新增用户数、活跃度、留存量、卸载量、转化率…通过对各项APP统计数据指标进行深入分析,APP运营人员可以深入探究APP在各生命周期的发展是否出现异常、APP所提供的内容和服务能否满足核心用户的需求、运营活动的转化率是否达到预期、能否找到新的增长点和突破点等等。

 

然而这些数据指标并不是现成的,需要对原始数据进行大量的整理和计算。而且面对类目繁多的数据指标,单拼人力进行数据统计分析是远远不够的。APP运营人员亟需一套简单易用、稳定可靠的APP统计方案和成熟的工具化产品来满足日常数据化运营工作所需。

 

个推的APP统计产品“个数”应需求而生,通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等多维度对APP运营数据进行全面统计分析,帮助APP运营人员对用户的活跃、新增进行基础统计。此外,“个数”还提供 “卸载用户分析”“用户行为预测”“多维度行业对比”“零代码可视化埋点”等功能,帮助APP运营人员深层次挖掘用户需求,了解卸载用户去向和自身行业地位,让APP在开展拉新、促活、转化、留存等不同目的的运营活动时都能有数可依。

 

接下来,本文就根据AARRR增长模型,和大家分享一下APP运营者如何在拉新、促活、留存、转化、口碑传播等各个用户运营场景,以 “正确的姿势”最大化发挥个数的产品价值,让APP运营始终“心中有数”。

 

 

拉新(Acquisition):精准渠道筛选

 

在APP获客期,运营人员会开展一系列以拉新、获客为目的的推广活动。推广活动的目标受众是谁?什么样的广告创意能打动他们?哪些渠道能精准触达他们?想触达精英白领,就不能盲目地将广告投放在学生党聚集的渠道。做好用户洞察和广告创意的同时,APP对推广渠道的选择也需要精细化。个数提供多指标、多维度的基础APP数据统计功能,APP运营人员可以基于这些数据,对APP各渠道来源的用户活跃度、留存率、使用频次、使用时长等进行综合对比分析,从而筛选出高质量的目标用户所在的精准渠道,指导推广渠道选择和广告投放,有效降低获客成本,提升运营活动转化率。

 

 

促活(Activation):知己知彼,心中有数

 

一个长期不活跃的APP,就好像一场没人叫好更没人叫座、品之无味,中途弃之也不可惜的“鸡肋”演出。一个长期低活跃的APP,又何谈高留存、高转化、好口碑?活跃度对APP的重要性不言而喻。

 

而影响APP活跃度的因素也有很多,从APP本身来讲,可能是APP的功能没有很好满足用户需求、设计交互不符合目标用户群体的审美及使用习惯、应用内的内容不够干货等;从行业和市场角度来讲,可能是用户群体的兴趣点发生了迁移和变化、竞品增加了新的特色功能、业内知名KOL和大V用户入驻了其他APP,影响一众粉丝寻找“新欢”等。

 

所以APP运营人员如何才能知己知彼,对市场和行业变化快速反应,制定有效的运营策略,准确出击,稳定和提升APP活跃度呢?

 

首先,APP运营人员通过个数数据看板和统计图表,可以对新增用户、活跃用户、用户粘度、启动次数、使用时长、使用频次等这些与产品发展息息相关的实时数据了然于心,做到“知己”;还可以将实时APP统计数据和历史数据进行对比分析,从而监测到每一次的特殊或异常情况,并及时对期间的活动、运营、产品迭代策略等做出快速调整、优化。比如,在国庆节前后,旅游类APP就可以重点监测APP活跃度,了解节日期间的促销创意是否足够吸引目标用户。

 

 

其次,个数的APP统计-行业分析功能支持将多个APP进行多维度综合统计分析,提供包括市场占有率、新增用户数、日活跃、留存率等脱敏的对比趋势图。 APP运营人员可以使用个数的APP统计-行业分析功能快速了解行业动向,做到“知彼”,并及时应对。

 

 

留存(Retention):留存统计和卸载用户分析

 

为了获得用户的青睐,在前期的拉新环节,APP运营人员往往卯足了劲儿,高昂广告费投入、社交裂变现金激励、赠送产品功能免费使用时长…获客手段早已不止“72变”,获客成本也水涨船高。

 

然而,花费了无数心思才“勾搭上”的新增用户,可能第二天就卸载了APP。因此,对APP的留存率和用户卸载行为进行统计分析就显得至关重要。

 

个数的APP统计-留存率统计功能支持以直观的方式,对APP每天不同来源和群组的新增用户留存、活跃用户留存等数据进行统计,APP运营人员可以通过对留存率的变化进行分析,来总结推广和促活运营手段的效果。

 

 

和市面上其他的APP统计产品不同,个数特有的“卸载用户分析”功能,还可以帮助APP运营人员基于卸载用户属性、卸载后用户流向、不同活跃程度用户的卸载情况等数据,探究用户隐藏在心的“分手理由”;让APP开发者在反思究竟什么样的“一言不合”导致用户流失时,能有数可依,从而指导和辅助后续产品迭代。

 

而APP“求复合”的召回策略和运营效果如何,也可以通过卸载召回用户统计,指导后续召回策略的制定和优化。

 

转化(Revenue):转化漏斗分析

 

不仅仅是APP,对于绝大多数产品,企业都需要考虑盈利的问题,而转化率就是衡量APP盈利能力的一个重要数据指标。以电商类APP为例,运营人员需要对某个促销活动页面的浏览量、页面中所展示商品的收藏量、该商品被加入购物车的次数、该商品的下单次数、该商品最终交易额等整个用户购买行为链路的关键数据进行漏斗分析,从而判断促销活动的用户行为路径设计是否友好,在这一过程中哪个环节需要优化,以提高最终的购买转化率。

 

针对此需求,个数提供“事件统计”和“零代码可视化埋点”功能,APP运营人员可以通过可视化埋点的方式,非常方便地进行自定义事件统计,从而了解用户在APP内的使用行为,直观地分析转化漏斗,快速找到制约转化率提升的关键“事件”,对症下药,各个击破。

 

 

口碑和推荐(Refer):用户行为预测

 

用户运营必然涉及到分层。APP运营人员需要根据付费意愿、活跃度、卸载倾向等维度做好用户分层,对不同层次的用户给予不同的关注,制定不同的运营策略。

 

常用的用户分层理论-RMF模型

 

从付费意愿角度来看, 在用户对APP和软件产品“付费意愿”普遍还比较低的当下,APP运营者需要拥有“超级用户思维”,特别关注20%有付费意愿、能力和可能性超级用户,深入挖掘该部分用户需求的基础上,实现80%的价值转化。而那80%没有付费意愿或能力的用户,却可能对APP粘度非常高。APP则需要做好和该部分用户的互动、互撩、保持整个应用的活跃度和热闹氛围。

 

从卸载倾向角度来看,哪些用户流失的可能性比较大?什么样的卸载后用户还需要重点召回?哪些卸载后用户确实“三观”和APP相差太大,“志不同道不合”,进行召回的意义不大?

 

用户分层的前提,是用户洞察。在对用户行为进行分析和预测的基础上,精准识别不同的用户群体,才能进行分组运营,制定和实施个性化、针对性的运营策略。凭借强大的机器学习能力和海量终端用户数据积累,APP统计产品-个数可对用户的付费、卸载、流失等行为进行预测,帮助APP运营者优化用户运营策略。

 

同时,APP运营人员也可将应用内数据和个数结合起来,对用户进行更深入的洞察。哪些用户是高活跃用户?哪些用户是“捧场王”,日常各种点赞?哪些用户总是积极参与APP的运营活动?哪些用户有成为“意见领袖”的潜力?针对高活跃、有个人影响力的关键用户,如何提供适当的激励措施,促进APP的口碑打造和传播发酵,让更多的“自来水”注册体验产品?通过APP统计产品个数和APP内数据的双重加持,APP运营人员可以很方便、准确地从众多用户中识别出有“引爆”潜力的用户群。

 

心中有数,运营不输。在快速发展的互联网时代,市场环境瞬息万变,需要APP开发者和运营者始终保持敏锐、高效应对,“聪明”决策。和市面上已有的APP统计产品不同,个推的APP统计产品个数基于海量数据沉淀和机器学习技术,不仅仅提供用户活跃、新增、留存等基础APP统计功能,在产品功能层面做到了“人无我有,人有我优”。下面再特别安利一下个数的两个核心的优势功能:卸载用户分析”和“零代码可视化埋点”。

 

  • APP统计产品个数所特有的 “卸载用户分析”功能,可以为APP运营者提供流失、卸载等关键行为的预测,通过数据分析让运营者在预防用户流失的时候有据可依。
  • 个数的“零代码可视化埋点”灵活、方便,解决了以往APP统计-应用埋点工作中“耗时长”“成本高”“难度大”等痛点。使用个数,APP开发者不需要对数据追踪点添加任何代码,只需要连接管理台并圈选页面中需要埋点的元素,即可添加随时生效的界面追踪点。

 

未来,个推APP统计产品个数还将和广大APP开发者、运营者一起持续探索,解锁更多数据化运营的“新姿势”。