京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在的App开发已经进入到了必须靠推广运营才能上位的时代,有用户不代表什么,有活跃度稍表欣慰,有留存率稍表欣慰,看到真金白银才会喜上眉梢,毕竟最近最火的是游戏应用,它们才是捞到钱的新晋金主,但是它们赚到钱都是有过程的,各位开发者从开发到运营过程中都应该一步一步过来,着重关心下面几个数据:
1. 真实用户数
虽然说用户不代表什么,但是获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④通过适合自己的推广渠道。
然后统计用户数,要注意的是,因为下载量、安装量这些数据都比较虚,不能真实反映用户是否已经被获取。所以大家都要看激活,这才是真正获取到了新的用户。另一个非常重要的数据,就是分渠道统计的激活量,这样可以知道哪个渠道是最有效果的。
2. 每周、每月活跃度
因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户,并非主动进入的用户,这时候就要通过应用本身内涵、体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户,并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况,而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。
3. 日留存率、周留存率
有活跃度后你要考虑你的用户粘性,这时要以保住老客户优先,因为成本低很多,怎么保存呢?
1)先统计,日留存率、周留存率(有些应用是不需要每日启动的)、月留存率(曾经有游戏行业的行家指出,如果想成 为一款成功的游戏,1-Day Retention要达到40%, 7-Day Retention要达到 20%。)
2)区分你的App类型,比如游戏的首月留存率比社交高,工具的首月留存率又比游戏高
3)然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。
4. 盈利:收入—成本
目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种,前面3个环节做好了,基数大了,平均转化成本和回报率提高了,盈利就实现了。
关于收入,大家最耳熟能详的指标就是ARPU(平均每用户收入)值 。利润最简化的计算公式是:利润=收入-成本。收入如何计算? ARPU是一个和时间段相关的指标(通常讲的最多是每月的ARPU值),还不能完全和CAC(用户获取成本)对应,所以我们还要多看一 个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV = 每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期。LTV – CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。
5. 后续传播指数
后续传播的一个典型媒介就是社交网络,如果产品自身足够好,有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户,应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。
以K因子(K-factor)为衡量指标,K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,平均转化率为10%的话,K =20*10%=2。当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大;K<1的话,那么用户群到某个规模时就会停 止通过自传播增长。
最后,记住如果只看推广,不重视运营中的其它几个层次,任由用户自生自灭,那么应用的前景必定是暗淡的,所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15