移动应用常见数据分析.第一篇

移动应用APP-趋势数据分析基本数据属性及含义解析







一、新增用户

       新增用户的数据统计周期一般为  日、周、月；

二、活跃用户

       2.1 DAU

       日活跃用户，每天有多少用户使用了App。这是App运营最重要的数据之一，体现了产品的人气。通常需要综合一个时间段来研究产品的一些波动因素，比如每个月的节日，假期，学生开学等其他因素的影响情况，并且观察版本迭代质量是否符合用户预期，对于重大拐点和趋势进行分析，并预测下一个周期的变化形式。

       2.2 MAU

       月活跃用户，每月有多少用户使用了App。通常MAU会结合DAU一起使用，这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡，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。通过这些宏观和细微的趋势变化，可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。

       2.3 DAU/MAU

        用户活跃度指数，用户活跃度指数衡量用户的黏性，留存率情况，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，意味着产品正在进入一个衰退的阶段，只不过这个衰退的阶段依据产品本身的寿命还有长短之分。当比值接近1时，那么用户很活跃，流失率低，黏性强。 

三、留存率

       留存用户是指在某段时间内的新增用户，经过一段时间后依然继续使用App的用户，这部分用户占当时新增用户的比例即时留存率。统计留存用户的时间粒度很细，通常我们会比较关注次日留存、7日留存、30日留存。

       3.1 次日留存率

       次日留存率：快速判断App质量。次日留存可以快速地帮助我们判断App是否能够在第一时间内吸引到用户，一般来说，次日留存率达到40%就是个不错的产品了。

       3.2 第七日留存率

       7日留存率：判断App用户的忠诚度。在一周中，用户一般已经经历了一个完整的使用和体验周期，如果他选择留下来了，那么可以判断App的流程可以被接受，也解决了他的某点需求。

       3.3 第三十日留存率 

       30日留存率，通常App的迭代周期为2-4周，所以通过月留存率我们可以来判断，版本更新对用户产生的影响，规划的方向是否正确。 

四、增长环比

       环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率，因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。

       4.1 新增环比

       4.2 活跃环比

       4.3 留存环比

       4.5 付费环比