有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
当下数据作为重要资产，已经成为企业优化运营策略、升级产品体验、挖掘增长潜力的重要驱动力。对于互联网企业来讲，数据在APP的整个生命周期中，都能发挥出巨大作用。借助数据能力，APP产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分，同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地开展精细化运营。
用户挽留的第一步就是建立用户流失模型，只有建立一个准确的用户流失模型，才能让后续的工作，如梳理用户流失节点、通过各种渠道对用户进行召回，事半功倍。
CPM是评估广告效果指标之一，在移动营销方面，一般是在产品测试或者运营初期选择该方式。在产品稳定运营后，选选择性地进行CPM。
本文编译自Social Capital关于在SaaS领域如何分析用户增长，创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法，以密切关注自身成长和不断提升收入增长。分享给大家，希望你会觉得有用！ 在上一篇中，我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析，探讨了如何分析用户增长，更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。这对常规收入的计算会极有帮助，例如企业级应用软件（SaaS）或消费者订阅业务。 列举某公司通过月度订阅获得营收为例，为了更细化一些，假设这是一家B2B SaaS
（1）下载时间统计，在3G/4G/5G/WiFi网络上下载时间，与同类软件下载时间对比分析
漏斗模型是一个看似简单的评判产品健康度的数据工具，简单来说，就是通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况，然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计，提升产品的用户体验。
解决痛点：本文为大家总结了，面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题，对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value）比生命周期更重要。让用户能在生命周期中产生商业价值，才是运营的使命。这里的商业价值，不单纯是电商广告游戏等赚钱模式。信息和数据这些无形且很难量化的也是商业资产。
用户流失存在于产品生命周期的各个阶段，用户的流失不仅会受到产品本身，即内部因素的影响，同时也会受到外部因素的影响，例如，政治经济环境、市场竞争环境等。外部因素和内部因素一样同等重要，这一章节内容将会围绕用户流失的外部因素展开，从SWOT、PEST、波特五力模型、4P理论以及用户体验五要素等理论模型出发，讲一讲如何构建流失用户外部因素的分析模型框架。
但是，仔细思考一下，得到这个结论，对改善流失问题有什么具体的指导意义吗？显然，在资源和时间有限的情况下，这个整体性的流失率没有太大的指导作用，因为根据这个指标，你只能把资源用在所有流失客户身上，这显然不是精细化的运营。
本文主要介绍了APP分析中的数据分析、用户生命周期、关键指标、用户行为分析、数据分析模型、产品优化和迭代、数据驱动决策、技术社区和招聘的10个重要方面。
“个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。
漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大：它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果；也可以与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析（如多维下钻分析、用户分群、对比分析等），从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率。
最近在思考大宗高价产品的营销增长案例，看到了中原地产营销增长负责人在增长大会的分享，觉得还是比较全面和充分的，下面就分享大致的演讲内容：
大家好，我今天分享的题目是腾讯移动分析与产品运营。首先是自我介绍，我是来自腾讯大数据，2011年加入腾讯，先后负责过腾讯大数据的海量应用画像，腾讯移动分析、腾讯移动推送等各个产品的设计和研发工作，主要专注于产品的价值挖掘、系统架构优化。
DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。 按大众化的分法，产品的生命周期（PLC, Product Lifetime Cycle）分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊。 一、初创期 初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的
首先，我们对比2种常用的用户触达工具：短信和消息推送（Push），结合场景进行选择。
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。
神策支持查看特定用户群的历史行为序列，找到提交订单行为，对此之后的行为进行人工标注，以推测后续未进行支付环节的原因
关注产品对应用户的黏性，评判APP初期能否留下用户，以及活跃用户规模增长的情况，尤其在在AARRR模型，留存被单独说明为一个用户运营数据指标。
原文作者：Thomas Smale 译者：杨丽 任何一家SaaS公司都不可避免产生客户流失。但是如果流失率太高，而获客步伐完全跟不上客户流失速度的话，那么你最终只可能摔得头破血流。 由于每家SaaS公
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
对于很多产品来说，分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代，为精准营销提供一些定制化服务，驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法，包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
在网站分析、电商分析、网游分析中，对于留存率的关注度极高，这一浪潮随着APP应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则，也甚至有了40-20-10准则。对于这个准则不予评价，今天就是简单说说留存率就是是个什么玩意。 留存率顾名思义，就是留下来存在的比率。从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。 次日留存率：新登用户在首登后的次日
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段，不同生命周期的用户运营策略不同，画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式，然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点，并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
做了项目的商业分析后，最近也一直在思考：商业分析具体意义在哪里，能够带来哪些价值呢？怎么样才能够更加有趣呢？ 在很多人的理解中，商业分析貌似是高高在上，都是高难度的分析模型、数学算法，认为从事这项工作的人都是“精英”。然而事实上，商业分析无处不在，小到一个在哪儿吃饭的决定，大到买房子、理财投资的考量，都是属于商业分析的一种。 只是与从业者不同的是，从业者的商业分析是基于对业务的需求和问题，通过分析模型和算法，来解决、回答出现的或者潜在的问题，最终带来实际的效益。这是基于数据的分析、模型的运用，但是都逃不过是
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来，经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
产品这群人啊，真的是三句话不离老本行，之前和部门的产品Mentor一起吃饭的时候，他问了我这么一个问题：“如果你是饿了么的产品经理，那你日常工作的时候应该关注一些什么数据？”当时我是这么回答的：“那我
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容； 本文使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量，视图，关联查询等内容。
之前做过的数据分析项目挺多的，最近有一位朋友，他们公司是一家年销售额勉强破千万的电商企业，因为之前的品牌红利期，加上成本优势、野蛮生长，今年后端成本上涨，前端销量也在下滑，想总结一下之前的数据情况，并为之后发展看看有没有哪些突破点。
解决痛点：针对一款产品，如何预警用户是否可能会流失？以及可以采用哪些手段加以干预？
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
在看到之前对ZZ之前关于数据分析面试的实战分析之后，一个最近在找实习的同学找我想帮他的面试分析一下，于是有了这篇文章。由于止步于二面，想总结一下经验，所以只包含二面的过程，岗位是腾讯互娱的戏增长体系商业分析师。（之前的文章：数分面试实战分析|美团商业分析一面（已拿offer））
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
原文地址：Predicting your app’s monetization future 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：PTHFLY 校对者：Wangalan30、realYukiko 预测分析法介绍以及用户生命周期价值计算 我们都想要一个魔幻水晶球，可以揭示我们的 app 在未来的表现：会吸引多少用户以及会产生多少收入。遗憾的是，并不存在这种水晶球。但是好消息是，我们有技术手段可以使你有效的洞察
数据思维的靠考察也体现在各种各样的业务问题中，具体的答案不是要求必须正确，重要的的是分析思路这类练习题不要，多练练思路，多看看平时的新闻报道，掌握一些基本数据sense 就行。下面我们通过几道常见的面试题来说明这类题怎么回答。
裂变分享，顾名思义，是指通过用户自发的分享行为，将应用传播给更多的用户，从而实现快速的用户增长。在移动应用市场竞争激烈的环境下，裂变分享作为一种低成本、高效果的用户获取方式，成为了众多App破局增长的关键。
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