结合我多年的APP数据分析经验如何对app用户进行数据分析？( 二 ) _app用户数据分析

如果用户使用时长非常理想，说明用户对APP的认可程度和刚需性高，反之则亦然。
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。
用户画像分析用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签，通过人制定的标签规则，给用户打上标签，使得能够通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。
用户画像的应用场景主要有两个：用户特征分析和用户分群。
用户特征分析，是对特定的用户群体进行持续深入的用户属性洞察，使得该用户群体的画像变得逐渐清晰，帮助企业了解他们是谁？行为特点是什么？偏好是什么？潜在需求和行为喜好是什么？洞察了这些特征以后，为后续的用户群体可以做针对性的分析。
用户分群是精细化运营的基础，已经广泛应用于各行各业的数据分析过程中。比如，定位营销目标群体，帮助企业实现精准营销；为唤醒沉睡用户或者召回流失用户，帮助企业实现精准推送；比如电商或者资讯类的APP，帮助企业实现个性化内容推荐等等。
产品核心功能转化分析什么是转化？
当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景。
以电商网站购物为例，一次成功的购买行为依次涉及搜索、浏览、加入购物车、修改订单、结算、支付等多个环节，任何一个环节的问题都可能导致用户最终购买行为的失败。在精细化运营的背景下，如何做好转化分析俨然很重要。
所以，当你想要做转化分析的时候，你就想想你产品的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。不同行业都有相应的不同转化率，比如游戏APP里更加关注付费率，电商APP更加关注购买率。
转化率分析，你也可以将自己的产品与行业平均水平对比，看看自己的产品在行业所处的位置。另外，也可以通过长期的趋势监测，可以评估APP不同版本的好与坏。
用户流失分析流失用户召回是运营工作中的重要部分，定义流失用户是用户流失分析的起点。流失用户，通常是指那些曾经使用过产品或者服务，但后来由于某种原因不再使用产品或服务的用户。
在实际工作中，不同产品或者服务的业务类型，流失用户的定义要复杂的多。

比如电商类产品，根据用户购买行为定义，用户多久未再次购买算流失用户；
比如内容类产品，根据用户访问行为定义，用户多久未访问算流失用户；
比如视频类产品，根据用户观看行为定义，用户多久未观看算流失用户。

因此，需要结合产品业务类型，将用户关键性行为进行量化，来定义流失用户。
用户流失是一个过程不是一个节点，流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征：访问频次大幅降低，在线时长大幅下降，交互频率大幅降低等。
因此，我们需要通过规则或者机器学习建模等方式，建立用户流失预警机制，提前预测流失用户的概率，支持运营对高潜在流失用户进行活动干预。
如果有条件的话，可以和行业的平均水平进行对比，让自己更加清楚自己产品的流失率在行业的位置。另外，也可以给流失用户做画像，能够帮助我们更好的了解流失用户特征。流失用户画像越细致，代表性越强，召回成功率就越高。
但是，我们知道流失用户和流失用户的画像还不够，还要找到流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的产品改动。
当我们清楚的定义了流失用户，也了解了流失用户的画像，知道流失用户聚集在哪些渠道，接下来我们就要明确用户召回的路径和策略。
从用户角度出发，给用户一个重新使用产品的理由。流失用户召回后，不是终点，我们要对召回来的流失用户进行维护和二次促活，巩固召回效果。
用户生命周期分析