app的数据分析,音乐APP数据分析

文君信息:ASO是一种利用Apple Store的搜索规则和排名规则，提高App在各种排行榜和搜索结果中的排名，从而使App更容易被用户搜索到的推广技术。63%的用户主动使用搜索工具发现新应用。通过搜索关键词下载的用户往往是精准的忠实用户，留存和活跃度更高，比普通用户更有价值。因此，ASO提供的搜索引擎服务成为开发者的必备工具。

这些都是老板们最关心的最基本最基本的指标。当你接手这项工作时，你的首要任务是整理这些数据。2.频道分析，或流量分析。对于一个处于上升期的APP，你会花资源吸引流量，去其他渠道吸引用户。这时候就需要监测各个渠道的质量，哪个有效，哪个便宜，这些都需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户打分，让BOSS知道哪个渠道值得投资，哪个渠道是垃圾。

目前每个操作都要讨论数据分析，尤其是APP操作。数据分析的目的不是数据本身，而是打造一个数据反馈的闭环。收集数据，设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，用数据识别问题，再反推产品，最终形成数据驱动的产品设计闭环。从运营小白到产品经理，说到APP 数据分析，就要说到DAU、MAU、留存率、频次、时长...那么，如何将这些数据分析与日常操作结合起来呢？

ProductLifetimeCycle)做分析工作，不同时期的侧重点数据分析也不同。下面用案例说说产品的几个重要时期，包括初创期、成长期、成熟期、衰退期。第一，初期是检验产品定位和运营对用户和市场是否正确的时期，即验证产品或服务是否解决了某个群体的问题，也就是常说的痛点；对于运营来说，就是能否找到用户与产品的契合点，根据用户反馈快速迭代调整产品，从而获得第一批种子用户，扩大影响力。

Run one app应该重点关注哪些数据？1.用户数量获取用户数量一直是一个APP的使命。但是单纯看用户总数并不能说明很大的问题。最重要的是关注注册用户数和下载量。其次要注意这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场。一个明显的例子就是用户数学宝，在几大应用市场上架后平均每天可以达到150次下载。广告也是一个不错的方式，比如在内容上投放植入式广告，或者通过一些爆款文章吸引用户下载注册APP。从广告的角度来说，OpenCom的app都设置了启动页面，一来可以作为广告页面，实现运营商的收益，二来可以设置一些与app相关的有趣地图来吸引用户，从而助推下载量和注册量。

国内有很多观察和监测AppStore数据的平台。现在给大家推荐七麦数据网站。七麦数据网站是国内最早监测ASO 数据分析 ASM招标的平台之一。不仅有数据监测，关键词排名，榜单排名等等。在七麦研究院，苹果最新动态、行业热点新闻、App数据报告分析、App推广、ASO干货、ASM干货等等都会即时更新。目前七麦数据网站内的App排名(总榜和畅销榜除外)已经更新至iOS12。

按照流行的方法，产品生命周期(PLC)分为初创期、成长期、成熟期和衰退期。在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点是不同的。下面用案例分阶段来说。第一，初期阶段的重点是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人群解决某个问题。这个阶段要按照MVP(最小可行产品)的思路，验证以最低成本创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代调整解决方案，最后在数据上验证。

1。首先，基础统计要包括:指标:总用户、新增用户、N天留存数据、日活(DAU)、周活(WAU)、月活(MAU)、付费人数、付费率、付费点分布、核心动作转化率(如新手指导)；功能:活跃数据可以反映APP的受欢迎程度，留存数据可以显示APP的用户粘度，付费数据(如果有)是考察付费点设置是否合理。这个过程就是通过数据对应用进行建模。2.A/B测试。

在处理大量数据时，存在扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高、能耗高等缺点。数据分析是对数据进行检查、清理、转换和建模的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策，数据分析有许多方面和方法，包括不同名称下的不同技术，它们用于商业、科学和社会科学的不同领域。在当今的商业世界中，数据分析起到了让决策更科学，帮助企业更有效运营的作用。