友盟发布统计分析3.0版 试图读懂你的用户

转载自：雷锋网

近日友盟发布了其统计分析的3.0版本。3.0版的统计分析改进颇大，表现在三个方面，首先是 UI 方面的改进；其次则是用户分析：以前只能分析用户的来源等结果，如今则希望能从数据知道“用户使用应用做了什么？用户是否喜欢你的应用？”；第三则是增加了许多有助于开发者分析应用的数据指标。

人性化的数据展现

3.0版统计分析使用全新的 UI 重新设计了数据呈现方式，报表展现设计的更加人性化。将后台的呈现形式进行了调整，开发者查看数据遵循由总体到深入的顺序。调整后的报表，能够帮助开发者更加高效的查看数据。

更深入的用户分析

（1）用户分群

用户分群可以方便您查看特定的用户群体，了解不同群体用户的行为习惯，根据时间、地点、特定事件等多维度创建用户群。通过不同用户群之间的对比，发现最有价值的用户群，为确定产品改进方向提供依据。

（2）多维度筛选

筛选可以按照版本、渠道或用户群进行，也可以三种因素交叉进行。通过筛选，可以对用户进行更精准的定位。筛选功能，可以快速定位目标用户群，分析渠道推广效果以及用户使用应用的情况。

（3）访问页面

访问页面，是指用户每次访问的页面数，通过访问页面，可以对不同类型的应用进行用户参与的评估。例如阅读资讯类应用，用户访问的页面数少可能说明用户是在进行阅读，访问的页面数多可能是用户在浏览不同的资讯；闯关类的游戏访问页面数多可能说明用户一次启动内玩了很多关卡。

（4）使用间隔

使用间隔，指用户临近两次使用的间隔时长。使用间隔越短，用户对程序依赖越大，粘性越强。例如娱乐类、游戏类应用，用户使用间隔会比较短；像每日运程这样的应用用户使用间隔可能会在24h左右。

（5）版本用户来源

在每个版本的详情页中提供了该版本的用户来源渠道、升级渠道及老版本，掌握用户版本升级的规律。

更多数据指标的加入

另外，友盟统计分析3.0还有其他一些数据指标用以让用户更好的对用户的行为进行分析。

（1）日使用时长、访问页面数、使用间隔的数据统计，从更多角度了解用户忠诚度。

（2）自定义事件增加了触发事件的独立设备数的统计。

（3）漏斗模型增加了按发生次数计算的转化率，更全面的了解用户在关键节点的转化。

按照@Fenng 的简略分析，阿里巴巴收购友盟是希望借助友盟对移动互联网应用数据的极强统计分析能力来提升自己在移动互联网领域的战斗力。因此这个收购无疑是凸显了移动互联网时代数据分析的重要性。友盟统计分析3.0版可以让开发者对自己的应用和用户有更深入的了解，从而针对性地进行改进和营销活动。