App 数据分析比 web 流量分析更困难, 因为对于 Web, 只要每一页都部署了 GA 基础代码, 就能够收集分析很多有价值的数据了但 App 分析则不同, 如果只是加入基础的统计 SDK, 则只能收集到日活跃用户留存率等一些基本的数据而已, 完全无法进行深入分析所以如何从平地建立起数据分析的高楼大厦, 其中的方法就变得尤其重要
本篇文章是 App 数据分析全攻略系列的第一篇, 预计以后还会有
事件详解: 看起来简单, 但灵活度极高
事件应用案例: 带你见识强大的 Google Analytics
分享行为: 极其重要, 值得用一整套解决方案去监测
App 内
微信 (QQ 微博...) 中
着陆页优化
高级细分: 把其他统计工具甩开 100 条街
屏幕 + 事件 + 高级细分: 融会贯通, 随心所欲洞察数据
目标转化设置: 提升分析效率
自定义维度: 让分析工具按你的业务私人定制
测量协议的妙用: 汇总 SDK 数据
统计方案的开发部署流程
规划统计方案
撰写需求文档
部署情况测试
上线后配置
App 新旧版本对比分析
提升留存率的两种分析方法
自动化数据仪表盘: 解放分析师, 不再每天做数据搬运工
以上是本系列文章的内容提纲接下来, 故事开始了
那一年 6 月, 小孙到香港去玩, 顺便和多年不见的老朋友小张见面吃饭席间他们谈起了移动互联网的大潮, 小张一直想入行但苦于没有老司机带路小孙是一家手机 App 公司的产品经理兼数据分析师, 而小张当年是传统互联网的内容运营高手, 于是两人一拍即合决定做点事情
经过讨论, 他们打算做一个搞笑猎奇类内容的 App, 取名街头小报, 内容形式有图文和视频等, 每天更新几十条产品的交互设计并没有什么特别的, 就以大家喜闻乐见的今日头条 / 网易新闻等为样板小孙更多考虑的是, 从数据分析的视角, 应该如何解读这个 App 的架构
以数据的眼光去看待那些我们常见的新闻或段子类 App, 小孙发现它们的架构都有一些共同点:
阅读内容是最重要的用户行为, 在数据系统中应被定义为转化目标;
阅读内容点赞等各种行为, 天然可以按照频道进行细分;
作为 Google Analytics 多年的使用者(以下简称 GA), 小孙这次依然选择它作为 App 的数据分析工具在 GA 中, 主要有事件和屏幕两种发送数据的类型, 而它们正好可以满足转化目标和频道细分的统计需求
事件通常用于捕捉用户的特定行为, 然后发送给统计系统例如播放视频点赞发表评论, 都可以统计为事件于是我们就能够统计, 昨天用户播放了多少次各类视频, 每个视频产生了多少次分享而且你会发现, 分享最多的视频未必是播放量最大的如果让运营人员每天对比研究这些数据, 他们会越来越清楚用户的喜好, 从而发布更多优质内容
屏幕有点类似在网站上浏览网页的动作, 例如我打开一个网站的首页, 然后进入新闻频道页, 这就产生了两次网页浏览, 也就是通常所说的两个 PV(Pageview)而如果我们把 App 中的不同频道页看做是网页, 那么每切换一个频道, 我们也给 GA 发送一个屏幕于是我们就能统计到, 不同的内容频道被多少人打开过多少次, 以及他们在每个频道中停留了多久, 进而推断哪些频道更受用户欢迎
当事件和屏幕都正常发送给 GA 之后, 二者在报告中可以交叉统计也就是说, 小孙可以筛选出猎奇频道下发生了什么事件, 或者把分享事件按频道进行细分, 看看哪个频道贡献最大
如果把事件和屏幕的数据结合起来看, 一个最简单的洞察就是: 被打开最多的频道, 其中产生的内容阅读 / 分享行为也最多吗? 如果不是, 那么是不是该思考一下原因, 或者调整一下频道排列的顺序了?
事件和屏幕的统计是 App 分析最基础的数据, 把它们部署好, 就已经能够获得有价值的洞察了不过要想合理的规划出数据统计方案, 里面的学问还真不少, 在下一篇中我们再继续详细说明
附 GA 官方 App 相关开发文档(无需翻墙):
安卓版
https://developers.google.cn/analytics/devguides/collection/android/v4/
iOS 版
https://developers.google.cn/analytics/devguides/collection/ios/v3/
作者简介:
孙维: 擅长基于 GA 的用户行为分析, 数据分析从业 5 年 +, 互联网从业 10 年 + 曾就职于泡泡网苹果园百思不得姐, 目前在卡车之家负责用户行为分析部门
来源: http://www.tuicool.com/articles/eqyEja