音乐app哪些维度建立指标体系|app产品的技术指标是什么

1. APP数据分析的常用指标有哪些

1、用户数获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④找到适合自己的推广渠道。2.活跃度因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户，并非意向用户，这时候就要通过体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户 ，并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况，而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。3.留存率有活跃度后你要考虑你的用户粘性，以保住老客户优先。1）先统计，日留存率、周留存率、月留存率2）区分App类型，比如游戏的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比游戏高3）然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。4.盈利目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种，做好了这些，平均转化成本和回报率提高了，盈利就实现了。5.后续传播指数后续传播的一个典型媒介就是社交网络，如果产品自身足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自 己的用户群体。如果只看推广，不重视运营中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的，所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。

2. app数据分析的五大维度是什么

①对app产品用户规模及质量有个清楚的了解

比如，当下用户活跃程度，新增用户指标，用户组成的指标，用户存留率多少，每一位用户总活跃天数的统计等等，都是要有一个详细的了解才是。只有这样才能更好的检验app经营推广的效果，尤其是新增用户数占据的比例多少可以展现出app运营的健康状况，一旦出现新增用户降低，说明app推广上出现了问题，作为运营者得想办法解决了。

②对参与度的合理分析

如何对参与度进行分析其实并不难，它主要是指app在线启动次数指标，在线使用时长，访问页面，使用时间间隔等等。其中app在线使用时长加上启动次数和活跃数可以多维度的展示用户对产品的参与程度。

③渠道分析也必不可少

其实对app推广渠道的分析，真正的用意是研究推广所引入的客户是否是真人在使用，如果是机器刷出来的只能算作是刷量的，没有实际意义。

④app自身功能分析

app功能分析也是五大app数据分析维度中必不可少的一部分，所谓的功能分析主要从app功能活跃程度，新功能上线测试效果，页面访问路径、客户属性、成功交易等路径进行分析。

⑤客户属性分析

所谓的客户属性的分析，是针对性最强大的一个类型。如app设备终端分析，网络和运营商分析，客户所在地域分析，用户画像分析，自然属性和商业属性分析等方面，都能够测试出目标客户对app产品的关心力度。

3. 移动互联网应用数据分析基础体系

移动互联网应用数据分析基础体系在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量，很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移，呈现出PC业务增长放缓，移动业务增长迅速的态势。从第三方数据机构统计的数据来看，网民中使用手机上网的人群占比进一步提升，由2013年12月的81.0%提升至2015年6月的88.9%，即中国网民中，接近9成的用户在使用手机上网，达到接近6亿的规模。如果一个互联网企业没有在移动端的拳头产品，将很快被移动互联网的浪潮颠覆。在未来的两三年内，得移动互联网得天下。从数据看出，移动互联网是互联网发展最重要的方向，因此，对于拥抱互联网的企业来说，设计和运营好移动互联网应用（下文称APP）成为移动互联网时代最重要的任务。而在移动互联网的设计和运营过程中，数据分析起到很基础但也很重要的作用。在互联网企业，任何一个APP都要事先规划好数据体系，才允许上线运营，有了数据才可以更好的科学运营。因此本文将为大家介绍APP的基础数据指标体系。APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。本文将详述这五大维度。一、用户规模和质量用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多，产品负责人要重点关注这个维度的指标。（1）活跃用户指标活跃用户指在某统计周期内启动过应用（APP）的用户。活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内启动过的设备（如手机、平板电脑）数量。活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。大多数希望用户每天都打开的应用如新闻APP、社交APP、音乐APP等，其产品的KPI考核指标均为日活跃用户数（DAU）。为什么？如果这些APP考核的指标是月活跃用户数，那么会出现什么状况？月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户，所以，一个本应该每天都要启动的应用，如果用月活跃用户数作为KPI来考核，那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况，产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可，也许向用户推送两三个活动就可以实现，这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品，那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。（2）新增用户指标新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。（3）用户构成指标用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周未启动过应用，本周启动应用的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少启动过一次应用的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有启动过应用但用户。（4）用户留存率指标用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次启动应用的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。（5）每个用户总活跃天数指标每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数，这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。二、参与度分析参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。（1）启动次数指标启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时，一方面要关注启动次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均启动次数，即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值，如人均日启动次数，则为日启动次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均启动次数。通常，人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。（2）使用时长使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值；单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户启动次数高，使用时长高，该APP则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。（3）访问页面访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布，即统计一定周期内（如1天、7天或30天）应用的访问页面数的活跃用户数分布，如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数，以及50页以上的活跃用户数。同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为7天）的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。（4）使用时间间隔使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为30天）的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。三、渠道分析渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常；判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。总之，如果要深入研究渠道作弊，算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用，从这个方向去设计相关的评估指标和算法，如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP，我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用，甚至是机器在作弊。四、功能分析功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。（1）功能活跃指标功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是，本部分只关注某一功能模块，而不是APP整体。（2）页面访问路径分析APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务，并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题：（a）APP用户身份的多样性，用户可能是你的会员或者潜在会员，有可能是你的同事或者竞争对手等；（b）APP用户目的多样性，不同用户使用APP的目的有所不同；（c）APP用户访问路径的多样性，即时是身份类似、使用目的类似，但访问路径也很可能不同。因此，我们在做APP页面访问路径分析的时候，需要对APP用户做细分，然后再进行APP页面访问路径分析。最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类，如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析，比如意向型的用户，他们进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，基于访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。（3）漏斗模型漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率，以确定产品流程的设计是否合理，分析用户体验问题。转化率是指进入下一页面的人数（或页面浏览量）与当前页面的人数（或页面浏览量）的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时（如购物），不同步骤之间的转换会发生损耗。如用户进入某电商网站，到浏览商品，到把商品放入购物车，最后到支付，每一个环节都有很多的用户流失损耗。通过分析转化率，我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中，那一路径是否存在问题。当然，对于产品经理，其实不用每天都看转化率报表，我们可以对每天的转化率进行连续性的监控，一旦转化率出现较大的波动，便发告警邮件给到相应的产品负责人，以及时发现产品问题。五、用户属性分析用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。（1）设备终端分析设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析，在分析的时候，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。（2）网络及运营商分析网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式（包括wifi、2G、3G、4G）的活跃用户数、新增用户数和启动次数，分析不同运营商（中国移动、中国电信、中国联通等）的活跃用户数、新增用户数和启动次数。（3）地域分析主要分析不同区域，包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。（4）用户画像分析用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等；用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析，如听音乐、看电影、健身、养宠物等；用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集，才可以支撑比较详细的画像分析。本文主要介绍了APP基础的数据分析体系，还有更多的指标体系需要根据APP的特性进行特殊设计，比如，搜索APP需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。另外，还有一个非常值得关注的是，很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标，产品上线后便自然可以看到，这是一个非常常见的误区。因为，本文提到的大多数指标，如果不进行数据打点上报，并进行相关的数据开发统计，就不能看不到相关的数据报表。所以，产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系，驱动开发进行相关的数据采集上报，并在运营过程中，动态优化和丰富数据体系。

4. App 数据分析的常用指标有哪些

首先要确定你的分析目的，任何一项分析报告的撰写都有一个主要目的或者目标的。其次，在基于目标的基础上，然后评估你现有的数据，通过哪些数据分析可以达到你的目的第三 就是根据目标，把数据分析各项指标计算出来第四 就是报告的撰写了，主要是根据目的计算的各指标展示，需要用专业来解释分析你所得出的各种指标的含义以及对实际的指导意义。这就是一份完整的数据分析报告了

5. App开发：手机音乐App需要哪些基本功能

音乐APP开发需要有哪些功能？1、在线播放：用户可以直接点击播放功能，从而实现随时随地的享受音乐。2、音乐收藏：用户可以将自己喜欢的音乐收藏到歌单之中，这样在以后播放之中也更加方便。3、每日推荐：系统会根据用户的听歌习惯，每天都会为用户推荐不一样的歌曲。4、歌曲搜索：为了帮助用户更好的获取音乐，歌曲搜索功能的开发是很有必要的。5、同类歌曲：除了原唱之外，不少翻唱也是不错的作品；为此系统会呈现同一个关键词的多种答案，6、特色歌单：系统会自动为用户整理一些特色歌单，帮助用户更好的获取想要的歌曲。

6. 指标体系建立的原则有哪些

1.系统性原则各指标之间要有一定的逻辑关系，它们不但要从不同的侧面反映出生态、经济、社会子系统的主要特征和状态，而且还要反映生态一经济一社会系统之间的内在联系。每一个子系统由一组指标构成，各指标之间相互独立，又彼此联系，共同构成一个有机统一体。指标体系的构建具有层次性，自上而下，从宏观到微观层层深入，形成一个不可分割的评价体系。[1]2.典型性原则务必确保评价指标具有一定的典型代表性，尽可能准确反映出特定区域——高西沟的环境、经济、社会变化的综合特征，即使在减少指标数量的情况下，也要便于数据计算和提高结果的可靠性。另外，评价指标体系的设置、权重在各指标间的分配及评价标准的划分都应该与高西沟的自然和社会经济条件相适应。3.动态性原则生态一经济一社会效益的互动发展需要通过一定时间尺度的指标才能反映出来。因此，指标的选择要充分考虑到动态的变化，应该收集若干年度的变化数值。4.简明科学性原则各指标体系的设计及评价指标的选择必须以科学性为原则，能客观真实地反映高西沟环境、经济、社会发展的特点和状况，能客观全面反映出各指标之间的真实关系。各评价指标应该具有典型代表性，不能过多过细，使指标过于繁琐，相互重叠，指标又不能过少过简，避免指标信息遗漏，出现错误、不真实现象，并且数据易获且计算方法简明易懂。5.可比、可操作、可量化原则指标选择上，特别注意在总体范围内的一致性，指标体系的构建是为区域政策制定和科学管理服务的，指标选取的计算量度和计算方法必须一致统一，各指标尽量简单明了、微观性强、便于收集，各指标应该要具有很强的现实可操作性和可比性。而且，选择指标时也要考虑能否进行定量处理，以便于进行数学计算和分析。6.综合性原则生态一经济一社会的互动“双赢”是生态经济建设的最终目标，也是综合评价的重点。在相应的评价层次上，全面考虑影响环境、经济、社会系统的诸多因素，并进行综合分析和评价。

7. app产品的技术指标是什么

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iphone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

8. APP数据分析的常用指标有哪些

有下面几个指标：1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

9. APP数据指标体系的维度包括哪些

APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标。参与度分析主要分析用户的活跃度。渠道分析主要分析渠道推广效果。功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。用户属性分析主要分析用户特征。

10. 互动数据的指标考核维度有哪些*

数量，全面性，及时性等。APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。指标用来衡量事物发展程度，通过几个关键指标可衡量公司业务运营情况的好坏。维度是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。

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