運營一個 App 需要運用哪些數據？
假設你自己在運營一個 App，需要看哪些數據，它們的作用分別是什麼？
一、普世通用的數據
1、新增：總新增用戶（看你的APP市場表現如何），不同渠道帶來的新增量（看哪些渠道要重點維護）2、活躍情況：日活躍、周活躍、月活躍（看用戶如何使用你的APP）3、留存：次日留存、N日留存（看有多少用戶願意真的使用你的APP）4、使用行為：使用時段、啟動頻率（看1天、1周中，用戶怎麼使用你的APP）
5、用戶畫像：性別、年齡、職業、所在地、手機型號、使用網路情況……（這些數據有助於了解你的用戶群體是什麼樣的）二、產品相關數據（根據APP不同而不同）
這樣的數據，不同類別的APP要看的數據都不同，所以基本沒法具體說，實踐出真知。以我現在運營的應用商店為例：1、下載量：總下載量、不同模塊的下載量、不同類型APP的下載量……（了解這些數據就是了解用戶具體怎麼使用你的APP的）2、使用行為：使用時長、訪問路徑、訪問深度（同樣也是從量化的角度了解用戶怎麼使用你的APP）個人感覺新增、日活和第二部分的數據最重要，然而離開APP去談數據太虛了，具體問題具體分析吧。不同的應用類型，他們的衡量指標不盡相同，比如賓士經銷商，雜貨店，和一個遊樂園。 比如賓士的經銷商，遊樂園，他們希望你成為回頭客，但是周期會比較長。 雖然不像雜貨店一樣需要用戶每天都過來，但是他們的一個核心訴求就是當你再次有類似需求的時候，你選擇不是其他的替代品或者競品。當然，賓士經銷商和雜貨店還有一個需求就是，趕緊進來，完成交友，然後趕緊走人；但是遊樂園需要的是你停留下來，做更多的事情。 基於以上的場景我們可以映射到各種類型的APP。
增長緯度
* 註冊，有多少用戶來註冊，他們來自哪個渠道；
*留存率，用戶是否在一定時間內回來，不同的應用會關注在不同時間周期內的留存率；
*邀請（K-factor），註冊用戶會邀請多少用戶加入？如果有更多的病毒方式，哪個病毒傳播方式獲取新用戶更有效；
交易型指標
例子：京東，淘寶，攜程
交易型app關注傳統的渠道相關的指標。每個新功能都是從最開始的用戶註冊，加速用戶在生命周期中的轉化，提升轉化率，還有提升重複購買和留存率。
* 轉化率： 有多少用戶在APP中完成了交易， 他們達成交易的頻次如何？
*渠道： 在整個通道流程中，每一個步驟中有多少的轉化率？他們是怎麼到達指定的流程中的。比如說在京東的用戶搜索中，有多少用戶最終完成了對搜索結果中的商品的購買？
互動型指標
例子： 微博，美拍，陌陌
此類應用的死活取決於是否有用戶持續回來並且和其他的用戶之間互動。 用戶的留存為整個網路的活性提供了價值，只有網路有活性之後才能有廣告，流量的價值，甚至可以賣給其他平台公司。
背後的機制和分類的重要性有很大不同，但應該遵循1%原則：
*1%的用戶創造內容
*9%對1%的內容反饋互動
*90%的是潛水者
所以，你想好了你的APP中的1%是誰？他們為什麼創造內容？9%有是誰呢？他們為什麼互動？90%為什麼來潛水，他們需要什麼？
結論
每個人都關心的增長，這些數字告訴你你是否能成功的吸引眼球。如果你做不到，你也沒有必要使用以上的各種指標。應用程序將最終建立一些混合的交易型和互動型的模式，但核心經驗是最開始最好只優先考慮一個。比如：社交遊戲，請優先考慮互動。諸葛IO http://zhugeIO.com我以appstore的遊戲為例，講的內容可能不完全是運營，但拋磚引玉，題主嘗試舉一反三。
應該有兩個Level
一個是比較傳統的transactional data:下載量，月收入，瀏覽量與下載量的比值（代表了你的app的吸引人的程度），下載量與付費用戶的比值（代表了吸金能力），廣告點擊量（如果有），以及其他等等。另外一個level是user behaviour level：
用戶是通過什麼渠道進入你的app 在appstore的頁面的？--是通過手機網頁給出的導航？還是關鍵字搜索？還是app store的推薦？
如果是關鍵字搜索，關鍵字有哪些？（優化搜索）用戶留存率？（軟體質量）平均用戶使用周期？（內容上的提升）用戶在遊戲內活動的分析？（對遊戲內容做修改）用戶活動的高峰時段？（相應時間段推出活動）等等等等可不可以再給力一點啊？
這些如果只是單純的求全部用戶的平均值，那麼作用還是有限的。如果想要進一步提高運營的效率，那麼就要給用戶分類，用來判斷用戶的付費能力和留存周期
建立一個用戶打分機制：
比如用戶在x分鐘內完成了新手任務 +1分
用戶在第x天付費 +1分用戶在遊戲內建立行會 +1分用戶在x天內上線的時間&>x +1分用戶在x-x時段內使用軟體 +1分等等等等，這樣一套機制建立完全，在運營商就有很大的空間可以操作。通過不同的分數段，給用戶不同的分類，從而可以有預期，在這個預期下，採取不同的方式，盡量提高付費率與用戶留存率。
可不可以再給力一點啊？
可以把運營擴大化，通過與其他公司共享數據並且合作的方式，這裡給一個例子。
某遊戲（真忘了。。）與某服裝店（貌似是zara?)展開了這樣一項合作，在得到了用戶所在地的數據之後（定位服務開啟），如果發現遊戲用戶的周圍有該服裝店，那麼便可以通過展示該遊戲的某個頁面，在該服裝店裡享有20%的優惠價格。據稱這個活動的redemption rate高達60%。
同樣的思路可以擴展到別的數據上去，不過這種數據涉及privacy，慎用。。。
可不可以再給力一點啊？
在這個互聯網時代，怎麼可以忽略「社交網路」的巨大作用呢？通過對社交網路數據的挖掘，可以發現用戶在社交網站上討論了你的app的哪些內容，發現不同的關注點，就可以根據批評或者誇獎改正或者開香檳了。
可不可以再給力一點啊？
暫時想不起來了。。想起來再補充。。一個app的自白
我叫愛匹匹，過了今天我的的生命就走向終點。趁著還能說話，給你們講講我的一生。
書香門第，家世顯赫
不像你萌，只有一個爹媽，我有很多個。ta們都是精英，也決定了我的血統。
產品汪和設計喵決定了生下來的外貌，程序猿充實了我的骨血，運營老O把我一手養大，後來ta成了我的經紀人。
從我的身世，你就知道我的一生絕不平凡。沒錯，我有那麼多爹媽，我要讓ta們為我感到驕傲。
我是明星，我是明星，我是明星！
一出生，我就參加各種選秀（應用商店），我的家人對此樂此不疲，甚至我也享受聚光燈下的感覺。
欲帶王冠，必承其重
聚光燈下的我，所有的優點都那麼閃耀，萬人追捧。任何缺點也都能引得全城熱議。從有第一個粉絲開始，就註定我要不眠不休。被粉絲接收並喜歡是對我的肯定，也是對我家人的肯定。
一開始粉絲少，老O和我的爸爸媽媽們都特別小心的維護，ta們知道，這些粉絲是我今後粉絲無數很關鍵的一步，用ta們大人的話講，這些粉絲叫「種子用戶」，善加引導他們會為我免費做推廣，做口碑。
老O每天都會觀察這些粉絲和我的互動，粉絲會更關注我的那些點，更喜歡怎樣的互動方式，什麼時間段喜歡和我互動，多久互動一次，有多少粉絲會對我失去興趣，對這些粉絲該怎麼召回……
老O觀察粉絲的過程就叫用戶行為分析，在這個過程中關注的一些指標叫做啟動次數、日活、月活、轉化、留存。
老O是我很崇拜的偶像，ta是一個極好的經紀人。印象里ta總是無所不能，可以說是黑白通吃。
在我沒有粉絲、不那麼出名的時候，ta對我進行包裝、推廣、曝光。從各種群開始去和粉絲溝通，再到媒體置換資源，我的粉絲漸漸多了起來。我以為這就夠了，老O說還早，應用商店投錢打榜，刷好評，硬體廠商合作，刷機包……總之，在我的星途上，老O把能做的都做了。
有些做法可能上不了檯面，但干我們這行的都知道，不做不行。
我承認，我整容了
老O忙著的時候，我的其他父母也沒閑著。
能接受多大的讚美，就能承受多大的詆毀。聚光燈下，我的弱點也被十倍百倍的放大。而ta們，就是忙著不斷對我進行「整容」。一開始我長得並不是那麼完美，每當有很多粉絲反饋我的某些不完美後，ta們就開始忙，毫不誇張，一周一小整，一月一大整。
終於，我被雕刻的無比完美，粉絲也越來越多。最終打進了應用商店app排行榜前十。辛苦沒有白費，ta們對我的投資，有了回報，而我也獲獎無數。
從當紅到過氣
正如大多數明星，有當紅之時，也有過氣之日。我的過氣，不是偶然，也不是單一因素。現在回看，一切似乎早已寫好，我也更加坦然。
大眾的審美會轉移，粉絲也會疲勞，在我們這一行每天都有比你美的明星出現。似乎我的父母早就看到了這一點，ta們判斷下一個熱點，準備生二胎。
從這時候開始，我就知道，老了。他們逐漸撤掉了在我身上投入的資源，去趕下一個風口，我彷彿看到了他們在風口上飛翔的畫面。
運氣不錯，他們真的飛起來了，這一切，得益於我的妹妹。生養我的經驗，讓ta們對我妹妹的照顧輕車熟路。我知道，她就要成為焦點。
不嫉妒也不羨慕，只希望當妹妹有天和我一樣風燭殘年的時候，也能坦然。
我走了……
關注公眾號：寫神馬（shenmawrite）
打開友盟之類的統計平台，裡面的數據你都可能用的上。
以下針對正在發展中的產品來說，已經有大量用戶的成熟產品或者平台情況不一樣。最關鍵三點數據：新增，日活，留存。
對於一個正在高速增長或者尋求高速增長的產品來說，新增和日活是最重要的，但日活也與留存息息相關。
新增：所有運營人員都在追求的數字，它意味著你產品的擴散速度，很大程度上也意味著，融資。那些天使，VC不在乎你有沒有良好的商業模式，如何變現，以及有沒有很好的變現計劃。某業內資深人士說，只要有高速的增長，天使VC資本們就會給錢，然後幫你講一個美好的故事。
ps.最近例子：臉萌。日活：判斷產品質量和運營水平的重要依據，商業變現最重要的指標。獵豹清理大師為何牛逼，其2億多的裝機量是其次，重要的是其高達7千多萬的日活。
（數據來源：獵豹招股書公布最新數據：獵豹清理大師月活躍用戶1.39億）留存：判斷產品好壞最重要的指標，間接影響日活。如果你的留存夠高，那麼隨著新增不斷增加，你的活躍用戶曲線會非常好看。
其他諸如使用頻率，用戶特徵，渠道數據，版本分布等也很重要，要具體app中去具體分析。
這裡再說說ARPU值，特別是互聯網金融和電商類App。
對於這類高價值的App來說，除了上述最重要三個數據外，還要加個ARPU值。
ARPU值_百度百科，即每用戶平均收入。
很簡單一個原則：推廣和運營往ARPU值高的方法做。假如你花了很大資源在一個渠道推廣，但來的用戶ARPU低，或者做了一些活動，發現參與的用戶ARPU都很低，別猶豫，趕緊找其他更好的地方。要知道現在互聯網企業的估值是按每用戶價值來計算的，ARPU值達到你目標的用戶才是核心用戶，把最大的資源都集中到這些用戶上去。運營的目的不同，所需的數據也會有所差別，提高下載量和提升用戶活躍所需要的數據是不同的。
這個問題非常大，講起來能些一本書。簡單的概況起來我覺得數據基本可以分成三個層面：1）給老闆看的，主要是整體面的，比如收入用戶推廣等等，一些宏觀層面的信息，總之一個目的讓老闆知道你的應用現在是好還是壞；2）監控層面的，類似於KPI一類的，通過這些數據你能及時了解遊戲的變動情況，並且一旦有問題，能及時了解需要改進的方向。這個層面的數據和上一項可能有很多重疊。3）分析層面的數據，這個數據比較細，他能知道你怎麼取改，遊戲的話，比如你活動運營的詳細情況，參與度啊，貢獻情況等等。
日裝機量周存活率日活躍率增長分布和活躍率比值變化
看了幾個回答，在友盟這塊，我也來舉個自己的例子吧。每日.
很多產品會建立一個數據後台（我們叫BI）用於觀察app的發展情況。在BI後台，一般會建立以下基礎數據：
一、產品數據
產品數據主要是指用戶在手機客戶端操作各項功能的數據。
1、各個tab頁的訪問數、設備數
2、具體某個操作的次數、設備數、賬號數。
操作根據每個app的屬性各不相同，比如記賬app，通常會統計一日內，用戶進行了網銀同步的總次數、總設備數，成功次數和成功設備數。
3、此外，有些app比較注重用戶體驗，會在交互上臨時埋點，比如測試用戶每次使用網銀同步的花費時長、同步次數、同步成功率等等，便於迭代時的優化。
二、運營數據
1、每日新增/累計用戶數、設備數、賬號數
2、每日新增/累計有效用戶數 （有效用戶數請根據KPI定義）
3、日活/周活/越活用戶數、次日留存率、X日留存率
4、各大應用市場下載設備數據，包括渠道來源、累計、當日新增、次日留存等
5、各自定義渠道號下載設備數據，自定義渠道號是指帶渠道標識的推廣帶來的下載量。比如，我們一般會用渠道號0代表官網帶來的下載，臨時性的活動推廣一般都要設置渠道號。
6、push數據：push是運營非常必要的一種促活手段，所以push的數據都會統計。包括：
push的發送量、到達量、每日新增/累計點擊量等。
7、活動推廣數據
app一般都是用H5頁面來展現推廣活動，所以活動推廣數據就跟過去web頁面的數據統計差不多，一般有：各個頁面的UV/PV、按鈕的UV/PV、分享的用戶數、參加活動賬號數/設備數等等。
此外，有一種數據在BI後台不一定能直觀看到（可視化），但很多產品都會建，就是用戶標籤數據
三、用戶標籤數據
我單獨把這個數據提出來，因為它普遍缺失或無從下手，卻很重要。
很多電商類的產品，已經很擅長建立一個用戶標籤庫，來跟蹤用戶的行為進行營銷，包括註冊時間、性別、年齡、城市、職業、是否有小孩、小孩多大、是否經常旅遊、是否喜歡投資、是哪個銀行的信用卡用戶……電商因為有地址和身份證信息，判斷得也比較精準。
但是電商以外的產品，特別是工具型的產品，如何建立一個用戶標籤庫，並且很嫻熟地使用它來促進活躍和留存是比較難的。目前大家用的比較多的是相關推薦。比如，網易雲音樂的推薦系統就被很多人津津樂道，覺得產品好懂人性好懂自己。但是有些的相關推薦，就有些用力過猛。
運營一個app也經常需要在這些基礎數據之上進一步分析——
四、活動效果分析數據
有建立基礎數據，對後續分析單次活動的效果非常有幫助。
比如，有2個推廣活動，一個是利誘型（下載送10元話費），一個是情感營銷型（模擬使用場景打動用戶），我們可以在3個月後，這2個活動拉來的用戶進行留存率、活躍度、轉有效、成本等方面的比較。便於日後活動方案的策劃和執行。
最後，國內的app一般都會做ASO優化、百度SEM等付費營銷。這部分的費用、成本、效果等數據，第三方公司都會提供。
1、基礎指標：用戶量、新增、活躍、留存、使用頻率2、跟效果有關：操作路徑上的各種轉化率3、跟錢有關：ARPU值、單用戶成本4、具體的：用戶整體的屬性
APP除了新增註冊量外，留存率和活躍度也是蠻重要的，很多APP的7日留存率不足10%，也就是僅僅一個周好不容易通過各種方式引入的用戶90%都流失掉了，而推送已經是APP的一個標配，核心目的是將價值信息推送給合適的用戶。很多中小開發者團隊從人力成本以及推送性能上考慮，一般使用第三方推送平台，目前國內第三方推送也已經做的很紮實了，其中騰訊信鴿在精準推送以及抵達率上比較有優勢，一大批重量級產品比如天天酷跑 全民炫舞 365日曆等都在用戶騰訊信鴿。
最近回答知乎問題上癮了！本人之前做遊戲數據分析現在做ota數據分析（但不僅限於數據分析，和數據相關的基本都有接觸），所以說說我經歷的這些。首先，這個問題的答案取決於你們要看什麼數據。這個就是牛逼的公司和土鱉公司的差距了：牛逼的公司在做數據這一套之前就會想好，我們哪些部門會有哪些維度和類型的數據需求？我們高層的宏觀數據需求和基層的微觀數據需求，甚至我們未來有哪些牛逼的模型直接或間接的需要什麼數據？基於這些需求，我們開始在海量的源數據中慢慢篩選就行了！此時我們篩選出了80%的最細粒度的欄位名。這些數據可以算出詳細行為數據、支付行為數據、消費數據、在線數據、留存數據等。通過這些表層的數據我們基本可以知道一些基礎的數據，比如用戶行為習慣、頁面轉化率、充值偏好等亂七八糟的（更偏向遊戲）。而土鱉公司就是啥都整出來，誰愛用就用，愛怎麼用就怎麼用，導致之後數據冗餘，數據打點沒有邏輯，最後大部分精力都花在整理底層數據結構上，哼！其次，我們開始不斷完善，我們的1.0版本的並不能滿足整個產品周期內的所有需求，總有一些boss或者牛逼的產品經理會不斷地向你提一些你這個角度死都不會想出來的演算法，我就是要看這樣的數據，你強勢的話你會說：看你妹啊，你看了有什麼用，你能做啥？但是人家是需求方：我不管、我就是要！你妥協的也是醬紫。所以最終的結果就是你要不斷地完善你的數據模型，最大限度的去滿足所有需求。此時你的數據里可能會出現一些高端的東西，像結構體啊，json串啊之類的東西，總之一些狀態值，或者一些累加的東西，標籤化的東西就要整出來了。此時差不多有90%了。最後，你可能經過無盡的歷練或者你們部門要搞數據挖掘了，那麼此時你們可能要更加複雜的數據了，這裡還是回到了最初的問題，就看你們挖掘什麼了，如果是遊戲，可能最多的是付費相關的吧，用戶畫像什麼的真不是適合所有app，由於本人還沒有經歷那個階段，所以。。。。all in all，根據需求整數據，是宗旨。要不然，整出來的數據真沒人看，就像我們現在。。。。
運營一個app需要看的數據
這個需要看APP運營到哪一個階段了，如果是產品的初期需要看的是用戶的下載和註冊量
每一天的活躍情況，用戶的留存量以及用戶轉換率
像順道嘉APP，是一個針對於社區生活類的APP，每一天需要監測的數據，用戶的下載量、註冊量、活躍量、留存量以及下單量，每一個數據都非常重要，可以隨時看產品的運營情況，中期就會看每一天的新增數量，留存情況和下單情況
現在的App開發已經進入到了必須靠推廣運營才能上位的時代，有用戶不代表什麼，有活躍度、有留存率稍表欣慰，看到真金白銀才會喜上眉梢，畢竟現在最火的是遊戲應用，它們才是撈到錢的新晉金主，但是它們賺到錢都是有過程的，各位開發者從開發到運營過程中都應該一步一步過來，著重關心下面幾個數據：
1. 真實用戶數
雖然說用戶不代表什麼，但是獲取用戶是推廣的第一步。這個階段你需要做的是①讓App在十幾秒內抓住你的用戶②通過應用市場下載③通過廣告渠道④通過適合自己的推廣渠道。然後統計用戶數，要注意的是，因為下載量、安裝量這些數據都比較虛，不能真實反映用戶是否已經被獲取。所以大家都要看激活，這才是真正獲取到了新的用戶。另一個非常重要的數據，就是分渠道統計的激活量，這樣可以知道哪個渠道是最有效果的。
2. 每周、每月活躍度
因為獲得的用戶數中有一部分以廣告、預裝的的形式進來的用戶，並非主動進入的用戶，這時候就要通過應用本身內涵、體驗良好的新手教程、有噱頭的設計、向熱門的東西靠攏來吸引這些「偶然誤闖」的用戶，並及時記錄用戶轉化率、新手引導過程流失情況，而活躍度應該記錄好周活躍、15天活躍、月活躍度。
3. 日留存率、周留存率
有活躍度後你要考慮你的用戶粘性，這時要以保住老客戶優先，因為成本低很多，怎麼保存呢？
1）先統計，日留存率、周留存率（有些應用是不需要每日啟動的）、月留存率（曾經有遊戲行業的行家指出，如果想成 為一款成功的遊戲，1-DayRetention要達到40%， 7-Day Retention要達到 20%。）
2）區分你的App類型，比如遊戲的首月留存率比社交高，工具的首月留存率又比遊戲高
3）然後在這些用戶流失之前想辦法提高他們的積極性。
4. 盈利：收入—成本
目前國內開發者被證實可行的盈利方式包括應用內付費和依靠合作者的運營支付和廣告平台這兩種，前面3個環節做好了，基數大了，平均轉化成本和回報率提高了，盈利就實現了。關於收入，大家最耳熟能詳的指標就是ARPU(平均每用戶收入)值 。利潤最簡化的計算公式是：利潤=收入-成本。收入如何計算? ARPU是一個和時間段相關的指標(通常講的最多是每月的ARPU值)，還不能完全和CAC（用戶獲取成本）對應，所以我們還要多看一 個指標：LTV(生命周期價值)。用戶的生命周期是指一個用戶從第一次啟動應用，到最後一次啟動應用之間的周期。LTV就是某個用戶在生命周期內為該應用創造的收入總計，可以看成是一個長期累計的ARPU值。每個用戶平均的LTV = 每月ARPU * 用戶按月計的平均生命周期。LTV – CAC的差值，就可以視為該應用從每個用戶身上獲取的利潤。
5. 後續傳播指數
後續傳播的一個典型媒介就是社交網路，如果產品自身足夠好，有很好的口碑。從自傳播到再次獲取新用戶，應用運營會形成了一個螺旋式上升的軌道。而那些優秀的應用就很好地利用了這個軌道，不斷擴大自己的用戶群體。以K因子(K-factor)為衡量指標，K= (每個用戶向他的朋友們發出的邀請的數量) * (接收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率)。假設平均每個用戶會向20個朋友發出邀請，平均轉化率為10%的話，K =20*10%=2。當K&>1時，用戶群就會象滾雪球一樣增大；K&<1的話，那麼用戶群到某個規模時就會停 止通過自傳播增長。
最後，記住如果只看推廣，不重視運營中的其它幾個層次，任由用戶自生自滅，那麼應用的前景必定是暗淡的，所以不同階段應該關心好每個階段的數據。對此，需要有一款app數據分析工具，針對開發者開發出來的app進行全方位的分析，包括用戶在APP中的瀏覽、點擊、購買、訂單等行為做全方位各角度的分析，隨時掌握APP運行和使用問題，及時調整和優化，從而提升APP的用戶體驗和銷售業績。
添加微信公眾號（cn99click），獲取免費試用產品及精華乾貨文章。
1)App每日的打開數
2)各種功能的使用次數和使用頻次
3)各種Tab的點擊次數和對應頁面的打開頻次
從運營的層面，它可能會去關註：
1)App每日的活躍用戶數
2)每日產生的UGC數量(區分新老用戶)
3)每日分享到社會化媒體的UGC數量(同時考慮單位用戶的產生內容數)
4)分享出去的UGC帶來的迴流新裝機、新激活用戶數 等等。
拿我們以前重酬類的app來說一般看幾個點1.ROI2.CPA3.付費轉化4.曝光點擊其他的就不太關注了，預算不設上限。
目前主要看三個數據，新增用戶，日活躍用戶與留存用戶
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