用数据驱动产品迭代以及运营推广.pdf

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1、用数据驱动产品迭代以及运营推广 友盟产品经理 冯孙颖 APP不同阶段有不同的目标 早期早期 获取种子用户获取种子用户 产品迭代产品迭代 大规模推广大规模推广 中后期中后期 关注产品质量关注产品质量 验证产品逻辑验证产品逻辑 关注用户行为关注用户行为 关注渠道效果关注渠道效果 WHAT 统计分析指标体系 统计分析指标体系 来了多少用户?他们都是谁? 用户从哪里来? 用户做了什么?是否完成了设定的目标? 用户还回来吗? 1 关注用户 来了多少用户? 新增用户 活跃用户 启动次数 他们都是谁? 活跃用户成分 用户群 2 关注渠道 用户从哪里来? 3 关注行为 用户做了什么? 使用时长 使用频率 访问

2、页面 使用间隔 页面访问路径 是否完成了设定的目标? 自定义事件 漏斗模型 3 关注行为 页面访问路径 3 关注行为 自定义事件 3 关注行为 漏斗模型 4 关注留存 用户还回来吗? HOW 如何获取数据?如何分析数据? 如何获取数据 业务层面 用户行为商业目标分析体系 技术层面 采集收集存储计算展示 准确,稳定,方便,灵活 搭建你的友盟统计系统 搭建你的友盟统计系统 集成集成 申请申请appkey 集成集成SDK 搭建你的友盟统计系统 集成 申请appkey 集成SDK 测试测试 测试代码集成测试代码集成 集成模式报表集成模式报表 搭建你的友盟统计系统 集成 申请appkey 集成SDK 测

3、试 测试代码集成 集成模式报表 发布发布 发布应用市场发布应用市场 搭建你的友盟统计系统 集成 申请appkey 集成SDK 测试 测试代码集成 集成模式报表 发布 发布应用市场 查看报表查看报表 查看报表查看报表 搭建你的友盟统计系统 集成 测试 发布 查看报表 数据驱动数据驱动 产品优化产品优化 如何分析数据 核心方法:比较 细分比较:版本、渠道、用户群 时间比较 案例分析:应用DAU下降 DAU由7月份的17万下降至9月份的14万 案例分析:应用DAU下降 新增用户趋势平稳 案例分析:应用DAU下降 留存率从7月份开始下降 7月之前的月留存率为54% 7月之后的月留存率为49% 案例分析:应用DAU下降 新版本7月份上量推广,新版本的7月的月 留存率为45%,较整体还低4个百分点 案例分析:应用DAU下降 进一步发现,A渠道为主推渠道,但A渠道 在7月份的月留存率为39% 案例分析:应用DAU下降 结论:新版本在主推渠道A的推广存在问题 更加方便的对比 错误分析 新版SDK 底层重构 数据传输加密 id方案升级、提高准确性与一致性 节省流量 总结 不同阶段的APP有不同的关注点 指标体系:通用指标&自定义 利用第三方统计工具 分析的核心方法是比较 关注友盟微博 友盟 关注友盟微信

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