⑴ 怎么做APP市场分析
随着智能手机和iPad等移动终端设备的普及,人们逐渐习惯了使用APP客户端上网的方式,而目前国内各大电商,均拥有了自己的APP客户端,这标志着,APP客户端的商业使用,已经开始初露锋芒。APP市场分析就越来越重要,酷传专业为安卓开发者做APP市场分析,满足开发者推广APP的需求!
⑵ 如何做数据统计与分析
1、打开数据表格,每组需要统计的数据需要排列在同一行或列。选择“数据”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择。
2、输入设置。在输入区域中,选择原始数据区域,可以选中多个行或列,并在分组方式中对应的选择“行”或“列”;如果数据内容在第一行有文字标志标明,勾选“标志位于第一行”。
3、输出设置,在需要输出的描述统计表的位置,选择一个单元格作为统计表左上角的一格。勾选“汇总统计”,点击确定。详细地描述统计结果就生成了。
提示:中位数反映了数据排序后位于中间的值,众数代表具有最多个数的数值,峰度的大小代表数据的分布相比正态分布更为平缓或是突兀,偏度的正负表示数据分布的峰值在均值的左侧还是右侧。
⑶ appsFLyer 怎么做数据统计,基础步骤是什么
【appsFLyer 做数据统计基础步骤】
1、点击进入Cohort Report以后,第一步,需要先确认如何过滤(filter)数据。因为, 有的时候也许只对部分用户行为感兴趣。 使用AppsFlyer的群组分析,可以从渠道(media source),活动(campaign),地区(Geo),和子渠道(AF Site)这四个角度对数据进行过滤。
2、第二步,确认如何分组。根据是想对比不同渠道带来的新增用户的行为差别,还是想看不同区域用户呈现的不同行为模式进行设置,这些可以通过设置图中的“Group By”实现。
【appsFLyer】AppsFlyer成立于2011年,是全球领先的移动APP广告效果监测分析平台,提供APP应用的广告跟踪、评估等技术服务。AppsFlyer总部位于以色列,在全球各地包括美国旧金山、纽约和泰国、中国、韩国、日本、印度等亚太地区均设有办事处。AppsFlyer是Facebook和Twitter官方认证的移动评估合作伙伴,在中国的客户包括智明星通、IGG、网络、中国手游、携程、乐逗游戏、昆仑乐享和奇虎等。2015年1月,AppsFlyer宣布,获得2000万美元B轮融资。此轮领投方为富达欧洲风险投资基金,截至此次融资,AppsFlyer累计融资金额已经达到2800万美元。
⑷ App页面上的数据如何追踪和统计的现成的工具有哪些
1. Android 渠道追踪方法
众所周知 Google Play 无法在中国使用,所以国内 Android 市场被数十家应用商店( 豌豆荚、网络助手、酷市场、360手机助手等等 )占领,Android 渠道追踪主要围绕上述渠道展开。
方法 1:每个渠道打渠道包
具体来说就是开发者为每一个渠道生成一个渠道安装包,不同渠道包用不同的 Channel ID (渠道标识)来标识;当用户下载了 App 之后,运营人员就可以通过渠道标识查看各个渠道的数据。
Android 渠道打包机制:
虽然这样可以统计到不同渠道的来源数据,但是当渠道数量变多、抑或同一渠道在多个平台上做推广的话,打渠道包的做法就捉襟见肘了。
方法 2:使用平台方提供的数据
部分第三方推广平台提供渠道数据,然而只依赖平台方的“一面之词”是很难找到真正的优质渠道。
2. iOS 渠道追踪方法
和 Android 的开放生态不一样,iOS 则是一个完全封闭的系统;除了少部分越狱机器,绝大部分 App 都是从 App Store 中下载。在苹果一家独大以及严格的审核制度下,Android 打包的做法在这里就完全行不通。
为了追踪 iOS 渠道数据,开发者们想出了很多黑科技,下面我介绍一下常见的三种做法。
方法 1:通过 IDFA 追踪渠道
IDFA 的全称是 Identifier for Advertisers ,即广告标识符的含义,这是苹果专门给各广告提供商用来追踪用户而设的标识。
通过 IDFA 追踪渠道:
今日头条作为广告提供商可以获取用户的 IDFA,当你在上面投放的 App 被用户下载激活,你的 App 也可以获取用户的 IDFA。将广告提供商提供的 IDFA 和自己获取的 IDFA 匹配,即可追踪渠道来源。
缺点是 IDFA 只能用于 App 类型的渠道,如果你在网页上投放广告是不支持的;同时,用户可以在iPhone 设置中选择关掉 IDFA 获取权限。
方法 2:通过 Cookie 追踪渠道
iOS 9 里面引入了 SFSafariViewController 类,一方面是用户体验更好了,同时可跨 App 与 Safari 共享 Cookie。
通过 Cookie 追踪渠道:
当用户点击广告链接时,监控服务器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息;用户在 App Store 中下载激活 App,这个时候监控服务器再次收到 Cookie 信息。系统匹配前后两次 Cookie ,即可追踪渠道。
缺点是基于SFSafariViewController 的追踪必须在 iOS 9 及以上版本才有效,而且微信公众号广告、朋友圈广告仍然无法实现追踪。
上述方法可以实现部分平台、部分渠道的追踪监测,然而三大缺点也是显而易见:
(1)割裂了 Android 和 iOS 两个平台的渠道数据,难以整合分析;
(2)Android 投放需要重复打包,效率低下;
(3)iOS 渠道范围限制多,无法大规模推广。
Part 2 | 基于用户设备标记的解决方案
下面我们介绍一种快速、灵活的解决方案 ––– 基于用户设备标识的追踪方法,它可以同时兼容 Android 和 iOS 两个平台、适用于大部分投放渠道。
1. 基于用户设备标记的追踪原理
上面介绍的基于 IDFA 和 SFSafariViewController 的两种方法均受到 iOS 的限制,而用户的设备标记则不受系统的影响。在 GrowingIO【渠道来源】解决方案中,我们将“IP + UserAgent + 设备 ID”组合设置为用户的设备标记。
通过用户设备标记追踪渠道:
用户点击含有 UTM 追踪参数的广告链接后,GrowingIO 服务器检测到用户的设备标记以及 UTM 渠道参数。链接跳转到应用商店( Android 和 iOS 均可以)后,用户下载安装并激活 App,此时 GrowingIO 服务器第二次收到用户的设备标记。
系统匹配前后两次的标记,可以确定用户的渠道来源,同时 UTM 参数含有的详细渠道信息一并呈现。
2. 用户设备标记方法的特点
当然,基于用户设备标记的方法也有一定不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时(如从 WiFi 切换到 4G),此时 IP 前后不一致就会导致匹配失败。
但是相比于前面的 4 种方法,基于用户设备标记的渠道追踪方法显然更有优势:
第一点,打通了 iOS 和 Android 的渠道来源,可以将【操作系统】加入用户属性整合分析;
第二点:避免了 Android 平台重复打渠道包的工作;
第三点:规避了 iOS 原有诸多限制,适用于更加广泛的推广渠道;
第四点:只需修改推广链接中的参数、无需改动安装包,适合大规模、多渠道、敏捷的推广需求。
同时,广告链接中含有的渠道参数( 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 )可以一同加入用户属性数据中,方便后期对用户数据进行多维度的对比、交叉分析。
Part 3 | App 渠道数据分析两大思路
有了 App 渠道追踪数据后,我们可以将 UTM 的五个参数作为维度,从数量和质量两个思路出发,进行 App 渠道数据分析。
1. 数量:找到获客成本最低的渠道
根据业务需要,我们选取广告来源( utm_source )和广告关键词 ( utm_term ) 两个维度,计算出不同渠道的获客数量并评估获客成本。
某 O2O 类 App 先后在 3 个渠道上进行了 2 次投放,投放内容先后是“美食”和“外卖”。通过 UTM,我们监测到每个渠道、每次投放的 “App 新增用户量”,然后计算出平均获客成本。
从广告来源上看,渠道 1 的平均获客成本最低;从广告关键词上看,“外卖”主题的广告平均获客成本最低。从客单价的角度出发,接下来可以针对性优化投放渠道和投放内容,大幅度降低投放成本、提高拉新效率。
2. 质量:找到获客价值最高的渠道
“App 新增激活用户量”和“获客成本”这两个指标是从数量的角度进行分析,但是数量大、价格低并不一定代表渠道用户质量高。我们还需综合考虑用新用户在接下来的表现,以及新用户所能带来的价值。
方法 1:用户行为数据分析
在这个过程中,我们重点参考用户留存指标,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。
我们按访问来源(utm_source)分析新用户的留存度,发现渠道 2 的三十日留存率高达 14%,而渠道 1 为 8%、渠道 3 为 6%。从留存度上来看,渠道 2 获取的新用户价值显着更高。
方法2:用户价值分析
除了用户行为指标,财务指标也非常具有参考性。按照广告来源(utm_source)我们统计出不同渠道获取到的新用户的财务价值,如新用户在第一个月的月付费率(MPR)和用户平均收益(ARPU)。
通过分析发现,渠道 2 获取的新用户首月付费率(42%)最高,用户平均收益(30 元)也是最高的。虽然渠道 2 的获客成本略高于渠道 1,但是从收益的角度来说,投资渠道 2 显然是一种更加明智的选择。
综合上述指标,该 O2O 类 App 在下个月的市场投放中将资源集中到了渠道 2,同时主打“外卖”主题内容。还是和上个月同样的市场预算,但是新增用户却提高了 150%、新用户留存率提升了 240%,这是一个巨大的增长。
⑸ app后台需要统计哪些数据分析
获得“项目数据分析师”证书是进入数据分析领域内工作的敲门砖,数据分析行业专职岗位如下:(高级、资深、证券、运营等)项目数据分析师、数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等。
⑹ 如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营
1
行业数据
行业数据对于一个APP来说,至关重要。了解行业数据,可以知道自己的APP在整个行业的水平,可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名,从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比,会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。
2
评估渠道效果
在国内,获取用户的渠道是非常多的,如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个APP的数据,首先要知道用户从哪里来,哪里的用户质量最高,这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。但是通过统计分析工具,开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户,这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道,从而获得最好的推广效果。
3
用户分析
产品吸引到用户下载和使用之后,首先要知道的就是用户是谁。所以,我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性,在产品改进以及产品推广中,就可以充分利用这些数据制定精准的策略。
4
用户行为分析
在关注完用户的属性后,我们还要高度关注用户在应用内的行为,因为这些行为最终决定着产品所能够带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率,以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据,可以针对性的优化转化率低的步骤,切实提高整体转化水平。
5
产品受欢迎程度
在了解了用户的行为之后,我们应该看一下自己的产品是否足够受欢迎,这是一个应用保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、用户参与度(使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔)等维度评价用户粘度。进行数据对比分析的时候,要充分利用时间控件和渠道控件,可以对比不同时段不同渠道的用户粘度,了解运营推广手段对不同渠道的效果。
⑺ 如何开发一个具有数据统计分析的app
app的数据统计分析工具最好与应用同时上线,这样采集的数据更完整,在这推荐一个开源私有化部署的app数据统计分析工具Cobub
Razor,源码下载地址:https://github.com/cobub/razor,助力企业不断优化产品的用户体验从而让自己的app脱颖而出。数据分析,对于开发者、产品经理和运营者都是十分重要的,漂亮的数据分析可以帮助打磨出更好的产品并在关键节点上线进行推广,从而获得最大的商业价值。
⑻ 如何统计app数据
这些统计目标自己不可能办到吧。这个必须要找找有没有第三方工具或者网站啥的。
⑼ app怎样实现分析数据分析功能
首先要确定你的分析目的,任何一项分析报告的撰写都有一个主要目的或者目标的。
其次,在基于目标的基础上,然后评估你现有的数据,通过哪些数据分析可以达到你的目的
第三 就是根据目标,把数据分析各项指标计算出来
第四 就是报告的撰写了,主要是根据目的计算的各指标展示,需要用专业来解释分析你所得出的各种指标的含义以及对实际的指导意义。
这就是一份完整的数据分析报告了
⑽ app数据统计分析工具有哪些
①友盟+友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线,是专注用户行为统计的综合性平台,主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
在App统计方面,友盟提供了移动统计、游戏统计、移动广告监测三个细分产品,可以根据需求选择对应的产品类型,游戏统计维度齐全,除了常规渠道指标外,还自带关卡、等级、付费等特色场景分析;广告监测主要提供短链和信息流广告的数据分析,也能自主制定推广计划。接下来主要介绍其移动应用统计方面的优势。
②Talking Data 移动统计分析
Talking Data 早期主要在游戏以及互联网金融等垂直领域耕耘,在这些方面拥有比较完整的指标和维度,同样划分游戏运营分析、应用统计分析、移动广告监测等应用统计服务。移动统计分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上线的产品,目前该产品提供包括App以及小程序的相关数据统计服务。
Talking Data 的移动统计分析功能把应用分析、推送营销、开发助手、应用管理分成导航入口,并设计邀请协作功能,偏向于数据共享,能将领导、开发和运营人员纳入到一张办公桌上。
③openinstall App渠道统计
openinstall 是一种不需要制作渠道包,也不需要填写渠道识别码即可识别App安装渠道来源的渠道统计工具。因此,openinstall能够实现仅凭App安装渠道链接就能统计渠道效果的功能,摆脱了人工制作渠道包和填写渠道识别码,使用openinstall 程序化自动生成的渠道链接,可以实现(数量级为亿的)海量用户在免填邀请码的情况下开展的有奖拉新活动(本质上是视每个用户为一个渠道,并自动为每个用户生成一个渠道链接进行渠道效果统计)。
openinstall 的统计后台分三个模块:应用信息、应用集成、渠道统计。与其他综合性应用统计工具相比,openinstall 主要在渠道统计这一领域的需求进行细化深挖,集成使用上十分简单,基本沿着开发者的操作顺序进行:集成开发—渠道统计—渠道管理—查看报表,基本上一眼就能看懂。另外用户自定义方面也比较方便灵活,可以通过api 获取渠道参数,用户可以根据推广需求来定制自己的推广页,数据的统计也可以对接到自己的后台。