Appify大学 | 跨境电商独立站App运营指标有哪些？优秀的App推广运营要做什么工作？

跨境电商独立站App应用开发和移动电商营销策略，Appify矢志不渝帮助卖家从传统独立站向App移动电商转型，助力中国品牌澎湃出海！

Appify 官方优势资源：

一、开发跨境电商独立站手机App应用软件，例如:Shopify独立站手机App、Magento手机App、WooCommerce手机App、OpenCart手机App、WordPress手机App应用软件程序与B2C外贸购物商城自建站App。适用于iPhone, iPad, MacBook和Android手机、平板电脑和移动智能设备。

二、移动电商营销和智能商业策略。借助互联网大数据和人工智能技术，落地数据驱动的新型营销，洞察国内外电子商务行业趋势到全渠道执行的闭环，发挥移动电商生态优势。引领跨境电商独立站进入App时代，降低App开发维护成本，改善客户购物体验，彰显企业品牌价值并持续提升企业效能。

一、AMA移动数据分析方法

大家好，我是Kevin. 作为Appify移动分析AMA开发组的主要成员，我们部门研发的产品AMA ( Appify Mobile Analytics )是用来分析App数据指标、帮助运营人员从数据中精进营销活动和改进产品逻辑，所以我想我可以跟大家分享一二，共同探讨。

考虑到读者中大部分是跨境电商独立站的卖家朋友，大家希望知道常用的App数据分析指标，我们先假设是为了了解一个App运营的情况，那么根据我们在产品策划阶段总结的情况来看，这些指标大约有90个。

先来看其中一部分：

类似这样的90个指标在日常的分析和获取中不太可能全部都同时用到，但我们认为更为精细化和专业化的App运营确实需要从归结出来的这些更为细小的指标中挖掘更有意义和针对性的信息。

因此，我们可以再将这些指标归类，就有了App数据分析会常用到的指标类别：

如图，我们可以将归结出来的全部指标划分为用户分析、用户行为、渠道推广、自定义事件、设备分析、质量监控共6大类。

如此一来，不同场景就可以运用不同的指标体系了，我们可以将问题具体化为：不同分析需求和场景中，App数据分析的常用指标有哪些？这样或许更有价值。

以下我们分析不同需求和场景及其常用的数据分析指标：

1、用户分析：包含最基础、最重要的指标，应属于所有产品经理、运营小伙伴做工作汇报的必备素材。其中新增、活跃、留存、流失外加用户画像五大核心指标是所有老板都关注的指标，也可以理解为常用分析指标了。

2、用户行为：包含用户在App中的浏览行为、浏览路径、使用频率和停留时长等。这个大类的重点用户是运营的同学，在做市场促销、推广、抽奖活动时，依赖页面访问深度和停留时间来评估活动对用户的吸引力度，及时调整策略，高效吸引更多用户。

3、渠道推广：严格来讲，版本/渠道分析不能分为一个大类，但是区分为大类会比较好说明和理解。版本/渠道分析类指标其实就是在上述用户分析和用户行为的基础上添加渠道维度进行数据分析。版本/渠道分析维度自然也是运营团队的重点指标，因为广告投放，流量引流往往都很昂贵的资源，及时跟踪渠道效果可以用好每一分每一毛的推广预算，实现最高ROI。

4、自定义事件：非常重要的一类指标，App团队的每个角色都非常需要。

从这部分开始的内容，对于第一次接触App的跨境电商卖家有点陌生，但是没关系，我们会持续在Appify公众号文章中由浅入深帮助大家理解。

运营利用自定义事件来做漏斗模型，从而评估用户转化情况；
产品利用自定义事件来做ABTest，检验按钮、功能逻辑设计是否合理；
而对于猿类同学(学名：程序员)，这是一把好剑，可以私下自己多埋几个自定义事件，抓住产品经理的把柄，好好炫耀一把当时拒绝重复修改需求的脾气不是仅仅傲娇，还是充满着对公司产品满满的担忧，然后当然就是顺理成章约饭局解决一切恩仇。

5、设备分析：设备分析是用户分析中用户画像的一个补充，也是技术开发团队挑选测试设备、测试网络环境的依据，不同移动应用统计分析厂商也有不同的处理方法，在AMA的指标体系中更愿意认为是一项独立的内容，其中包括操作系统版本、分辨率、网络环境、运营商、设备型号等等的指标。

6、质量监控：毫无疑问，这会是技术开发团队的重点工具。正所谓“知BUG知Crash，方能百战百胜”，程序猿把App发布出去之后，就像孙悟空一撮汗毛变成的小猴s，具体哪个小混球使坏还真不好监控，用户上报问题上来也是各种懵。质量监控体系会把所有异常捕捉并上报，还对错误堆栈进行还原，友好展示给开发人员，自然可以更好地管控App的质量，增加终端用户的好感。

这是我们总结的一些App分析指标体系及其常用指标，根据不同需求和场景可以选择对应指标来分析，不仅可以提高效率且更有针对性。

这些指标都涵盖在我们的产品中—— Appify Mobile Analytics, 简称AMA。在此也小小地做个广告：产品名字叫做“Appify移动分析”，它是一款移动应用统计分析工具，移动电商用户以及开发者可以通过嵌入统计SDK，实现对App的全面监测。通俗点讲，AMA利用第一方数据、云计算系数据及其他第三方数据，来协助移动应用运营者和开发方分析App指标、更好地运营产品。有任何问题都可以通过Appify官方微信客服或邮件与我们沟通哦~。

如果你的网站或独立站还没有App应用程序，联系Appify中国官方客户经理(微信号 AppifyCom)，马上创建你的App移动应用程序，并发布App到Google Play 和 App Store 全球应用商店开始获客。通过Appify开发的App比独立站建站更划算、更具性价比，一次付费终身使用，没有年费、没有佣金。

二、App运营推广与管理

一、App运营推广概念

Appify

运营管理的概念：对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。从另一个角度来讲，运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。

简单来说，App运营推广是产品部门设计盈利模式，而运营部门实践盈利模式。

任何运营都围绕“用户”展开，包括“吸引用户”和“留住用户”，也就是：让用户过来，并留下消费。

App运营的三个阶段：吸引用户、把用户留住、让用户掏钱。
App运营的三大核心目标：扩大用户群、寻找合适的盈利模式以增加收入、提高用户活跃度。

我们把运营的分工和种类进行细分，运营可以分为：

基础运营：维护App正常运作的最日常最普通的工作。
用户运营：负责用户的维护，扩大用户数量提升用户活跃度。对于部分核心用户的沟通和运营，有利于通过他们进行活动的预热推广，也可从他们那得到第一手的调研数据和用户反馈。
内容运营：对App和产品内容进行指导、推荐、整合和推广。给活动运营等其他同事提供素材等。
活动运营：针对需求和目标策划活动，通过数据分析来监控活动效果适当调整活动，从而达到提升KPI，实现对产品的推广运营作用。
渠道运营：通过商务合作、产品合作、渠道合作等方式，对产品进行推广输出。通过市场活动、媒介推广、社会化媒体营销等方式对产品进行推广传播。

二、App运营推广要做什么?

Appify

前期的准备工作：

保证产品能正常运行。
明确产品定位和目标。
选择合适的推广渠道和方式，协调内外部的资源并制定详细的计划。
确定团队分工并执行。

上线初期的工作：

保障产品的正常使用
根据运营状况，阶段性的跳转优化产品
上线初期的推广策略

后期的日常工作：

产品的更新
内容运营
活动策划
用户运营
数据分析
意见反馈

如何为你的App定制合适的推广渠道和方式？

第一考虑：产品定位
第二考虑：目标群体习惯和属性
第三考虑：公司资源

三、重点关注的数据指标

Appify

在App运营推广过程中哪些数据指标可以更好的指导我们工作呢？下载量、用户数、留存率、转化率、活跃用户数、活跃时长、付费率、转化率是很多公司作为数据指标的一个考核，也是改进优化工作的一个依据。

当然，产品阶段的不同，我们关注的数据指标肯定不同。例如App初期，我们更加关注下载量和用户数。之后，我们又会比较关注活跃用户、留存率、转化率等等的数据。所以，运营阶段的不同，我们所关注数据的侧重点也会有所不同。

目前，市场上的App数据统计分析工具比较多，国外比较出名的有：App Annie、AppFigures、Mopapp、Distimo、Google Analytics等。

相关数据指标分析：

1、留存用户和留存率：

留存用户和留存率通常反映了不同时期获得的用户流失的情况，分析这个结果往往是为了找到用户流失的具体原因。

App获得一定用户以后，刚开始用户会比较多，随着时间的推移会不断有用户流失，留存率随时间推移逐步下降，一般在3~5个月后达到稳定。其中阅读资讯、社交沟通、系统工具是留存率最高的三类应用，在4个月以后的留存率稳定在10%左右。留存率提高了，才会有更多的用户留下来，真正使用App的用户才会越来越多。

次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过不断的修改和调整来降低用户流失，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

周留存：在这个时间段里，用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。

渠道留存：因为渠道来源不一，用户质量也会有差别，所以有必要针对渠道用户进行留存率分析。而且排除用户差别的因素以后，再去比较次日，周留存，可以更准确的判断产品上的问题。

2、活跃用户

用户每天既会不断新增，也会不断流失，如果单独只看每日活跃用户数，是很难发现问题的本质的，所以通常会结合活跃率和整个App的生命周期来看。

活跃率是指活跃用户/总用户，通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的，所以经过一个长生命周期（3个月或半年）的沉淀，用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。

3、付费率

指一个App付费用户相对总用户的占比。即付费人数/注册人数 *100%

注册用户付费率 = 总注册 / APA
平均在线付费率 = ACU / APA
活跃用户付费率 = UV / APA

一位优秀的App运营者首先要从产品出发，要明确产品的定位，其次是明确用户群的定位。接下来才是进行推广，经过合理的推广运营从而达到留住用户的目的。最后通过数据统计以印证自己推广是切实有效的。正如上面所说的任何运营都围绕“用户”展开，最终目的就是让用户留下来，跟进一切营销工作。

数据驱动业务持续增长

Appify观点：

“一切都是数据”将成为其必然的趋势。经过了几年的发展和积累，大数据的三个特质越来越明显：量大、多样、实时。

数据将会是业务的一部分，数据将驱动开发，数据将驱动决策。将来的数据精细化运营，离不开精细、高效的数据统计和分析。

对于App应用来说，更多的是在于如何通过数据挖掘改善产品体验、差异化竞争、产生商业价值，从而达到改善用户体验、增强用户黏性的效果。

我们已经知道，数据分析的用意不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。

在为一个App做数据服务的时候，我们希望通过设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。

事实上，App数据分析并没有那么神圣，一般常用的数据指标也都不难掌握。关键是数据指标的设计要基于两点事实：①商业模式和业务背景；②数据分析动机和目的。

企业在做指标或者定期分析数据的时候，只要定期的关注那些能影响公司核心业务的指标，以此来做快速的业务表现判断，能极大地提高效率，快速发现问题。

– 本文完 –

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