认识达内从这里开始

对于app运营管理来说，一个好的app每天的软件打开率、用户参与程度等等都是考核的一个项目，主要就是通过对用户与app的交互活动才确定app的运营推广方向。

今天，我们主要就来分析一下，当我们的app拥有大量用户之后，如何推广测试才能知道我们的企业软件运营状况。

参与度分析

参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。

1、启动次数指标

启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时，一方面要关注启动次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均启动次数，即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值，如人均日启动次数，则为日启动次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均启动次数。通常，人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。

2、使用时长

使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户启动次数高，使用时长高，该APP则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。

3、访问页面

访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布，即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布，如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数，以及50页以上的活跃用户数。同时，我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同，如都为7天)的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。

4、使用时间间隔

使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时，我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同，如都为30天)的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。

三、渠道分析

渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。

渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。

总之，如果要深入研究渠道作弊，算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用，从这个方向去设计相关的评估指标和算法，如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP，我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用，甚至是机器在作弊。

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