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APP流量分析指标有哪些？怎么分析App的增长情况？

作者：低代码架构师Kaiwen

阅读数：424

更新时间：2024-02-23 12:34:49

浏览次数：2746次

用户增长的起源是什么？互联网界很多概念都来自硅谷，用户增长或增长黑客也是来自硅谷。有意思的是 Growth Hacking（增长黑客）最早应对的假想敌是传统的Marketing（市场营销）。要解决的问题是：在传统市场营销中，大家都知道50%的钱被浪费了，却不知道浪费在哪里的问题。

因为在传统企业，销售的主导权在销售/业务/分公司手里，营销活动需要通过销售落地。因此，考核营销活动效果，很难讲清楚“销售1个亿，有多少归功于营销策划，多少归功于产品本身吸引力，多少归功于销售拼命干活”。因此商品管理、活动策划、市场推广的功劳就很难衡量。

在移动互联网时代，不需要线下销售，用户对广告的点击、下载应用、应用内购买行为均可以记录，基于智能手机，APP可以直接联系到用户，并得到用户的反馈。基于这几点，企业可以相对精确地记录：我投放的广告，获得了多少客户点击、下载。客户更容易反馈XX类的产品、活动、宣传。没有反馈的客户，停在了哪个环节。

基于这些精确的记录，企业可以：追溯客户来源，了解客户需求，分析广告效果，改善产品设计。经过这些工作，可以理直气壮地说：我们投入营销费用，实现了增长！我们知道钱花到哪里去了！

这就是用户增长的概念流行一时的原因。

用户增长要对抗未知性，必然依赖数据分析。

那么，常用的APP流量分析指标有哪些呢？

日活跃用户数 - Daily Active User（DAU）：通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。
周活跃用户数 - Weekly Active Users（WAU）：7日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。
月活跃用户数 - Monthly Active Users(MAU)：30日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。
日活跃用户数/月活跃用户数 - (DAU/MAU)：DAU/MAU可以看出用户参与度，通常合格游戏应用该指标0.2，表示用户平均每月至少来访30*0.2=6天
平均访问时长 - Average Time on Site：平均每一次使用应用程序（session）的时间。
人均(单日)使用时长：在统计周期(周/月)内，平均每人启动该App所消耗的总实际有效使用时长。
启动次数：启动过应用程序的次数。“一次启动”是指用户从打开应用到退出应用（或离开应用界面，进入后台超过30分钟）为止，类似于访问次数。
事件数量（日均）：事件被触发的日均次数。
事件触发用户数（日均）：触发时间的独立用户数（当天内用户去重，跨天不去重，数值向下取整）。
事件平均使用时长：每一次事件触发的时长的平均值。
页面访问次数： 页面被打开的次数，同一页面的多次访问均会被计数。
页面平均停留时长：每一次页面访问的停留时长的平均值。
页面跳出率：从当前页面离开应用的访次/该页面总访次*100%。
页面访问深度： 一次启动过程中访问的页面数总和，同一个页面的重复访问均会被计数。