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這一期分享的主題是：使用GA（Google Analytics）工具進行數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化，提升App留存率進而提高日活的8個實操要點。

 

作者是孫維，他是卡車之家用戶分析中心總監(jiān)，擁有14年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)驗，6年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，做過很多App端產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析，比如年輕人熟知的百思不得姐。

 

全文分為四點來展開敘述：

 

先進點：留存率對于App DAU有哪些影響？

 

第二點：怎樣更好的提升App留存率？

 

第三點：提升App留存率需避開哪些坑？

 

第四點：推薦國內(nèi)外幾款比較知名的數(shù)據(jù)分析工具

 

 

嘉賓 | 孫維（左）

記者 | 孔樂（右）

 

先進點：留存率對于App DAU的影響

 

 

 

以上數(shù)據(jù)來自對三款真實App的長期跟蹤，它們的短期和長期留存率各有高低。

 

1.假設(shè)App1的新增是每天一千，一年后日活大約是1000*8.2，用戶幾乎都流失了。

 

2.APP2的次日留存是這幾款里頭較高的，但長期留存卻不是較高的。假設(shè)App2每天的新增都是一樣的，一年后它的DAU大概是新增量的40倍。

 

3.App3的次日留存沒有那么高，但它的30日留存率很高，一年以后DAU是新增的48.6倍。

 

結(jié)論是：遠期留存率對提升日活非常有好處。

 

以上數(shù)據(jù)分析使用的工具GA。

 

關(guān)于提升留存率，我總結(jié)了兩個相對直接的方法：

 

● 對比新老用戶的行為，理論上說老用戶用的更多的那些功能，可能就是他們留下來的原因，結(jié)論是把老用戶喜歡用的那些東西做的更好，或者說把老用戶喜歡的那些東西更多的展示給新用戶看。

 

● 對比留存用戶和流失用戶，看他們在首次使用App時，用的功能、看到的內(nèi)容有何不同。后來留存下來的用戶用到、看到的，可能就是他們留下來的原因。

 

第二點：如何使用GA工具埋點功能，提升App留存率

 

 

我們用的App大部分都是內(nèi)容型的

 

（一）點擊內(nèi)容

 

用戶閱讀文章，比如用類似今日頭條的一個APP，首先“點擊內(nèi)容”是先進個埋點，我們給用戶提供的內(nèi)容，如果他一個都不看，那也白搭，這是轉(zhuǎn)化的先進步，也是最重要的一個。

 

（二）分享

 

分享也十分重要，分享意味著拉新。我們做過計算，如果你的內(nèi)容比較吸引人，每一次分享大概能帶來10到20次的點擊，通常來說有可能展示量是上百的。這個價值非常大，所以分享也是一個很重要的埋點。

 

 

 

 

 

 

“轉(zhuǎn)瘋了”頻道新舊版數(shù)據(jù)對比&進入和沒進入頻道數(shù)據(jù)對比

 

這是一個真實的的案例，我曾經(jīng)為一個新聞App做數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)他們的新聞分享出去之后點擊率很高，是獲取新用戶的好辦法。那么如何提升分享率呢？當時我們想到建立一個叫做“轉(zhuǎn)瘋了”的頻道，里面專門放熱門轉(zhuǎn)發(fā)的內(nèi)容。開發(fā)完成上線之后，我們利用GA的高級細分功能進行了數(shù)據(jù)分析。

 

帶有“轉(zhuǎn)瘋了”頻道的新版本App比舊版本分享率高，并且在新版本里，進入過該頻道的用戶分享率高于沒進過該頻道的。

 

點擊、分享（還包括H5分享到朋友圈）的埋點數(shù)據(jù)都是給運營看的，運營會知道哪種類型的內(nèi)容熱門用戶愿意點擊，進而多做類似的內(nèi)容，提升點擊率和分享率。

 

（三）搜索

 

搜索是能最直接表達用戶需求的。搜索有兩種情況，一種是搜完了有結(jié)果，那就看用戶愿意點什么樣的內(nèi)容；還有是搜索沒有結(jié)果，這個通常都會單拿出來做一張報告，比如哪一天突然有一個新詞出來了，在我們App上沒有搜索出結(jié)果，那就得馬上去補充這個內(nèi)容，搜索也是一個用戶需求的風向標。

 

（四）下拉刷新

 

下拉刷新的用戶習(xí)慣應(yīng)該是今日頭條培養(yǎng)出來的，每下拉一下，就推薦一些偏好的內(nèi)容。

 

為什么要統(tǒng)計這個？用戶每次下拉刷新都意味著一次推薦內(nèi)容的展示，下拉刷新之后緊接著有多大的概率用戶點擊了內(nèi)容，能體現(xiàn)出推薦算法的優(yōu)劣，這就和上頭埋點那個點擊內(nèi)容連上了。

 

這是兩個行為之間的比較，一百次下拉刷新只有三次的閱讀行為，那顯然這個轉(zhuǎn)化率很差。如果一百次下拉刷新能有80次內(nèi)容點擊那轉(zhuǎn)化率就很好。推薦算法做的是不斷地提升下拉之后的點擊率。

 

（五）加載下一頁

 

 

 

PC時代大家是點下一頁，現(xiàn)在都是下拉加載下一頁，下拉一次加載20條，看完之后再繼續(xù)往下拉，不斷地重復(fù)這樣做，它同時也體現(xiàn)了用戶能接受的信息條數(shù)。比如一個用戶加載了三次，那就是加載出了60條內(nèi)容，再加上它本身這一頁的20條，可能他就掃過了80條內(nèi)容。

 

做這個埋點的意義在于可以指導(dǎo)運營每天更新多少內(nèi)容合適。如果運營每天更新兩百條，但絕大部分用戶在一百條的時候就止步了，那剩下一百條就是浪費。

 

（六）推送

 

推送是個很重要提升日活的手段。假設(shè)公司的編輯習(xí)慣在每天三個時間點做推送，突然有天數(shù)據(jù)分析負責人看見前一天日活有明顯的降低，于是按小時對比日活，發(fā)現(xiàn)只有三個推送的時間點日活降低了，那顯然是推送出了問題。

 

推送很重要，它是提升日活一個特別有效的手段。但是我們通過GA的高級細分發(fā)現(xiàn)，用戶時常打開推送直接看完一篇文章就走了，也就是說通過推送開啟App的用戶粘度明顯低于普通用戶。我們當然不希望這樣的人很多，所以我們會想辦法在這個推送打開的這一頁里去增加一些延伸閱讀，提升推送開啟用戶的停留時長。

 

（七）意見反饋

 

目前意見反饋有不少第三方的解決方案，但是我為什么會堅持用GA也發(fā)一份數(shù)據(jù)過來，目的是為了把個人高級細分出來。通過GA可以查看任何一個反饋用戶的手機型號、手機系統(tǒng)版本等，而且每個反饋用戶的功能使用路徑也一覽無余。之后找和他一樣或差不多的機器，看看會不會出現(xiàn)他反饋的那個問題，這樣就很容易定位他的問題。

 

（八）報錯

 

最后一個事件是報錯。報錯跟反饋有點接近，但是遇到錯誤還能反饋的人畢竟是少數(shù)，App程序上知道什么地方出了什么錯誤，通過系統(tǒng)進行信息收集也是可以細分出來這些報錯的用戶。

 

通常大家上手進行App數(shù)據(jù)埋點時不知道統(tǒng)計什么，那我剛才說的這八個就是最通用的，按照優(yōu)先順序排列。對于初創(chuàng)或中小企業(yè)，有這些數(shù)據(jù)就已經(jīng)能把分析工作做到至少70分了。

 

第三點：提升App留存率需避開哪些坑？

 

講完了為提升App留存率需要注意的八點后，繼續(xù)講講如何避開過程中產(chǎn)生的“坑”。

 

（一）注意局部功能

 

某App內(nèi)有論壇和圈子兩個互動頻道。改版后，論壇的樣式改動比較大，如果僅對比新舊版App的使用時長，新版的數(shù)據(jù)更好。但經(jīng)過GA的高級細分發(fā)現(xiàn)論壇上的人轉(zhuǎn)移到了圈子，由于圈子本身的使用時長更長，導(dǎo)致從整體看來時長增加，但實際上是老用戶被迫走了，這次改版其實是失敗的。

 

這個分析其實有點像經(jīng)濟學(xué)的思路：不僅要看一個政策導(dǎo)致的局部變化，更要看到這個局部的變化會對其他系統(tǒng)有何影響。普通的數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)無法精準細分人群，也就無法發(fā)現(xiàn)這個深層次的問題。

 

（二）因果關(guān)系別搞反

 

可能很多人都知道LinkedIn的例子，先進次用LinkedIn時，如果加了四五個好友，它后期的活躍度就會變得高。所以LinkedIn一開始就會引導(dǎo)新手一上來就去加好友，可能推薦一些他同單位或是同行業(yè)的一些人去關(guān)注，用這種方法去提升留存。

 

一款網(wǎng)絡(luò)電話App（可以免費打電話）發(fā)現(xiàn)先進次使用就能打4、5次電話以上的人后期留存會很高。然后他們就想辦法推薦新注冊用戶多打電話給別人，但是結(jié)果發(fā)現(xiàn)沒用。后來內(nèi)部總結(jié)的結(jié)論是：可能那些留存高的人本來就有打電話的需求，而不是因為開始打得越多后期留存就越高。

 

第四點：推薦國內(nèi)外幾款比較知名的數(shù)據(jù)分析工具

 

最后簡單分析下我所了解的App數(shù)據(jù)分析工具，大家可以自行嘗試選擇。

 

App分析用的SDK裝的越多，它們互相之間如果有沖突的話，你APP的穩(wěn)定性就越差。所以通常我覺著盡量別超過兩個，一個國內(nèi)一個國外的就可以了。

 

國內(nèi)：友盟（意義在于它是一個行業(yè)標準，是大家在溝通數(shù)據(jù)時共同的基準線）、百度統(tǒng)計（細分功能正在變強）、GrowingIO(多維度村分分析比較有特色)、騰訊MTA、神策數(shù)據(jù)（支持數(shù)據(jù)私有化部署）、諸葛IO等

 

國外：GA（細分功能宇宙最強）、Flurry（用戶路徑分析比較有特點）、Firebase Analytics（組件非常多，是一整套App解決方案，數(shù)據(jù)不限量，但細分分析不如GA）

 

以上我的分析方法對于創(chuàng)業(yè)公司、中小企業(yè)都是適用的。通常來說，你團隊再小，也得有后臺開發(fā)，GA的話每天可以自動導(dǎo)出數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化成PDF，通過郵件發(fā)到團隊每個人的手機里面，這就變成了一個小的數(shù)據(jù)后臺，在初期完全可以滿足簡單的數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控需求，節(jié)省大量人力開發(fā)成本。

 

第五點：現(xiàn)場專訪花絮

 

 

 

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