TalkingData移动数据分析

移动数据分析TalkingData业务拓展高级总监刘洋2014-81234567目录移动数据分析及目的移动数据分析的意义移动数据分析的思路移动数据分析的方法和步骤移动数据分析的指标及意义TalkingData对移动数据分析的帮助移动数据分析的前景及核心移动应用是移动互联网的重要载体，移动应用的数据分析是指在获得移动应用用户使用等基本数据情况下，进行数据分析，深入挖掘用户使用的特点，找到产品设计的不足，发现运营推广的机遇，优化产品及运营策略，提升移动应用的质量移动数据分析及目的移动数据分析的目的1、深入挖掘用户使用的特点2、找到产品设计的不足5、提升移动应用的质量4、优化产品和运营策略3、发现运营推广的机遇监控移动应用运营状态提升移动应用推广效果优化移动应用功能及体验发现移动应用产品问题意义DABC移动数据分析的意义移动数据分析思路

用户的新增和启动活跃分析时段分析地域分析版本分布设备机型运营商和网络错误报告用户留存流失用户用户的生命周期用户回访日启动次数使用间隔使用时长页面访问大多数初期开发者对移动数据分析一头雾水，即使是有一定经验的开发者，在分析数据的时候也时常觉得是一件有难度的事情，其实，只要遵循一定的思路和方法，移动数据分析是一件有趣的事情应用的现状是怎么样的？为什么会是现在这个样子？未来的发展规划和目标是什么？移动数据分析流程移动数据的分析流程就是一个发现问题、分析问题和解决问题的过程在做移动数据分析之前，必须要想好这样三个问题：移动数据分析流程01020304

分析流程明确目的，建立规则选择系统，部属应用测量指标，分析现象追踪问题，持续改进移动数据分析的指标1、使用时长2、使用频率3、使用间隔4、访问深度使用行为类指标42131、新增用户2、启动次数3、活跃用户4、留存用户用户分析类指标1、用户获取成本2、目标事件转化率渠道运营类指标1、错误次数2、错误率应用质量类指标移动数据分析指标的意义用户的新增和启动活跃分析时段分析地域分析版本分布设备机型运营商和网络错误报告用户留存流失用户用户的生命周期用户回访日启动次数使用间隔使用时长页面访问分析用户参与观测用户获取渠道数据渠道管理寻找典型用户提升转化和货币化基础数据分析指标深度数据分析指标正确的数据分析运营模型病毒式传播获取收入提高留存率提高活跃度获取用户ReferRevenueRetentionActivationAcquisition

数据分析的本质最小化用户获取成本最大化用户生命周期价值增加用户参与度提高用户付费转化率移动数据分析的平衡移动数据分析产品运营市场移动应用截至2014年6月，TalkingData

SDK已覆盖超过7亿设备。为超过30000款App提供数据服务。数据分析的基础——TalkingData数据App

Analytics数据分析功能实时监测应用核心指标帮助您实时监测应用的用户量、活跃情况、用户留存流失、详细使用行为等关键数据。15分钟的集成获得4大类30项指标。透析渠道推广数据渠道报表简单易用，通过我们提供的6项核心评判指标，可帮助快速的分清渠道的优劣。多维度监控数据，自定义事件及漏斗，个性化使用习惯，专业化数据分析App

Analytics

–移动应用数据统计分析给谁用移动创业CEO，COO，CTO移动产品经理，主管移动推广运营人员移动开发者如何工作提供集成至应用内的统计分析SDK，在集成后，SDK会收集标准数据发送至分析服务器，计算后以标准报表做展示为了什么获得全行业设备和网络信息获得用户对每类app的行为日志铺垫设备覆盖，储备解决什么帮助获得完整的业务指标体系，更好的衡量并考核运营情况，开展精细运营帮助收集并分析用户行为，进行用户画像，基于数据来优化产品，改善流程打开用户的魔方，挖掘出用户深层次的需求改善产品，填补用户心里的漏洞对移动数据进行深入挖掘“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自