收藏>长按框内>全选>复制
复制后,请打开手机上的【】 APP领取阅读礼!

工作记录详情

承接前文

网站/APP运营效果不给力?先琢磨下运营指标体系>> 网站/APP运营效果:为考核评价与问题改进设计指标体系 <<

网站/APP数据运营部分概念简述 >> 网站/APP运营指标体系之数据运营部分概念说明 <<

1、数据统计分析工具类型

1.1 网站统计分析

A、基于访问等日志型。通过在自家网站服务器上使用相关组件,进行访问日志的相关数据项配置(如访问时间、客户端特征、访问时长、访问状态码等等),然后记录所需各项访问数据并以一定格式存储在服务器上,之后可下载该日志文件通过特定工具或编辑器来读取和分析(或者通过网站后台的数据模块功能接入日志,进行可视化窗口查询和分析数据)。

B、基于脚本(JavaScript等)型。在想被加入统计分析的页面上,加载(安装)一段脚本代码。只有脚本代码按正确方式加载成功后,且和页面其它代码无冲突等异常状况时,会把访问相关数据传送到远端(本地)服务器进行记录和分析。为了进一步降低技术难度,我们可以使用诸如百度统计、谷歌分析、CNZZ等第三方的数据统计和分析服务(换言之,网页上加载它们的脚本代码,并把数据按要求传送过去,然后进入它们提供的后台进行可视化窗口查询和分析数据)。

A和B两种网站统计分析工具如何选?

两种类型的网站统计分析工具,各有优劣,对一般用途的网站运营管理需求来说,知道几个点,基本可以明白如何选。

数据泄密:想自有数据,且运维对服务器安全管理到位,那么可选A。

技术难度:技术薄弱,且无力应对数据建模等工作,那么可选B三方统计工具。

个性定制:想定制数据项(比如搜索引擎的抓取量),当B无法提供时,可选A。

管理便利:当管理权限分级,数据报告查看项按需分配时,从便利程度来说,可选B三方统计工具。

流程完备:当需完整的数据分析流程相关功能、自身对流程不熟悉或无力搭建时,可选B三方统计工具。

成本收益:若对数据需开发众多接口场景、提高数据运营带来的收益时,可选A;若三方统计工具基本满足对运营效果监控指标需求、比较满足对成本收益的评估需求时,降低统计工具的开发和维护成本,将进一步提高收益时,可选B。

1.2 APP应用统计分析

APP应用本身是将代码打包生产,因此一般统计分析工具是通过嵌入SDK(可理解为APP应用加载统计代码)方式,SDK代码定义了对APP的用户启动和使用行为的观察规则,它将相应用户行为数据先记录,当触发了某种条件后,便按规则发送到远端(本地)服务器进行统计分析。至于SDK是使用三方工具包还是自行开发,考虑下面几点。 对隐私权限的过度使用:无论大小厂的SDK包,由于以往数据隐私保护薄弱的现状,加之移动应用更易搜集用户隐私数据,导致一些SDK包可能会需求不必要的隐私权限,这对于上线应用市场,以及日后运营过程中可能面对的用户数据隐私保护相关规定,都可能会带来极大的下架等风险问题。

其它,如前文所述,从数据泄密、技术难度、个性定制、流程完备、成本收益、管理便利几方面进行斟酌考虑。

2、以三方百度统计工具为例

2.1 百度统计分析概况

2.2 百度统计常用名词图

2.3百度APP统计常用名词定义

2.3.1用户群归类分析

A、新增用户(NU)

含义:有记录以来,经过设备识别码去重且首次启动APP的用户。

设备识别码:安卓系统的MAC地址、IMEI号(以及基于原生安卓二次开发的国内系统中提供的识别码),IOS系统的广告编号等;或者基于设备各项特征而生成出来的唯一编码(类似于人的身份证编号),例如百度移动统计生成的CUID(用户识别号)。

首次启动:第一次安装打开,不含重复安装/打开。

【拉新】即通过营销推广或优质内容,让新增用户增多。新增用户越多,则APP就可以处于快速成长期。当然每款APP迟早都会进入稳定增长期,新增用户比例会逐步降低,最终将进入衰退期。笔者前几篇文章所强调的运营团队开发新用户(拉新)能力,意义便在于可以让APP在尽可能长的时间内处于快速成长期和稳定增长期。

B、启动次数(SU)

含义:在规定时间内,用户将APP从完全退出状态(或离开APP界面进入系统后台的状态)操作成打开APP界面状态的次数。

规定时间:一般设置成30秒,即用户第二次启动间隔第一次启动的时间超过30秒,则算2次启动,反之则算1次;百度应用统计的sdk为3.1版本以上的话,可根据自身情况,设置该时间。

人均单日启动次数(SPUPUD):平均每个用户在每个使用该APP日的实际启动数。

【促启】通过优质内容或营销推广,提升人均单日启动次数,这样从整体上来看,启动次数就会明显大于当天启动APP的用户数,如无技术等异常情况发生,则在某种程度上意味着提高了用户对APP的依赖度,进而这种用户粘性可以降低其它竞品对本APP用户群的抢夺几率。

C、活跃用户(AU)

含义:在规定时间内,经过设备识别码去重,且将APP从完全退出状态(或离开APP界面进入系统后台的状态)操作成打开APP界面状态的用户数。

日活跃用户(DAU)、周活跃用户(WAU)、月活跃用户(MAU)等,即将规定时间设置成一日、一周、一月等值后的活跃用户。

活跃度(AD):在该时间段内,活跃用户数在总用户数的占比。

【促活】通过优质内容或营销推广,提升日活跃用户(DAU)数、周活跃用户(WAU)数、月活跃用户(MAU)数,即提高活跃度(AD)。

D、留存用户(RU)

含义:在上一时间段(T1)中的新增用户,经过时间段(T2)后,还能继续留下来使用(启动)APP的用户。这部分留存用户占时间段T1中新增用户的比例即为留存率(RR)。

次日(一日)/三日/七日/月留存率(Day 1/3/7/30 Retention Ratio):某时间段T1的新增用户中,在接下来的第一天/第三天/第七天/第三十天使用(启动)APP的用户数占时间段T1中新增用户的比例。

渠道留存率:来自不同渠道(流量入口)的用户留存率。有时自家APP的留存率不太好时,可以观察诸如来自微信群、百度品专等流量入口渠道的用户留存情况,因为不同渠道的用户质量不一样(或者说有些渠道的用户并不太符合目标客户群的定义),不可盲目认定为自家产品问题,而盲目地进行相关调整。

【留存】关注三个时期(震荡期、选择期、平稳期)的用户留存率,依数据分析经验,通常可用(次日留存率-7日留存率-月留存率)来进行典型分析,提高留存率更多的要从全盘和连续性的因素去考虑,比如产品/功能的良性迭代、内容的推陈出新、不同渠道(流量入口)用户的持续驻留措施、APP连贯且稳定“有惊喜”的运营策略。

震荡期:由于拉新策略、用户渠道、推广措施的不同,用户留存率在此期间可能会剧烈地上下震荡,在此期间更多考虑的数据是拉新、促启、促活情况(依据渠道特性,分析目标客户群匹配度,制定利于促启和促活的拉新策略/推广措施)。

选择期(蒸馏期、淘汰期、挥发期):经过短暂的拉新、促启、促活期后,用户会对是否留下继续使用APP有一个清晰的明确选择,在此时应从全盘和连续性来关注提高用户留存率的因素,诸如产品/功能的良性迭代、内容的推陈出新、不同渠道(流量入口)用户的持续驻留措施、APP连贯且稳定“有惊喜”的运营策略

平稳期:进入该时期后,用户相对而言比较忠诚了,在持续关注用户留存相关因素后,我们还需关注用户使用行为,诸如使用时长、使用频率、使用间隔、访问深度、目标转化率,下文会对这几项继续说明。上述总结起来,可如下图所示。

说明:图所示流程,非时间序,而是作为步骤侧重点来依序分析;这些侧重点,会有时间接序或共时关系。

2.3.2用户使用行为分析

A、使用时长(UT)

含义:某个统计分析周期内,用户在APP上停留的时间。

平均使用时长:该周期内,所有用户的全部访问时间的平均值。

单次使用时长:本次使用的结束时间减去本次使用的开始时间。

平均单次使用时长:该周期内,所有使用次数的全部使用时长的平均值。

B、使用频率(UF)

含义:某个统计分析周期内,一个用户启动APP的次数。

平均使用频率:该周期内,所有用户的全部启动APP次数的平均值。

C、使用间隔(UIT)

含义:某个统计分析周期内,同一用户邻近两次启动APP的间隔时间。

平均使用间隔:该周期内,所有用户的全部使用间隔的平均值。

D、访问深度(DV)

含义:某个统计分析周期内,用户在一次使用过程中所访问的页面数量。

上述用户使用行为均一定程度上体现了APP的用户粘性:一般UT、UF、DV三值高,UIT值低,体现着用户对APP比较依赖;根据UIT值,我们可以调整通知消息的推送时机、版本迭代频率。

2.3.3渠道分布数据分析

A、用户获取成本(CAC)

含义:APP每获取一个新用户所需要的资源消耗(成本)。对应着经济学上的边际成本概念,用户获取的边际成本高或低,需要看当前APP处于发展的什么阶段(如萌芽期、快速增长期、稳定期、衰退期)、市场的竞争激烈程度(如无竞争对手、充分竞争、寡头垄断)、用户使用习惯和预期改变等情况。

CAC当归属ROI(投资回报率)指标集,若一个渠道(流量入口)的用户获取成本高,那么需斟酌是否有其它合适的CAC更低的目标用户来源渠道,这样我们就可以让每单位资源消耗获得更多的目标用户。

B、目标事件转化率(TECR)

在前面文章《网站/APP运营效果:为考核评价与问题改进设计指标体系》中,我们说了转化率。我们提前将希望用户在APP上的一些行为定义成相对应的目标事件,然后定义一个转化过程(如从目标事件A触发相应的转化条件后,发展到目标事件B),把目标事件A定义成转化前事件,目标事件B定义成转化结果事件。目标事件转化率(TECR)=转化结果事件总数/转化前事件总数。

可以根据自身需求来统计分析各类目标事件转化率,比如注册用户比例、询盘比例、付费用户比例等等。

C、渠道来源细分(CSS)

含义:各渠道的用户从点击(下载)到激活的更详细的效果数据。

对于安卓应用,我们可以细分统计到各应用商店或其它有APP下载链接的渠道中的下载激活效果;而苹果IOS应用,则为AppStore上游渠道来源的下载激活效果。

这数据主要用于观察各渠道的拉新潜力,显然一个渠道中,光有下载量,而激活量不足是不可行的。若涉及到和渠道的推广费用结算,则由于三方统计工具不可避免的会发生数据丢失情况,不可直接用此数据进行结算。

2.3.4 应用错误信息分析

A、错误次数(NOE)

含义:为了让APP能被用户有效使用,我们可以定义一些异常现象作为各型错误集。比如死机、强退、白屏等,这些现象发生次数多,即错误次数多,用户体验就差,所以运营过程中,可对它们进行监测,并及时反馈给技术/运维端进行检测,然后更新BUG或迭代APP。

B、错误率(ER)

含义:在APP运营过程中,由于随着用户数的增加,以及网络或设备的多样性,加上通信过程中的各种突发情况,错误是无法完全避免的,但如果在某个统计分析周期内,APP发生错误的比率(错误率ER=错误次数/启动次数)增加明显,那么就要引起重视了。

C、错误类型(TOE)

含义:为了能区分不同错误的轻重缓急程度,以及制定出解决进度,提交相应工单,我们可以将错误定义出不同的类型集,比如一级错误、二级、三级等等。

通过记录NOE、ER、TOE,进行统计分析,便可以及时获知APP的运行健康程度,并提交给技术/运维端不同等级、不同维度的“维修工单”,进而提高用户对产品的信任和口碑。

2.4 百度网站统计常用名词定义

2.4.1流量数量范畴

A、浏览量(PV)

含义:用户打开(点击)页面的次数总和,而百度网站统计工具能否准确计数到,和统计代码是否在客户端加载成功相关。

浏览量高了,意味着有人气,至于人气真假和人气能否带来“真金白银”都得具体分析。

B、独立访客数(UV)

含义:访问者的身份标识(cookie)的数量。一个用户访问网站时,服务器会给它一个身份标识(cookie),在统计分析的周期内,只要身份标识(cookie)一样,那么不管用户来访多少回,都只计算一个UV;而只要身份标识(cookie)变了,那么就算新的独立访客,UV加1。

PV是为了说明“人气”,而独立访客数(UV)类似于让人群报“身份证号”,统计“身份证号”的数量,这样可以衡量“人气旺”究竟是否因少数人重复访问造成的。

C、访问次数(Visit)

含义:网站的会话(Session)次数总和。一次会话,可以理解为带有某身份标识(cookie)的用户在规定时间内(如百度网站统计规定时间为30分钟)访问网页的过程。

何时访问次数加1?若出现两种情形之一:当用户身份标识改变,比如开启隐身模式、换浏览器、换设备等访问时,访问次数加1;当用户在30分钟里面,没有任何打开网站页面或刷新页面操作,那么本次会话结束,当下次访问网站(打开网站页面或刷新页面)时,访问次数加1。

访问次数一般会明显大于访客数,如无技术(被采集、流量攻击)等异常情况发生,则在某种程度上意味着提高了用户对网站的依赖度,进而这种用户粘性可以降低其它竞品对本网站用户群的抢夺几率。

D、新访客数(NV)

含义:某统计分析周期内的独立访客(UV)中,无历史(COOKIE记录期)身份值的首次访问网站的访客数。

可衡量营销推广对开发新用户的工作效果。

E、新访客比率(NVR)

含义:新访客数(NV)/独立访客数(UV)。

新访客比率(NVR)应根据市场和行业情况,并根据发展周期,而在一定区间内波动,这个区间应保障新访客的来源数不断上升;但若NVR过高,则意味着网站驻留相关工作需重视,避免出现访客流失较严重的情况。

F、网际协议地址(IP)数

含义:某统计分析周期内,访问网站的独立(公网)IP数。一个公网IP单位,类似于一个组织(比如家庭、公司、大学宿舍等),每个这组织里的用户无论用什么设备(浏览器)访问网站,那么他们的公网IP都是相同的,换言之,可理解为大大小小公网ip相同的组织数。

一个组织内的成员,至少从地理分布上,我们可以得出一些共性,这样就可以把一个个访客分类汇总得出诸如全国访客分布情况、山东省访客下单情况等数据。

2.4.2流量质量范畴

A、跳出率(BR)

含义:只浏览一个页面就离开网站的访问次数/网站的总访问次数

通常情况下,跳出率越低,意味着流量质量比较好。而影响跳出率的因素一般有:首次接触的页面(入口页)对用户需求的匹配度;首次接触的页面(入口页)对用户需求相关点的挖掘算法;首次接触的页面(入口页)的排版和设计是否体验良好;推广渠道来源的用户是否符合网站目标人群的定位等。

B、平均访问时长(AAT)

含义:网站的总访问时长/网站的总访问次数。

平均访问时长值高,则用户停留在网站的时间比较长,一则说明当前内容还是比较符合用户需求的,二则网站可以占有用户的更多碎片时间,对形成用户驻留和避免竞争对手抢占用户都是有好处的。

C、平均访问页数(AAP)

含义:网站的总PV/网站的总访问次数。

人均PV:某统计分析周期内,所有访客的全部打开(点击)页面次数的平均值。 平均访问页数(人均PV)高了,除非采取了引起用户反感的恶意分页等措施,否则通常而言,网站的内容是比较获得用户认可的,用户对网站也是依赖度比较高的,对品牌影响力的形成以及销售转化都是有好处的。

2.4.3流量转化范畴

A、转化次数(CS)

含义:网站运营者期望访客到达不同目标页面或者完成各类操作,从而能进一步达成运营目的(效果),一次转化即意味着访客做了一项运营管理者所期望的事。

比如访客完成一次操作(到达注册页面并成功提交注册所需信息),我们可以称为一次注册转化。

A、转化率(CR)

含义:转化次数/访问次数。

此处转化率含义为百度网站统计可初级设置并使用的,而在文章《网站/APP运营效果:为考核评价与问题改进设计指标体系》中,我们说了转化率最好是按照运营质量流程链进行高级设置(让各转化率可以依据一个流程相互关联,便于分析运营问题,和有针对性地解决问题、改进运营效果)。

3、文尾

本文结合百度统计工具,说明了下使用网站/APP统计分析工具的一些注意事项和相关流程,还是偏向于全局的,需要具体问题具体分析。在接下来的几篇文章里,会依据时间精力,抽取一些具体案例来说明网站/APP统计分析工具在实际工作中的价值是如何体现的。


【温馨提醒】

您可微信添加朋友反馈问题或寻求帮助/建议>>3164405545(搜索该工作号申请添加即可,若无事,请勿扰)<<

部分内容因一些数据或信息脱敏处理,无法写的过细;如涉及到三方未授权内容,因目的在记录工作经历,若不想被笔者发布,请按上方提示操作进行反馈。

嗨~每天共同进步一点点吧~~
关注
↓头条号二维码↓ ×
关注“网咖匣”吧!