app数据分析.doc

App数据分析在和大量移动应用开发者接触的过程中，我们注意到有一个现象是：很多开发者只注意应用 的下载量和激活量，他们把这些指标看成是一款应用成功与否的标志于是很多应用出现了 “重推广、轻运营”，甚至是“有推广、无运营”的情况但是，一个人真正成为某款应用的用户是在哪个时刻呢？是他决定下载这款应用的时候吗？ 还是他安装了这款应用的时候？事实上，都不是甚至当他启动并进入了这款应用的时候, 也还没有真正成为这款应用的用户——通常这时他还带着怀疑的态度只有当他觉得这款应 用符合（也可能是超出）他的期望值、或者至少还有兴趣再次进入应用体验时，他才真正成 为这款应用的用户为了帮助那些移动应用开发者认清这一点，我们通常用以下这个AARRR模型向他们解释一 个移动应用背后的运营模式什么是AARRR模型AARRR 是 Acquisition、Activationx Retentionx Revenue> Refer,这个五个单词的所写, 分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节下面我们来简单讲解一下AARRR 模型中每个项目的意义获取用X* （Acquisition）运营一款移动应用的第一步，亳无疑问是获取用户，也就是大家通常所说的推广。

如果没有 用户，就谈不上运营提高活跃度（Activation）很多用户可能是通过终端预置（刷机）、广告等不同的渠道进入应用的，这些用户是被动地 进入应用的如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题当然,这里面一个重要的因素是推广渠道的质量差的推广渠道带来的是大量的一次性用户， 也就是那种启动一次，但是再也不会使用的那种用户严格意义上说，这种不能算是真正的 用户好的推广渠道往往是有针对性地圈定了目标人群，他们带来的用户和应用设计时设定 的目标人群有很大吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户另外，挑选推广渠道的 时候一定要先分析自己应用的特性（例如是否小众应用）以及目标人群对别人来说是个好 的推广渠道，对你却不一定合适另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的儿十秒钟内抓住用户再有内涵的应用， 如果给人的第一印象不好，也会“相亲”失败，成为“嫁不出去的老大难”此外，还有些应用会通过体验良好的新手教程来吸引新用户，这在游戏行业尤其突出提高留存率（Retention）有些应用在解决了活跃度的问题以后，又发现了另一个问题：“用户来得快、走得也快”有 时候我们也说是这款应用没有用户粘性。

我们都知道，通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成木所以狗熊掰玉 米（拿一个、丢一个）的情况是应用运营的大忌但是很多应用确实并不清楚用户是在什么 时间流失的，于是一方面他们不断地开拓新用户，另一方面又不断地有大景用户流失解决这个问题首先需要通过口留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况, 并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用留存率跟应用的类型也有很大关系通常来说，工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类 的首月流存率要高获取收入（Revenue）获取收入其实是应用运营最核心的一块极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多 数开发者最关心的就是收入即使是免费应用，也应该有其盈利的模式收入有很多种来源，主要的有三种：付费应用、应用内付费、以及广告付费应用在国内的 接受程度很低，包括Google Play Store在中国也只推免费应用在国内，广告是大部分开 发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多无论是以上哪一神，收入都直接或间接来自用户所以，前面所提的提高活跃度、提高留存 率，对获取收入来说，是必需的基础用户基数大了，收入才有可能上量。

11 传播（Refer）以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面, 就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径这个方式的成本很低, 而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，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通过上述这个AARRR模型，我们看到获取用户（推广）只是整个应用运营中的第一步，好 戏都还在后头如果只看推广，不重视运管中的其它几个层次，任由用户自生日灭，那么应 用的前景必定是暗淡的如何使用AARRR模型通常大家在推广应用时，头痛的是后台统计的激活量比渠道提供的下载量小很多但是前几 天，有一位朋友找我咨询，说他们公司的一款App来自某个渠道的激活量突然猛增但是 他杳了在那个渠道（是家应用市场）上的下载景，并没有明显的变化于是他非常困惑，问 我有没有办法帮他杳到原因少了多了都会让人头痛——因为数据出现异常，通常就说明有某个环节出了问题但是光看 一个激活量和一个下载量，并不能揭示问题的根木原因尤其是当我们已经了解了移动应用 运营模型时，我们更需要了解在AARRR的每个环节中，我们应当关注什么样的数据，什么 样的数据表现才是正常的——简单来说，只知道AARRR还不够，还要会用才行。

一、 获取用户（Acquisition）这个阶段，最初大家最关心的数据是下载量到今天，一些媒体的报道中也还经常用下载量 来衡量一个应用的用户规模和是否成功不过，下载了应用不等于一定会安装，安装了应用 也不等于一定使用了该应用所以很快激活量成为了这个层次中大家最关心的数据，甚至是 有些推广人员唯一关注的数据通常激活量（即新增用户数量）的定义是新增的启动了该应 用的独立设备的个数从字面上看激活量似乎更应该是第二层Activation的指标，但是因为 下载量、安装量这些数据都比较虚，不能真实反映用户是杏己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因为在渠道推广时，很多应用开发者选 择了付费推广结算的时候，自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户即使没有付费 关系，开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的但是站在更高的高度看，CAC （用户获取成木Customer Acquisition Cost）才是最需要去 关注的数据H前行业里有种粗略的说法，每个Android用户的获取成本大约在4元左右， 而iOS用户大约在8元以上当然，应用市场下载、预置、广告等各种不同的渠道的 获取成木是完全不同的。

这里面有个性价比的问题，有些渠道的获取成木比较高，但是用户 质量也比较高（什么样的叫质量高，后面会有说明）二、 提高活跃度（Activation）看到活跃度，大家首先会想到的指标是DAU （日活跃用户）、MAU （月活跃用户）o这两 个数据基木上说明了应用当前的用户群规模,在网络游戏行业这是两个运营人员必看的指标 通常活跃用户是指在指定周期内有启动的用户但是启动是否真的等于活跃呢？如果在指定 周期内只启动了一次，而且时间很短，这样的用户活跃度其实并不高（当然对某些特殊的应 用来说可能算高，例如用来记录女性生理周期的应用，一月启动一次就够了）所以其实还 要看另两个指标：每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数当这两个指标都处 于上涨趋势时，可以肯定应用的用户活跃度在增加针对使用时长和启动次数的渠道统计同样很重要我们把它们称为渠道的质量数据，如果某 个渠道上来的用户，这两个指标很差，那么在这个渠道上投入太多是没有意义的最典型的 就是水货刷机的用户，很多预置的应用都是在刷机完成时被激活的针对这种被动激活的用 户，可以看另一个指标，叫一次性启动用户数量，也就是迄今为止只启动过一次的用户的数 量。

除了渠道，另一个和活跃度相关的分析维度是版木各个版木的使用时长和启动次数也会有 差异对产品经理来说，分析不同版木的活跃度差异有助于不断改进应用此外跟活跃度相关的，还有II活跃率、周活跃率、月活跃率这些指标当然活跃率和应用的 类别是很有关系的，比如桌面、省电类的应用的活跃率就比字典类的应用高三、 提高留存率（Retention）下载和安装——使用——卸载或者遗忘，这是用户在每个应用中的生命周期成功的应用就 是那些能尽量延长用户的生命周期，最大化用户在此生命周期内的价值（下一节会谈到生命 周期价值这个话题）的应用对于大部分应用，应该关心的是1-Day Retention和7-Day Retention这里我之所以用英 文，是因为其中文翻译不统一，容易引起歧义o 1-Day Retention通常翻译为首日留存率， 其实这个“首口”并不是指应用被安装使用的第一天（假设口期为D）,而是D+1 即安装 使用的第二夭因为安装使用的第一天没有留存率这个概念（有的话，只能是100%） o到 了第二天，前一天安装使用的用户中还有多少百分比的人还在启动使用这款应用，这就是 1-Day Retentiono因为是第二天,所以有些文章中也叫“次日留存率”。

同样的,7-Day Retention是在D+7 口启动使用这款应用的占D 口首次安装使用这款应用的用户总数的百 分比通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期（关于用户留存的细节，请参 考我们同事的另一篇博客《读懂你的用户留存》）所以这两个指标在留存率分析是最重要 的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%有些应用不是需要每11启动的，那样的话可以看周留存率、月留存率等指标，会更有意义 留存率也是检验渠道的用户质量的重要指标，如果同一个应用的某个渠道的首口留存率比其 它渠道低很多，那么这个渠道的质量是比较差的四、 获取收入（Revenue）关于收入，大家最耳熟能详的指标就是ARPU （平均每用户收入）值对应的比较少提的还 有个指标叫ARPPU （平均每付费用户收入）前几天，@吴刚在微博里贴图比较二战风云 的ARPU值时就注明了是周付费用户ARPU （所以其实是ARPPU）但是很多人误读了以 为是六十多元的周ARPU值，就会让他们对Android游戏产生过分的乐观是不是ARPPU ARPU就一定会高呢？答案是不一定。

因为其中还有个指标是付费用户 比例，也就是付费用户在全部用户中所占的比例如果付费用户比例较低，那么那些收入摊 到所有用户身上的平均值就低了通常来说，如果某个游戏为了提高ARPPU,提高了虚拟 道具的价格，那么付费用户比例就会相应地降低找到一个ARPPU和付费用户比例的平衡 点，才能最大化收入但是收入并不是最重要的，利润才是如何最大化利润呢？利润最简化的计算公式是：利润 =收入-成木首先我们看一下成木，我们在上一篇中提到过CAC （用户获取成木）除此 之外，还有应用木身的开发成木、服务器硬件和带宽成本以及运营成木等等不过在用户量 很大的情况下，CAC会成为最主要的成本，而其它成本不在一个数量级，所以我们在后续 讨论中只考虑CAC那么收入如何计算？ 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对应，因为CAC和时间段并没有直接关系所以我们还要多看一个指 标：LTV （生命周期价值）o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所以最大化利润，就 变成如何在降低CAC的同时，提高LTV,使得这两者之间的差值最大化更进一步的，对 不。