TalkingData移動數(shù)據(jù)分析

移動數(shù)據(jù)分析TalkingData業(yè)務(wù)拓展高級總監(jiān)劉洋2014-81234567目錄移動數(shù)據(jù)分析及目的移動數(shù)據(jù)分析的意義移動數(shù)據(jù)分析的思路移動數(shù)據(jù)分析的方法和步驟移動數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)及意義TalkingData對移動數(shù)據(jù)分析的幫助移動數(shù)據(jù)分析的前景及核心移動應(yīng)用是移動互聯(lián)網(wǎng)的重要載體，移動應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析是指在獲得移動應(yīng)用用戶使用等基本數(shù)據(jù)情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，深入挖掘用戶使用的特點(diǎn)，找到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的不足，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營推廣的機(jī)遇，優(yōu)化產(chǎn)品及運(yùn)營策略，提升移動應(yīng)用的質(zhì)量移動數(shù)據(jù)分析及目的移動數(shù)據(jù)分析的目的1、深入挖掘用戶使用的特點(diǎn)2、找到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的不足5、提升移動應(yīng)用的質(zhì)量4、優(yōu)化產(chǎn)品和運(yùn)營策略3、發(fā)現(xiàn)運(yùn)營推廣的機(jī)遇監(jiān)控移動應(yīng)用運(yùn)營狀態(tài)提升移動應(yīng)用推廣效果優(yōu)化移動應(yīng)用功能及體驗(yàn)發(fā)現(xiàn)移動應(yīng)用產(chǎn)品問題意義DABC移動數(shù)據(jù)分析的意義移動數(shù)據(jù)分析思路

用戶的新增和啟動活躍分析時段分析地域分析版本分布設(shè)備機(jī)型運(yùn)營商和網(wǎng)絡(luò)錯誤報(bào)告用戶留存流失用戶用戶的生命周期用戶回訪日啟動次數(shù)使用間隔使用時長頁面訪問大多數(shù)初期開發(fā)者對移動數(shù)據(jù)分析一頭霧水，即使是有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者，在分析數(shù)據(jù)的時候也時常覺得是一件有難度的事情，其實(shí)，只要遵循一定的思路和方法，移動數(shù)據(jù)分析是一件有趣的事情應(yīng)用的現(xiàn)狀是怎么樣的？為什么會是現(xiàn)在這個樣子？未來的發(fā)展規(guī)劃和目標(biāo)是什么？移動數(shù)據(jù)分析流程移動數(shù)據(jù)的分析流程就是一個發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的過程在做移動數(shù)據(jù)分析之前，必須要想好這樣三個問題：移動數(shù)據(jù)分析流程01020304

分析流程明確目的，建立規(guī)則選擇系統(tǒng)，部屬應(yīng)用測量指標(biāo)，分析現(xiàn)象追蹤問題，持續(xù)改進(jìn)移動數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)1、使用時長2、使用頻率3、使用間隔4、訪問深度使用行為類指標(biāo)42131、新增用戶2、啟動次數(shù)3、活躍用戶4、留存用戶用戶分析類指標(biāo)1、用戶獲取成本2、目標(biāo)事件轉(zhuǎn)化率渠道運(yùn)營類指標(biāo)1、錯誤次數(shù)2、錯誤率應(yīng)用質(zhì)量類指標(biāo)移動數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的意義用戶的新增和啟動活躍分析時段分析地域分析版本分布設(shè)備機(jī)型運(yùn)營商和網(wǎng)絡(luò)錯誤報(bào)告用戶留存流失用戶用戶的生命周期用戶回訪日啟動次數(shù)使用間隔使用時長頁面訪問分析用戶參與觀測用戶獲取渠道數(shù)據(jù)渠道管理尋找典型用戶提升轉(zhuǎn)化和貨幣化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)深度數(shù)據(jù)分析指標(biāo)正確的數(shù)據(jù)分析運(yùn)營模型病毒式傳播獲取收入提高留存率提高活躍度獲取用戶ReferRevenueRetentionActivationAcquisition

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)最小化用戶獲取成本最大化用戶生命周期價值增加用戶參與度提高用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率移動數(shù)據(jù)分析的平衡移動數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品運(yùn)營市場移動應(yīng)用截至2014年6月，TalkingData

SDK已覆蓋超過7億設(shè)備。為超過30000款A(yù)pp提供數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)——TalkingData數(shù)據(jù)App

Analytics數(shù)據(jù)分析功能實(shí)時監(jiān)測應(yīng)用核心指標(biāo)幫助您實(shí)時監(jiān)測應(yīng)用的用戶量、活躍情況、用戶留存流失、詳細(xì)使用行為等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。15分鐘的集成獲得4大類30項(xiàng)指標(biāo)。透析渠道推廣數(shù)據(jù)渠道報(bào)表簡單易用，通過我們提供的6項(xiàng)核心評判指標(biāo)，可幫助快速的分清渠道的優(yōu)劣。多維度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，自定義事件及漏斗，個性化使用習(xí)慣，專業(yè)化數(shù)據(jù)分析App

Analytics

–移動應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析給誰用移動創(chuàng)業(yè)CEO，COO，CTO移動產(chǎn)品經(jīng)理，主管移動推廣運(yùn)營人員移動開發(fā)者如何工作提供集成至應(yīng)用內(nèi)的統(tǒng)計(jì)分析SDK，在集成后，SDK會收集標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)發(fā)送至分析服務(wù)器，計(jì)算后以標(biāo)準(zhǔn)報(bào)表做展示為了什么獲得全行業(yè)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)信息獲得用戶對每類app的行為日志鋪墊設(shè)備覆蓋，儲備解決什么幫助獲得完整的業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，更好的衡量并考核運(yùn)營情況，開展精細(xì)運(yùn)營幫助收集并分析用戶行為，進(jìn)行用戶畫像，基于數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)品，改善流程打開用戶的魔方，挖掘出用戶深層次的需求改善產(chǎn)品，填補(bǔ)用戶心里的漏洞對移動數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘“無尺度網(wǎng)絡(luò)模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認(rèn)為——人類93%的行為是可以預(yù)測的。數(shù)據(jù)作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發(fā)掘。但是首先你得明確自