移動數據分析TalkingData業務拓展高級總監劉洋2014-81234567目錄移動數據分析及目的移動數據分析的意義移動數據分析的思路移動數據分析的方法和步驟移動數據分析的指標及意義TalkingData對移動數據分析的幫助移動數據分析的前景及核心移動應用是移動互聯網的重要載體，移動應用的數據分析是指在獲得移動應用用戶使用等基本數據情況下，進行數據分析，深入挖掘用戶使用的特點，找到產品設計的不足，發現運營推廣的機遇，優化產品及運營策略，提升移動應用的質量移動數據分析及目的移動數據分析的目的1、深入挖掘用戶使用的特點2、找到產品設計的不足5、提升移動應用的質量4、優化產品和運營策略3、發現運營推廣的機遇監控移動應用運營狀態提升移動應用推廣效果優化移動應用功能及體驗發現移動應用產品問題意義DABC移動數據分析的意義移動數據分析思路

用戶的新增和啟動活躍分析時段分析地域分析版本分布設備機型運營商和網絡錯誤報告用戶留存流失用戶用戶的生命周期用戶回訪日啟動次數使用間隔使用時長頁面訪問大多數初期開發者對移動數據分析一頭霧水，即使是有一定經驗的開發者，在分析數據的時候也時常覺得是一件有難度的事情，其實，只要遵循一定的思路和方法，移動數據分析是一件有趣的事情應用的現狀是怎么樣的？為什么會是現在這個樣子？未來的發展規劃和目標是什么？移動數據分析流程移動數據的分析流程就是一個發現問題、分析問題和解決問題的過程在做移動數據分析之前，必須要想好這樣三個問題：移動數據分析流程01020304

分析流程明確目的，建立規則選擇系統，部屬應用測量指標，分析現象追蹤問題，持續改進移動數據分析的指標1、使用時長2、使用頻率3、使用間隔4、訪問深度使用行為類指標42131、新增用戶2、啟動次數3、活躍用戶4、留存用戶用戶分析類指標1、用戶獲取成本2、目標事件轉化率渠道運營類指標1、錯誤次數2、錯誤率應用質量類指標移動數據分析指標的意義用戶的新增和啟動活躍分析時段分析地域分析版本分布設備機型運營商和網絡錯誤報告用戶留存流失用戶用戶的生命周期用戶回訪日啟動次數使用間隔使用時長頁面訪問分析用戶參與觀測用戶獲取渠道數據渠道管理尋找典型用戶提升轉化和貨幣化基礎數據分析指標深度數據分析指標正確的數據分析運營模型病毒式傳播獲取收入提高留存率提高活躍度獲取用戶ReferRevenueRetentionActivationAcquisition

數據分析的本質最小化用戶獲取成本最大化用戶生命周期價值增加用戶參與度提高用戶付費轉化率移動數據分析的平衡移動數據分析產品運營市場移動應用截至2014年6月，TalkingData

SDK已覆蓋超過7億設備。為超過30000款App提供數據服務。數據分析的基礎——TalkingData數據App

Analytics數據分析功能實時監測應用核心指標幫助您實時監測應用的用戶量、活躍情況、用戶留存流失、詳細使用行為等關鍵數據。15分鐘的集成獲得4大類30項指標。透析渠道推廣數據渠道報表簡單易用，通過我們提供的6項核心評判指標，可幫助快速的分清渠道的優劣。多維度監控數據，自定義事件及漏斗，個性化使用習慣，專業化數據分析App

Analytics

–移動應用數據統計分析給誰用移動創業CEO，COO，CTO移動產品經理，主管移動推廣運營人員移動開發者如何工作提供集成至應用內的統計分析SDK，在集成后，SDK會收集標準數據發送至分析服務器，計算后以標準報表做展示為了什么獲得全行業設備和網絡信息獲得用戶對每類app的行為日志鋪墊設備覆蓋，儲備解決什么幫助獲得完整的業務指標體系，更好的衡量并考核運營情況，開展精細運營幫助收集并分析用戶行為，進行用戶畫像，基于數據來優化產品，改善流程打開用戶的魔方，挖掘出用戶深層次的需求改善產品，填補用戶心里的漏洞對移動數據進行深入挖掘“無尺度網絡模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自