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    百万运营人员每天关注的数据指标£¬你想知道吗£¿

    2016-5-21 06:44| 发布者: admin| 查看: 2650| 评论: 0

    摘要: 软件及移动应用类产品常用指标

    软件及移动应用类产品常用指标


    新增用户数
    New Users
    指首次打开应用的用户数量£¬通常通过设备识别符£¨如苹果系统的UDID£©来识别用户的唯一身份¡£由于传输统计数据需要联网£¬因此即便是首次打开应用£¬若未能联网£¬?#39184;?#35745;不到¡£此外£¬?#23545;?#20877;安装通常?#25442;?#31639;作新增用户£¬老用户的版本升级也?#25442;?#35745;算在内¡£当然£¬如果下载了应用并未安装£¬或安装之后没有启动过£¬也无法统计为新增用户¡£
    活跃用户数
    Active Users
    指统计周期内有过特定使用行为的用户数量¡£同一用户在一个统计周期内多?#38382;?#29992;记作一个活跃用户¡£这里¡°使用行为¡±的定义因应用而异£¬有的团队将启动即视作活跃£¬有的则需要满足启动+执行某种操作£¨如浏览过至少一条新闻£©£¬还有的则索性将常驻后台的守护进程没有杀死?#39184;?#35745;进活跃范畴中¡£因此如何计量活跃用户数£¬归根到底还是看团队真正追求的是什么¡£活跃用户数一般看¡°日活?#20445;¨Daily Active Users£¬DAU£©和¡°月活?#20445;¨Monthly Active Users£¬MAU£©¡£



    升级用户数
    Updated Users
    指由已装的?#20064;?#26412;升级到新版本的用户数量¡£时常有人问£¬像QQ这样保有量已经很大的应用£¬为什么每天还能在应用市场上创造如此巨大的下载量£¿其中很重要的因素之一£¬就是将用户从?#20064;?#26412;升级到新版本的下载行为统计了进去¡£
    留存率
    Retention Rate
    指用户在某?#38382;?#38388;内开始使用应用后£¬经过一?#38382;?#38388;£¬依然继续使用£¬这部分用户站当时新增用户的比率£¬也就是¡°有多少人最后留下来了¡±¡£留存率用于衡量应用的质量和营销效果的?#27809;µ¡?#36890;常新增用户如何因为真实需求而来£¨如从应用市场主动搜索并下载获得£©£¬则留存率较高£»而因为博眼球的营销推广£¨如从应用市场主动搜索并下载获得£©£¬则留存率较高£»并且£¬不同种类应用的留存率也有各自的基准£¬如游戏的首月留存率通常比社交类高£¬而工具类的首月留存?#35270;?#27604;游戏高¡£留存率通常看次日留存率¡¢3日留存率¡¢7日留存率¡¢15日留存率和30日留存率¡£
    总用户数
    Total Users
    指历史上所有新增用户数之和¡£该数字由单纯地相加获得£¬存在一定水分£¬无法体现已经流失或极?#25442;?#36291;的用户情况¡£
    单?#38382;?#29992;时长
    Duration
    指用户从一次启动到退出应用所耗费的时间长短£¬用于衡量应用的黏性¡£应用在后台运作并?#25442;?#35745;入其中¡£不同类别的应用£¬单?#38382;?#29992;时长可以千差万别¡£工具类产品解决问题目标明确£¬用户完成任务之后就会立即退出£¬?#28909;?#30475;一下天气¡¢优化一下内存占用等£¬用?#35813;?#23601;可以关闭¡£而视频播放类应用则能?#20013;?#26356;久£¬通常可到达十几分钟¡£
    平均单?#38382;?#29992;时长
    Average Duration
    计算方法是某日总使用时长/该日启动数£¬可用于更准确地评估用户的使用状态¡£因为一款应用在不同时段的使用时长可能存在差别£¬用户早上挤地铁时一瞥于晚间睡觉前的沉浸使用£¬其单?#38382;?#29992;时长本身是不可具备可比性的£¬只有平均之后才能用于横向比较¡£
    使用间隔
    Interval
    指连续两?#38382;?#29992;之间的时间间隔¡£如果一款定位于提供每日新闻资讯的应用的使用间隔过长£¬则说明对用户的黏性不够强£¬并未培养成每日使用的习惯£¬只是在?#32423;?#24819;起来时看一眼¡£这就需要在产品上下功夫£¬或采取一些运营手段弥补£¬如定时推送当日的头条新闻¡£
    转化率
    Conversion Rate
    指应用内特定行为目标的转化情况£¬如让用户点击某个按钮¡¢播放一?#38382;?#39057;¡¢邀请一批好友等¡£
    K 因子
    K-Factor
    衡量产品的病毒传播能力£¬计算方法为每个用户平均发出的邀请数量/收到邀请转化成新增用户的比率¡£如果K因子大于1,表明产品具有自我传播能力£¬会随着用户的使用而?#20013;?#25193;散¡£
    每用户平均收益
    Average Revenue Per User£¬ARPU
    简单的理解就是¡°能从每个用户那里收多少钱?#20445;?#26159;衡量产品盈利能力的指标£¬也可用来检测不同市场渠道获取的用户质量¡£ARPU的通常计算方法是产品在一定时限内的收入/活跃用户数¡£结合单用户的获取成本£¬可以推断出产品是否能形成自我造血的?#20013;?#21457;展能力¡£
    每付费用户平均收益
    Average Revenue Per Paid User£¬ARPPU
    与ARPU将收入?#25945;?#21040;所有用户头上不同£¬ARPPU只计算从所有付费用户出获取的平均收益£¬据此更准确地把握收费用户的支付能力¡¢消费习惯£¬并有针对性地对这部?#25351;?#36153;用户重点运营和服务¡£
    月付费率
    Monthly Payment Ratio£¬MPR
    指一个月的统计区间内付费用户占活跃用户的比例¡£
    生命周期价值
    Life Time Value£¬LTV
    用户从第一?#38382;?#29992;产品£¬到最后一?#38382;?#29992;之间£¬累计贡献的付费总量



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