APP常⽤的分析⽅法有哪些？
APP常⽤的分析⽅法如下
1.产品⽣命周期分析
产品⽣命周期理论（PLC模型）是由美国经济学家Raymond Vernon提出的，即⼀种新产品从开发进⼊市场到被市场淘汰的整个过程。产品⽣命周期可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的⼯作权重和分析重点有所区别。
（1）初创期
初创期的重点在于验证产品的核⼼价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的⼈解决某个问题。这时我们需要关注的关键数据是⽬标⼈画像和留存率。
⽬标⼈画像：初创期可以通过接⼊⼀些第三⽅的应⽤监测SDK来了解初期⽤户体的画像，从侧⾯验证⽤户体与假设的⽬标⽤户体特征是否⼀致，常见的是⼈⼝学属性(性别、年龄、学历、地域)。
留存率：在当前⽤户符合⽬标受众特征时，核⼼关注这些⽤户的留存率、使⽤时长/频率、⽤户的黏性等指标，留存率的维度分很多种（7⽇，双周，30⽇等），依据产品特征来选择，若产品本⾝满⾜的是⼩
众低频需求，留存率则宜选择双周甚⾄是30⽇；留存率⾼，代表⽤户对产品价值认可并产⽣依赖，⼀般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是⼀个⽐较危险的信号。
美食食谱app使用人都有哪些（2）快速成长期
经过了产品打磨的初始阶段，产品有了较好的留存率了，这个时候产品开始进⼊⾃发增长期。⾃发增长期可以将侧重点关注在⽤户的整个⽣命周期的管理，其中以新⽤户的增长、激活、触发“Aha moments”到活跃⽤户的整个漏⽃分析为主。
（3）成熟期
随着⽤户快速增长，产品不断完善，产品在进⼊成熟期前后，数据分析师关注的重⼼开始从⽤户⽣命周期的前半段（吸引、激活、留存）往后半段（流失、回流）开始偏移，同时关注商业化转化路径。
①流失与回流：在关注流失回流的过程中，数据会揭⽰当前⽤户盘⼦的⼀个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下⽅流程：
核⼼思路即，通过回访定性+数据验证为主要⼿段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防⽤户流失或拉回⽤户，促进回流。除此之外，对于⼀些稳定的投放渠道，普通的改善⽅法可能提升转化有限，此时可以进⾏更精细化的渠道分析来优化提升ROI。
②商业转化率分析：在成熟期需要针对⾼质量⽤户进⾏重点运营，低质量⽤户通过产品和运营改进⼿段，使其往⾼质量⽤户迁移。结合不同的产品形态和商业模式，⼀般数据分析的核⼼指标包括：产品⽤户⼈均使⽤天数（以周、⽉为单位来观察）；产品⽤户⼈均使⽤时长（以天为单位进⾏观察，⼈均时长越⾼，⽤户依赖性越强，产品商业化空间越⼤）；⼈均购买价格（以⽉为单位，查看⼀个⽤户的购买情况，购买价格越⾼，对电商平台意味是是⾼净值⽤户，需要重点运营）；⼈均购买次数（以⽉为单位，次数⾼，低单价的⽤户也是优质⽤户）
（4）衰退期
最终，产品进⼊衰退期，这⾥不再赘述。
2.转化漏⽃分析
漏⽃模型是数据分析较常使⽤的⼀种⽅法，其适⽤的场景主要是对经过⼀连串⽤户操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，以及每⼀步可能存在的问题。
分析任务最终完成的效果，以及每⼀步可能存在的问题。
漏⽃模型的核⼼思想，是从最终⽬标⼊⼿，出每⼀步⽤户的转化或者流失情况，配以每⼀步的转化率或者流失率指标来监控效果，并最终通过提升⽤户转化率，或者降低⽤户流失率，从⽽优化最终指
标并实现商业价值。
实际在进⾏漏⽃模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏⽃模型⼤致可分为以下⼏种：
①⽤户获取模型：AARRR从整个⽤户⽣命周期⼊⼿，包括Acquisition⽤户获取，Activation⽤户转化，Retention⽤户留存与活跃，Revenue⽤户产⽣收⼊，到发起传播Refer。
②消费漏⽃模型：消费漏⽃⼀般⽤于页⾯结构和内容较为复杂的业务，从⽤户内容消费和流量⾛向的⾓度，宏观层⾯⽤于回答⽤户消费什么内容，微观层⾯则⽤于分析影响⽤户消费的问题是什么。
③电商漏⽃模型：⽤户商品的购买属于决策⾏为，从浏览商品到⽀付订单的每⼀个环节的转化。
④功能优化漏⽃模型：漏⽃分析也适⽤于产品功能⾃⾝的优化，从最终⽬标⼊⼿，拆分业务环节，提取和优化核⼼指标，从⽽提升整体功能的转化率。
3.AARRR模型
AARRR 模型是⼀套适⽤于移动 App 的分析框架，⼜称海盗指标，是“增长⿊客”中驱动⽤户增长的核⼼模型。AARRR 模型把⽤户⾏为指标分为了 5 ⼤类，分别为：获取⽤户，激发活跃，提⾼留存，增加收⼊和病毒传播。
从⽤户获取到病毒传播，每个环节都有重要的指标需要我们去关注，通过 AARRR 模型系统化的拆解 5 ⼤类⽬⽤户⾏为，可以让我们更清晰的知道每个环节需要重点关注的重点指标。
以电商业务为例，下图基于 AARRR 模型，构建⽤户⽣命周期运营全脉络和每个节点需要关注的重点指标：
（1）Acquisition 获取⽤户
在获取⽤户阶段，我们希望让更多潜在⽤户关注到我们的产品，通过以下基础途径来曝光我们的推⼴页⾯：①付费获取：媒体⼴告、SMS、EDM、流量交易/置换；②搜索营销：搜索引擎优化（SEO），搜索引擎营销（SEM）；③⼝碑传播：⽤户间邀请活动，病毒 H5 传播等。
⽤户访问页⾯后，可以通过导航、主动搜索、算法推荐来了解到我们的产品。切中当下需求的⽤户会进⾏注册⾏为，算是和⽤户真正意义上第⼀次会⾯。这时就要重点关注推⼴页 UV，点击率，注册量，注册率，获客成本等重要指标。
（2）Activation 激发活跃
⽤户注册后是否有进⼀步了解我们的产品？这其中涉及到产品的功能，设计，⽂案，激励，可信等等。我们需要不断调优，引导⽤户进⾏下⼀步⾏为，让新⽤户成为长期的活跃⽤户：
我们可以通过界⾯/⽂案优化，新⼿引导，优惠激励等⼿段，进⾏⽤户激活流程的转化提升。监控浏览商品页⾯，加⼊购物车，提交订单，完成订单的漏⽃转化。
这个过程中，我们要重点关注活跃度，若定义加⼊购物车为活跃⽤户，那么就要观察注册⾄加⼊购物车漏⽃转化率，按维度拆分，分析优质转化漏⽃的共有特征/运营策略，提升策略覆盖率，优化整体转化效果。
（3）Retention 提⾼留存
⽤户完成初次购买流程后，是否会继续使⽤？流失的⽤户能否继续回来使⽤我们的产品？
产品缺乏粘性会导致⽤户的快速流失，我们可以通过搭建⽣命周期节点营销计划，通过 push、短信、、邮件、客服跟进等⼀切适合的⽅式去提醒⽤户持续使⽤我们的产品。并且在此基础上通过积分/等级体系，培养⽤户忠诚度，提升⽤户粘性。
重点关注留存率，复购率，⼈均购买次数，召回率等指标。
重点关注留存率，复购率，⼈均购买次数，召回率等指标。
（4）Revenue 增加收⼊
我们获得每位⽤户平均需要花费多少钱？每位⽤户平均能为我们贡献多少价值，能是否从⽤户的⾏为，甚⾄其他⽅式赚到钱？
电商业务的基础要关注获客成本CAC，顾客终⾝价值，在此基础上通过运营活动激励⽤户进⾏购买，提升⽤户单价、频次、频率，最终提升⽤户⽣命周期贡献价值。
重点关注获客成本，顾客终⾝价值，营销活动ROI等指标。
（5）Referral 病毒传播
⽤户是否会⾃发的推⼴我们的产品？通过激励是否能让更多的忠诚⽤户推⼴我们的产品？
在社交⽹络⾼度发达的今天，我们可以通过各种新奇的⽅式去进⾏产品传播：⽤户邀请的⽼带新活动，垂直领域的社运营，H5营销传播，让⽼⽤户推⼴我们的产品，吸引更多的潜在⽤户。
重点关注邀请发起⼈数，每个病毒传播周期的新⽤户量，邀请转化率，传播系数等。
我们已经知道，数据分析的⽤意不在于数据本⾝，⽽是要打造⼀个数据反馈闭环。
在为⼀个App做数据服务的时候，我们希望通过设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作⽤产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。
事实上，App数据分析并没有那么神圣，⼀般常⽤的数据指标也都不难掌握。关键是数据指标的设计要基于两点事实：①商业模式和业务背景；②数据分析动机和⽬的。
企业在做指标或者定期分析数据的时候，只要定期的关注那些能影响公司核⼼业务的指标，以此来做快速的业务表现判断，能极⼤地提⾼效率，快速发现问题。
因此，在为app做数据服务的时候，只要从上述⾓度⼊⼿就可以了。