用戶人群細(xì)分

[*]Upsight (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Upsight是供移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用的分析工具。其功能包括：用戶分組、漏斗分析、留存分析、應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買組件和無(wú)限的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。Upsight支持幾乎所有移動(dòng)平臺(tái)，包括iOS、安卓、Java Script、Adobe Air等等。
[*]Tap stream (免費(fèi))：Tap stream的亮點(diǎn)在于對(duì)用戶生命周期的分析。如果你想知道用戶每天都在哪里搜索你App的信息、或者他們?cè)谀硞€(gè)渠道上的實(shí)際下載頻率，Tap stream將成為值得你信賴的信息源。Tap stream支持iOS、Android、Windows和Mac應(yīng)用程序。
[*]Flurry Analytics (免費(fèi))：Flurry幾乎是移動(dòng)應(yīng)用分析的“行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”。Flurry幫助你跟蹤用戶會(huì)話，以便您可以看到用戶在操作App時(shí)遇到了什么困難。你也可以創(chuàng)建自定義人群分組，以求更好地了解App的用戶群體。
[*]Capptain (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Capptain是一款實(shí)時(shí)分析工具，它看起來(lái)就像是一組數(shù)據(jù)儀表板。不僅為你跟蹤實(shí)時(shí)發(fā)生的用戶行為，更可以監(jiān)測(cè)到用戶的使用反饋，甚至將用戶群體進(jìn)行實(shí)時(shí)分組，基于用戶的地理位置向他們發(fā)送即時(shí)消息等等。Capptain適用于iOS、Android，HTML 5，黑莓，Windows等平臺(tái)。
[*]Followapps：App精細(xì)化分析平臺(tái)。
[*]MobileAppTracking：用戶數(shù)據(jù)跟蹤與預(yù)測(cè)模型。

觸屏熱點(diǎn)分析

[*]HeatMa.ps熱圖(需付費(fèi))：熱圖是為數(shù)不多的App熱區(qū)追蹤工具。熱圖幫助App開(kāi)發(fā)人員記錄所有屏幕觸碰、手勢(shì)(擴(kuò)大/縮放/滑動(dòng))和設(shè)備定位。你甚至可以得到詳細(xì)的用戶觸屏熱點(diǎn)分布圖。唯一的遺憾是，熱圖僅支持iOS App。
[*]Heat Data (需付費(fèi))：Heat Data是另一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用及網(wǎng)站的熱區(qū)工具。你可以跟蹤你的用戶觸及屏幕時(shí)所發(fā)生的所有行為：點(diǎn)擊、滑動(dòng)、伸縮放等等，并獲得詳細(xì)的可視化分析報(bào)告。Heat data是跨平臺(tái)的，你要做的全部事情就是復(fù)制一行JS代碼嵌入你的App并使用它。但如果你不想在你的App里嵌入JS，那么你就需要使用另一個(gè)工具。

應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買行為跟蹤

[*]Appsflyer (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Appsflyer是一款自帶分析功能的一體化營(yíng)銷工具。你可以在同一款工具內(nèi)跟蹤應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買、軟件安裝情況和用戶使用表現(xiàn)。除了支持主流的iOS、Android和Windows系統(tǒng)外，Appsflyer還支持其它平臺(tái)與引擎，包括：Unity、Marmalade、Appcelerator等?？芍^是真正地實(shí)現(xiàn)了全平臺(tái)支持。
[*]Appfigures (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Appfigures可以在追蹤事件的同時(shí)，監(jiān)測(cè)事件相關(guān)的應(yīng)用內(nèi)銷售情況。Appfigures匯集了來(lái)自不同渠道的應(yīng)用評(píng)分、下載量和支付金額，并予以呈現(xiàn)。Appfigures同樣適用于iOS、Android和Mac平臺(tái)。他們也提供API接口，便于你使用和獲取任何其它你想要的東西。
[*]Swrve：應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買分析平臺(tái)，渠道追蹤、廣告投放于應(yīng)用評(píng)分
[*]Apsalar (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Apsalar是專供大型應(yīng)用程序商店使用的數(shù)據(jù)分析。除了基本的用戶分析功能以外，Apsalar還擁有強(qiáng)大的廣告管理組件。
[*]App Annie (含付費(fèi)項(xiàng)目)：App Annie是很個(gè)性的分析工具，它不再分析用戶活動(dòng)，而只跟蹤應(yīng)用的下載量與銷量。無(wú)論是iTunes、Google Play還是亞馬遜商店，你都可以通過(guò)App Annie直接了解App的下載量、評(píng)級(jí)、評(píng)論和排名。
[*]Askingpoint (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Askingpoint的亮點(diǎn)同樣在于對(duì)App評(píng)分的跟蹤。事實(shí)上，它的主要功能就是通過(guò)提示讓更多地用戶來(lái)評(píng)論你的App。雖然小編并不認(rèn)為這是提升用戶評(píng)價(jià)的最好途徑，但借助這款工具，還是可以幫助開(kāi)發(fā)者更簡(jiǎn)單地獲取并跟蹤評(píng)論的。
[*]Distimo’s AppLink跨平臺(tái)的渠道分發(fā)與轉(zhuǎn)換率跟蹤工具。他們還有自己的App，幫你隨時(shí)隨地監(jiān)測(cè)App運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。
[*]Trademob：移動(dòng)營(yíng)銷分析
[*]Adxtracking：App內(nèi)廣告運(yùn)作、優(yōu)化與分析工具

基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

[*]亞馬遜移動(dòng)分析(免費(fèi))：移動(dòng)數(shù)據(jù)分析只是亞馬遜龐大生態(tài)鏈中的一個(gè)部分，是一款跨平臺(tái)的基本分析工具。你可以用它跟蹤你發(fā)布在的iOS、安卓，當(dāng)然還有亞馬遜平臺(tái)的應(yīng)用。它擁有你所能想到的所有典型的數(shù)據(jù)分析功能。同時(shí)它還擁有A/B Test的功能，幫助運(yùn)營(yíng)者在一個(gè)應(yīng)用上測(cè)試不同的運(yùn)營(yíng)模式。
[*]Roambi (需付費(fèi))：Roambi專注于服務(wù)大型研發(fā)團(tuán)隊(duì)。這是個(gè)3合1分析工具，它集成了基本數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)應(yīng)用的BI報(bào)告和程序異常預(yù)警等三大功能。Roambi還允許你將數(shù)據(jù)回傳到其Box組件中，生成易于團(tuán)隊(duì)成員閱讀的數(shù)據(jù)報(bào)告。
[*]App celerator(含付費(fèi)項(xiàng)目)：App celerator的主要業(yè)務(wù)是手機(jī)應(yīng)用的整合營(yíng)銷組件，但是他們的應(yīng)用分析工具也足以獨(dú)當(dāng)一面。在App celerator工具里，你可以跟蹤新用戶和自定義事件的會(huì)話時(shí)長(zhǎng)。
[*]Countly (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Countly是一個(gè)開(kāi)源的移動(dòng)應(yīng)用分析工具。與大多數(shù)開(kāi)源項(xiàng)目不同的一點(diǎn)是，Countly實(shí)際上相當(dāng)漂亮的。通過(guò)Countly你能很容易地看到你的App在不同的平臺(tái)、屏幕大小和設(shè)備上的分布情況。
[*]Kontagent：移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析組件
[*]Claritics：App BI數(shù)據(jù)分析
[*]Appsee：可視化移動(dòng)應(yīng)用分析
[*]Yozio：移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)跟蹤
[*]AppsFlyer：移動(dòng)應(yīng)用的檢測(cè)和數(shù)據(jù)跟蹤
[*]Telerik：移動(dòng)應(yīng)用分析

手游分析

[*]Honey tracks (含付費(fèi)項(xiàng)目)：Honey tracks的不同點(diǎn)在于，它專注于游戲的移動(dòng)應(yīng)用分析。Honey tracks被配置來(lái)幫助游戲工作室跟蹤超過(guò)90項(xiàng)的指標(biāo)，包括手游用戶的參與度和留存分析。
[*]Playtomatic (免費(fèi))：Playtomatic也是一款開(kāi)源App分析工具，但它更專注于手游領(lǐng)域。Playtomatic幫助游戲開(kāi)發(fā)者追蹤游戲玩家的在手游內(nèi)的地理位置和成就，支持多個(gè)平臺(tái)，包括：iOS、Android、JavaScript、HTML 5,Unity 3D引擎等等。
[*]Applicasa：手機(jī)游戲管理平臺(tái)

目前市面上使用比較多的移動(dòng)應(yīng)用第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)大概有3、4家左右。其中國(guó)內(nèi)比較出名的就是友盟、TalkingData等。而國(guó)外的比較受歡迎的則是Flurry，功能也非常全面，還有Google Analytics(簡(jiǎn)稱GA)的使用也比較多，當(dāng)然這是指國(guó)外，國(guó)內(nèi)使用GA被墻，有時(shí)候連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，所以除非你購(gòu)買VPN，否則基本上不怎么能夠正常使用。

Flurry：Flurry幾乎可以說(shuō)是目前最全面的移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品，并不僅僅限于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析功能，還提供App Circle廣告、推廣平臺(tái)功能。國(guó)內(nèi)不少使用Flurry的，但是目前Flurry不支持中文，所以需要比較好的英文水品才能看懂?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這方面的英文。

友盟：

國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者使用的最多的移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)應(yīng)該就是友盟了。盡管在全面性、完整性方面，和Flurry還有一定差距，但是友盟提供的SDK數(shù)量有很多，包括標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)分析SDK、SNS分享SDK、用戶反饋SDK，以及應(yīng)用聯(lián)盟SDK。另外在平臺(tái)方面友盟目前支持iOS、Android及Windows Phone平臺(tái)（目前Windows Phone平臺(tái)僅提供統(tǒng)計(jì)分析SDK）。

Talking Data：

Talking Data的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模塊分4個(gè)大分類，分別是用戶和使用、參與度分析、渠道統(tǒng)計(jì)和自定義事件。所有統(tǒng)計(jì)分析模塊都被分別安置在這4個(gè)分類中，這一點(diǎn)與其他統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)有很大區(qū)別。

采集用戶在App中的行為數(shù)據(jù)基本上有上面的一個(gè)就夠了，具體的根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇吧

上面關(guān)于一些工具類的回答十分精彩，我來(lái)補(bǔ)充一下整個(gè)流程是怎樣的。內(nèi)容來(lái)自APPYING

1、數(shù)據(jù)采集

首先列出你需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，接著評(píng)估哪部分是需要APP上報(bào)的，哪部分是后臺(tái)可以統(tǒng)計(jì)的，然后分別在前后臺(tái)加上。一般來(lái)講，APP上報(bào)采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，不僅之前的功夫都白做了，還會(huì)帶來(lái)一大堆臟數(shù)據(jù)，同時(shí)還有可能降低客戶端的運(yùn)行效率，得不償失。

2、數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。

3、數(shù)據(jù)分析

按照一開(kāi)始設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。比如用戶行為：哪些功能使用得被人均使用得最多，哪些按鈕被頻繁點(diǎn)擊，哪些在顯著位置卻未達(dá)到預(yù)期使用效果的功能，等等。比如內(nèi)容分析：哪篇文章被查閱最多，哪些內(nèi)容被評(píng)論或者贊得最多，等等。

當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點(diǎn)的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時(shí)還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計(jì)時(shí)更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整；比如分析點(diǎn)擊流，大部分用戶訪問(wèn)或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了？再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們?cè)谟脩粜袨樯鲜欠裼忻黠@差異？等等。同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒(méi)法一下子就說(shuō)清楚。所以以上更多的是舉例。

1.數(shù)據(jù)采集首先列出你需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，接著評(píng)估哪部分是需要APP上報(bào)的，哪部分是后臺(tái)可以統(tǒng)計(jì)的，然后分別在前后臺(tái)加上。一般來(lái)講，APP上報(bào)采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，不僅之前的功夫都白做了，還會(huì)帶來(lái)一大堆臟數(shù)據(jù)，同時(shí)還有可能降低客戶端的運(yùn)行效率，得不償失。

2.數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。

3.數(shù)據(jù)分析按照一開(kāi)始設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。

當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點(diǎn)的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時(shí)還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計(jì)時(shí)更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整；比如分析點(diǎn)擊流，大部分用戶訪問(wèn)或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了？再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們?cè)谟脩粜袨樯鲜欠裼忻黠@差異？等等。

不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒(méi)法一下子就說(shuō)清楚。所以以上更多的是舉例。

一些需要注意的原則

1.數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來(lái)的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點(diǎn)去分析（比如已經(jīng)有了假設(shè)，再用數(shù)據(jù)去論證）；

2.APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級(jí)比較低的事情，不能因?yàn)閿?shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶體驗(yàn)，更不能采集用戶的隱私數(shù)據(jù)（雖然國(guó)內(nèi)很多APP并沒(méi)有這么做）；

3.數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，還是要相信自己的判斷。

一般可以加第三方的統(tǒng)計(jì)，有快速的SDK可接入，以前參加的過(guò)的項(xiàng)目試用過(guò)友盟、Flurry和google analytics。類似這樣的工具不少。

國(guó)內(nèi)：百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì),CNZZ移動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，imofan

國(guó)外：Mixpanel， mixpanel， woopra

但個(gè)人覺(jué)得google analytics基本能滿足需求。

統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)包含：

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：新增活躍、日活、周活、月活、留存等；

產(chǎn)品數(shù)據(jù)：某個(gè)頁(yè)面點(diǎn)擊、某個(gè)按鈕點(diǎn)擊等；

技術(shù)數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)返回是否成功、網(wǎng)絡(luò)是否正常等；

在收集數(shù)據(jù)這塊挺多埋點(diǎn)的，建議產(chǎn)品和QA多測(cè)試。

一般來(lái)說(shuō), 專門檢測(cè)app內(nèi)的事件, 用友盟之類就可以了. 而且也沒(méi)啥成本. 統(tǒng)計(jì)app數(shù)據(jù)更為重要的還是你所檢測(cè)指標(biāo). 除了一些你所需要做出分析所需的指標(biāo), 通常你也是需要收集一些這么幾個(gè)東西的數(shù)據(jù):

1. 用戶的使用時(shí)長(zhǎng)

2. 用戶轉(zhuǎn)化率

3. 用戶的流失率

4. 活躍用戶狀態(tài)

5. 用戶特征

6. 用戶的生命周期

還有一個(gè)不是太和用戶相關(guān)的就是app所有的渠道的分析

使用時(shí)長(zhǎng)很簡(jiǎn)單, 用來(lái)監(jiān)控用戶的活躍度. 當(dāng)然這個(gè)時(shí)長(zhǎng)并不是一定越長(zhǎng)就越好, 主要看有沒(méi)有到達(dá)你的預(yù)期. 如果不符合預(yù)期, 那么明顯你需要重新思考一下你的產(chǎn)品設(shè)計(jì). 假如用戶僅把你的app作為一個(gè)信息來(lái)源的媒體, 而你卻想做的事社交的app, 那么你的用戶時(shí)長(zhǎng)必定會(huì)和你預(yù)期的相差很多.

用戶轉(zhuǎn)化率也就是你的核心功能的轉(zhuǎn)化率, 可以是付費(fèi)率, 購(gòu)買率等. 流失率不僅僅是看用戶流失了多少, 還可以看看用戶在什么時(shí)間, 什么功能, 什么地方流失了.

活躍用戶是app里很重要的用戶, 特別是對(duì)社區(qū)類型的來(lái)說(shuō). 他們出問(wèn)題了必須第一時(shí)間解決.

用戶特征和用戶的使用生命周期主要是建立用戶的模型, 都對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的靈感很用幫助. 對(duì)app未來(lái)的發(fā)展頁(yè)可以提供預(yù)測(cè)的基礎(chǔ).

總體來(lái)說(shuō), 有的放矢才能游刃有余

1.數(shù)據(jù)采集首先列出你需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，接著評(píng)估哪部分是需要APP上報(bào)的，哪部分是后臺(tái)可以統(tǒng)計(jì)的，然后分別在前后臺(tái)加上。一般來(lái)講，APP上報(bào)采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，不僅之前的功夫都白做了，還會(huì)帶來(lái)一大堆臟數(shù)據(jù)，同時(shí)還有可能降低客戶端的運(yùn)行效率，得不償失。

2.數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。

3.數(shù)據(jù)分析按照一開(kāi)始設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。

當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點(diǎn)的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時(shí)還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計(jì)時(shí)更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整；比如分析點(diǎn)擊流，大部分用戶訪問(wèn)或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了？再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們?cè)谟脩粜袨樯鲜欠裼忻黠@差異？等等。

不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒(méi)法一下子就說(shuō)清楚。所以以上更多的是舉例。

一些需要注意的原則

1.數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來(lái)的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點(diǎn)去分析（比如已經(jīng)有了假設(shè)，再用數(shù)據(jù)去論證）；

2.APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級(jí)比較低的事情，不能因?yàn)閿?shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶體驗(yàn)，更不能采集用戶的隱私數(shù)據(jù)（雖然國(guó)內(nèi)很多APP并沒(méi)有這么做）；

3.數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，還是要相信自己的判斷。

1.自己開(kāi)發(fā)？是個(gè)大工程，想我們沒(méi)有足夠的人手，想想也就算了。

2.使用第三方的平臺(tái)，如下圖：