。
雖然不直接提供下載量數據，但由於 openinstall 能統計到落地頁訪問量、下載按鈕點擊量和安裝激活量，因此依然可以通過用戶安裝流程得出以下結論：
落地頁訪問量和下載按鈕點擊量 ≥ 下載量 ≤ 安裝激活量
運營和市場人員可以通過上述公式估算出一個大概的下載量數據，這樣得出的結論也具備一定的參考價值。
此外，openinstall 還提供「排除重復」功能，可以在估算前先對獲取到的落地頁訪問量、點擊量以及 App 激活量進行數據排重，使得出的結論更加精準。
Ⅳ app渠道推廣怎麼統計
這個需要做渠道統計功能，從展現，點擊，注冊，下載， 登陸，留存等數據維度來分析渠道的質量。一般APP產品都會有這樣的後台功能的，方便市場人員看渠道成本和轉化，及時調整優化渠道和投放策略。 還有一種通過第三方的解決辦法就是加數據埋點。這個更多是來檢測產品的流程問題。比如哪個環節的流失率比較高等，以此來優化產品和設計。
Ⅳ 如何通過統計分析工具做好APP的數據分析和運營
1 行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
2評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
3 用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
4 用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
5 產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
如果以上5點的數據都很漂亮，說明你的APP已經做得相當不錯了。當然，如果你的APP還沒有給你帶來收入，那麼你仍然有一段較長的路要走。
Ⅵ Android的APP，是怎麼做渠道統計的
安卓渠道統計方案
方法1：通常傳統的做法是對不同渠道進行分包發布，每個渠道打一個標識唯一的渠道id的安裝包，再收集渠道安裝數據。這種方式有些弊端，如果渠道很多的話比如說有100個渠道要推廣，就得手工打100個渠道包，這樣做的話技術人員就比較辛苦了。另一個弊端就是應用市場會存在抓包的情況，這樣就會造成數據不準的情況。
方法2：用渠道鏈接替代渠道安裝包做渠道統計，這種方案就可以免去手工打渠道包，而且統計數據會更精確。具體實現請參考openinstall的官網 www.openinstall.io
Ⅶ app數據統計分析工具有哪些
①友盟+友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、締元信.網路數據三家阿里巴巴旗下的大數據公司合並而成。平台擁有大而全的產品線，是專注用戶行為統計的綜合性平台，主要涵蓋移動應用、游戲、廣告、網站等領域。
在App統計方面，友盟提供了移動統計、游戲統計、移動廣告監測三個細分產品，可以根據需求選擇對應的產品類型，游戲統計維度齊全，除了常規渠道指標外，還自帶關卡、等級、付費等特色場景分析;廣告監測主要提供短鏈和信息流廣告的數據分析，也能自主制定推廣計劃。接下來主要介紹其移動應用統計方面的優勢。
②Talking Data 移動統計分析
Talking Data 早期主要在游戲以及互聯網金融等垂直領域耕耘，在這些方面擁有比較完整的指標和維度，同樣劃分游戲運營分析、應用統計分析、移動廣告監測等應用統計服務。移動統計分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上線的產品，目前該產品提供包括App以及小程序的相關數據統計服務。
Talking Data 的移動統計分析功能把應用分析、推送營銷、開發助手、應用管理分成導航入口，並設計邀請協作功能，偏向於數據共享，能將領導、開發和運營人員納入到一張辦公桌上。
③openinstall App渠道統計
openinstall 是一種不需要製作渠道包，也不需要填寫渠道識別碼即可識別App安裝渠道來源的渠道統計工具。因此，openinstall能夠實現僅憑App安裝渠道鏈接就能統計渠道效果的功能，擺脫了人工製作渠道包和填寫渠道識別碼，使用openinstall 程序化自動生成的渠道鏈接，可以實現(數量級為億的)海量用戶在免填邀請碼的情況下開展的有獎拉新活動(本質上是視每個用戶為一個渠道，並自動為每個用戶生成一個渠道鏈接進行渠道效果統計)。
openinstall 的統計後台分三個模塊：應用信息、應用集成、渠道統計。與其他綜合性應用統計工具相比，openinstall 主要在渠道統計這一領域的需求進行細化深挖，集成使用上十分簡單，基本沿著開發者的操作順序進行：集成開發—渠道統計—渠道管理—查看報表，基本上一眼就能看懂。另外用戶自定義方面也比較方便靈活，可以通過api 獲取渠道參數，用戶可以根據推廣需求來定製自己的推廣頁，數據的統計也可以對接到自己的後台。
Ⅷ App頁面上的數據如何追蹤和統計的現成的工具有哪些
1. Android 渠道追蹤方法
眾所周知 Google Play 無法在中國使用，所以國內 Android 市場被數十家應用商店（ 豌豆莢、網路助手、酷市場、360手機助手等等 ）佔領，Android 渠道追蹤主要圍繞上述渠道展開。
方法 1：每個渠道打渠道包
具體來說就是開發者為每一個渠道生成一個渠道安裝包，不同渠道包用不同的 Channel ID （渠道標識）來標識；當用戶下載了 App 之後，運營人員就可以通過渠道標識查看各個渠道的數據。
Android 渠道打包機制：
雖然這樣可以統計到不同渠道的來源數據，但是當渠道數量變多、抑或同一渠道在多個平台上做推廣的話，打渠道包的做法就捉襟見肘了。
方法 2：使用平台方提供的數據
部分第三方推廣平台提供渠道數據，然而只依賴平台方的「一面之詞」是很難找到真正的優質渠道。
2. iOS 渠道追蹤方法
和 Android 的開放生態不一樣，iOS 則是一個完全封閉的系統；除了少部分越獄機器，絕大部分 App 都是從 App Store 中下載。在蘋果一家獨大以及嚴格的審核制度下，Android 打包的做法在這里就完全行不通。
為了追蹤 iOS 渠道數據，開發者們想出了很多黑科技，下面我介紹一下常見的三種做法。
方法 1：通過 IDFA 追蹤渠道
IDFA 的全稱是 Identifier for Advertisers ，即廣告標識符的含義，這是蘋果專門給各廣告提供商用來追蹤用戶而設的標識。
通過 IDFA 追蹤渠道：
今日頭條作為廣告提供商可以獲取用戶的 IDFA，當你在上面投放的 App 被用戶下載激活，你的 App 也可以獲取用戶的 IDFA。將廣告提供商提供的 IDFA 和自己獲取的 IDFA 匹配，即可追蹤渠道來源。
缺點是 IDFA 只能用於 App 類型的渠道，如果你在網頁上投放廣告是不支持的；同時，用戶可以在iPhone 設置中選擇關掉 IDFA 獲取許可權。
方法 2：通過 Cookie 追蹤渠道
iOS 9 裡面引入了 SFSafariViewController 類，一方面是用戶體驗更好了，同時可跨 App 與 Safari 共享 Cookie。
通過 Cookie 追蹤渠道：
當用戶點擊廣告鏈接時，監控伺服器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息；用戶在 App Store 中下載激活 App，這個時候監控伺服器再次收到 Cookie 信息。系統匹配前後兩次 Cookie ，即可追蹤渠道。
缺點是基於SFSafariViewController 的追蹤必須在 iOS 9 及以上版本才有效，而且微信公眾號廣告、朋友圈廣告仍然無法實現追蹤。
上述方法可以實現部分平台、部分渠道的追蹤監測，然而三大缺點也是顯而易見：
（1）割裂了 Android 和 iOS 兩個平台的渠道數據，難以整合分析；
（2）Android 投放需要重復打包，效率低下；
（3）iOS 渠道範圍限制多，無法大規模推廣。
Part 2 | 基於用戶設備標記的解決方案
下面我們介紹一種快速、靈活的解決方案 ––– 基於用戶設備標識的追蹤方法，它可以同時兼容 Android 和 iOS 兩個平台、適用於大部分投放渠道。
1. 基於用戶設備標記的追蹤原理
上面介紹的基於 IDFA 和 SFSafariViewController 的兩種方法均受到 iOS 的限制，而用戶的設備標記則不受系統的影響。在 GrowingIO【渠道來源】解決方案中，我們將「IP + UserAgent + 設備 ID」組合設置為用戶的設備標記。
通過用戶設備標記追蹤渠道：
用戶點擊含有 UTM 追蹤參數的廣告鏈接後，GrowingIO 伺服器檢測到用戶的設備標記以及 UTM 渠道參數。鏈接跳轉到應用商店（ Android 和 iOS 均可以）後，用戶下載安裝並激活 App，此時 GrowingIO 伺服器第二次收到用戶的設備標記。
系統匹配前後兩次的標記，可以確定用戶的渠道來源，同時 UTM 參數含有的詳細渠道信息一並呈現。
2. 用戶設備標記方法的特點
當然，基於用戶設備標記的方法也有一定不足。當小部分用戶所處的網路環境前後變化時（如從 WiFi 切換到 4G），此時 IP 前後不一致就會導致匹配失敗。
但是相比於前面的 4 種方法，基於用戶設備標記的渠道追蹤方法顯然更有優勢：
第一點，打通了 iOS 和 Android 的渠道來源，可以將【操作系統】加入用戶屬性整合分析；
第二點：避免了 Android 平台重復打渠道包的工作；
第三點：規避了 iOS 原有諸多限制，適用於更加廣泛的推廣渠道；
第四點：只需修改推廣鏈接中的參數、無需改動安裝包，適合大規模、多渠道、敏捷的推廣需求。
同時，廣告鏈接中含有的渠道參數（ 廣告來源、廣告媒介、廣告名稱、廣告內容、廣告關鍵字 ）可以一同加入用戶屬性數據中，方便後期對用戶數據進行多維度的對比、交叉分析。
Part 3 | App 渠道數據分析兩大思路
有了 App 渠道追蹤數據後，我們可以將 UTM 的五個參數作為維度，從數量和質量兩個思路出發，進行 App 渠道數據分析。
1. 數量：找到獲客成本最低的渠道
根據業務需要，我們選取廣告來源（ utm_source ）和廣告關鍵詞 ( utm_term ) 兩個維度，計算出不同渠道的獲客數量並評估獲客成本。
某 O2O 類 App 先後在 3 個渠道上進行了 2 次投放，投放內容先後是「美食」和「外賣」。通過 UTM，我們監測到每個渠道、每次投放的 「App 新增用戶量」，然後計算出平均獲客成本。
從廣告來源上看，渠道 1 的平均獲客成本最低；從廣告關鍵詞上看，「外賣」主題的廣告平均獲客成本最低。從客單價的角度出發，接下來可以針對性優化投放渠道和投放內容，大幅度降低投放成本、提高拉新效率。
2. 質量：找到獲客價值最高的渠道
「App 新增激活用戶量」和「獲客成本」這兩個指標是從數量的角度進行分析，但是數量大、價格低並不一定代表渠道用戶質量高。我們還需綜合考慮用新用戶在接下來的表現，以及新用戶所能帶來的價值。
方法 1：用戶行為數據分析
在這個過程中，我們重點參考用戶留存指標，包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。
我們按訪問來源（utm_source）分析新用戶的留存度，發現渠道 2 的三十日留存率高達 14%，而渠道 1 為 8%、渠道 3 為 6%。從留存度上來看，渠道 2 獲取的新用戶價值顯著更高。
方法2：用戶價值分析
除了用戶行為指標，財務指標也非常具有參考性。按照廣告來源（utm_source）我們統計出不同渠道獲取到的新用戶的財務價值，如新用戶在第一個月的月付費率（MPR）和用戶平均收益（ARPU）。
通過分析發現，渠道 2 獲取的新用戶首月付費率（42%）最高，用戶平均收益（30 元）也是最高的。雖然渠道 2 的獲客成本略高於渠道 1，但是從收益的角度來說，投資渠道 2 顯然是一種更加明智的選擇。
綜合上述指標，該 O2O 類 App 在下個月的市場投放中將資源集中到了渠道 2，同時主打「外賣」主題內容。還是和上個月同樣的市場預算，但是新增用戶卻提高了 150%、新用戶留存率提升了 240%，這是一個巨大的增長。
Ⅸ APP推廣時,不同渠道帶來的用戶量數據是怎麼統計的
不同渠道對應的推廣下載方式也不同，推薦使用openinstall等第三方數據統計平台提供的全渠道數據統計功能進行統計。
Ⅹ APP推廣時需要統計不同渠道帶來的用戶量，這個怎麼做到
這個目前網上沒有太多資料，參考openinstall給出的方案：
如果是投放線下廣告、官網、換量、郵箱、海報、簡訊等平台推廣。那麼只需要將H5頁面投放到這些平台即可，此時在H5頁面和App中集成openinstall的對應SDK，即可在用戶點擊進入頁面後，採集渠道參數，上傳到伺服器，後續打開App時進行匹配，從而獲取安裝來源。統計到不同渠道帶來的用戶安裝量，以及後續的活躍度、注冊購買等操作。
如果是投放線上廣告媒體平台。那麼用戶在openinstall平台創建廣告平台渠道時，openinstall將根據各個廣告平台的規則，為每個渠道生成不同的廣告展示監測鏈接與廣告點擊監測鏈接，開發者需登錄相應的廣告投放平台，將這些監測鏈接填入廣告投放平台，即可在用戶點擊廣告安裝並打開後，獲取到相應安裝來源數據。
通過這兩種形式，就可以獲取全渠道的用戶安裝來源了。