发现新的、活跃的和保留的数字背后的增长机会。
新增、活跃、留存是日常操作中常见的指标。通过这些指标，可以统计反馈APP用户的增长情况。但对于很多运营商来说，常规指标的统计只停留在数字本身的记录上，找不到数字背后的增长机会。
本文将从推广添加、活跃用户、用户留存三个角度帮助你树立正确的运营数据分析思路。
01 获客阶段要统计哪些数据？
获客阶段的数据分析要关注哪些内容？
在客户获取阶段，通过数据分析主要解决三个问题：
1.你的广告费有没有带来真实的转化
通常我们在统计付费推广的效果时，会衡量渠道转化的ROI。简单来说就是每个用户花了多少钱进行转化，但我们看不到有效用户是否转化。
所以在统计维度上，除了关注下载量和新增用户数，还要关注访问一次的用户数。如果一次访问的用户数量太大，数据运营工作内容说明渠道不准确。
通过对比各种渠道的转化ROI和不同付费方式的转化ROI，找出性价比最高的推广渠道，关注有效ROI，从用户价值的角度衡量转化效果。数据运营工资一般多少
2.新增用户量受哪些因素影响？
通过对下载量、新增数据运营用户等数据的统计，需要取各个维度数据的平均值，注意将这个维度数据与平均值和昨天的数据进行对比，观察变化的因素。
同时，为了找出影响因素，在相同的推数据运营工资一般多少广条件下(同一渠道相同的推广成本，如不付费)，比较不同月份、星期几、24小时时间的变化，分析时间因素对数据的影响。
3.衡量曝光量与下载量之间的关系
曝光产品品牌代表的是曝光，下载代表的是实际的用户增长。通过分析下载数据运营岗位职责转化率，观察不同渠道数据运营岗位职责需要多少曝光才能数据运营工作内容带来一次下载。
同时，下载转化率的分析需要从推广标题、关键词、详细描述等内容角度来触发，从而观察不同内容对数据的影响，找出最佳推广文案。
02 活跃用户数据有哪些统计维度，要如何分析？
活跃用户的数据分析要关注哪些内容数据运营岗位职责？
活跃用户的数据分析可以解决四个问题：
1.定义活跃用户指标
上表中的“衡量维度”数据通过访问时间、对话次数数据运营等维度衡量活跃用户的不同维度，可以分析出各维度的平均值以及高于平均值数据运营的用户数；
“收藏指数”是指反馈用户对产品数据运营岗位职责真实使用行为的数据维度。集合表示用户对内容的认可。不同的产品对“收藏指数”有大数据运营不同的定义。比如，电商产品以“加入购物车”或“浏览三个商品详情页”为衡量维度，以用户数据运营岗位有前景嘛行为定义“活跃用户”的标准。
2.通过活跃用户变化反馈产品健康度
通过活跃用户在不同时间维度的变化，大数据运营如日活跃、3天活跃、7天活跃、30天活跃等。反馈阶段时间内产品运营策略的大数据运营正确性以及产品内容和服务的用户数据运营是做什么的满意度。
3.统计“回流”用户数据数据运营岗位职责变化
在不同的时间维度分析中有一个“回流”数据，即通过分析前几天不活跃但今天活跃的用户，观察3日、7日、大数据运营30日回流的用户的变化。
4.衡量活动质量与活跃用户来源
通过分析活跃用户在各种渠道和活动转化的用户中的占数据运营是做什么的比，衡量渠道效果，同大数据运营时分析各种渠道和活动转化的活跃用户在整体用户中的占比，分析活跃用户的来源。
03 留存用户要统计哪些数据？
如数据运营是做什么的何定义留存用户？
留存用户是指某个用户群体在一段时间内对产品有访问行为，留存用户的定义有2种方式：
第一种是常规的方式，阶段时间内有任意访问行为的用户即为留存用户；
第二种是需数据运营是做什么的要用户有一定访问行为，例如浏览时间多长、访问几次、访问哪些页面。
对于留存用户，建议采取第一种定义方式，阶段数据运营岗位职责时间内有任意访问行数据运营岗位职责为，代表用户对产品还有印象，就有促活的可能。
留存用户分析有哪些价值？
留存用户量的统计在于衡量产品的用户规数据运营岗位职责模，而精细化运营的留存用户分析，需要通过留存用户找出提升用户留存的方法。留存用户分析有3个重点方向：
1.发现留存用户特征
基于用户行为特征，如浏览时长、领取数据运营工资一般多少过优惠券等群体或特殊行为特征，数据运营岗位职责分析不同特征下的留存用户量，找出高留存特征与低留存特征，同时基于一个特征找出提升留大数据运营存的值。
如通过用大数据运营户使用时长分析留存用户特征，日使用10分钟、15分钟大数据运营、20分钟、30分钟数据运营岗位职责等不同时间段的留存用户有哪些区别，观察出对留存影响较显著的时间维度，如某日新增用户中大数据运营使用15分钟的用户留存率较使用10分钟的用户留存率显著提升了20%，那么应以用户使用时长15分钟作为提升用户留存率的标准。
2.发现渠道转化用户留存特征数据运营工作内容
通过对不同渠道转化用户的留存率分析，发现渠道对用户留存的影响因素，判断不同渠道的用户喜好与对产品的需求。
3.分析会话流失节点
会话流失节点是指用户在一次访问过程中的退出页面，算为一次会话流失。通过分析高流失的页面，找数据运营岗位有前景嘛出用户流失的产品因素，进而优化相关内容。
04 总结
新增、活跃、留存3个数据运营工资一般多少阶段的数据统计目的在于通过数据真实反馈APP在用户使用体验中的数据化反馈数据运营岗位职责，通过细分每个维度的统计指标，找到新增后行为特数据运营是做什么的征数据运营岗位有前景嘛、活跃用户活跃特征、留存用户的留存特征，从而提升新增、活跃、留存3个维度的数据表现。
