从阿猫西饼屋看运营数据(二)

阿猫的西饼小屋开的不错,她和朋友开发了手机App——《猫の饼》,做自己西饼品牌的推广和销售。

写在前面##

<p>复习一下,依旧先从新增用户和活跃用户的定义开始讲起:
阿猫西饼屋对于新增和活跃的定义是这样的:

新增用户##

新增用户是手机App用户增长情况的重要表征,如果一个渠道的新增用户量/下载量的数值很小,说明此渠道的质量不佳。在很多情况下,移动统计分析中的“新增用户”等于“激活用户”。

“新增”的定义因App不同而异。对于一些生活类App(比如天气类),用户只要首次使用设备(设备ID识别)安装并启动App就算一次新增;对于某些社交类App,用户注册一个新账号才算一个新增;对于部分需要实名制注册的App,每一位实名制用户(身份证识别)算一个新增;所以什么样的用户才是活跃用户不是一个固定的概念,而是由产品出发去定义的概念。

对于《猫の饼》App来说:
新增用户:在指定时间段内安装并启动了《猫の饼》的新用户,而不是仅仅安装了应用的用户。新增用户由唯一的设备ID识别(不同的手机有不同的设备ID)。

活跃用户##



1.“活跃”的定义因App不同而异。

对于一些生活类App(比如天气类),用户只要打开App就算一次活跃;对于某些游戏类App,用户登录一次账号才算一次活跃;对于部分电商类App,用户购买一次商品才算一次活跃;还有一些App把用户在App界面停留x分钟以上算作一次活跃。所以什么样的用户才是活跃用户不是一个固定的概念,而是由产品出发去定义的概念。

2.活跃指标的选择因App不同而异。

活跃用户规模中的“活跃”有很多的定义方式,根据每个产品的性质不同,对活跃用户的定义也不同。比如资讯类产品(例如媒体)希望用户天天来,那么可能每天来一次的用户才能算是活跃用户,选择DAU作为活跃用户指标;但是对于电商产品来说,因为产品本身的用户常规使用的频次不同,所以可能一个月来一次的用户就被算作活跃用户,选择MAU作为活跃用户的指标。因此,针对活跃用户的规模我们到底是使用DAU(Daily Active User,日活跃用户量),还是WAU(Weekly Active User,周活跃用户量),还是MAU(Monthly Active User,月活跃用户量),是要根据产品的定位、产品的特性、以及我们对于用户使用产品的频次来决定的。

如果某个用户在时间段(日、周、月)启动App应用若干次,那么这个用户将会被记为这个时间段内(日、周、月)一个活跃用户。这种去掉重复用户的过程称为去重,去重的依据是设备ID。

活跃用户的数量反应了移动App对于用户的粘度,一般情况下,这个数字越高说明用户越依赖于此移动应用。

对于《猫の饼》App来说:
1)活跃用户(Active User):只要用户在时间段内打开《猫の饼》App,就算一个活跃用户。

2)日活跃用户(DAU,Daily Active User):3月1日有30名用户(去重,即同一个用户在同一天内打开《猫の饼》N次只算一次)打开《猫の饼》App,DAU=30。

3)周活跃用户(WAU,Weekly Active User):3月1日(周一)至3月7日(周日)有180名顾客(去重,即同一个用户在这周内打开《猫の饼》N次只算一次)打开《猫の饼》App,MAU=180。

4)月活跃用户(MAU,Monthly Active User):3月1日至3月31日有1000名顾客(去重,即同一个用户在这月内打开《猫の饼》N次只算一次)打开《猫の饼》App,MAU=1000。

日活跃/月活跃(DAU/MAU)##



用户活跃度指数衡量用户的黏性、留存率、收益情况,这在社交游戏中使用率非常高,可以认定为用户活跃度指数,也就是用户的活跃度如何。理论上可以接受的风险值是0.2,也就是说当值低于0.2时,App的整体服务进入一个衰退的阶段,只不过这个衰退的阶段依据App本身的寿命还有长短之分。

DAU/MAU: 按计算DAU的当天算起,往前推30天计算MAU,这相当于计算一个移动平均.当比值接近1时,那么用户很活跃,流失率低,黏性强。

我们假设MAU是不变的,如果DAU在增加,说明App对用户的口碑和黏性开始发生深度的交互作用,在每日登录App的用户规模越大,越逼近MAU的水平,那么就是说用户上线的天数和频率增加。如果DAU下降,那么用户开始对App失去兴趣。

MAU和DAU分别从宏观和微观角度对服务的用户黏性进行了权衡,也可以这么说,MAU更像战略层面的表征,DAU更像战术层面的表征。

示例:
如果一款游戏拥有50万DAU,100万MAU,那么比值是0.5,也就说玩家每月平均体验游戏时间为0.5*30=15天。说明游戏黏性比较强。

能够指示我们成功运营的标志之一就是DAU/MAU,最低极限是0.2,这保证App拥有稳定的用户留存率,并持续获利,能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。

事实上,对于一款产品,如果在OBT<small>(open beta test 正式上市前的测试版本)</small>的前三个月DAU和MAU都会保持稳定的增长,因为这个时期,用户处在初次安装阶段,接受大量的广告投入,而真正看App的品质和生命力应该从OBT之后的3个月再来衡量,换句话如果只在初期获得高的值,而后迅速下跌,那么说明游戏本身对玩家吸引力不足,留存率不高。

新增用户比例##

指某时间段内新增用户在活跃用户中的比例(一个新用户也是一个活跃用户)。

这个比例数值小于或等于(实际上不会等于)100%;此数值如很低有可能说明App推广存在一定问题。从长期的App统计分析积累过程中可以知道在某款移动App合适的数值应是多少。在活跃用户的计算中同样存在着去重的问题。

启动次数##

指某时间段内用户启动应用的次数,从用户启动应用到用户关闭应用计为一次启动次数。这个数值的计算不管用户每次使用时有多少界面,使用了多久。启动次数越高说明用户对此App应用的使用频率越

累计启动次数##

是指到指定日期移动应用App启动的总次数(所有用户的)。同一用户每次App启动都会被计入。

用户平均启动次数=累计启动次数/活跃用户

升级用户##

升级用户统计了从旧版本移动App应用升级到新版本的用户。

平均使用时长##

此数值统计了用户使用移动应用的平均时长。每次使用时长简单定义为移动App退出事件发生的时间和启动事件发生的时间的时间差。此数据说明了用户在此应用上所花费的时间。
此时间差的确定和移动设备的OS平台有关:例如Android和iOS平台对于用户按下HOME键之后对App进程的处理方式不同,导致此数值在不同的移动设备上有不同的确定方法。

累计用户##

此数值统计了到某时间启动过移动应用的所有用户数量,即截止到该时期所有的新用户数。累计用户数是表征App用户数量的重要指标,但是此数据并不能表示一段时间内的活跃用户数量。

流失用户数 = 累计用户 – 活跃用户数

对于《猫の饼》App来说:
**从1月1日创立至5月1日,新增用户数为50万,活跃用户(假设定义每周活跃2次算“活跃”,这里要去重)数20w,那么流失用户=50w-20w=30w。

页面跳出率##

页面跳出率(%)是指用户在此页面(界面)中选择离开移动应用的次数占用户浏览该页面的总次数(例如用户按下Home键)。
页面跳出率的统计可以更好的帮助分析用户流失的原因所在,以便调整相应的界面设计或使用其他策略减少用户的跳出。

页面访问次数##

页面访问次数是指用户访问过该页面的总次数(该页面访问次数/所有页面访问次数)。通过页面访问次数统计,可以针对性的做应用内市场动作如投放广告等。根据平台不同,Cobub Razor SDK在不同的Android、iOS和Windows Phone平台上,使用不同方法统计页面访问次数。

作者:小小狼人爱吃寿司
链接:http://www.jianshu.com/p/1a453517b924
来源:简书
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