移动App统计指标汇总

统计的目的

一切统计指标的量化，目的只有两个：
1 给投资人讲好故事
2 App更好的发展
站在投资人的角度，比较看重的App统计指标有：
1 用户规模
2 用户质量
3 App的发展前景
4 商业变现/转化

上帝指标

既然知道了投资人最看重的指标，老板自然会努力将每一点的故事都讲好。站在老板的角度，为了保证以上列举的每一方面都达到投资人满意的程度，老板会从更加细节的角度去审查，监督，推动App的发展。老板通过会推动产品和运营去保证这些细节指标。衡量一个产品好坏状态的指标如下：
1 新增用户
2 活跃用户
3 留存用户
4 流失用户
5 转化用户
6 用户传播

上帝指标用来发现问题

上述指标是产品当前状态的一个量化的展现。只有量化的指标才能带来精确化的把控。这些数字指标中，通常被用来把握产品的状态，以及发现产品当前存在的问题，或者寻找产品可提高的关键点。
指标下降，通过和该指标以往数字的环比得出
指标需要提高，通过和业界平均值或者和竟品的同一个指标对比得出

哪些指标用来解决问题？

当发现产品问题或者找到产品可优化点之后，数据统计可以帮助我们寻找原因，衡量解决策略的效果。
发现问题的原因有很多方法。首先可以根据对用户的认知，猜测问题的原因。“没有对比就没有发现“。通过将用户分为不同的群体（同期群，不同时间段群体，活跃/沉默群体等），对比各个群体的行为特点或者属性特点，提取出群体特征，根据特征总结出原因。根据原因对症下药，产品和运营改变一些策略。对于新策略的效果，是必须通过事实和数据来验证的。
下面是用来发现问题原因常用的一些数字指标分类，通常这些指标会进行多维度交叉，细化用户群体，来获得最终原因。
1 用户属性分析
2 功能分析
3 渠道分析
4 用户规模，质量
5 参与度分析
6 用户行为分析

策略衡量指标

衡量新策略效果的指标可以使用上面所有的指标。

数据分析的常用策略

在使用数据进行分析的过程中，有很多成熟的分析策略，可以帮助我们发现问题，这些策略有：
1 用户行为统计
2 漏斗分析
3 留存分析
4 转化分析
5 流失分析
6 用户洞察
7 用户群细分

Append

下面列举了一些常用的数据分析指标，见下图：





作者简介：屈世超，对高并发系统设计开发感兴趣，现专注于大数据开发工作。曾任职小米科技公司服务端后台开发工程师，现担任快看漫画数据开发负责人。