数据看板

数据看板

数据看板包含多种数据看板,是分析图表的集合,主要用于监控应用的核心指标,如应用的新增、活跃、留存数据等,对于不同场景下的数据指标(如付费相关指标)也可配置在同一个自定义看板中统一关注,既能从多个图表中发现关联,也可以对某个问题显著的图表进行深入分析。用户运营SDK集成成功后,就可在看板中查看用户的新增、活跃、留存数据及趋势图。

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基础看板

功能介绍

只要集成用户运营SDK,系统后台就会默认计算出运营过程中日常关心的核心指标,运营人员可对通用指标了解APP现状,若出现异常可及时排查。目前基础看板中提供了以下看板:实时统计、整体趋势、留存率。点击页面顶部红框处可切换看板查看对应的数据。

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点击右上角“前后台总活跃”可以设置数据计算基准:

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基础看板-实时统计

实时展示当天的新增、活跃用户数、启动次数指标,分小时查看数据的变化情况,若出现异常可及时发现并进行问题排查。

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不同指标计算逻辑

假设今天是10月21日

今日新增用户数:指当天新安装APP的用户数,即10月21日安装APP的用户数

  • 较前一日:(10.21安装APP的用户数-10.20安装APP的用户数)/10.20安装APP的用户数
  • 较比前七日:(10.21安装APP的用户数-10.14安装APP的用户数)/10.14安装APP的用户数

今日活跃用户数:指当天启动APP的用户数,即10月21日启动APP的用户数

  • 较前一日:(10.21启动APP的用户数-10.20启动APP的用户数)/10.20启动APP的用户数
  • 较前七日:(10.21启动APP的用户数-10.14启动APP的用户数)/10.14启动APP的用户数

今日启动次数:指今日所有用户启动APP的总次数,即10月21日APP的启动总次数(不去重)

  • 较前一日:(10.21启动APP的总次数-10.20启动APP的总次数)/10.20启动APP的总次数
  • 较前七日:(10.21启动APP的总次数-10.14启动APP的总次数)/10.14启动APP的总次数

其他功能

  • 全屏:当电脑屏幕过小觉得想要更清楚地查看点击「全屏」将看板最大化
  • 导出:可导出当前页面显示的数据与趋势图用于汇报,导出的格式支持JPG和PDF

基础看板-整体趋势

展示应用内的核心指标趋势,通过趋势图进行数据横向对比,了解应用现状。有新增用户、活跃用户(日活、周活、月活)、累计用户等指标

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不同指标计算逻辑

假设今天是10月21日

昨日活跃用户数:指昨日启动了APP的用户数,即10.20日启动APP的用户数

  • 环比:与前一天的数据做对比,(10.20日启动APP的用户数-10.19日启动APP的用户数)/10.19日启动APP的用户数 X 100%

周活跃用户数:前7日(不包含今日)启动APP的去重用户数,即10.14~10.20日启动app的用户数(去重)

  • 环比:与一周前的周活数据做对比,(10.20日的周活跃用户数 - 10.13日的周活跃用户数)/ 10.13日的周活跃用户数

月活跃用户数:前30日(不包含今日)启动APP的去重用户数,即9.21~10.20日启动app的用户数(去重)X 100%

  • 环比:与一月前的月活用户数做对比,(10.20日的月活用户数 - 9.20日的月活用户数)/ 9.20日的月活跃用户数

DAU/MAU:用于评估用户粘性,数值越大,粘性越高。10.20日的日活跃用户数 / 10.20日的月活跃用户数 X 100%

  • 环比:与一个月前的用户粘性做对比,[(10.20日的日活跃用户数 / 10.20日的月活跃用户数)-(9.20日的日活跃用户数 / 9.20日的月活跃用户数)] / (9.20日的日活跃用户数 / 9.20日的月活跃用户数)X 100%

基础看板-留存率

展示新增用户、活跃用户的留存情况,通过留存率数据分析新用户的质量,发现异常可及时排查。

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不同指标计算逻辑

根据选中的时间区间展示用户的留存率数据

举例:8-21的留存率计算逻辑

  • 新增用户次日留存用户数:8-21日安装APP且8.22日启动APP的用户数
  • 新增用户次日留存率:8-21日安装APP且8-22日启动APP的用户数/8-21日安装APP的用户数
  • 新增用户七日留存用户数:8-21日安装APP且8-27日启动APP的用户数
  • 新增用户七日留存率:8-21日安装APP且8-27日启动APP的用户数/8-21日的安装APP的用户数

活跃用户计算逻辑同理

卸载看板

功能介绍

卸载看板主要用于分析存量用户卸载情况,包含卸载趋势、卸载用户活跃情况、卸载用户画像、卸载流向,提供不同渠道、版本、包名、平台下的数据统计。

在卸载趋势中,基于不同维度的对比可帮助评估卸载用户在不同渠道的卸载趋势、召回趋势和新增用户的卸载率;卸载用户活跃情况,可帮助评估推广活动效果、对用户的负面影响程度,及时调整活动策略;卸载用户画像从显著特征、基本属性和地域分布分析帮助描绘卸载用户的画像从而找到共性;卸载流向展示卸载用户流向同类APP的分布情况,针对流入占比较高的同类APP可着重分析调研。

卸载看板提供哪些数据?

1)监测产品每天的卸载用户数和召回用户数,趋势是否发生明显变化,引起变化的因素有哪些?

2)对比各渠道质量,看哪个渠道的卸载的用户更少,召回的用户更多?

3)查看卸载用户卸载APP后是否流向了同类APP,流向了哪些同类APP?

4)卸载用户对APP的使用情况,最后使用是什么时候?安装APP的时长?近30天使用APP的天数和次数?

5)评估针对推广活动、高频push活动等事件是否对用户卸载有负面影响?

操作说明

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筛选维度

  • 时间选框可选时间跨度为30天,最早可选到1年前
  • 渠道、版本、包名和基础看板相同,平台下拉框中目前只有安卓,没有iOS
  • 筛选维度对整个卸载看板起效,切换卸载看板中的tab页面无影响

全屏:将当前页面最大化,最大化后点击右上角“退出全屏”或按esc退出全屏

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导出:支持对当前页面通过筛选维度选择后用JPG或PDF格式导出

【卸载趋势】

展示应用的卸载和召回趋势,支持筛选对比维度进行数据展示,帮助运营人员快速了解APP的运营现状,及时发现异常卸载日期,便于及时发现问题。

1)卸载用户趋势:用于查看筛选时间范围内卸载本应用的用户数及趋势。比如发现某一天的卸载量级突增,可以点击“查看用户画像”跳转到卸载用户画像针对性去分析这些用户群特征,结合卸载用户活跃情况分析查看是否最后活跃时间集中在某几天,可能是该APP版本的bug导致的。

  • 点击“查看活跃情况”跳转至卸载用户活跃情况页面,详见【卸载用户活跃情况】
  • 点击“查看用户画像”跳转至用户画像页面,详见【用户画像】
  • 点击“查看用户流向”跳转至卸载流向,详见【卸载流向】

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2)召回用户趋势:用于查看筛选时间范围内召回的用户数及趋势,鼠标悬浮显示日期及对应的召回人数

  • 召回的定义:在安装的近7天有卸载过APP的用户,比如安装的那天是1月10日,则在1月4日-1月10日有卸载的用户会算在1月10日的召回人数里

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3)新增用户卸载率:用于查看筛选时间范围内新增用户的卸载率及趋势,支持切换次日、7日、14日、30日的数据,鼠标悬浮显示日期及对应的卸载率,点击“查看新安装用户分析”跳转至存量分析看板,详见【存量分析】模块说明

  • 卸载率:指定日期安装app的用户在安装后N天的卸载率,如 11月10日新安装的用户在7日内卸载app的用户比例。新安装用户在分析时间段内卸载用户数之和/(分析时间段前一天的存量用户数+分析时间段内每天的新安装用户数)。
  • 假如今天是11月24日,在趋势图中选中的日期是11月1日,那么鼠标悬浮展示的卸载率:
      次日卸载率:在T安装且在T+1卸载的用户数/T的安装用户数
         卸载率=11月1日新安装且在11月2日卸载的用户数/(10月31日存量用户数+11月1日新安装用户数)
         最近只能看的11月22日的卸载率

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【卸载用户活跃情况】

展示卸载用户在卸载前的安装、活跃情况。包含卸载用户安装时长、卸载用户最后使用时间、卸载用户近30天访问次数、卸载用户近30天活跃天数。

鼠标悬浮至柱状图展示详细数据:

  • 人数:选中柱状图的卸载用户数
  • 占比:卸载用户数/筛选时间范围内的总卸载用户数

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1)卸载用户安装时长:

  • 分时段展示卸载用户在卸载前的安装时长分布
  • 计算逻辑:卸载日期-新安装日期

2)卸载用户最后使用时间:当天日期-卸载用户最后启动日期

  • 分时段展示卸载用户在卸载前最后启动APP的时间距离当前的时间分布
  • 计算逻辑:当天日期-卸载用户最后启动日期

3)卸载用户近30天访问次数:

  • 分时段展示卸载用户在卸载前30天(T到T-29)的访问次数
  • 计算逻辑:卸载用户近30天(T到T-29)的启动APP的次数

4)卸载用户近30天活跃天数:

  • 分时段展示卸载用户在卸载前30天的访问天数
  • 计算逻辑:卸载用户近30天(T到T-29)的启动APP的天数

【卸载用户画像】

展示卸载用户的画像分布,帮助业务方了解卸载用户的特征并根据特征进行召回利益点设置。包含图表:显著特征前10、渠道Top5、APP版本Top5、性别分布等基础数据。

其中显著特征前10中TGI的计算逻辑为:该标签在卸载用户群的占比 / 该标签在app总用户群的占比 X 100。

支持通过右上角流入同类APP进行数据筛选,具体配置详见【应用设置-同类APP配置】:

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鼠标悬浮指定柱状图展示卸载量和占比,定义如下:

  • 卸载量:筛选时间范围内,当前维度的卸载用户数总和,去重
  • 占比:当前维度的卸载用户数/该图表卸载用户总和

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【卸载流向】

展示卸载用户流向同类APP的分布情况,针对流入占比较高的同类APP可着重分析调研。

注意:第一次使用卸载看板时,需先在【同类APP配置】页面配置同类APP,数据在配置完成后的第二日展示

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1)更改同类APP:点击跳转至【同类APP配置】页面,最少配置3个,最多配置5个

2)鼠标悬浮柱状图展示该同类app的名称、流入人数、占比,并支持查看用户画像。点击查看用户画像跳转至卸载用户画像,并在卸载用户画像右上角的“流入同类APP”中默认选中该同类APP。

  • 流入的定义:卸载APP的前7天、当天、后7天都有安装该同类APP行为的用户,即视为流入了该APP

存量分析看板

功能介绍

存量分析看板主要用于分析新安装用户和存量用户每天的用户数、安装同类APP的用户数及占比,提供不同渠道、版本、包名、平台下的数据统计。

筛选维度

  • 时间选框可选时间跨度为30天,最早可选到1年前
  • 渠道、版本、包名和基础看板相同,平台下拉框中目前只有安卓,没有iOS
  • 筛选维度对整个卸载看板起效,切换卸载看板中的tab页面无影响

全屏:将当前页面最大化,最大化后点击右上角“退出全屏”或按esc退出全屏

导出:支持对当前页面通过筛选维度选择后用JPG或PDF格式导出

新安装用户分析趋势图:用于查看筛选时间范围内新安装、安装未启动、安装同类APP的用户数及趋势。新安装未启动用户没有渠道和版本信息,筛选这两个维度时不展示新安装未启动的用户数据。

存量用户分析趋势图:用于查看筛选时间范围内存量用户数及趋势。

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自定义看板

针对不同业务需求,对于同一场景的数据,可以放在一个看板中统一管理,如双十一期间将双十一相关所有分析图表数据放在一个看板中,方便查看和对比分析。自定义看板中的图表来源于将事件分析、漏斗分析的结果,可在产品分析模块的事件分析、漏斗分析功能中创建分析图表。

【添加看板】

自定义看板可自主添加并命名,点击图中的“切换”按钮,在下拉框中点击“添加看板”,可进行看板添加。

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编辑看板名称、删除看板

鼠标悬浮到看板名称上,可编辑看板名称或删除看板。

【添加图表】

点击看板上方添加图表按钮,可选择系统中已经创建好的图表添加至看板中,图表来源为事件分析/漏斗分析/路径分析模块创建的分析图表

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事件分析、漏斗分析、路径分析需要提前在产品分析模块中创建,若没有提前创建可以点击左下角“事件图表”或“漏斗图表”或“路径图表”跳转至创建页面

点击“确定”选择想要的图表类型、图表尺寸将添加到自定义看板中。

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