如何采集⽤户在App中的⾏为数据?⽤户⼈细分
[*]Upsight (含付费项⽬):Upsight是供移动应⽤开发⼈员使⽤的分析⼯具。其功能包括:⽤户分组、漏⽃分析、留存分析、应⽤内购买组件和⽆限的数据存储空间。Upsight⽀持⼏乎所有移动平台,包括iOS、安卓、Java Script、Adobe Air等等。
[*]Tap stream (免费):Tap stream的亮点在于对⽤户⽣命周期的分析。如果你想知道⽤户每天都在哪⾥搜索你App的信息、或者他们在某个渠道上的实际下载频率,Tap stream将成为值得你信赖的信息源。Tap stream⽀持iOS、Android、Windows和Mac应⽤程序。
卫生巾什么牌子好[*]Flurry Analytics (免费):Flurry⼏乎是移动应⽤分析的“⾏业标准”。Flurry帮助你跟踪⽤户会话,以便您可以看到⽤户在操作App时遇到了什么困难。你也可以创建⾃定义⼈分组,以求更好地了解App的⽤户体。
[*]Capptain (含付费项⽬):Capptain是⼀款实时分析⼯具,它看起来就像是⼀组数据仪表板。不仅为你跟踪实时发⽣的⽤户⾏为,更可以监测到⽤户的使⽤反馈,甚⾄将⽤户体进⾏实时分组,基于⽤户的地理位置向他们发送即时消息等等。Capptain适⽤于iOS、Android,HTML 5,⿊莓,Windows等平台。梁祝的歌词
[*]Followapps:App精细化分析平台。
[*]MobileAppTracking:⽤户数据跟踪与预测模型。
触屏热点分析
[*]HeatMa.ps热图(需付费):热图是为数不多的App热区追踪⼯具。热图帮助App开发⼈员记录所有屏幕触碰、⼿势(扩⼤/缩放/滑动)和设备定位。你甚⾄可以得到详细的⽤户触屏热点分布图。唯⼀的遗憾是,热图仅⽀持iOS App。
[*]Heat Data (需付费):Heat Data是另⼀个移动应⽤及⽹站的热区⼯具。你可以跟踪你的⽤户触及屏幕时所发⽣的所有⾏为:点击、滑动、伸缩放等等,并获得详细的可视化分析报告。Heat data是跨平台的,你要做的全部事情就是复制⼀⾏JS代码嵌⼊你的App并使⽤它。但如果你不想在你的App⾥嵌⼊JS,那么你就需要使⽤另⼀个⼯具。
应⽤内购买⾏为跟踪
[*]Appsflyer (含付费项⽬):Appsflyer是⼀款⾃带分析功能的⼀体化营销⼯具。你可以在同⼀款⼯具内跟踪应⽤内购买、软件安装情况和⽤户使⽤表现。除了⽀持主流的iOS、Android和Windows系统外,Appsflyer还⽀持其它平台与引擎,包括:Unity、Marmalade、Appcelerator 等。可谓是真正地实现了全平台⽀持。
全球奶粉排名[*]Appfigures (含付费项⽬):Appfigures可以在追踪事件的同时,监测事件相关的应⽤内销售情况。Appfigures汇集了来⾃不同渠道的应⽤评分、下载量和⽀付⾦额,并予以呈现。Appfigures 同样适⽤于iOS、Android和Mac平台。他们也提供API接⼝,便于你使⽤和获取任何其它你想要的东西。
[*]Swrve:应⽤内购买分析平台,渠道追踪、⼴告投放于应⽤评分
[*]Apsalar (含付费项⽬):Apsalar是专供⼤型应⽤程序商店使⽤的数据分析。除了基本的⽤户分析功能以外,Apsalar还拥有强⼤的⼴告管理组件。
[*]App Annie (含付费项⽬):App Annie是很个性的分析⼯具,它不再分析⽤户活动,⽽只跟踪应⽤的下载量与销量。⽆论是iTunes、Google Play还是亚马逊商店,你都可以通过App Annie 直接了解App的下载量、评级、评论和排名。
[*]Askingpoint (含付费项⽬):Askingpoint的亮点同样在于对App评分的跟踪。事实上,它的主要功能就是通过提⽰让更多地⽤户来评论你的App。虽然⼩编并不认为这是提升⽤户评价的最好途径,但借助这款⼯具,还是可以帮助开发者更简单地获取并跟踪评论的。
[*]Distimo’s AppLink跨平台的渠道分发与转换率跟踪⼯具。他们还有⾃⼰的App,帮你随时随地监测App运营数据。
[*]Trademob:移动营销分析
[*]Adxtracking:App内⼴告运作、优化与分析⼯具
基本数据统计
[*]亚马逊移动分析(免费):移动数据分析只是亚马逊庞⼤⽣态链中的⼀个部分,是⼀款跨平台的基本分析⼯具。你可以⽤它跟踪你发布在的iOS、安卓,当然还有亚马逊平台的应⽤。它拥有你所能想到的所有典型的数据分析功能。同时它还拥有A/B Test的功能,帮助运营者在⼀个应⽤上
测试不同的运营模式。
[*]Roambi (需付费):Roambi专注于服务⼤型研发团队。这是个3合1分析⼯具,它集成了基本数据分析、移动应⽤的BI报告和程序异常预警等三⼤功能。Roambi还允许你将数据回传到其Box 组件中,⽣成易于团队成员阅读的数据报告。
[*]App celerator(含付费项⽬):App celerator的主要业务是⼿机应⽤的整合营销组件,但是他们的应⽤分析⼯具也⾜以独当⼀⾯。在App celerator⼯具⾥,你可以跟踪新⽤户和⾃定义事件的会话时长。
[*]Countly (含付费项⽬):Countly是⼀个开源的移动应⽤分析⼯具。与⼤多数开源项⽬不同的⼀点是,
Countly实际上相当漂亮的。通过Countly你能很容易地看到你的App在不同的平台、屏幕⼤⼩和设备上的分布情况。
[*]Kontagent:移动应⽤数据分析组件
[*]Claritics:App BI数据分析
[*]Appsee:可视化移动应⽤分析
[*]Yozio:移动应⽤数据动态跟踪
[*]AppsFlyer:移动应⽤的检测和数据跟踪
[*]Telerik:移动应⽤分析
⼿游分析
[*]Honey tracks (含付费项⽬):Honey tracks的不同点在于,它专注于游戏的移动应⽤分析。Honey tracks被配置来帮助游戏⼯作室跟踪超过90项的指标,包括⼿游⽤户的参与度和留存分析。
[*]Playtomatic (免费):Playtomatic也是⼀款开源App分析⼯具,但它更专注于⼿游领域。Playtomatic
帮助游戏开发者追踪游戏玩家的在⼿游内的地理位置和成就,⽀持多个平台,包括:iOS、Android、JavaScript、HTML 5,Unity 3D引擎等等。
[*]Applicasa:⼿机游戏管理平台
⽬前市⾯上使⽤⽐较多的移动应⽤第三⽅数据统计平台⼤概有3、4家左右。其中国内⽐较出名的就是友盟、TalkingData等。⽽国外的⽐较受欢迎的则是Flurry,功能也⾮常全⾯,还有Google Analytics(简称GA)的使⽤也⽐较多,当然这是指国外,国内使⽤GA被墙,有时候连⽹页都打不开,所以除⾮你购买VPN,否则基本上不怎么能够正常使⽤。
Flurry:Flurry⼏乎可以说是⽬前最全⾯的移动应⽤统计分析产品,并不仅仅限于数据统计、分析功能,还提供App Circle⼴告、推⼴平台功能。国内不少使⽤Flurry的,但是⽬前Flurry不⽀持中⽂,所以需要⽐较好的英⽂⽔品才能看懂数据统计这⽅⾯的英⽂。
友盟:
国内开发者使⽤的最多的移动应⽤数据统计分析平台应该就是友盟了。尽管在全⾯性、完整性⽅⾯,和Flurry还有⼀定差距,但是友盟提供的SDK数量有很多,包括标准的统计分析SDK、SNS分享SDK、⽤户反馈SDK,以及应⽤联盟SDK。另外在平台⽅⾯友盟⽬前⽀持iOS、Android及Windows Phone平台(⽬前Windows Phone平台仅提供统计分析SDK)。
Talking Data:
Talking Data的数据统计分析模块分4个⼤分类,分别是⽤户和使⽤、参与度分析、渠道统计和⾃定义事件。所有统计分析模块都被分别安置在这4个分类中,这⼀点与其他统计分析平台有很⼤区别。
采集⽤户在App中的⾏为数据基本上有上⾯的⼀个就够了,具体的根据实际情况进⾏选择吧
表示有学问的成语上⾯关于⼀些⼯具类的回答⼗分精彩,我来补充⼀下整个流程是怎样的。内容来⾃APPYING
1、数据采集
⾸先列出你需要的数据项,接着评估哪部分是需要APP上报的,哪部分是后台可以统计的,然后分别在前后台加上。⼀般来讲,APP上报采集的数据,在发布前⼀定要经过谨慎的校验和测试,因为⼀旦版本发布出去⽽数据采集出了问题,不仅之前的功夫都⽩做了,还会带来⼀⼤堆脏数据,同时还有可能降低客户端的运⾏效率,得不偿失。
2、数据整理
数据采集完之后,需要将各种原始数据加⼯成为产品经理需要的直观的可看数据,这⾥需要做⼀些基本的数据逻辑关联和展⽰,就不赘述了。
3、数据分析
按照⼀开始设计的统计框架,你可以很清楚的看到⾃⼰需要的数据了。⽐如⽤户⾏为:哪些功能使⽤得被⼈均使⽤得最多,哪些按钮被频繁点击,哪些在显著位置却未达到预期使⽤效果的功能,等等。⽐如内容分析:哪篇⽂章被查阅最多,哪些内容被评论或者赞得最多,等等。
当然以上只是基础得不能再基础的分析,再深⼊⼀点的,例如你拿到这些数据,可以分析使⽤A 功能的⽤户同时还喜欢B功能,⼆者关联性较强,是否可以在前端设计时更多的考虑整合,或者界⾯上的调整;⽐如分析点击流,⼤部分⽤户访问或使⽤APP的路径是怎么样的,是不是把核⼼功能藏得太深了?再⽐如可以分析不同⽤户属性,⽐如男性⽤户和⼥性⽤户,他们在⽤户⾏为上是否有明显差异?等等。同产品的数据分析⽅式和模型差距⾮常⼤,没法⼀下⼦就说清楚。所以以上更多的是举例。
2015年08⽉06⽇
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遥⼩汐新媒传信产品经理
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1.数据采集⾸先列出你需要的数据项,接着评估哪部分是需要APP上报的,哪部分是后台可以统计的,然后分别在前后台加上。⼀般来讲,APP上报采集的数据,在发布前⼀定要经过谨慎的校验和测试,因为⼀旦版本发布出去⽽数据采集出了问题,不仅之前的功夫都⽩做了,还会带来⼀⼤堆脏数据,同时还有可能降低客户端的运⾏效率,得不偿失。
2.数据整理数据采集完之后,需要将各种原始数据加⼯成为产品经理需要的直观的可看数据,这⾥需要做⼀些基本的数据逻辑关联和展⽰,就不赘述了。
3.数据分析按照⼀开始设计的统计框架,你可以很清楚的看到⾃⼰需要的数据了。
当然以上只是基础得不能再基础的分析,再深⼊⼀点的,例如你拿到这些数据,可以分析使⽤A
功能的⽤户同时还喜欢B功能,⼆者关联性较强,是否可以在前端设计时更多的考虑整合,或者界⾯上的调整;⽐如分析点击流,⼤部分⽤户访问或使⽤APP的路径是怎么样的,是不是把核⼼功能藏得太深了?再⽐如可以分析不同⽤户属性,⽐如男性⽤户和⼥性⽤户,他们在⽤户⾏为上是否有明显差异?等等。
不同产品的数据分析⽅式和模型差距⾮常⼤,没法⼀下⼦就说清楚。所以以上更多的是举例。
⼀些需要注意的原则
1.数据本⾝是客观的,但被解读出来的数据⼀定是主观的,同样的数据由不同的⼈分析很可能得出完全相反的结论,所以⼀定不能提前带着观点去分析(⽐如已经有了假设,再⽤数据去论证);
2.APP采集数据,⼀定是优先级⽐较低的事情,不能因为数据的采集⽽影响产品的性能和⽤户体验,更不能采集⽤户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做);
3.数据不是万能的,还是要相信⾃⼰的判断。
⼀般可以加第三⽅的统计,有快速的SDK可接⼊,以前参加的过的项⽬试⽤过友盟、Flurry和google analytics。类似这样的⼯具不少。
国内:百度移动统计,CNZZ移动数据平台,imofan
国外:Mixpanel, mixpanel, woopra
但个⼈觉得google analytics基本能满⾜需求。
统计的数据包含:
基础数据:新增活跃、⽇活、周活、⽉活、留存等;
产品数据:某个页⾯点击、某个按钮点击等;
技术数据:数据返回是否成功、⽹络是否正常等;
在收集数据这块挺多埋点的,建议产品和QA多测试。
东芝售后服务⼀般来说, 专门检测app内的事件, ⽤友盟之类就可以了. ⽽且也没啥成本. 统计app数据更为重要的还是你所检测指标. 除了⼀些你所需要做出分析所需的指标, 通常你也是需要收集⼀些这么⼏个东西的数据:
1. ⽤户的使⽤时长
2. ⽤户转化率
3. ⽤户的流失率
4. 活跃⽤户状态
5. ⽤户特征
6. ⽤户的⽣命周期
还有⼀个不是太和⽤户相关的就是app所有的渠道的分析
使⽤时长很简单, ⽤来监控⽤户的活跃度. 当然这个时长并不是⼀定越长就越好, 主要看有没有到达你的预期. 如果不符合预期, 那么明显你需要重新思考⼀下你的产品设计. 假如⽤户仅把你的app作为⼀个信息来源的媒体, ⽽你却想做的事社交的app, 那么你的⽤户时长必定会和你预期的相差很多.
⽤户转化率也就是你的核⼼功能的转化率, 可以是付费率, 购买率等. 流失率不仅仅是看⽤户流失了多少, 还可以看看⽤户在什么时间, 什么功能, 什么地⽅流失了.
活跃⽤户是app⾥很重要的⽤户, 特别是对社区类型的来说. 他们出问题了必须第⼀时间解决.
⽤户特征和⽤户的使⽤⽣命周期主要是建⽴⽤户的模型, 都对产品设计的灵感很⽤帮助. 对app未来的发展页可以提供预测的基础.
总体来说, 有的放⽮才能游刃有余
1.数据采集⾸先列出你需要的数据项,接着评估哪部分是需要APP上报的,哪部分是后台可以统计的,然后分别在前后台加上。⼀般来讲,APP上报采集的数据,在发布前⼀定要经过谨慎的校验和测试,因为⼀旦版本发布出去⽽数据采集出了问题,不仅之前的功夫都⽩做了,还会带来⼀⼤堆脏数据,同时还有可能降低客户端的运⾏效率,得不偿失。
2.数据整理数据采集完之后,需要将各种原始数据加⼯成为产品经理需要的直观的可看数据,这⾥需要做⼀些基本的数据逻辑关联和展⽰,就不赘述了。
3.数据分析按照⼀开始设计的统计框架,你可以很清楚的看到⾃⼰需要的数据了。武侠 票房
当然以上只是基础得不能再基础的分析,再深⼊⼀点的,例如你拿到这些数据,可以分析使⽤A 功能的⽤户同时还喜欢B功能,⼆者关联性较强,是否可以在前端设计时更多的考虑整合,或者
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