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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

几种常用的APP分析方法

2021-11-30
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  几种常用的APP分析方法。数据分析现如今的潮流趋势,本期艾思科蓝小编以app为例,分享几个app的分析方法,希望大家在阅读完这篇文章后能够有所收获。

几种常用的APP分析方法.png

  1.产品生命周期分析

  产品生命周期理论(PLC模型)是由美国经济学家Raymond Vernon提出的,即一种新产品从开发进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品生命周期可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期,在产品的每个阶段,数据分析的工作权重和分析重点有所区别。

  (1)初创期

  初创期的重点在于验证产品的核心价值,或者说验证产品的假设:通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这时我们需要关注的关键数据是目标人群画像和留存率。

  (2)快速成长期

  经过了产品打磨的初始阶段,产品有了较好的留存率了,这个时候产品开始进入自发增长期。自发增长期可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理,其中以新用户的增长、激活、触发“Aha moments”到活跃用户的整个漏斗分析为主。

  (3)成熟期

  随着用户快速增长,产品不断完善,产品在进入成熟期前后,数据分析师关注的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移,同时关注商业化转化路径。

  ①流失与回流:在关注流失回流的过程中,数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况,具体分析流失原因则可以参考下方流程:

  核心思路即,通过回访定性+数据验证为主要手段,确定流失原因,改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户,促进回流。除此之外,对于一些稳定的投放渠道,普通的改善方法可能提升转化有限,此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI。

  ②商业转化率分析:在成熟期需要针对高质量用户进行重点运营,低质量用户通过产品和运营改进手段,使其往高质量用户迁移。

  屏幕前的各位看完这篇文章之后相信都会有自己的一些理解了,祝愿大家的学术路上都能顺顺利利。如需了解更多学术相关内容,请点击艾思科蓝关注我们吧。

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