有很多App运营困惑产品数据运营该从哪里入手，产品初期应该关注哪些数据指标？怎样通过数据来准确定位产品问题并指导产品优化。
一、了解下App 数据分析用来做什么的？
1、 搭建数据运营分析框架
比如一个做移动应用的公司，所有人都会关注新用户的增长，有多少用户是活跃用户等，这些都是跟产品的发展息息相关。投资人会关注你的用户留存率，来判断看产品发展是否健康，评估投资价值。而老板关心的是有多少用户付费，共贡献多少收入等。
大家的关注点不同，不能全面反映产品运营情况，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况，让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，发现用户深入的需求。
2、 用数据推动产品迭代和市场推广
基础的数据运营分析框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是创业者应该关注更加细节的部分。
比如谁在用您的产品？用户是否喜欢？用户如何是如何使用的？用户都有什么特征？哪些渠道带来的用户质量更高？....都可以用数据来回答这些问题。
产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行数据分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈，这样可以为产品的改进提供很好的方向。
市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些。
3、 产品盈利推手
盈利是最终目的，无论一款产品是否已经探讨出一个成熟的商业模式，创业者都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品货币化的路上，数据可以帮助创业者完成两件事：
（1）发现产品盈利的关键路径；
（2）优化现有的盈利模式；
二、App 数据运营，应该重点关注哪些指标？
1、 新增用户、活跃用户、启动次数
这些都是KPI的主要评估指标，关注这些指标的每日趋势，您可以了解到应用每天发展是否正常、是否符合预期。
2、 留存用户、留存率
留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准，用户留存率越高，说明应用越吸引用户。
常用的留存指标有：次日留存率、3日留存率、7日留存率、15日留存率等；
开发者在查看留存率时，可以关注留存率在一段时间内的变化趋势，并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。
3、用户行为分析：漏斗模型
漏斗模型是按照一定顺序依次触发流程的量化转化模型。我们可以通过漏斗对应用中的一些关键路径进行分析，如注册流程、购物流程等，应用内的转化率至关重要，用户付费的转化率更加直接关系到开发者的收入，漏斗模型可以帮助我们发现、改善转化率低的环节。
4、 收入、付费用户数、付费率、ARPU
刚才说过，盈利是最终目的，所以收入、付费用户数、付费率、ARPU这四个指标经常用到，根据 数量、质量、收入、付费用户数反映的是收入和付费用户的规模，付费率、ARPU代表的是用户付费质量，反映的是用户付费的广度与深度。
5、 其他指标
日常运营中，开发者关注以上指标就能获得大部分所需要的信息。但其实还有很多其他指标如人均在线时长、机型、操作系统、地域等，这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。
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