¿Cómo realizar análisis de datos en la aplicación?

Un amigo me dijo que una empresa de Internet para la que trabajó antes tenía una capacidad muy débil para resistir riesgos. Todo el departamento de operaciones no consideraba indicadores como la retención y la actividad al agregar nuevas empresas. En 2017, el número de nuevos usuarios diarios sólo del mercado de aplicaciones a través de ASO puede alcanzar una media de 30.000 por día, sin contar otros canales. Sin embargo, la retención es extremadamente baja y la tasa de retención activa de 7 días solo se puede mantener en alrededor del 10%. Más tarde, llegó a la empresa un nuevo gerente de producto. Cuando este gerente de producto vio los problemas de la empresa, mejoró gradualmente todo el sistema de datos de la empresa. Más tarde, el sistema de indicadores de datos operativos se fue aclarando gradualmente y el crecimiento de usuarios de la empresa también entró en un estado de crecimiento saludable, que era mucho más sostenible que las nuevas ganancias de Allin en ese momento. Lamentó que si el análisis de datos es bueno, se puede lograr un crecimiento sostenible de las ganancias y siente profundamente la importancia del análisis de datos. Estoy completamente de acuerdo con su punto de vista. El análisis de datos tiene un gran potencial de valor. Hoy, combinado con mis muchos años de experiencia en análisis de datos de aplicaciones, les explicaré algunas ideas para el análisis de datos de aplicaciones. Recuerde, solo hablo de ideas, no de operaciones prácticas. Espero que sea útil para algunos socios interesados ​​en el análisis de datos de aplicaciones. Seguimiento de los indicadores de operación de datos diarios Indicadores de operación de datos diarios, como el número de usuarios descargados, el número de usuarios nuevos, el número de usuarios activos, el número de usuarios de pago, etc. Estos datos son los datos más básicos y básicos en las operaciones. , y son los indicadores centrales que más preocupan a los grandes jefes. Estos indicadores tienen requisitos relativamente altos en cuanto a precisión y puntualidad de los datos, por lo que una vez que ingresa a una nueva empresa o asume un nuevo proyecto, su primera tarea es ordenar estos datos. Además, muchos indicadores en el sistema de indicadores operativos se derivan en base a estos indicadores básicos. Si la calidad de los datos de estos indicadores básicos no cumple con el estándar, otros indicadores derivados también estarán sesgados y los resultados de desviación serán mayores que los básicos. indicadores debido a la superposición de errores de múltiples indicadores básicos El indicador es mayor. ¿Cómo garantizar la calidad de los datos de los indicadores básicos? El diseño de la lógica de identificación de usuario es fundamental. Para las estadísticas sobre el número de usuarios, la calidad de los datos está directamente determinada por la lógica de diseño de la identificación del usuario. Por lo tanto, cuando obtenga estos datos básicos, debe comprender claramente la lógica de identificación detrás de las estadísticas. Para el comercio electrónico y las aplicaciones sociales, debido a que este tipo de aplicación tiene un potente sistema de membresía, desempeñará un muy buen papel complementario a la hora de identificar con precisión a un usuario. Análisis de canales Para una aplicación en período de auge o declive, el equipo de operaciones intentará encontrar tantos canales como sea posible para atraer tráfico y atraer la atención de nuevos usuarios. Hay muchos canales en Internet, que generalmente incluyen canales de ofertas (Baidu, Sogou, App Store), canales de SEO (Baidu, Sogou), canales de nuevos medios (cuenta oficial de WeChat, Weibo, Douyin), canales de publicidad de alianzas de redes (Baidu Network Alliance). , Alimama), canales móviles de pago (Toutiao, Tencent Guangdiantong), canales gratuitos (grupo QQ, grupo WeChat, Tieba, plataforma de preguntas y respuestas, tienda de aplicaciones), plataformas de transmisión en vivo (Huya Live, Inke), etc. Hay tantos canales, por lo que monitorear y analizar los efectos de los canales es muy útil para reducir los costos de adquisición de clientes y mejorar el ROI de la promoción del canal. El análisis de canales no es más que monitorear la calidad de cada canal, cuál es más efectivo y qué precio unitario es más barato. Por supuesto, también debemos monitorear el desempeño posterior de los usuarios en cada canal diferente y calificar a los usuarios en cada canal. Debemos dejarle saber claramente a BOSS en qué canales vale la pena invertir y qué canales son basura, qué canales necesitan aumentar la inversión y cuáles; Los canales necesitan más inversión. Deberías optar por rendirte. Si el equipo de operaciones tiene recursos suficientes, también puede realizar análisis comparativos sobre la calidad del usuario entre diferentes modelos de teléfonos móviles, diferentes sistemas operativos y diferentes regiones. En resumen, se trata de dividir a nuevos usuarios en diferentes dimensiones para monitorear el desempeño del usuario en diferentes dimensiones. Por supuesto, hay dos cuestiones importantes en el análisis de canales que requieren atención urgente por parte de los especialistas en marketing y analistas de datos: el engaño de canales y la atribución de canales. Con respecto a las trampas de canales y la atribución de canales, ambos son temas de investigación muy complejos. Escribiré algo sobre estas dos áreas por separado más adelante, por lo que no entraré en detalles aquí. Análisis de usuarios activos Un producto no puede satisfacer a todos los usuarios, y usted no puede quedarse con el pastel y comérselo también. La razón por la que los usuarios se convierten en usuarios activos debe ser que su producto ha satisfecho ciertas necesidades de los usuarios. Estudiar a los usuarios activos puede ayudarnos a mejorar la funcionalidad principal, por lo que el comportamiento de estas personas es más digno de estudio. Por lo tanto, los usuarios activos (o usuarios principales) son el recurso más valioso de la APLICACIÓN. Debemos prestar mucha atención a la dinámica de los usuarios activos de la APLICACIÓN y escuchar sus voces.

Para el análisis de usuarios activos, podemos centrarnos en indicadores como DAU, WAU, MAU, número de inicios, duración de uso, DAU/WAU, DAU/MAU, etc. WAU y MAU reflejan el tamaño total de usuarios activos y el número de los inicios y la duración del uso reflejan el tamaño de los usuarios activos, DAU/WAU y DAU/MAU reflejan la actividad de los usuarios activos. En el análisis de usuarios activos, los indicadores que reflejan rigidez y actividad merecen un estudio cuidadoso. Por ejemplo: tome el indicador de tiempo de uso. Este indicador es el tiempo que los usuarios usan la aplicación dentro de un cierto período de tiempo natural. La función más importante de este indicador es evaluar la actividad del usuario y su permanencia. Si el tiempo de uso del usuario es ideal, significa que el reconocimiento del usuario y la demanda rígida de la aplicación es alto, y viceversa. Por otro lado, piense en cuánto tiempo usaría un usuario normal cada día cuando estaba diseñando su aplicación. ¿El tiempo real que los usuarios realmente la usarán después de que esté en línea será el mismo que su estimación? Si hay una gran desviación aquí, significa que la percepción del usuario sobre la aplicación es diferente de lo que imaginaba en ese momento. En este momento, es necesario pensar en cómo ajustar su producto para satisfacer las percepciones de los usuarios. Análisis del retrato del usuario El retrato del usuario es en realidad el etiquetado de la información del usuario. Como género, edad, modelo de teléfono móvil, modelo de red, ingresos profesionales, preferencias de intereses, etc. El trabajo principal del análisis de retratos de usuarios es etiquetar a los usuarios mediante reglas de etiquetado formuladas por humanos, de modo que la información se pueda leer rápidamente a través de las etiquetas y, finalmente, las etiquetas se extraen y agregan para formar retratos de usuarios. Hay dos escenarios de aplicación principales para los retratos de usuarios: análisis de características de usuarios y agrupación de usuarios. El análisis del perfil de usuario es una visión continua y profunda de los atributos de usuario de un grupo de usuarios específico, lo que hace que el retrato del grupo de usuarios sea cada vez más claro y ayuda a las empresas a comprender quiénes son. ¿Cuáles son las características de comportamiento? ¿Cuáles son las preferencias? ¿Cuáles son las necesidades subyacentes y las preferencias de comportamiento? Después de conocer estas características, se pueden realizar análisis específicos para grupos de usuarios posteriores. La agrupación de usuarios es la base de las operaciones refinadas y se ha utilizado ampliamente en el proceso de análisis de datos de diversas industrias. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a lograr un marketing preciso mediante la localización de grupos objetivo de marketing, puede ayudar a las empresas a lograr un impulso preciso para despertar a los usuarios dormidos o recuperar a los usuarios perdidos, como el comercio electrónico o las aplicaciones de información, y ayudar a las empresas a lograr recomendaciones de contenido personalizadas; , etc. Análisis de conversión de funciones centrales del producto ¿Qué es la conversión? Cuando un usuario realiza una operación en la dirección de su punto de valor comercial, se produce una conversión. Los puntos de valor comercial aquí incluyen, entre otros, completar el registro, descargar, comprar y otros comportamientos. En el campo del análisis de productos y operaciones de Internet, el análisis de conversión es el escenario más central y crítico. Tomando como ejemplo las compras en sitios web de comercio electrónico, una compra exitosa implica múltiples enlaces que incluyen búsqueda, navegación, adición al carrito de compras, modificación de pedido, liquidación, pago, etc. Los problemas en cualquier enlace pueden provocar el fracaso de la compra final del usuario. En el contexto de operaciones refinadas, es muy importante cómo realizar el análisis de conversión. Entonces, cuando desee realizar un análisis de conversión, simplemente piense en cuál es la función principal de su producto y luego monitoree la tasa de conversión de esta función principal. Diferentes industrias tienen diferentes tasas de conversión. Por ejemplo, las aplicaciones de juegos prestan más atención a las tasas de pago y las aplicaciones de comercio electrónico prestan más atención a las tasas de compra. Para el análisis de la tasa de conversión, también puede comparar su producto con el promedio de la industria para ver dónde se encuentra su producto en la industria. Además, el seguimiento de tendencias a largo plazo también se puede utilizar para evaluar los pros y los contras de diferentes versiones de la aplicación. Análisis de abandono de usuarios La recuperación de usuarios perdidos es una parte importante del trabajo operativo, y definir los usuarios perdidos es el punto de partida para el análisis de abandono de usuarios. Los usuarios perdidos generalmente se refieren a usuarios que han utilizado un producto o servicio pero ya no lo utilizan por algún motivo. En el trabajo real, la definición de usuarios perdidos es mucho más complicada para diferentes tipos de negocios de productos o servicios. Por ejemplo, para los productos de comercio electrónico, se considera que los usuarios han perdido usuarios en función del comportamiento de compra del usuario. Por ejemplo, se considera que los productos de contenido han perdido usuarios en función del comportamiento de acceso del usuario. el comportamiento de visualización del usuario, el tiempo que el usuario no ha visto se considera un usuario perdido. Por tanto, es necesario cuantificar los comportamientos clave de los usuarios en función del tipo de negocio del producto para definir los usuarios perdidos. La rotación de usuarios es un proceso más que un nodo. Los usuarios perdidos mostrarán algunas características de comportamiento anormales antes de dejar de usar oficialmente el producto: la frecuencia de las visitas se reduce significativamente, el tiempo en línea se reduce significativamente, la frecuencia de interacción se reduce significativamente, etc. .

Por lo tanto, necesitamos establecer un mecanismo de alerta temprana de abandono de usuarios a través de reglas o modelos de aprendizaje automático, predecir la probabilidad de perder usuarios con anticipación y respaldar operaciones para intervenir en actividades de usuarios con alto potencial de pérdida. Si es posible, puede compararlo con el nivel promedio de la industria para ser más consciente de la posición de la tasa de abandono de su producto en la industria. Además, también podemos crear retratos de usuarios perdidos, lo que puede ayudarnos a comprender mejor las características de los usuarios perdidos. Cuanto más detallado y representativo sea el retrato de los usuarios perdidos, mayor será la tasa de recuperación exitosa. Sin embargo, sabemos que no es suficiente dibujar usuarios perdidos y retratos de usuarios perdidos. También necesitamos encontrar los lugares donde se pierden los usuarios, ver dónde se pierden y luego realizar cambios específicos en el producto en consecuencia. Una vez que hayamos definido claramente a los usuarios perdidos, hayamos comprendido sus perfiles y sepamos en qué canales se reúnen, entonces debemos aclarar las rutas y estrategias para la recuperación de los usuarios. Desde la perspectiva del usuario, bríndeles una razón para volver a utilizar el producto. Una vez que se recupera a los usuarios perdidos, no es el final. Necesitamos mantener y promover a los usuarios perdidos retirados dos veces para consolidar el efecto de recuperación. Análisis del ciclo de vida del usuario ¿Cuál es el ciclo de vida de los usuarios de la APP? Se refiere a todo el proceso de desarrollo desde el establecimiento de una relación con la APLICACIÓN hasta la separación completa de la relación con la APLICACIÓN. El valor total aportado a la APLICACIÓN durante todo el ciclo de vida se denomina valor del ciclo de vida. Desde la perspectiva de la contribución del valor del usuario, todo el ciclo de vida de los usuarios de la aplicación se puede dividir en cuatro períodos diferentes, a saber, el período de investigación, el período de formación, el período estable y el período de declive. Los usuarios en cada periodo aportan un valor diferente a la APP. (1) Los usuarios en este momento del período de inspección verifican e inspeccionan principalmente sus propias necesidades de las funciones y servicios proporcionados por el producto APP. Una vez que los usuarios descubren que el producto no puede satisfacer sus necesidades, se perderán rápidamente. Por lo tanto, al planificar el producto, es necesario localizar con precisión el grupo objetivo y las necesidades de los usuarios objetivo, y tratar de evitar una gran cantidad de pérdidas de usuarios después de conectarse. La contribución de valor de los usuarios durante este período es baja. (2) Durante el período de formación, cuando las funciones y servicios del producto puedan satisfacer las necesidades de los usuarios, los usuarios utilizarán el producto tentativamente. En este proceso, la experiencia del usuario del producto jugará un papel decisivo. Especialmente cuando existe un problema grave de aplicaciones homogéneas, los usuarios elegirán abrumadoramente aplicaciones con mejor experiencia. Durante este período, los usuarios realmente elegirán y decidirán utilizar el producto, y el valor creado por los usuarios también aumentará rápidamente. (3) Período estable Los usuarios en este período tienen mayor lealtad y actividad. Utilizarán el producto con frecuencia, lo promocionarán de boca en boca y atraerán y recomendarán a más usuarios para que elijan el producto. Durante este período, la creación de valor para el usuario alcanzará su nivel más alto y se mantendrá estable durante mucho tiempo. (4) Período de degradación Hay muchos factores que hacen que los usuarios estables entren en la etapa de degradación. Por ejemplo, en el caso de un producto materno infantil, si el niño crece, dejará de utilizar el producto. En resumen, ciertos factores que afectan la satisfacción del usuario pueden provocar que los usuarios entren en un período de degradación y abandonen completamente el producto. Una vez que un usuario ingresa al período de degradación, se debe realizar un mantenimiento oportuno del usuario. En esta etapa, el valor creado por los usuarios disminuirá rápidamente. Las ideas de análisis de datos de aplicaciones resumidas anteriormente no son todas las ideas de análisis comunes, como pruebas A / B, análisis de mapas de calor, análisis de formularios, análisis de rutas, etc. Hay tantas ideas de análisis de datos de aplicaciones, de hecho, ya existen en el mercado herramientas de análisis de datos de aplicaciones muy maduras que nos brindan un poderoso soporte de análisis. Por ejemplo, los nacionales incluyen Umeng, MTA, Talkingdata, Shence Data, Growingio, Zhuge IO, Shugeke, etc., y los extranjeros incluyen GA, Mixpannel, Appsee, etc. Cada herramienta de análisis de datos de la aplicación es casi igual excepto por las dimensiones básicas de análisis de datos. Cada producto tiene sus propias ventajas únicas. Por lo tanto, si desea elegir una herramienta de análisis de datos de terceros, debe elegir una herramienta de análisis de datos que se adapte a sus necesidades en función de sus propios fines de análisis y las condiciones de su propia empresa. El orden de las audiencias a menudo no se juzga por la edad, y lo mismo ocurre con la competencia entre productos competidores. Después de todo, es común en el largo río de la historia que la primera ola sea arrastrada por la última ola en la playa. En la era del big data, el análisis de datos se ha convertido en la competitividad central. Como dice el refrán: "Conócete a ti mismo y al enemigo, y nunca serás derrotado". A través del análisis de datos profesional de Douyin, no solo podrás comprender las últimas jugabilidades. la industria, pero también aprenda las "rutinas" populares de sus compañeros, obteniendo el doble de resultado con la mitad de esfuerzo.

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