随着移动设备和移动互联网的普及,移动应用的发布也如雨后春笋。如何把握用户心声,改善用户体验,制定运营策略,成为移动应用开发者当下最迫切的需要了。近日,百度发布了行业首本《移动应用分析白皮书》,帮助移动应用开发者完成相关的统计和分析工作。这本白皮书的内容涵盖了移动应用分析的意义、原理、指标、流程、思路和方法。 下面列举这本白皮书提到的的分析指标及其涵义:
- 新增用户:新增用户越多说明应用的成长越快,推广的效果越好。通常情况下,应用在发展初期的时候新增用户比例非常高,随着市场趋于稳健增长,新增用户比例逐渐下降。
- 启动次数:启动次数是从访客角度衡量访问质量的分析指标。如果一个应用的用户体验足够好,用户粘性足够高,同一个用户一天中会多次启动应用,那么启动次数就会明显大于访客数。
- 活跃用户:活跃用户指标是一个应用用户规模的体现,同样也是衡量一个应用质量的最基本指标,结合留存率、流失率、使用时长等指标还可以体现用户粘性。
- 留存用户:留存用户主要用来衡量应用对用户的吸引程度、用户对应用的粘性、渠道用户质量及投放效果等。
- 使用时长:通过考量用户在应用上的停留时间,我们可以看出应用内容是否吸引用户,应用质量是否合格;还可以看出某个推广渠道到来的用户是否是深度使用用户,以此评判渠道质量。
- 使用频率:使用频率和日启动次数类似,只是从另外一个角度衡量用户粘性,一个应用通常情况下用户粘性越高,那么用户的平均使用频率也就越高。
- 使用间隔:使用间隔也从侧面反映了应用的用户粘性,通常情况下使用间隔越短说明用户越依赖应用,也就是说应用的用户粘性越高。
- 访问深度:理论上来讲,访问深度越高,应用质量越好,用户对应用的依赖就越强。
- 用户获取成本:用户获取成本是应用推广过程中最重要的 ROI(投资回报率)指标,若通过统计分析发现某渠道的用户获取成本明显高于其他渠道,那么可以据此放弃该渠道,将主要的推广资金和资源投放在用户获取成本较低的渠道,以求在单位资源内获得最多的新用户。
- 目标事件转化率:针对特定事件进行跟踪统计是移动应用分析中的补充功能,但是可以实现通用功能统计不到的数据,例如注册用户比例、付费用户比例等。目标事件通常是伴随自定义事件功能出现的,全面满足移动开发者的个性化、定制化需求。
- 错误次数:通常情况下,应用错误集中于两种:死机或强退,这样的现象都会严重影响用户体验,所以错误次数发生的越高,用户体验越差。降低错误次数是开发者应该时刻关注的重要指标。
- 错误率:产品质量是一个应用发展壮大的基石,与网站不同,移动应用一旦被分发之后就无法再收回,应用错误率高会降低用户对产品的信任和口碑。通过对应用的质量监控,找到错误代码并及时发布修复版本,可以有效弥补这一问题。
关于统计分析的详细步骤以及如何计算相关指标的数值,请参见《移动应用分析白皮书》。除了统计分析的原理和方法论,百度还提供了百度移动统计,帮助移动应用开发者完成相关的统计分析工作,该工具目前支持 iOS 和 Android 平台。
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