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應用公園·友盟+數據統計功能上線

2019-09-19 18:30 來自于應用公園

App數據統計一直以來都是App運營者非常在意地方,為了更好的為大家提供統計分析服務,應用公園與阿里旗下友盟+達成戰略合作伙伴關系,共同推出專屬于應用公園平臺的數據統計功能。借助友盟+在數據統計行業的10年經驗,為應用公園App打造了更智能、專業的數據采集、分析、管理的工具,AI賦能業務增長。

具體功能如下:

概況統計——實時統計

這里展示截至今日上個整點時刻的各指標的當日總數據

l新增用戶:第一次啟動應用的用戶(以設備為判斷標準)

l啟動次數:打開應用視為啟動。完全退出或后臺運行超過30s后再次進入應用,視為一次新啟動。

l時段累計日活:啟動過應用的用戶(去重),啟動過一次的用戶即視為活躍用戶,包括新用戶與老用戶。這里展示的是截止到各個整點時刻的當日活躍用戶

l分時活躍用戶:活躍用戶在24小時中的分布情況(每小時間去重)

概況統計——整體趨勢

l新增用戶(7日平均):最近7日(不含今日)每日新增用戶的平均值

l新用戶次日留存率(7日平均):最近7日(不含今日/昨日)新增用戶次日留存率的平均值

l使用時長(7日平均):最近7日(不含今日)用戶每日使用時長的平均值

l活躍用戶(7日平均):最近7日(不含今日)每日活躍用戶的平均值

l7日總活躍用戶數(去重):最近7日(不含今日)活躍用戶的總數(去重)

l30日總活躍用戶數(去重):最近30日(不含今日)活躍用戶的總數(去重)

l累計用戶數:截止到當前時間,啟動過應用的所有獨立用戶(去重,以設備為判斷標準)

用戶分析——新增用戶

l新增用戶:第一次啟動應用的用戶(以設備為判斷標準)

l新增賬號:第一次啟動應用的賬號

l新增用戶占比:某時段內新增用戶占該時段活躍用戶的比例

用戶分析——活躍用戶

l活躍用戶:啟動過應用的用戶(去重),啟動過一次的用戶即視為活躍用戶,包括新用戶與老用戶

l活躍構成:活躍用戶中新增用戶的占比比例

l活躍粘度:DAU/過去7日活躍用戶,DAU/過去30日活躍用戶

l過去7日活躍用戶:過去7日(不含今日)的活躍用戶數(去重)

l過去30日活躍用戶:過去30日(不含今日)的活躍用戶數(去重)

l分時活躍用戶:活躍用戶在24小時中的分布情況(每小時間去重)

l周活躍率:周活躍用戶占截止本周累計用戶的比例

l月活躍率:月活躍用戶占截止本月累計用戶的比例

用戶分析——啟動次數

啟動次數:打開應用視為啟動。完全退出或后臺運行超過30s后再次進入應用,視為一次新啟動。

啟動次數占比:某日//月的啟動次數占所選時間段總啟動次數的比例

留存分析——留存用戶

某段時間內的新增用戶(活躍用戶),經過一段時間后,又繼續使用應用的被認作是留存用戶;這部分用戶占當時新增用戶(活躍用戶)的比例即是留存率。例如,5月份新增用戶200,這200人在6月份啟動過應用的有100人,7月份啟動過應用的有80人,8月份啟動過應用的有50人;則5月新增用戶一個月后的留存率是50%,兩個月后的留存率是40%,三個月后的留存率是25%

留存分析——用戶新鮮度

報表展示每天活躍用戶的成分構成,并提供用戶成分分析控件做進一步的分析。用戶新鮮度幫您從宏觀上了解每日啟動用戶的新老用戶比以及來源結構。

某日的活躍用戶來源于當天新增用戶、1天前新增用戶...30天前新增用戶、30+天前新增用戶。其中當天新增用戶與您在當日的推廣行為相關,n天前新增用戶與n日前的新增用戶和n日留存率有關。

留存分析——用戶活躍度

當日活躍成分:

報表展現每個天級時間點的當日活躍用戶的活躍程度。

將當日活躍用戶按照過去15天(含當天)啟動的天數分為115組,計數并展示。

活躍1天的用戶,表示這個用戶在過去15天中僅有1天啟動;

活躍2天的用戶,表示這個用戶在過去15天中僅有2天啟動;

活躍15天的用戶,表示這個用戶在過去15天中15天都啟動了。

活躍天數越多的用戶,其活躍程度越高,對APP的價值越大。

用戶參與度——使用時長

可查看用戶單次和單日使用客戶端的時長。

用戶參與度——使用頻率

可查看用戶日和周使用客戶端的頻率。

用戶參與度——使用間隔

同一用戶相鄰兩次啟動間隔的時間長度。在固定的查詢時段內,若用戶A僅在第2天、第3天、第7天啟動過應用,則“1天”和“4天”的計數分別加1;若用戶B僅在第4天啟動過三次應用,則“0-24h”的計數加2;若用戶C僅第10天啟動過一次應用,則“首次”的計數加1

終端屬性——設備終端

根據機型、分辨率及操作系統歸納目前用戶的手機終端分布情況。

終端屬性——網絡及運營商

根據聯網方式及運營商歸納目前用戶的手機終端分布情況。

終端屬性——地域

根據使用客戶端的用戶所在城市,歸納目標人群聚集情況。


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