友盟各项数据及对应意义解析

一、作用及优势

应用趋势清晰展现应用的新增用户、活跃用户、启动次数、版本分布、行业指标等数据，方便您从整体掌控应用的运营情况及增长动态。

渠道分析在哪里推广最有效？从哪里获取的用户最有价值？友盟统计渠道分析功能可以实时查看各渠道的新增用户、活跃用户、次日留存率等用户指标，通过数据对比评估不同渠道的用户质量和活跃程度，从而衡量推广效果。

留存分析您可以掌握每日(周/月)的新增用户在初次使用后一段时间内的留存率，留存率的高低一定程度上反映了产品和用户质量的好坏。

行为分析针对性地进行应用内的数据统计，了解用户的产品使用细节及行为特征，帮助您寻找产品改进的突破点，评估产品优化的效果。

用户属性用户的基本属性和行为特征，帮助您全面了解用户。

错误分析收集并归类崩溃日志，提供错误管理及分析工具，帮助开发者更好的解决问题，从而提高应用的稳定性，改善应用质量。

二、各项数据分析

1、概况

实时统计

整体趋势：

累积用户：截止到现在，启动过应用的用户(已经去重)

过去7天活跃用户：过去7天启动过应用的用户(已经去重)

过去30天活跃用户：过去30天启动过应用的用户(已经去重)

错误率：APP崩溃率，千分之三的错误率才算合格

平均单次使用时长： 平均单次使用时长曲线上升，说明内容可读性高，有互动；

曲线下降，说明app内无吸引内容，互动较差。

平均单日使用次数：平均单日使用次数高，说明用户黏度高

平均日使用时长=平均单次使用时长x平均单日使用次数

2、用户分析

新增用户：第一次启动应用的用户

活跃用户：启动过应用的用户

沉默用户：用户仅在安装日(及安装次日)启动，且在后续时间内无启动行为。沉默用户比

例上涨，说明推广所得用户为无效用户。

启动次数：只要打开应用就是启动

版本分布：如果老版本占比高于新版本占比，则说明1.升级引导、提示做的不好 2.新产品

的推广不到位3.可以反馈给产品

3、用户构成

周用户构成：

上周未启动过应用，本周启动应用的活跃用户

本周回流用户：上周未启动过应用，本周启动应用的活跃用户

连续活跃n周用户：连续n周，每周至少启动过一次应用的活跃用户(第n+1周没有启动)

忠诚用户：连续活跃5周以上的用户

连续活跃用户：连续活跃2周及以上的用户

近期流失用户：连续n周(1≦n≦4)没有启动过应用的用户(第n+1周启动过)

近期连续流失用户：连续n周没有启动过应用的用户(2≦n≦4)

长期流失用户：连续5周及以上没有启动过应用的用户

周活跃用户：当周启动过应用的用户(去重)

4、留存分析

留存用户：某段时间内的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用的用户

一般合格为次日留存率40%~50%

7天后留存率25%~35%

30天后留存率20%左右

如果留存率过低，则说明推广效果差

5、渠道分析

时段详情：每个时段新增用户的情况

渠道列表：渠道列表展示了累计用户排名前10的各渠道变化趋势，包括新增用户、活跃用

户、启动次数、单次使用市场和次日留存率，可以帮助了解每个渠道的用户新增

与活跃，新渠道的推广效果，制定合适的推广策略。

IOS主要来源appstore，安卓的主流的有腾讯应用宝、小米、360市场、百度等，建议一些小众市场也尽量去覆盖。

6、用户参与度

使用时长：可以查看用户在任意1天内单次使用时长的分布情况，同时可以对单次(日)

使用时长的数据进行版本、渠道、分群的交叉筛选。

单次使用时长：一次启动的使用时长

日使用时长：一天内使用应用的时长

使用频率：可以查看用户在任意1天内启动次数的分布情况，同时可以对日(周、月)启

动次数的数据进行版本、渠道、分群的交叉筛选。

日启动次数：一天内启动应用的次数

周启动次数：一个自然周内启动应用的次数

月启动次数：一个自然月内启动应用的次数

访问页面：可以查看用户在指定时段(1天、7天、30天)内访问页面数的分布情况，是

用户一次启动内访问的页面数，可以进行版本、渠道及分群的筛选。

使用间隔：查看任意30天内用户相邻两次启动间隔的分布情况，可以进行版本、渠道及分

群的筛选，在固定的查询时段内只启动过一次的用户记为首次。

7、功能使用

页面访问路径：描述用户从打开到离开应用整个过程中每个步骤的页面访问、跳转情况。

页面访问详情可以查看访问次数(用户进入当前页面的总次数)，访问次数

占比(当前页面访问次数占全部页面访问次数的比例)，平均访问时长(用

户每次进入当前页面的平均停留时长)，访问时长占比，跳出率(从当前页

面离开应用的比例)，跳转情况(从当前页面进入其他页面的概率分布情况)。

可以据此查看了解用户的行为操作轨迹，分析各个页面的重要性

自定义事件：可以查看事件消息数：事件被触发的次数

消息数/启动次数：平均每次启动被触发的次数

独立用户数：每日触发事件的独立用户数(以设备为判断标准)

持续时长：事件持续的时间长度

8、终端属性

设备终端：可以查看在指定时间段(1天、7天、30天)内用户机型的分布情况，并可以

进行版本、渠道和分群的交叉筛选。筛选只展示昨日及之前的数据，启动次数指

标只支持昨日之前的查询。

网络及运营商：可以查看在指定时间段(1天、7天、30天)内用户联网(运营商)的分

布情况，并可以进行版本、渠道和分群的交叉筛选。筛选只展示昨日及之前

的数据，启动次数指标只支持昨日之前的查询。

地域：可以查看在指定时间段(1天、7天、30天)内用户省份(国家)的分布情况，并

可以进行版本、渠道和分群的交叉筛选。筛选只展示昨日及之前的数据，启动次数指

标只支持昨日之前的查询。

根据这个数据可以有效的做到区域限制，尽量避免假数据的产生

9、错误分析

错误趋势：点击趋势图中的点可查看该日的TOP20错误，只支持最近30天的错误查看。

错误列表：每日最多接收1000个错误类型，达到1000个后不再接收新的错误信息；未修

复的错误列表展示最近15天(含今天)接收的错误类型；已修复、处理中、已

忽略的错误列表展示最近90天(含今天)接收的错误类型。

10、消息推送：可以查看总发送任务数：限定周期内推送消息的总次数

总发送消息数：限定周期内下发消息数

总打开数：限定周期内消息送达后主动打开总数

总数：符合该次请求条件的累计总量

发送数：总数去除无效和卸载设备后的消息实际发送数量

打开数：消息送达后主动打开数

打开率：主动打开数和实际发送量的比值

打开率一般大于3%算是比较好的，推送消息内容方面，建议本地内容作为第一选择，还有一些突发事件等。