在如今的市场上，不乏行业报告给出电商各类应用的平均留存时间、用户流失率、应用内购买水平到手机游戏。虽然此类报告是有用的参考，但它们并没有解决如何优化用户体验以增加用户数量和获得市场份额的直接问题。在这个由三部分组成的系列中，我将帮助您更好地理解为什么应用程序数据可以成为关键的竞争优势，并推荐框架和工具来帮助您充分利用数据。 首先，让我说明一点：收集和可视化移动用户行为的完整数据集不足以完全了解应用程序用户。作为卓越的移动和网络分析提供商，我们深知赋予数据意义的重要性。 在三年的运营中，我们通过开源分析平台与一个精彩而富有创造力的社区合作，现在正在分享观察结果。 1。一个成功的应用需要在正确的时间和地点交付给正确的用户，以满足用户群的需求。但是如何了解目标用户的需求呢？这就要靠数据分析了！今天的数据是应用程序未来的优势。希望通过本文能帮助大家掌握数据和未来发展。 2。我们需要了解的下一个核心问题是：◆哪些用户最有价值？ 你的应用有哪些兴奋点和痛点？ 为什么经常使用的用户继续使用该应用程序？ 频繁的用户在哪里使用该应用程序？ 频繁用户什么时候使用该应用程序？ 3。)分析方法进行了解答。这两种方法都需要使用完整的移动用户行为数据集，而不是使用非抽样技术分析收集到的数据，这可能会在分析中引入不确定性偏差。本文介绍了这两种分析方法的基础知识，并探讨了解决问题的假设检验技术，并帮助您改进应用程序并增加用户数量。在后续文章中，我们将进一步探索定量和定性分析，使用MicrosoftExcelAnalysisToolPak和R等常用或免费工具来实践假设检验。 现有分析环境 Countly帮助应用程序开发人员积累海量数据集，包括流行的应用程序功能、用户在应用程序各个部分花费的时间、分享和应用程序内购买信息。该数据得到了从其他来源获得的人口统计数据（收入、地址、年龄和性别）的补充。Countly可以将移动设备数据与人口统计数据相结合，以实现更具可操作性的定性分析。 但仅此信息不足以证明关于用户的假设。经常被忽视的是定性意识，尤其是在移动领域。这是最有可能的严重疏忽，因为要为应用程序的收入和保留标准分配“原因”并不容易。为什么用户喜欢应用程序的内容？他们的兴奋点和痛点是什么？这些观点可以帮助您充分了解目标用户的偏好、动机和行为。 手机优化实战步骤 1.在开始收集数据之前确定挑战或机遇。如果做不到这一点，则应密切关注收集到的初始数据并尽快完成上述目标。跟踪过多的定量指标数据和/或未集中注意力的定性用户组反馈可能会导致信息过载并阻止找到可行的解决方案。对于定量指标，评估收集到的数据的一种快速方法是运行相关矩阵。+1的相关系数表示完全正相关，即随着变量X的增加，变量Y也增加，而-1则相反。我推荐使用freestatistics及其强大的可视化工具R，这将帮助您快速发现感兴趣的参数。在下面的示例中，请注意：◆正相关以蓝色显示，负相关以红色显示。 ◆颜色深浅与相关系数成正比。◆统计上不显着的相关系数（高于p值）不会突出显示。 无需使用复杂的SPSS工具，您可以参考链接中提供的屏幕截图和R分步说明。 2。吸引用户。您需要了解您的目标受众，最重要的是他们的需求。这个目标通常是通过定性分析来实现的，收集客户信息的方法有很多种：社交媒体、电子邮件反馈、面对面会议和焦点小组。但最有效和最快的方法是使用调查。在构建调查问题时，我想给出两个提示： (a)避免是/否类型的问题： 相反，尝试选择题，例如： (b)提出具有洞察力的问题-结束问题： 通常，这些类型的问题放在调查的最后，在多项选择和简短问题之前，以收集较少争议的信息并引起人们对您的应用程序的注意。以下是从最近的调查中挑选出来的两个很好的开放式问题，用户可以用自己的话自由表达自己的意见： 3.设计实验一次只关注用户生命周期的一个方面，例如激活率、保留率或转化率进行优化。 用户获取：我们的社区使用Countly来了解驱动用户安装应用程序的渠道。驱动新用户使用应用程序的一个实验示例是细分和检查用户安装应用程序的渠道。例如，Countly可用于快速可视化社交媒体活动是否比广告和其他活动吸引了更多优质用户（通过比较转化率、应用内收入、会话数和活动成本）（见下面的屏幕截图）. 深度链接：对于用户而言，移动网络上的深度链接应该与网络上的深度链接相同：单击链接（在标准网站或移动应用程序中）可以轻松快速地直接转到特定部分移动应用程序、会话或功能，就像点击一个网页进入另一个网页一样。 但是这种类似网络的功能只是移动深度链接的开始。功能类似于网站的应用程序也可能像网站一样在集中式或“基于云的”服务器上存储和交付，而不是在用户的本地设备上，这可能会为现有的本地移动应用程序奠定基础。行业带来了巨大的变化。深度链接对服务器端的影响远远超出了用户的认知，它支持更广泛的数据跟踪、活动分布和应用程序间集成。它还提供了设计简单实验的机会，以帮助查看链接到姊妹应用程序的特定应用程序活动是否比搜索引擎营销活动吸引了更多高质量用户。 4。学习和迭代。实验和优化的目标是学习和成长。有时你的假设并不正确。没问题。从错误中吸取教训并检验新的假设。当实验证实假设时，尝试将假设和实验应用于用户生命周期的其他方面。当你发现实验收益递减时，你应该选择另一条优化路径并重试。 工作永无止境！ 用户偏好和技术在不断变化，您始终需要发展和改进。所以你的指标和策略不能保持不变。好消息是现在可以收集比以往更多的指标，从而可以进行更深入的数据挖掘。与Countly合作，使您能够将非移动数据集导入移动仪表板和原始数据。这意味着您不仅可以收集数据和用户社区反馈，还可以做出反应–提炼、解释和行动，从而促进应用程序的明智迭代。 还有一点我们经常忘记的就是“简单到复杂到难以实现”。未来的发展可能涉及简化您的应用程序。您的研究可能表明用户发现Operations应用程序过于复杂。您可能向应用程序添加了太多功能。放弃冗余功能对于构建具有出色用户体验的应用程序至关重要。 作者简介 OnurAlpSoner，Countly联合创始人，Countly是一个服务覆盖超过10亿的企业移动分析和营销平台。我们非常重视开源软件，拥有50多个开源库、SDK和框架。我们提供开源SDK和整个后端，包括服务器端组件和仪表板。自2012年成立以来，它已添加到我们的Github存储库超过2500次，并分叉存储库超过750次。
