数据看板

数据看板

围绕用户运营五步法“采-察-扩-投-策”,在“察”环节,通过多维度数据看板及分析手段,为业务提供数据指导

数据看板,是分析图表的集合,主要用于监控企业各端(APP、小程序、Web/H5等)的核心指标,如新增、活跃、留存数据等,实现“多看板监测、全链路数据实时展示”,让企业“想看什么就看什么”!

同时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应应用的现状,若出现异常可及时排查。

目前基础看板中,应用平台支持”APP、小程序、Web/H5、全部平台(累加)“的数据统计

应用平台 实时统计 整体趋势 留存率 网页统计 分享传播
APP
小程序
Web/H5
全部平台(累加)

注:全部平台(累加),指合计所有应用平台,但未按唯一ID去重的数据
后续会支持”全部平台(去重),指合计所有应用平台,且按唯一ID去重的数据,敬请期待……

点击页面顶部红框处可切换“应用平台、看板”查看对应的数据。

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基础看板-APP-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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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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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-APP-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:

  • 近7天:近7天(不含今天)启动APP的用户数(去重)
  • 自然周(上周):上周启动APP的用户数(去重);时间范围:上周完整周
  • 自然周(本周):本周(不含今天)启动APP的用户数(去重) ;时间范围:本周一到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然周(本周)的环比为,本周天数和上周相同天数的对比

月活跃用户数:

  • 近30天:近30天(不含今天)启动APP的用户数(去重)
  • 自然月(上月):上月启动APP的用户数(去重) ;时间范围:上月完整月
  • 自然月(本月):本月(不含今天)启动APP的用户数(去重) ;时间范围:本月1日到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然月(本月)的环比为,本月天数和上月相同天数的对比

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-APP-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

基础看板-小程序-实时统计

实时展示当天的新增、活跃用户数、打开次数、分享回流指标,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。支持按照小程序类型、场景来源等筛选

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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:指当天累计使用小程序的新增用户数,即历史没打开过小程序,10月21首次打开小程序的用户数

  • 较前一日:(10.21打开小程序的新增用户数-10.20打开小程序的新增用户数)/10.20打开小程序的新增用户数
  • 较比前七日:(10.21打开小程序的新增用户数-10.14打开小程序的新增用户数)/10.14打开小程序的新增用户数

今日活跃用户数:指当天打开小程序的用户数,即10月21日打开小程序的用户数

  • 较前一日:(10.21打开小程序的用户数-10.20打开小程序的用户数)/10.20打开小程序的用户数
  • 较比前七日:(10.21打开小程序的用户数-10.14打开小程序的用户数)/10.14打开小程序的用户数

今日启动次数:指当天所有用户打开小程序的总次数,即10月21日打开小程序总次数(不去重)

  • 较前一日:(10.21打开小程序的总次数-10.20打开小程序的总次数)/10.20打开小程序的总次数
  • 较前七日:(10.21打开小程序的总次数-10.14打开小程序的总次数)/10.14打开小程序的总次数

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-小程序-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,支持按照小程序类型、场景来源等筛选

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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:指昨日打开小程序的用户数,即10.20日打开小程序的用户数

  • 环比:与前一天的数据做对比,(10.20日打开小程序的用户数-10.19日打开小程序的用户数)/10.19日打开小程序的用户数 X 100%

周活跃用户数:

  • 近7天:近7天(不含今天)打开小程序的用户数(去重)
  • 自然周(上周):上周打开小程序的用户数(去重);时间范围:上周完整周
  • 自然周(本周):本周(不含今天)打开小程序的用户数(去重) ;时间范围:本周一到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然周(本周)的环比为,本周天数和上周相同天数的对比

月活跃用户数:

  • 近30天:近30天(不含今天)打开小程序的用户数(去重)
  • 自然月(上月):上月打开小程序的用户数(去重) ;时间范围:上月完整月
  • 自然月(本月):本月(不含今天)打开小程序的用户数(去重) ;时间范围:本月1日到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然月(本月)的环比为,本月天数和上月相同天数的对比

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-小程序-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日打开小程序且8.22日打开小程序的用户数
  • 新增用户次日留存率:8-21日打开小程序且8-22日打开小程序的用户数/8-21日打开小程序的用户数
  • 新增用户七日留存用户数:8-21日打开小程序且8-27日打开小程序的用户数
  • 新增用户七日留存率:8-21日打开小程序且8-27日打开小程序的用户数/8-21日的打开小程序的用户数

活跃用户计算逻辑同理

基础看板-小程序-分享传播

展示小程序分享人数、分享次数、分享回流量、分享回流比、分享新增用户数等指标的趋势变化,以及分享裂变效果。分享功能是小程序拉新、获客的重要途径,是判断小程序健康度的重要衡量指标。

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不同指标计算逻辑

分享人数:把小程序分享出去的用户数(去重)

分享次数:把小程序分享出去的次数

分享回流量:通过分享场景打开小程序的次数

分享回流比:=通过分享场景打开小程序的次数 / 分享次数

分享新增用户数:通过小程序分享进入,而新增的小程序用户数(去重)

基础看板-Web/H5-实时统计

实时展示当天的新增、活跃用户数、访问次数,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。支持按照用户类型(登录、游客)筛选

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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:指当天累计访问网站的新增用户数,即历史没访问过,10月21首次访问网站的用户数

  • 较前一日:(10.21访问网站的新增用户数-10.20访问网站的新增用户数)/10.20访问网站的新增用户数
  • 较比前七日:(10.21访问网站的新增用户数-10.14访问网站的新增用户数)/10.14访问网站的新增用户数

今日活跃用户数:指当天访问网站的用户数,即10月21日访问网站的用户数

  • 较前一日:(10.21访问网站的用户数-10.20访问网站的用户数)/10.20访问网站的用户数
  • 较比前七日:(10.21访问网站的用户数-10.14访问网站的用户数)/10.14访问网站的用户数

今日启动次数:指当天所有用户访问网站的总次数,即10月21日访问网站的总次数(不去重)

  • 较前一日:(10.21访问网站的总次数-10.20访问网站的总次数)/10.20访问网站的总次数
  • 较前七日:(10.21访问网站的总次数-10.14访问网站的总次数)/10.14访问网站的总次数

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-Web/H5-整体趋势

展示网站内的核心指标趋势,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,支持按照用户类型(登录、游客)筛选

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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:指昨日访问网站的用户数,即10.20日访问网站的用户数

  • 环比:与前一天的数据做对比,(10.20日访问网站的用户数-10.19日访问网站的用户数)/10.19日访问网站的用户数 X 100%

周活跃用户数:

  • 近7天:近7天(不含今天)访问网站的用户数(去重)
  • 自然周(上周):上周访问网站的用户数(去重);时间范围:上周完整周
  • 自然周(本周):本周(不含今天)访问网站的用户数(去重) ;时间范围:本周一到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然周(本周)的环比为,本周天数和上周相同天数的对比

月活跃用户数:

  • 近30天:近30天(不含今天)访问网站的用户数(去重)
  • 自然月(上月):上月访问网站的用户数(去重) ;时间范围:上月完整月
  • 自然月(本月):本月(不含今天)访问网站的用户数(去重) ;时间范围:本月1日到昨日
  • 通过用户运营SDK统计
  • 自然月(本月)的环比为,本月天数和上月相同天数的对比

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-Web/H5-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日访问网站且8.22日访问网站的用户数
  • 新增用户次日留存率:8-21日访问网站且8-22日访问网站的用户数/8-21日访问网站的用户数
  • 新增用户七日留存用户数:8-21日访问网站且8-27日访问网站的用户数
  • 新增用户七日留存率:8-21日访问网站且8-27日访问网站的用户数/8-21日的访问网站的用户数

活跃用户计算逻辑同理

基础看板-Web/H5-网页统计

展示网站的浏览量、访客数、人均浏览页数、人均浏览次数、次均访问时长、top网页排行、用户来源等

了解不同页面内容的受欢迎程度以及运营成效、了解来源质量等

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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。

卸载看板目前仅支持APP数据

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。

存量分析看板目前仅支持APP数据

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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