分享|App的数据分析怎么做?帮app做到更好

首先要充分了解你的APP的设计，列出其核心操作，比如启动，付费等等，当然这两个是比较通用的，其它的操作就是每个APP特有的了。

1.App的数据分析怎么做——首先基本的统计要有：

指标：总用户数，新用户数，N日留存数据，日活跃(DAU)，周活跃(WAU)，月活跃(MAU)，付费人数，付费率，付费点分布，核心动作的转化率(比如新手引导);

作用：活跃数据可以反映APP的热度，而留存数据可以看出此APP的用户黏度，付费数据(如果有)就是考察付费点设置是否合理。

这个过程就是通过数据为应用建模

2.App的数据分析怎么做——A/B测试。最好有专门这样一个系统用来测试调整APP，这样才能让分析真正反馈到优化APP设计上，而整个数据形成一个闭环，有了这个反馈环，数据分析才能越来越强大。

3.App的数据分析怎么做——大付费额度用户的专门分析。也可以说是VIP系统，分析与追踪这些用户的行为特点，基本上这属于一个客户关系维系系统。

4.App的数据分析怎么做——知识库。单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。最简单的举个例子，如果知识库中说一个用户已经在近期付费了10000人民币，而在此APP中却没有付费行为，如果这样的数据多了，就可以看到自己的产品是不是能够吸引到高质量的用户。当然，这个库对于广告的针对性投放也非常有价值。

最后，还要说一点就是，所谓报表和指标，绝不是就是那么几个，具体的个数是没有限制的，上限就是自己的想象力。比如可以从记录的用户数据中推出用户在安装APP后第一次使用的时长分布，用户在最初的一周启动应用的次数，用户手机型号，用户手机尺寸......

这样的数据越是丰富，就对今后的更深入的工作，比如说用户标签设定，机器学习中的特征提取等工作越有利。

以上就是App的数据分析怎么做的全部内容，还有我所理解的互联网BI数据分析师，注重广度而非深度，也谈到了该岗位定位的问题和存在的困境。实际工作中确实会遇到各种各样的问题和挑战，只有迎难而上，多多总结，保持思考，才能从容应对。祝大家金九银十，升职加薪!