APP数据统计调研
数据统计平台调研报告
一、调研目的
目前有多种APP应用数据统计平台,如友盟、腾讯移动分析、Cobub Razor、Bugly等。当前运营统计需求有按公司进行分组统计PV、UV等数据,因此需要对上述几个平台进行调研。
1.名词解释:
PV:即页面浏览量;用户每1次对APP中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问,访问量累计。
UV:指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。
二、调研内容
1.友盟
友盟包含如下统计分析种类:
1)应用概况
实时统计:今日与历史数据的对比
整体趋势:APP应用的整体概要、用户数的趋势统计
2)用户分析
新增用户:按日、周对第一次进行启动的用户的统计
活跃用户:按日、周对启动过一次的用户的统计
沉默用户:用户在安装后或次日无启动行为的统计
启动次数:对用户打开应用次数统计
版本分布:应用的版本进行统计
行业对比:同行业APP对比
3)用户构成
周用户构成:对回流用户、连续活跃用户、忠诚用户的统计
用户成分转化:对变化系数的趋势统计
4)留存分析
留存用户:某段时间新增的用户,经过一段时间后,仍继续使用的用户
5)渠道分析
分析各渠道用户数量的趋势对比
6)用户参与度
使用时长:一次启动的使用时长
使用频率:日启动的次数
访问页面:用户一次启动访问的页面数量
使用间隔:同一用户两次启动间隔时间
7)功能使用
页面访问路径:用户从打开到离开应用整个过程中每一步骤的页面访问。
自定义事件:事件的触发次数。
事件转化率:整个事件的最终转化率
8)终端属性
设备机型、分辨率、操作系统、网络、运营商、地域等信息
9)错误分析
错误趋势:错误数、影响用户数、影响用户/活跃用户、错误解决率
错误列表
10)社会化分享
如果集成了友盟的社会化分享,可统计应用社会化分享
11)消息推送
友盟实现了消息推送功能。
12)APP发送策略
启动时发送、按间隔发送
调研结论:友盟可支持很多数据的统计,包括其自己的社会化分享和消息推送,植入SDK方便快捷,属于埋点统计,支持用户分组,分组方式如下:
a)活跃时间
b)触发、不触发事件
SDK无法修改,不能发送到指定服务器,无法支撑需求。
2.腾讯移动分析
腾讯移动分析是腾讯出的一款数据统计平台,可统计的数据有:
1)应用概况
实时统计:今日与历史数据的对比
整体趋势:APP应用的整体概要、用户数的趋势统计
2)用户、设备分析
用户留存率:某段时间新增的用户,经过一段时间后,仍继续使用的用户
用户流失与回流:在一个观察周期后不活跃的用户与超过一个周期后,用户再次使用的统计
用户活跃度:
用户画像:通过用户数据画出用户基本画像
设备画像:用过设备基本信息
用户时段:启动次数、新增用户、活跃用户
周用户构成:对一周内的回流、流失、活跃、忠实用户的统计
3)版本渠道分析
渠道分布:不同渠道的新增、活跃、启动次数等
渠道效果:不同渠道的留存、使用时长、使用次数
版本分布:不同版本的新增、活跃、启动次数、时长
4)用户参与度
使用时长、频率:
页面访问:人均访问页面数量
页面路径:从一个页面去向其他路径的分流情况
页面来源:所选页面访问量的来源情况
5)事件分析
自定义事件:事件的触发次数
漏斗模型:事件转化
6)质量监控
错误统计:错误发生次数
错误分析:错误原因
错误告警:当错误达到一定比率,可邮件、微信通知开发人员
统计接口监控:对统计的接口的失败率,耗时等监控
网速监控:感觉意义不大。。
7)上报策略
实时发送
wifi下发送
批量发送(达到30条发送)
启动时发送
开发者模式
间隔时间发送
调研结论:腾讯移动分析统计内容较细,SDK植入便捷,支持用户群组,用户群支持如下情况:
a)时间段范围
b)设备属性
c)触发自定义事件
d)触发漏斗
由于SDK不能修改,无法发送到指定URL,另外群组无法支持运营需求。
3.CobubRazor
Cobub Razor是一款开源的统计平台,服务平台可以部署在本地,SDK可以自行修改上传地址和参数格式。其平台统计内容有:
1)应用概况
分布渠道:按渠道统计新增、日活、启动次数、使用时长、周活、月活等
版本分布:按版本统计新增、活跃用户数
2)用户
使用频率:统计使用次数
使用时长:统计每次使用时长
分时段趋势:按时段统计活跃、新增数量
页面访问路径:用户的页面访问路径比例
地域分析:按地域统计用户启动次数和新增用户数量
用户留存:
用户行为轨迹
3)终端网络
设备型号
操作系统
分辨率
运营商
联网方式
厂商
4)事件转化率
事件转化率:即自定义事件流的转化率
5)错误分析
错误趋势
错误列表
6)发送策略
启动时发送
立即发送
定时发送
调研结论:Cobub
Razor,其统计平台统计内容相对较少,不支持分组统计,不过可以对其SDK进行修改,将数据发送到指定URL上。再由服务器开发人员开发统计平台。
4.Bugly
Bugly将运营统计和bug上报分成两个模块,即Bugly更加重视bug分析处理,其统计项如下:
1)应用概览
对使用用户、启动次数、安装用户、版本渠道统计
2)用户分析
版本分布:累计新增用户、使用用户、启动次数
留存分析:用户的留存分析
使用频率、时长:可按渠道、版本统计用户启动次数、使用时长
3)渠道分析
渠道分布:分渠道统计用户启动次数、新增用户数
4)异常上报
异常概览:统计用户崩溃率、次数崩溃率、发生次数、影响用户数、用户联网数等,可多版本对比
崩溃分析:崩溃的log,开发者可设置已处理,可按版本、是否处理查询,崩溃详情可以查看手机信息及崩溃日志和页面跟踪
卡顿分析:统计遇到的卡顿异常,及相应的手机信息、日志和页面跟踪
错误分析:
调研结论:Bugly正如其名,更加注重APP出现的bug分析处理,在数据统计方面统计项较少,统计内容不丰富。建议采用bugly对app进行bug统计分析。