如何做好APP要从这四个角度分析数据

    在数据分析方面，这对于应用程序开发人员和运营商而言极为重要。合理的数据分析有助于推广和应用客户端的使用，并帮助我们获得更高的收益。但是，我们如何做好移动应用程序的数据分析呢？需要考虑哪些方面？

    1.用户来源

    在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、新闻稿、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个应用的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难题。开发者应该从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从日（周）活跃用户、次日留存率、使用频率、使用时长等角度对比不同来源的用户。这样就可以很快的找到最适合自身的渠道，以便不断完善推广策略。摩恩网络提供多种APP开发的网站建设方案等，具体也可以跟摩恩网络在线客服人员了解咨询。

    2.用户属性

    产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，最好尽可能详尽地了解到用户的设备型号、网络及运营商、地域、用户性别等宏观的用户特征。这些数据可以在产品改进、应用推广和运营策略的制定上提供非常好的方向性依据。

    3.转化率

    应用内的转化率至关重要，用户付费的转化率更加直接关系到开发者的收入。

    比如一款游戏应用，开发者可以从道具购买数量、关卡和付费人群等维度进行交叉分析，来查看用户付费行为动机和特征；也可以通过漏斗模型进一步分析关键节点的转化率，以不断提高付费转化，增加收入；再或者一款电商类APP，可以关注“加入购物车——付款”的转化率，用数据判断整个流程是否合理，是否存在优化的空间，也可以提升应用内支付的成交额。

    4.用户忠诚度

    了解用户在应用内做了什么之后，就应该问一下用户是否喜欢你的APP，这是一个APP开发保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、使用时长、使用频率、访问深度等维度评价用户粘度。比如，通过检测每周（月）新增用户在初次使用后一段时间内的留存率。

    我们已经知道数据分析的目的不是数据本身，而是创建数据反馈的闭环。在为App提供数据服务时，我们希望设计基本数据指标，在多个维度上交叉分析不同的指标，确定数据问题，然后对产品产生负面影响，最终形成数据驱动的产品设计的闭环。当公司定期制定指标或分析数据时，只需注意那些会定期影响公司核心业务的指标即可做出快速的业务绩效判断，从而可以大大提高效率并迅速发现问题。因此，在为应用程序提供数据服务时，您仅需要从以上角度开始。