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行動數據分析初學者手冊 - mobile analytics guide basic

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本文件將會提及…

- 基本的指標與分析方法
- Flurry Analytics特色功能的實作
- 國內外知名產品應用的實際案例

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行動數據分析初學者手冊 - mobile analytics guide basic

  1. 1. 行動數據分析初學者教戰手冊 Y a h o o F l u r r y 亞 太 區 團 隊 製 作
  2. 2. 2 Yahoo Confidential & Proprietary 歡迎來到行動數據分析101!這份文件適合這樣的您: • 公司主管 (CXO) • 產品經理 • 行動開發者 • 行銷企劃人員 • 數據分析師 • 流量成長駭客(Growth Hacker) • 使用者經驗設計師/研究員 • 任何關心產品成長的人 本文件將會提及… • 基本的指標與分析方法 • Flurry Analytics特色功能的實作 • 國內外知名產品應用的實際案例
  3. 3. 目錄  為什麼您該用Flurry Analytics? 【心法篇】  行動數據分析入門指南(指標篇)  行動數據分析入門指南(方法篇) 【實戰篇】  特色功能-1:用戶輪廓(Persona)  特色功能-2:用戶獲取分析(UAA)  特色功能-3:用戶回訪分析(Retention)  特色功能-4:事件追蹤分析(Event) 【案例篇】  Overstock如何透過Flurry提升25% 的人均購買量  PicCollage透過Flurry Analytics 大幅提升使用者體驗 4 6 13 21 22 23 24 26 28
  4. 4. 為什麼您該使用Flurry Analytics? 4 Yahoo Confidential & Proprietary 對於所有初創或小型的團隊而言,Flurry無疑是一套非常強大的數據分析工具,原 因有三點: 1. 完全免費 2. 擁有大部份數據分析所需的功能,且容易上手 3. 可藉由Flurry完整的資料庫與預測模型借力使力,快速成長 分析工具所在多有,但對初創公司而言,真正的問題出在於「沒有足夠的資料」,Flurry早在2008 年就已進軍行動數據分析領域,全球平均一支手機有7個App裝有Flurry,透過此龐大資料庫的模擬 系統,Flurry就能提供諸如標竿分析、使用者輪廓分析等功能,供開發者在早期即能進行數據比對
  5. 5. 行動數據分析初學者教戰手冊(心法篇)
  6. 6. 行動數據分析入門指南(指標篇) 6 Yahoo Confidential & Proprietary  觀念釐清:請先定義“一項”關鍵數據指標 許多企業主常會問:「我想讓產品快速成長,什麼指標是重要的?」很遺憾,萬用指標並不 存在,隨著產品性質、成熟度的不同,關鍵指標也不盡相同, 事實上,成長最難的從來不是 「如何去分析」,而是如何去定義「該分析什麼」 心法篇 “ 每月活躍用戶對我來說比較重要!” “ 每天發送的訊息數對我來說很重要!” “ 每天的售貨數對我來說更有意義。” “ 比起傳統的頁面瀏覽數,我更在 乎檔案瀏覽數。”
  7. 7. 行為指標 V.S 財務指標 7 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 行為指標:New Users, Active Users, Session, Conversion, Retention, Churn… 財務指標: ARPU (Average Revenue Per User), ARPPU(Average Revenue Per Paid User), ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) Flurry 得以提供的 分析人員或產品經理的分析能力
  8. 8. 想不到?這些指標或許是個不錯的開始…(1/4) 8 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 ① 宏觀指標 較為通用,能夠幫助開發者快速檢視App的健康程度,但是說明的僅僅是現象,若要進一步分 析原因,這些指標是不夠的,建議搭配其他進階指標一同分析  下載數(New User):有多少用戶下載了您的產品,可以分別以每日、每週、每月檢視  活躍用戶(Active User):每日有多少用戶有開啟過您的產品,可與下載數相除  造訪次數(Session):App被開啟的次數,可以分別以每日、每週、每月檢視 進階議題 1. Session的明確定義:各家分析工具有不同的定義,以Flurry而言,若您的App被拉到主畫面後 (如按Home鍵)超過10秒以上,將被判定Session結束。但Flurry允許開發者自行定義此指標 2. 組合上述指標:許多分析者會將 DAU/ MAU 視作活躍指標、(DAU-DNU)/ DAU 視作忠誠度 指標,我們建議您可以試著組合上述宏觀指標,找出最適合的觀察指標
  9. 9. 想不到?這些指標或許是個不錯的開始…(2/4) 9 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 ② 用戶群像指標 與其他指標不同的是,這些指標通常是質性而非量性指標,可以幫助開發者更精確地抓住用戶 的樣貌,並藉此調整產品或設計行銷活動  人口統計指標(Demographic) 依照年齡、性別、地區、語言進行分析,但通常較難從這些指標中萃取有意義的洞察  行為指標(Behavior) 了解您的用戶還下載了哪些類型的App,開發者可從用戶的行為觀察他們的喜好,進而思考可 能的行銷切入點  用戶輪廓(Persona) 用戶輪廓是Flurry獨有的功能,我們創造了一個大型的用戶模型,並依據用戶的行為指標將其 歸類成某一種樣貌,協此開發者更具象化目標客群的樣貌 進階議題 用戶輪廓到底有什麼:目前Flurry所建立的用戶輪廓超過40種,包含商業專業人士、電影愛好者、 新手媽媽等…詳情可點此瞭解更多,另外值得注意的是,Persona的分類依據是透過App的使用行 為而非僅人口統計變數
  10. 10. 想不到?這些指標或許是個不錯的開始…(3/4) 10 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 ③ 用戶活躍度指標 活躍度指標可以與用戶路徑(User Path)交互比對,瞭解用戶是如何使用我們的產品的,從 用戶的角度看產品的定位是什麼,尤其對社交型產品而言,活躍度是相當重要的一項指標  每次使用時長(Session Length):用戶每一次造訪的總時長,Flurry採計中位數而非平均 數,可以幫助我們了解我們屬於沉浸式的產品或是嘗鮮式的產品,可與頻率交互比對  使用頻率(Frequency):用戶每天/ 週/ 月造訪的頻率為何,可以理解用戶對產品的成癮程 度為何,通常交友與通訊軟體的頻率會相當的高
  11. 11. 想不到?這些指標或許是個不錯的開始…(4/4) 11 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 ④ 用戶忠誠度指標 如果您的產品在較為早期的階段,我們強烈建議您用忠誠度作為關鍵指標,原因在於忠誠用戶 的價值與一般用戶相差甚遠,根據統計,約有20%的用戶在用過一次後就不再使用,從終身 價值來看是非常有損害的一件事  回訪率(Return Rate) 經過某特定時間後,還有多少比例的用戶會回頭造訪,業界主流指標視1日、7日、14日、30 日為通用回訪指標  流失率(Churn Rate) 在特定時間內,用戶下載後就不再使用的比率,這項指標比回訪率更具代表性,可以搭配客 群分析,找出關鍵流失客戶
  12. 12. 好的,我明白關鍵指標很重要,但是該如何分 析才會產生有意義的洞察呢? 12 Yahoo Confidential & Proprietary
  13. 13. 行動數據分析入門指南(方法篇) 13 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 用戶分層分析 請專注在某一種關鍵用戶上即可。您可以透過背景(年齡、性別、地區、語言)、 曾使用過的活動(Event)、使用頻率(Frequency)進行分層,得到這些分層後再 回頭去看各分層在下載數、黏著度上的表現 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號) 切換為付費用戶的回訪狀況
  14. 14. Cohorts: Segment based on acquisition date Usage Level: Define heavy, regular & infrequent users Events: Any event, parameter, or value you specify Demographics & Geography: Age, gender, location, language and more Acquisition Source: Segment by channel & campaign 到底能分哪些客層呢? Segment Your Audience Your Way 心法篇
  15. 15. 行動數據分析入門指南(方法篇) 15 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 行銷活動與渠道分析 除了客群分層外,開發者亦可自訂用戶是透過什麼「活動」及「渠道」發現產品的, 即是以「獲取方式」作為分隔基礎,常見的用法為追蹤新用戶的使用狀況,用以辨 別某項活動/ 渠道 獲取的用戶價值高低,藉以計算行銷時的ROI 切換不同的品質標準 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號)
  16. 16. 行動數據分析入門指南(方法篇) 16 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 漏斗分析 對不靠販售廣告的行動應用而言,關鍵行為的轉化非常重要:「用戶到底是在哪 裡流失的?」是最重要的議題,因此,Flurry提供了漏斗分析,開發者可以自訂關 鍵路徑,並觀察用戶的行為變化,再透過用戶訪談、A/B Test等測試方法去尋找背 後真正的原因為何,是非常實用的分析技巧。(需加裝事件追蹤碼) (此為Yahoo民調中心的漏斗流程)
  17. 17. 行動數據分析入門指南(方法篇) 17 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 標竿分析 Flurry也有提供強大的標竿分析功能,開發者可以同類型App的平均水準為標竿,衡 量用戶的活躍程度是否健康(例如:比對Session Length與Frequency),此對於 資料較不足的初創團隊可以說是一大福音 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號) 同類型網站使用時長
  18. 18. 其實一切都是為了一條公式…LTV>CAC 18 Yahoo Confidential & Proprietary 心法篇 說了這麼多的衡量指標與分析方法,其實都要回歸到一個最簡單的問題:「我的App能賺錢 嗎?」剖析一下這個問題,我們得到了LTV(用戶終身價值)>CAC(用戶獲取成本)這條黃 金公式,當LTV遠高於CAC時,公司才有成長潛能,上述的指標與方法不外乎就是試圖提高 LTV、降低CAC,由於對客戶價值的定義有所不同、我們所經營出來的生命週期也有所不 同,所以我們再次強調,沒有萬用的指標,一切都操之在我們 註: LTV(顧客終身價值)= 預期生命週期 x 平均每用戶貢獻收入x 毛利率 CAC(用戶獲取成本)=總獲取成本 / 總用戶數
  19. 19. 行動數據分析初學者教戰手冊(實戰篇)
  20. 20. 20 Yahoo Confidential & Proprietary 實戰篇 寫在實戰篇前 — 了解「我們該做什麼」 任務一:了解用戶 任務二:觀察用戶使用行為,藉以優化產品體驗 獲取 使用 回訪 Persona UAA RetentionEventFlurry提供了
  21. 21. 特色功能-1:用戶輪廓(Persona) 21 Yahoo Confidential & Proprietary 實戰篇 介紹 操作 相信大家應該都聽過用戶區隔(User Segment)的概念,而用戶輪廓(Personas)則是更深入地針對目標 族群App使用行為進行探討,藉由前述Flurry龐大的使用行為資料庫,我們得以建立精準模型、將各 種用戶分類,如電影狂熱者、貓咪愛好者、商務旅遊者等等,有了「用戶輪廓」的建立,開發者便能 更深入了解您的App該如何針對目標客群調整產品與宣傳方案,以提升用戶黏著度 除此之外,用戶輪廓也是App開發商與廣告主談判重要的籌碼,了解用戶結構後更能幫助廣告主進行 精準投放 Step1: 點選Audience中Persona功能 Step2: 觀察用戶分佈,此資料每2周會更新一次 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號)
  22. 22. 特色功能-2:用戶獲取分析(UAA) 22 Yahoo Confidential & Proprietary 實戰篇 介紹 操作 身為App開發者,我們常會需要透過各種宣傳活動(如: Line coin, native ad, banner …)來增加下載 量,然而,這些用戶真的有價值嗎?透過Flurry所提供的用戶獲取分析,不但可以持續追蹤各通路或 活動發表後的點擊次數、下載安裝數(比例),還可以追蹤用戶的投入程度、品質百分比等等,以確 保用戶不會在下載完之後就不再開啟 App Step1:在User Acquisition建立一個活動、 通路以及目標App,並針對需求設定品質 指標。最後,填入活動來源的URL碼後即 完成設定 Step2:交互對照不同的活動與通路產生的效益如何,此外,Flurry也提供數項 品質指標,如 “兩日回訪用戶”與“七日回訪的用戶”等,這些指標可以幫助開發 者了解除了數量以外,這些獲取的用戶究竟有無黏性與商業價值 Step3:一旦建立特定獲取方式後,開發者可觀察該來源用戶的其他使用狀況與忠 誠程度。(附圖為檢視特定時間某來源獲取狀況)此分析即用戶獲取方式分析 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號)
  23. 23. 特色功能-2:用戶回訪分析(Retention) 23 Yahoo Confidential & Proprietary 實戰篇 介紹 回訪用戶(內地稱作「留存用戶」)是初創團隊最重要的數據指標之一,指的是下載您的App一段時間 後仍繼續使用的人,這群用戶不但忠誠度較高,對開發商來說也更具商業價值 在正式進行分析前,我們強烈建議您定義屬於您的回訪週期,業界流傳著「40-20-10」的規則,也 就是隔日回訪率(下載後隔一天會使用的,以此類推)要達到40%、七日回訪率要達到20%、三十日 回訪率要達到10%,才能稱作一個較為健康的產品狀況,當然,這些指標會因每個產品不同的屬性、 內容以及使用情境而異 操作 回訪分析 流失分析 Step1:透過Retention中的Return Rate觀察 特定時間的回訪狀況,可進行時段比較 Step1:透過Retention中的Rolling Rate觀察 特定時間的流失狀況(100%-Rolling Retention Rate= Churn Rate) Step2:可透過不同的Cohort (在某日下載的人群稱為一個 Cohort)交叉檢測,因果性一 目了然,可用於檢測推廣效果 Step4:開發者可以 切換不同的目標客群 ,藉以觀察關鍵用戶的 回訪、流失狀況(用 戶分層分析的一種) (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號)
  24. 24. 特色功能-2:事件追蹤(Event Tracking) 24 Yahoo Confidential & Proprietary 實戰篇 介紹 操作 在進行產品功能設計時,我們必須了解一項關鍵問題:「用戶是怎麼使用我的產品的?」在Flurry中, 開發者可以自行設定事件(及用戶使用的功能或執行的某項動作),每個事件中可以含有不同的行為 參數:如用戶點擊性別欄(事件)、勾選男性(行為參數),透過此設定,開發者就能清楚掌握使用 狀況,但是事件追蹤目前仍須額外添加追蹤碼才能啟用 Step1:點擊Event中的User Path, 可以瞭解使用者的路徑偏好為何 Step2:若想針對某特定造訪進行 深入分析,則可使用Event Log與 Event Summary的功能 Step3:若想測試新功能或新介面,則可利 用Funnel的功能設定特定流程,再去看個 階段的流失率如何(即漏斗分析) 以上事件分析都能依照不同的客群與渠道進行細部的分析 (此為Flurry後台真實介面,帳號為範例帳號)
  25. 25. 行動數據分析初學者教戰手冊(案例篇)
  26. 26. Overstock如何透過Flurry提升25% 的人均購買量(1/2) 26 Yahoo Confidential & Proprietary 案例篇 背景 目標 Overstock.com是美國知名的線上零售商,目前公司已成功上市,主要業務是販售線下零售店未賣完 的剩貨,商品內容包含大型傢俱、家裝以及各類服飾,2010年Overstock正式將其App上架,開放消費 者也能透過行動應用程式瀏覽、搜尋以及購買商品 Overstock於2013 年導入Flurry Analytics,希望藉由數據分析來優化使用者體驗,而為了優化體驗, Overstock想先了解自家App在iPhone與iPad上的操作體驗有何相異之處
  27. 27. Overstock如何透過Flurry提升25% 的人均購買量(2/2) 27 Yahoo Confidential & Proprietary 案例篇 過程 為掌握用戶行為,Overstock產品團隊開始追蹤各種不同的使用者事件(Events),包含搜尋行為、 滑動目錄頁、點擊放大圖片以及看網友評論等…不久之後,兩者差別漸漸浮現,我們發現,iPhone 用戶偏向目標導向,搜尋特定商品的行為也較iPad高出4-5倍,反觀iPad的情境則較為瀏覽導向, 以滑動行為而言,iPad多出3倍之多,了解這點後,Overstock馬上開始著手修改介面設計,在 iPhone上主要修改了搜尋引擎的機制與流程;在iPad上則是將商品圖片放大,強化其視覺效果等 結果 此次改版的結果提升了以下數據的表現: 1. 搜尋優化後,iPhone的應用程式內購買者(In-App Purchasers)提升了70% 2. 圖片優化後,iPad的應用程式內購買者提升了30% 3. 平均每使用者應用程式內購買(In-App purchase/ Users)提升了25%
  28. 28. PicCollage透過Flurry Analytics 大幅提升使用者體驗(1/2) 28 Yahoo Confidential & Proprietary 案例篇 背景 PicCollage 拼貼趣是知名的免費相片組圖App,目前全球已有將近1億使用者。隨著相 片組圖App越 來越多元化,PicCollage不斷的推出新的介面設計與進階功能以提供更卓越的體驗給使用者,以增加 市場競爭力 目標 1. 提升模板的使用率 2. 提升使用者完成拼貼的轉換率
  29. 29. PicCollage透過Flurry Analytics 大幅提升使用者體驗(2/2) 29 Yahoo Confidential & Proprietary 案例篇 過程 PicCollage團隊自2011年即開始使用Flurry,期望透過Flurry了解使用者在App的 使用行為。其中,他們特別 關心在事件分析(Event)、使用者區隔(Segment) 與使用者行為(Usage)等功能 為提供更好的使用者體驗,產品團隊調整了起始介面(landing screen),並想了解其改變對於使用者的點 擊率及分享率的影響 透過Flurry的Funnel Analysis,PicCollage團隊發現新介面推出後,每一步驟的轉換率都略有提升,而改版 後,模板的使用率確實有顯著的提升,此外,在iOS/ Android上使用者體驗也不盡相同。未來,他們將透過 更進階的客群分層了解不同使用者對改版後介面的接受度差異,進而優化產品以提升使用者體驗  左圖為原介面:採簡潔直觀的設計,並未凸顯模板的功能  右圖為新介面:強調模板的設計,期望能提升模板使用率  Picollage目前持續擴大徵才中,有興趣可至此頁面瞭解更多
  30. 30. 三步完成Flurry Analytics安裝 30 Yahoo Confidential & Proprietary  請至 developer.yahoo.com 免費註冊會員  下載Flurry提供的SDK封包  將Flurry兩行編碼加入您的App中
  31. 31. Flurry 洞察:分析與獲利 (中文版) (由Yahoo!官方所維護) Mobile Analytics Taiwan/ 行動數據分析 (非官方維護,僅為業界交流社團) 31 Yahoo Confidential & Proprietary 更多訊息請至… 其他Yahoo 行動開發者套件 FLURRY INSIGHT (global site)

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