APP埋点数据设计之使用概况

为了更加有针对性、科学、客观的对产品优化迭代，我们**进行产品埋点，期望通过分析上报的数据来获得某种趋势、特征的信号或者说信息，最后，这些信息被用在产品优化决策上。今天，我先来和大家分享下APP使用概况的产品埋点，用一页纸的数据来应付听的耳朵都快要长出茧的一句话：“小**，把产品最近的使用情况说一说”。

1、界定范围

鉴于各类APP业务特征的差异化，我抽取出各类型应用之间所共有的基础内容来进行策划。

1. 基础情况。从APP使用对象的层面概述APP被使用的范围、量，如：人、终端设备、APP版本。
2. APP的交易情况。从APP交易额的层面来概述APP销售额的程度。如：充值额、商品交易额等。
3. 渠道投放情况。从APP发布渠道的层面来概述各渠道的投放效果。

2、具体指标

基础使用情况

（1）APP用户变化

数据表1：用户概况

还可按照地理位置来统计各地域的用户概况。一般关注其新增用户数、活跃用户数。

新用户：下载APP后，第一次启动应用的用户称之为新用户。考虑到同一部手机上的卸载安装再启动行为，所以，我们需要进行去重，即同一部手机上的多次下载后第一次启动只是计为一个用户（一般是以设备特征码作为判断依据进行去重）。

若还关注账号的变化，可增加新账号统计。第一次启动应用的账号称之为新账号（按账号去重）。

活跃用户（DAU）：在某个时间段内，对APP有任何操作行为的用户称之为活跃用户（去重）。

活跃账号：在某个时间段内，有启动过APP的账号称之为活跃账号（按账号去重）。

日活跃用户（DAU） = 日新增用户（DNU） + 日老活跃用户（DOU）+回流用户。

回流用户：**过N天没启动APP的用户在今天启动了APP（去重）。（N一般为7天，视产品而定）

• 日活增长趋势明显，说明有部分沉默用户被唤醒。
• 日活减少趋势明显，说明产品出现重大问题或者是什么事件/因素导致了用户流失。

活跃用户的质量，可通过活跃用户留存率值来进行判别。

• 周活用户（WAU）：最近7天内（包含今天）启动APP的用户数（去重）。
• 月活用户（WAU）：最近30天内（包含今天）启动APP的用户数（去重）。

月活减少趋势明显，说明用户流失现象严重。 此时，要重点关注核心用户的留存。

累计沉默用户：激活APP后的N天内没有启动APP的用户（去重）。（N一般为90天，视产品而定）

我们一般定义将用户在安装日及安装次日的多次启动都被视为激活行为。

累计用户：截止到当前，启动过APP的用户（去重）。

数据表2：用户活跃

活跃占比：当日活跃用户数/指定时间段的活跃总数。

• 日活/周活：当日活跃用户数/过去7天内（含当天）的活跃总数。
• 日活/月活：当日活跃用户数/过去30天内（含当天）的活跃总数。

日活/月活比值越高，依赖性越高、粘性越强。

日活/月活比值低，但月活增长趋势明显，说明产品的业务不具有保鲜度，用户玩玩就腻了。

月沉默用户：过去30天内（含当天）没有启动APP的用户数（去重）。

数据表3：新用户留存

新用户留存（留存用户）：指定时间段内新增的用户在经过一段时间后，还有启动APP的用户。

新用户留存率：留存用户/当时的新增用户。

新用户留存率能在一定程度上反映出用户的忠诚度。值越高，用户忠诚度越高。

（2）终端设备特征

    数据表4：TOP10 机型

统计在某个时间段内，新增用户数排名前十的机型、累计用户数排名前十的机型。了解用户所使用的设备类型即可。

还可以统计TOP10分辨率、操作系统排名。

还可以统计TOP10联网方式。

（3） APP版本占有情况  

数据表5：版本分布

了解某个时间段内，市面各版本的用户概况。

升级用户：从其它版本升级到当前版本的用户。

APP交易概况

视产品增值业务而定。一般包含以下几类交易数据：

1. **充值额，同比值、环比值，走势。
2. 主要业务的订单/道具等交易额、退款额，同比/环比值，走势。
3. 具体的内容，看各自产品及单位所关注的点。

渠道投放效果

数据表6：渠道投放效果

了解某个时间段内，APP发布渠道的用户概况。可用于后续的投放决策。

3、注意点

埋点数据上报率不一定是100%，不管怎样还是需要考虑下服务器负荷及对产品自身性能的影响。

本文由 @小松鼠 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

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