大數據在app中應用

Ⅰ 大數據:用數據指導APP運營

大數據:用數據指導APP運營

數據問題一直是很多運營人員頭疼的問題。之前的回答說了一些，但都沒有展開說，我也不知道進階篇能說到啥程度，但先說著吧。

1、數據的定義

數據，其實就是一堆數值。

但這些數值，是從用戶的行為統計而來。用來便於需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。

2、有哪些數據

我們在入門篇的最後，列出了一些核心數據，我用一張腦圖來簡單的歸納一下，並進入我們這一節的內容：

這張腦圖，僅僅簡單的展示了可能是通用的部分運營數據，但如果我們仔細去看，會發現三個數據類型，是所有運營都需要具備的：

渠道、成本、收益。

如果要我簡化上面這張腦圖，我會告訴你，做運營，需要獲取的數據，就是這三大類數據：

渠道數據、成本數據、收益數據。

渠道數據，是用來衡量渠道質量、渠道作用的，它由產品本身的定位的客群和產品的特性所決定。我們其實很容易可以推倒，一個理財產品如果投放游戲社區這種渠道，其運營效果可能並不會太好，可如果換成彩票、博彩，可能效果就很好；同理，傳奇這一類的游戲的宣傳與活動如果投放到女性社區平台，其效果幾乎也可以無視，而如果換成一款Q版小游戲，或許效果就很好。

成本數據和收益數據，則會從不同層面反映出運營的效果。

在這里插一句，千萬不要相信網上流傳的各種《XX高管教你不花錢做運營》這種雞湯文，運營一定有成本，必然有成本，如果認為運營高手可以不花錢辦成事兒，那不如去相信男人可以懷孕生孩子。運營的效率可以通過經驗、熟練度、創意等各種手段來提升，但運營的成本是必然存在的，並且和運營效果一般來說是成正比關系的。很簡單的一個道理：

兩個活動，一個活動送100台iPhone6，一個活動送1台iPhone6，哪個效果會好？

做運營的同學，請一定要認真的去評估每一個運營動作背後的成本。

而所謂「收益」，並不等價於「收入」，獲得金錢是收益，獲得用戶也是

收益，獲得口碑同樣是收益。

如果我們了解了渠道、成本、收益這三類數據，是指導運營的核心數據，我們就可以根據自身的產品特性去設定需要獲取哪些數據。 我們拿最近很火的那個App——足記來舉個例子吧。

「足記」因為一個非核心功能火了，但作為這樣的應用，它會關注哪些數據呢？

從產品的層面，它會去關註：

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。 而我們需要注意的是，這些關注的數據點，並不是一成不變的，它會因為產品的不同階段而調整，如果我們假設未來足記有盈利模式，那麼它關注的核心數據，就會從內容轉向收入，這時候，轉化率相關數據就會變的重要了。

同樣，我們在本篇的第二章舉過這樣一個例子：

某個旅遊網站，發起了老用戶邀請新用戶加入，老用戶和新用戶都可以獲得100元的代金券，如果活動期間，新用戶完成了一筆旅遊訂單，不論金額大小，作為邀請人的老用戶還可以獲得100元的代金券。

我們當時分析了活動流程，並針對活動流程做了關鍵點梳理，這些關鍵點就是需要獲取的數據：

我們需要的數據，根據實際的需求來進行設計，並沒有一個完全通用的標准，當然，如果你做的越多，你會發現，你的數據感覺在不知不覺中獲得了提升，這一點，非常重要。

3、如何獲取數據

獲取數據的渠道有很多，而方式基本就是自己做和使用外部工具兩種方式。

自己做的話，App可以選擇「埋點」、log等方式，而Web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式去做記錄。

外部工具，則有很多第三方會提供服務。

獲取數據的方式其實各種各樣，而關鍵在於，作為運營人員要了解什麼樣的數據是重要的，對於這些數據的前後關聯，是怎樣的，這是一個聯動的過程，不是一個單一的行為。

4、如何分析數據

對於數據的解讀，每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結，數據分析的方法，無非是：

1）確定數據的准確性 這里包含了選擇數據維度的合理性、數據統計的准確性。如果數據維度選擇不合理、數據統計結果不精確，我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。

2）明確影響數據的因素 一個數據，會收到多種因素的影響，這些因素有內部的，有外部的，運營人員應當盡可能多的了解所有層面的影響因素，以利於我們對於數據的解讀是在一個相對正確的范圍內。

3）重視長期的數據監測 在運營數據分析中，經常會使用環比和同比方式來對比數據。簡單的說，環比是本日與前一日的對比、本月與上月的對比、本季度與上季度的對比；同比是今年當日與去年當日的對比、今年當月與去年當月的對比、今年當季度與去年當季度的對比。環比幫我們看短期的數據波動，而同比幫我們了解大環境下的數據波動。

4）保持客觀的視角 數據分析的過程中，客觀非常重要，不以物喜不以己悲，做了錯誤的操作，帶來了不利的影響要承認，獲得了超出意料的成果要心平氣和，切忌挑選有利於自身的結論。這是職業道德的問題，也是職業發展中非常常見的問題。

5）注意剔除干擾項 實際的工作中，我們會碰到很多問題，這些問題是干擾項，例如，在一個相對平穩的曲線中，突然出現了一個點上的強烈波動，這時候我們需要全面的了解個波動產生的原因，如果無法確認原因，就剔除這個波動，否則我們很難去獲得一個正確的結論。

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Ⅱ 大數據在手機領域的應用

大數據在手機領域的應用有用戶畫像分析，營銷策略優化，故障預警和維護。
1、用戶畫像分析：手機廠商和移動運營商可以通過大數據分析獲取用戶的使用習慣、興趣愛好、消拆沒睜費能力等信息，從而對用戶進行畫像分析旅歲，為產品的開發和推廣提供數據支持。
2、營察寬銷策略優化：手機廠商和移動運營商可以通過大數據分析了解市場需求和消費者反饋，從而優化產品營銷策略，提高產品的市場份額和用戶滿意度。
3、故障預警和維護：手機廠商可以通過大數據分析預測手機故障的概率和出現的時間，從而提前進行維護和保養，減少用戶的維修和維護成本。

Ⅲ 大數據分析在app中如何應用

如何做好APP的數據分析和運營？
APP分析四維度
做好APP運營分析，首先我們要把握住四個維度，分別是渠道推廣的全面、用戶體驗、商品（價格）、會員分析，這四個方面可以說囊括了APP分析的方方面面。
渠道推廣方面：可以通過SEM分析、網盟分析、SNZ等多種分析方式來挑選APP分發渠道，根據這些數據選擇適合APP推廣的渠道。
用戶體驗方面：轉化率是檢驗APP運營效果的一個重要指標，通過對APP內部搜索分析、訪問路徑分析、頁面布局分析等一些列數據，可優化提升用戶體驗，進而提升用戶的購物轉化率。
會員分析方面：通過RFM分析，商品推薦分析等評估會員的價值及會員對一些產品的復購率。
商品/價格方面：通過商品促銷分析、銷售分析、支付分析等這些數據，可為商品制定合理的價格及有效的商品推廣方案。

APP六大商業模式關鍵指標
APP六大商業模式關鍵指標分別是電子商務、SaaS、免費移動應用、雙邊平台、SNS、媒體。每一種商業模式在某個階段對應不同的關鍵指標。

電子商務模式，我們要關注這些關鍵性的指標，如轉化率、年均購買率、平均購物車大小、棄購率、客戶獲取成本、平均每位客戶營收、導入流量最多的關鍵字、熱門搜索詞、推薦有效性、病毒性、郵件列表有效性等等。
SaaS模式，我們要關注這些指標，用戶眼球、參與度、粘性、轉化率及系統正常運營時間和可靠性、流失率、終身價值等。
雙邊平台模式，它的指標有買賣雙方的人數增長、庫存增長、搜索有效性、轉化漏斗、評分及欺詐跡象、定價指標等。
免費移動應用模式，關注下載量、客戶獲取成本、應用運行率、活躍用戶比例、付費用戶率、首次付費時間、點評率、病毒性、流失率、客戶終身價值等。
SNS模式，關注活躍訪客數、內容生成、參與度漏斗的變化、生成內容的價值、內容分享與病毒性、消息提醒的有效性等。
媒體模式，關於訪客與流失率、廣告庫存、廣告價格、點擊率、內容與廣告間的平衡。
可以說掌握APP運營的六大商業模式關鍵指標，可以助力企業實現精準營銷。這點我們可以通過一張圖來簡單分析說明一下。

Ⅳ 當代的社交軟體對大數據有怎樣的運用表現

一、社交網路到社交媒體文化
社交網路根據節點與節點的聯絡，區別於傳統的群體內的溝通交流。根據同樣的個人愛好，親屬關系等方法集聚在一起。在互聯網技術中，持續進入和撤出一個人群，對同一個人群主要表現出信任感。個體和個體之間的互動交流，內部相對性密切，外界相對性稀少，臨時維持的一種相對性平穩的關聯。
二、親子早教合理，優質教育資源
親子早教並不是填鴨式課堂教學，也不是塑造「天才兒童」，只是根據親子早教產生恰當的人格特質。根據世界各國文化教育數據分析，給予有效文化教育計劃方案，因人施教，尋找歸屬於自身的起跑點。融合線上教育，推動高品質教學資源的共享和運用。


三、醫療平台融合
根據小區，社區居委會，兒童福利院等組織對本地的老年人，如年紀，居所，身體狀況，病症情況等開展登記。老年人可根據手機app，簡易實際操作推送尋求幫助信息，獲得目的性的救助，附近醫院企業開展立即照護、醫治，避免出現意外的發生，預防不能錯過最好的治療時間。
四、面部人臉識別
最先根據面部識別技術性開展人臉識別演算法、面部識別、性別鑒別、年齡層鑒別等解決搜集觀看廣告、數字標牌用戶的信息。在搜集很多數據信息以後運用數據處理技術指標分析客戶對內容的愛好，為不一樣性別、年紀、情緒狀態的客戶給予更為個性化的內容，在不同時間段推廣不一樣內容做出參照根據，注重人與物之間的聯絡，對於不一樣的人，動態性完成廣告宣傳等消息推送。

Ⅳ 大數據有哪些應用

大數據的應用如下：

1、了解和定位客戶

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。