APP数据分析
分析android和ios应用的启动次数、渠道来源、使用时长、关注内容、事件分析、崩溃错误、数据大屏、高级分析等功能

应用概况分析

提供概况数据、日流量数据、汇总数据等报表
  • 概况数据
    应用访问的概况数据,包括当日实时数据,最近7日趋势数据以及按省份、城市、来源、搜索维度的用户分布数据
  • 流量分析
    按照小时、每日、每月以及每年四个时间维度对应用的访问趋势进行分析,有助于了解应用的访客规律
  • 汇报数据
    针对需向上级领导汇报的情况,提供了一个灵活方便的汇报数据模板,方便进行业务数据汇总与整理

访客轨迹

提供实时分析、访客访问明细以及访客画像等针对每个访客的报表
  • 实时分析
    应用15分钟之内的在线访客,数据每5秒更新一次,可及时看到应用访问的变化情况
  • 访客明细
    按照时间显示所有的访问者,包括他们的IP地址,访问页面,来源页面和访问时间长度等数据
  • 访客画像
    提供访客访问轨迹明细,事无巨细的展示访客的访问数据,包括最近来访的时间分布、画像标签等

用户分析

从应用版本、地域分布以及终端环境等维度分析访客的属性
  • 应用版本
    不同版本的启动用户、新用户、启动次数,登录会员数;反应不同版本的用户增长趋势与现有用户体量,对于研发及运营的版本维护策略、与运营倾向性确定具有指导意义
  • 地域分布
    各个地域给您应用带来的用户数及访问情况,了解应用访问的地域分布,特定地域用户偏好可进行针对性的运营和推广
  • 终端环境
    终端作为用户运行应用的载体,背后蕴藏这丰富的用户信息。分析用户品牌分布、设备型号分布、联网方式构成等,对于运营、产品和研发工作都十分必要

使用行为

从页面分析、事件分析以及漏斗分析等维度分析应用的使用情况
  • 页面分析
    访客对应用各个页面的访问情况,可以从提供的指标了解页面的价值
  • 事件分析
    通过页面事件来分析用户在应用页面上的行为,如点击元素、下单、搜索、咨询等
  • 事件漏斗
    分析进入应用的访客中究竟有多少有可能成为您的客户;在点击某个起始的事件后通常在哪些步骤访客放弃了继续的访问

渠道分析

应用用户的来源渠道,一般是各种应用商店、渠道合作下载app,通过对下载来源进行标记进行分析
  • 轨迹图形化
    对不同渠道的推广效果进行监测,统计数据可以作为与渠道商结算的依据,以降低渠道作弊风险

活跃与留存

从活跃用户数、活跃度、流失用户等维度分析用对平台的使用粘性
  • 活跃度
    在一定时间范围内,持续打开应用的用户比例,在一定程度上反应用户的粘性
  • 留存度
    用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户

错误分析

了解哪些用户因为应用崩溃而放弃使用?在什么页面上产生的错误?什么平台?什么版本?

word报告与大屏展示

提供word总结报告、数据公开展示以及数据大屏展示
  • word报告
    提供每个月一份、每个季度一份,每年汇总一份word格式报告
  • 数据公开展示
    一般用于应用访问数据的公开展示,主要数据有月度年度汇总数据、热门新闻、栏目以及来源渠道等维度
  • 大屏展示
    一般用于内部平台访问数据的公开展示,主要数据有当日、最近7日、热门事件、渠道、终端、省份等维度

高级分析-行为分析

从事件分析、漏斗分析、留存分析、行为分布等几个维度对访客灵活的高阶分析,不再局限于固有的报表,可以实现自主分析
  • 事件分析
    在页面进行行为埋点,将行为事件指标化,通过抽象的行为事件对用户行为进行度量;事件指标一般具有高度灵活性,结婚事件的属性可以实现更高级复杂的分析报表
  • 漏斗分析
    主要用于分析多步骤过程中每一步的转化与流失情况,在关键路径中找出流失人群进再分析、再挽回、再投放,精确定位问题,针对性地改善产品策略
  • 留存分析
    分析用户黏性、活跃度的重要方法,做好留存分析,才能为网站带来持续的流量增长,同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略,也可以有效提高产品推广的ROI
  • 行为分布
    查看事件在不同区间的发生频次,从而判断用户的使用习惯和活跃情况

高级分析-用户分群

从用户概况、用户分群、用户洞察等维度了解用户群体的属性及爱好
  • 用户概况
    通过对网站、APP、小程序等多平台用户资产、转化数据的整合,助您全面定位用户资产与转化人群的占比、分布以及变化等信息
  • 用户分群
    用户分群可通过自定义筛选,将网站、APP用户细分为不同的考察群体,更便于您进行不同群体的数据分析
  • 用户洞察
    展现全部用户访问信息,点击访客标识码进入访客详情页,可查看单个用户属性及访问行为

高级分析-渠道分析

从渠道转化概况、渠道归因分析、渠道转化洞察等维度了解各个推广渠道为最终转化做出的贡献
  • 渠道转化概况
    结合事件指标,分析各个推广渠道的事件完成数据分析
  • 渠道归因分析
    了解用户在接触过程中的每个广告触点对最终转化带来的价值,结合事件指标,选择合适的归因模型进行分析
  • 渠道转化洞察
    展示每个发生转化的用户与渠道互动的情况,深入洞察每个用户的转化路径,了解单个个体的行为偏好

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