APP 埋点数据设计之使用概况
为了更加有针对性、科学、客观的对产品优化迭代，我们会进行产品埋点，期望通过分析上报的数据来获得某种趋势、特征的信号或者说信息，最后，这些信息被用在产品优化决策上。今天，我先来和大家分享下APP使用概况的产品埋点，用一页纸的数据来应付听的耳朵都快要长出茧的一句话：“小黄，把产品最近的使用情况说一说”。
1、界定范围
鉴于各类APP业务特征的差异化，我抽取出各类型应用之间所共有的基础内容来进行策划。
- 基础情况。从APP使用对象的层面概述APP被使用的范围、量，如：人、终端设备、APP版本。
- APP的交易情况。从APP交易额的层面来概述APP销售额的程度。如：充值额、商品交易额等。
- 渠道投放情况。从APP发布渠道的层面来概述各渠道的投放效果。
2、具体指标
基础使用情况
（1）APP用户变化
数据表1：用户概况
还可按照地理位置来统计各地域的用户概况。一般关注其新增用户数、活跃用户数。
新用户 ：下载APP后，第一次启动应用的用户称之为新用户。考虑到同一部手机上的卸载安装再启动行为，所以，我们需要进行去重，即同一部手机上的多次下载后第一次启动只是计为一个用户（一般是以设备特征码作为判断依据进行去重）。
若还关注账号的变化，可增加新账号统计。第一次启动应用的账号称之为新账号（按账号去重）。
活跃用户 （DAU）：在某个时间段内，对APP有任何操作行为的用户称之为活跃用户（去重）。
活跃账号：在某个时间段内，有启动过APP的账号称之为活跃账号（按账号去重）。
日活跃用户 （DAU） = 日新增用户（DNU） + 日老活跃用户（DOU）+回流用户。
回流用户 ：超过N天没启动APP的用户在今天启动了APP（去重）。（N一般为7天，视产品而定）
- 日活增长趋势明显，说明有部分沉默用户被唤醒。
- 日活减少趋势明显，说明产品出现重大问题或者是什么事件/因素导致了用户流失。
活跃用户的质量，可通过活跃用户留存率值来进行判别。
- 周活用户 （WAU）：最近7天内（包含今天）启动APP的用户数（去重）。
- 月活用户 （WAU）：最近30天内（包含今天）启动APP的用户数（去重）。
月活减少趋势明显，说明用户流失现象严重。 此时，要重点关注核心用户的留存。
累计沉默用户 ：激活APP后的N天内没有启动APP的用户（去重）。（N一般为90天，视产品而定）
我们一般定义将用户在安装日及安装次日的多次启动都被视为 激活行为 。
累计用户 ：截止到当前，启动过APP的用户（去重）。
数据表2：用户活跃
活跃占比 ：当日活跃用户数/指定时间段的活跃总数。
- 日活/周活 ：当日活跃用户数/过去7天内（含当天）的活跃总数。
- 日活/月活 ：当日活跃用户数/过去30天内（含当天）的活跃总数。
日活/月活比值越高，依赖性越高、粘性越强。
日活/月活比值低，但月活增长趋势明显，说明产品的业务不具有保鲜度，用户玩玩就腻了。
月沉默用户 ：过去30天内（含当天）没有启动APP的用户数（去重）。
数据表3：新用户留存
新用户留存（留存用户） ：指定时间段内新增的用户在经过一段时间后，还有启动APP的用户。
新用户留存率 ：留存用户/当时的新增用户。
新用户留存率能在一定程度上反映出用户的忠诚度。值越高，用户忠诚度越高。
（2）终端设备特征
数据表4：TOP10 机型统计在某个时间段内，新增用户数排名前十的机型、累计用户数排名前十的机型。了解用户所使用的设备类型即可。
还可以统计TOP10分辨率、操作系统排名。
还可以统计TOP10联网方式。
（3） APP版本占有情况 
数据表5：版本分布
了解某个时间段内，市面各版本的用户概况。
升级用户：从其它版本升级到当前版本的用户。
APP交易概况
视产品增值业务而定。一般包含以下几类交易数据：
- 会员充值额，同比值、环比值，走势。
- 主要业务的订单/道具等交易额、退款额，同比/环比值，走势。
- 具体的内容，看各自产品及单位所关注的点。
渠道投放效果
数据表6：渠道投放效果
了解某个时间段内，APP发布渠道的用户概况。可用于后续的投放决策。
3、注意点
埋点数据上报率不一定是100%，不管怎样还是需要考虑下服务器负荷及对产品自身性能的影响。
文 @小松鼠
关键字：产品经理, 数据, APP
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