基于google analytics 的移动应用数据分析与运营
Post on 15-Dec-2014
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以“今夜酒店特价”为例
Dave
今夜,酒店,特价
今夜酒店特价: iPhone APP + Android APP + WAP
每晚6点开始,网络价2-7折销售酒店当天剩余空房
已开通北京,上海,深圳,广州,天津,武汉,成都,杭州,大连⋯⋯
“今夜酒店特价”发展历程
今夜酒店特价:酒店业的奥特莱斯折扣店 8月5号团队组成
8月7号开始开发iPhone APP和WAP网站
8月27号开发完毕,开始调试第三方支付
9月3号上传iPhone APP
9月15号发布WAP网站www.Hotelvp.com
9月21号通过苹果APP Store审核
9月22号到达旅游分类第一名,总榜第二名
上线3天内,获得10万iPhone安装
12月底现付酒店产品上线
平均每天上线200家酒店,其中50家现付,150家预付
截止2月17日:60万-70万下载
你最想了解什么?
今天的下载量?今天有多少人打开APP?
下载用户的来源渠道是什么?
用户黏度怎么样?用户活跃度如何?
用户在APP上的转化漏斗如何?
用户的具体行为如何,如何帮助产品设计的改进?
移动APP数据分析工具
选择GA的理由:
1.免费
2.熟悉
3.电子商务
4.帮助系统
实施过程
页面
Events
所有按钮
用户非标准行为
Custom Variable
版本号
用户名
……
移动APP数据分析框架
内容
用户引入(Aquisition) 渠道->下载->真实用户
用户行为(Behavior) 浏览行为->转化行为->扩散行为
用户粘度(Retention) 回访用户,活跃用户
运营分析(Operation) 商品、顾客
数据化运营
整体流程控制
内部的运营流程
外部的用户接触点流程
识别用户需求
产品
商品
指导商品与内容开发
Dashboard
Dashboard与运营
转化漏斗分析: 20,000 -> 10,000 -> 2,000 -> 1,500
酒店数量覆盖与城市选择
用户决策难度
酒店质量、价格
移动支付难度
新老用户分析:
20,000 VS 8,000
数据识别用户需求
高星级酒店
低价
周边
宽带
支付方式选择
数据识别热门商品
进一步的分析:是否受欢迎-> 是否预订 ->转化情况
需求 性价比
告诉我们什么:
用户版本的更新进度
不同版本的转化漏斗
不用版本的浏览行为
用户场景:速度体验
测试要求
用户场景:时间
更新、维护时间段要求
细分低交互的用户:城市?酒店?渠道?
运营与产品改进
数据与产品设计
甄别数据有效性
设计or需求?
细分,再细分
数据不是一切!定量 VS 定性
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