移动应用数据分析白皮书
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目前在移动互联网的应用类型主要有：
移动应用特征
如何进行数据埋点，并进行业务分析，则要结合移动应 用的特征确定，如下则是优秀移动应用具备的特征：
3
移 动 应 用 数 据 分 析 白 皮 书
可用优先
移动应用，首先能被使用。
移动应用分布在不同的渠道和不同的移动设备上，尤其是在 Android 平台，设备机型覆盖极为碎片化，如何开发，测试， 上线可用的移动应用，则是获取更多用户，树立产品口碑的 关键。
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移
动
应
用 数
可以定制
移动应用，充分展现个人意志。
据
分
析
每个移动用户对于应用的使用，都有定制的需求，无论是功
白 皮
能类应用的配置，还是信息娱乐类应用的收藏，分享等等，
书
用户有充分表达自我的权利，而这些使用喜好和配置习惯，
是需要加以整理和向用户诉说的，理想的定制，是减少用户
犯错和重复尝试的最佳解决方式。
至此，在 PC 时代的一切流量通过浏览器传递，并以此 了解背后人群的方式被打破，独立应用程序的盛行，使得用 户行为信息更加离散和碎片，只了解用户在自己应用中的使 用行为，却无法串联整个移动设备的行为信息（形成了“信 息孤岛”效应）。但对应用开发者而言，分析自身的应用则 可以进一步了解移动用户，加之结合行业数据，则可以改进 信息传递和产品体验。
移动应用数据分析白皮书
Mobile App Data Analysis White Paper
目录
2 移动应用数据分析介绍 6 移动应用数据分析价值 8 移动应用数据分析思路 9 移动应用分析指标 15 移动应用数据分析方法
2
移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析介绍
析
白
皮
书
移动应用概念
移动智能设备的普及，用户的信息获取从以浏览器为入 口的方式转化为独立移动应用（即以 Cookie 技术作为用户画 像提取的方式不再可能完整描绘移动设备用户），通过独立 应用程序的方式获取所需要的信息和使用需求。
保持简单 减少点击
移动应用，讲求核心体验。
移动设备就是体验产品，应用带来的核心产品体验反映的则 是核心功能。多数应用本身所附带的功能会很多，但是用户 对于应用的使用，聚焦的则是最基本，也是最核心的几个模块。 所以什么是用户需要的功能，哪些模块，页面流量会比较大， 核心设计是否如预期设计一样，有较好的效果，则是需要挖 掘和分析的。
与此同时，我们会在每天，每周，每月提供不同维度下的运 营数据报告，综合了解在当前时间内的应用运营表现。
通过基本的运营数据监控，以趋势，对比等方式，了解变化 及问题所在，及早发现问题，并制定解决方案。
除此之外，可结合行业数据，清楚了解目前自己应用的数据 在行业中的表现位置，并制定有效的运营策略和营销方案。 这些行业数据也可以作为未来在营销活动中的效果衡量标准。
应
统计分析
用 数
数据优化应用，不断改善产品，赢得用户；
据 分
析
白
游戏机制
皮 书
游戏化的机制，将进一步刺激用户长久和稳定在应用中留存；
反馈系统 用户对于应用使用存在预期与反馈循环机制，无反馈的应用 无法立足；
离线能力 在没有网络或者网络较差时，应用的体验和内容设计尤为关 键。
移动应用分析
应用分析
通过在应用内进行标准的数据埋点，进而获取用户对应用的 下载，激活，使用，留存，转化等使用和行为数据，并进行 基于移动产品体验设计，业务服务支持的数据统计分析，其 侧重点放在了在线和离线两部分行为分析。
核心目的
优化产品运营策略，改进产品质量，获得更多优质移动端用户。
分析目标
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移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析价值
析
白
皮
书
了解移动应用运营动态
移动应用数据分析最基本的要素就是要充分了解当前的运营 状况，这是进一定位问题和解决问题的重要手段。
分析方法 应用人群分析 渠道情况分析
基本的运营动态包括以下的内容：
优化速度
移动应用，极致优化产生价值。
移动应用的载体是移动设备，如果本身移动产品的设计和加 载，消耗了太多的存储、流量和内存，对用户来说都是不可 以忍受的，极致的优化和速度，将产生巨大的用户影响，粘 性及价值则进一步提升。
移动应用功能
注册登录 移动应用最基本的功能，却体现了应用的开发基本质量；
5
移
动
移动应用，讲求移动化的操作体验。
智能移动设备，解放了用户的手指。PC 产品的设计基本要通 过用户的鼠标来完成操作，移动应用产品则基本靠用户手指 在操作，所以减少点击操作，更多的利用手势，滑动等移动 体验操作，则会大大降低用户的使用门槛，而体验的设计与 分析则要建立在详细的指标，A/B Test，用户分群的使用上， 验证其设计是合理，且有效的。
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移
动
应
分析推广效果和用户质量
用 数
据
分
析
白
皮
书
移动应用的推广依赖渠道的流量，从渠道的维度及时了解， 应用在渠道的表现，分析不同渠道的特质和用户质量，调整 推广策略，降低成本，选择最优渠道，寻找目标客群，提升 用户粘性和产品综合表现。
分析方法 渠道来源分析 用户行为分析
挖掘用户行为并提升留存
了解用户的应用功能依赖程度及使用行为，从访问路径、页 面、使用时长、使用频率等关键内容转化，挖掘用户使用习 惯和移动设备特点，评估产品改进效果，并修正产品的优化 方向。有效而快速的挖掘用户的行为，提升产品体验和用户 粘性，并完成用户的积累。
பைடு நூலகம்
设备为本
移动应用，符合设备具备的体验和风格。
移动设备有陀螺仪，各种感应装置，这些都为应用的开发和 设计，给出了更多的选择空间，此外，在不同平台上，其设 计规范也会作为应用设计必须考量的重要因素，比如 iOS 平 台的设计规范中，注重更多的细节处理。
目标集中
移动应用，聚焦用户核心诉求。
移动用户的应用使用极为碎片化和明显需求化，随时随地的 使用，要求，其应用的设计和开发，需要重点突出满足用户 的需求，快速找到内容。
分析方法 用户行为分析
关注转化并定位具体问题
基于具体应用业务场景下的转化分析，结合用户使用习惯和 人口学属性，进一步了解应用的定位和版本内容规划，新业 务的探索和信息框架设计等诸多内容，不断优化产品，提升 产品质量和用户粘性。
分析方法 应用质量分析 移动设备分析
8
移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析思路
析
白
皮
书
移动应用分析关键三步
移动应用分析需要经历如下的过程才具有实际的意义：
Ｔｒａｃｋｉｎ基ｇ础数据追踪监控能力，根据业务导向确定需要进行分析和 追踪的数据，完成基本的基于业务场景下的基本数据追踪， 尤其是通过网盟的推广；
移动应用特征
如何进行数据埋点，并进行业务分析，则要结合移动应 用的特征确定，如下则是优秀移动应用具备的特征：
3
移 动 应 用 数 据 分 析 白 皮 书
可用优先
移动应用，首先能被使用。
移动应用分布在不同的渠道和不同的移动设备上，尤其是在 Android 平台，设备机型覆盖极为碎片化，如何开发，测试， 上线可用的移动应用，则是获取更多用户，树立产品口碑的 关键。
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移
动
应
用 数
可以定制
移动应用，充分展现个人意志。
据
分
析
每个移动用户对于应用的使用，都有定制的需求，无论是功
白 皮
能类应用的配置，还是信息娱乐类应用的收藏，分享等等，
书
用户有充分表达自我的权利，而这些使用喜好和配置习惯，
是需要加以整理和向用户诉说的，理想的定制，是减少用户
犯错和重复尝试的最佳解决方式。
至此，在 PC 时代的一切流量通过浏览器传递，并以此 了解背后人群的方式被打破，独立应用程序的盛行，使得用 户行为信息更加离散和碎片，只了解用户在自己应用中的使 用行为，却无法串联整个移动设备的行为信息（形成了“信 息孤岛”效应）。但对应用开发者而言，分析自身的应用则 可以进一步了解移动用户，加之结合行业数据，则可以改进 信息传递和产品体验。
移动应用数据分析白皮书
Mobile App Data Analysis White Paper
目录
2 移动应用数据分析介绍 6 移动应用数据分析价值 8 移动应用数据分析思路 9 移动应用分析指标 15 移动应用数据分析方法
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移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析介绍
析
白
皮
书
移动应用概念
移动智能设备的普及，用户的信息获取从以浏览器为入 口的方式转化为独立移动应用（即以 Cookie 技术作为用户画 像提取的方式不再可能完整描绘移动设备用户），通过独立 应用程序的方式获取所需要的信息和使用需求。
保持简单 减少点击
移动应用，讲求核心体验。
移动设备就是体验产品，应用带来的核心产品体验反映的则 是核心功能。多数应用本身所附带的功能会很多，但是用户 对于应用的使用，聚焦的则是最基本，也是最核心的几个模块。 所以什么是用户需要的功能，哪些模块，页面流量会比较大， 核心设计是否如预期设计一样，有较好的效果，则是需要挖 掘和分析的。
与此同时，我们会在每天，每周，每月提供不同维度下的运 营数据报告，综合了解在当前时间内的应用运营表现。
通过基本的运营数据监控，以趋势，对比等方式，了解变化 及问题所在，及早发现问题，并制定解决方案。
除此之外，可结合行业数据，清楚了解目前自己应用的数据 在行业中的表现位置，并制定有效的运营策略和营销方案。 这些行业数据也可以作为未来在营销活动中的效果衡量标准。
应
统计分析
用 数
数据优化应用，不断改善产品，赢得用户；
据 分
析
白
游戏机制
皮 书
游戏化的机制，将进一步刺激用户长久和稳定在应用中留存；
反馈系统 用户对于应用使用存在预期与反馈循环机制，无反馈的应用 无法立足；
离线能力 在没有网络或者网络较差时，应用的体验和内容设计尤为关 键。
移动应用分析
应用分析
通过在应用内进行标准的数据埋点，进而获取用户对应用的 下载，激活，使用，留存，转化等使用和行为数据，并进行 基于移动产品体验设计，业务服务支持的数据统计分析，其 侧重点放在了在线和离线两部分行为分析。
核心目的
优化产品运营策略，改进产品质量，获得更多优质移动端用户。
分析目标
6
移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析价值
析
白
皮
书
了解移动应用运营动态
移动应用数据分析最基本的要素就是要充分了解当前的运营 状况，这是进一定位问题和解决问题的重要手段。
分析方法 应用人群分析 渠道情况分析
基本的运营动态包括以下的内容：
优化速度
移动应用，极致优化产生价值。
移动应用的载体是移动设备，如果本身移动产品的设计和加 载，消耗了太多的存储、流量和内存，对用户来说都是不可 以忍受的，极致的优化和速度，将产生巨大的用户影响，粘 性及价值则进一步提升。
移动应用功能
注册登录 移动应用最基本的功能，却体现了应用的开发基本质量；
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移
动
移动应用，讲求移动化的操作体验。
智能移动设备，解放了用户的手指。PC 产品的设计基本要通 过用户的鼠标来完成操作，移动应用产品则基本靠用户手指 在操作，所以减少点击操作，更多的利用手势，滑动等移动 体验操作，则会大大降低用户的使用门槛，而体验的设计与 分析则要建立在详细的指标，A/B Test，用户分群的使用上， 验证其设计是合理，且有效的。
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移
动
应
分析推广效果和用户质量
用 数
据
分
析
白
皮
书
移动应用的推广依赖渠道的流量，从渠道的维度及时了解， 应用在渠道的表现，分析不同渠道的特质和用户质量，调整 推广策略，降低成本，选择最优渠道，寻找目标客群，提升 用户粘性和产品综合表现。
分析方法 渠道来源分析 用户行为分析
挖掘用户行为并提升留存
了解用户的应用功能依赖程度及使用行为，从访问路径、页 面、使用时长、使用频率等关键内容转化，挖掘用户使用习 惯和移动设备特点，评估产品改进效果，并修正产品的优化 方向。有效而快速的挖掘用户的行为，提升产品体验和用户 粘性，并完成用户的积累。
பைடு நூலகம்
设备为本
移动应用，符合设备具备的体验和风格。
移动设备有陀螺仪，各种感应装置，这些都为应用的开发和 设计，给出了更多的选择空间，此外，在不同平台上，其设 计规范也会作为应用设计必须考量的重要因素，比如 iOS 平 台的设计规范中，注重更多的细节处理。
目标集中
移动应用，聚焦用户核心诉求。
移动用户的应用使用极为碎片化和明显需求化，随时随地的 使用，要求，其应用的设计和开发，需要重点突出满足用户 的需求，快速找到内容。
分析方法 用户行为分析
关注转化并定位具体问题
基于具体应用业务场景下的转化分析，结合用户使用习惯和 人口学属性，进一步了解应用的定位和版本内容规划，新业 务的探索和信息框架设计等诸多内容，不断优化产品，提升 产品质量和用户粘性。
分析方法 应用质量分析 移动设备分析
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移
动
应
用
数
据 分
移动应用数据分析思路
析
白
皮
书
移动应用分析关键三步
移动应用分析需要经历如下的过程才具有实际的意义：
Ｔｒａｃｋｉｎ基ｇ础数据追踪监控能力，根据业务导向确定需要进行分析和 追踪的数据，完成基本的基于业务场景下的基本数据追踪， 尤其是通过网盟的推广；