躍用戶/客戶
用戶/客戶每天既會不斷新增，也會不斷流失，如果單獨只看每日活躍用戶數，是很難發現問題的本質的，所以通常會結合活躍率和整個APP的生命周期來看。
活躍率是指活躍用戶/總用戶，通過這個比值可以了解你的用戶的整體活躍度，但隨著時間周期的加長，用戶活躍率總是在逐漸下降的，所以經過一個長生命周期(3個月或半年)的沉淀，用戶的活躍率還能穩定保持到5%-10%，則是一個非常好的用戶活躍的表現，當然也不能完全套用，得視產品特點來看。
二、什么是留存用戶/客戶
留存用戶和留存率通常反映了不同時期獲得的用戶流失的情況，分析這個結果往往是為了找到用戶流失的具體原因。
留存用戶/客戶的留存指標
次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通過不斷的修改和調整來降低用戶流失，提升次日留存率，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。
周留存：在這個時間段里，用戶通常會經歷一個完整的使用和體驗周期，如果在這個階段用戶能夠留下來，就有可能成為忠誠度較高的用戶。
月留存：通常移動APP的迭代周期為2-4周一個版本，所以月留存是能夠反映出一個版本的用戶留存情況，一個版本的更新，總是會或多或少的影響用戶的體驗，所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。
三、如何分析活躍與留存
1、如何了解某個月新注冊的用戶在接下來的第一個月的留存情況怎么樣，在第二個月里的活躍和留存情況如何。
2、如何對比不同渠道的來看用戶活躍和留存情況，比如，選取樣本的時候，我們就看A和B渠道(比如說seo或者sem)進來的用戶有什么區別:
3、如何分析產品的改版是否改進了體驗，提高了用戶活躍和留存：
總之，此方法可以靈活使用，也可以用于分析對比購買過不同產品的用戶的留存的不同，罵過娘和點過贊的用戶留存的不同，等等。
四、留存變化的三個時期
流失期——用戶新進入后的前幾天是流失量的時期，留存率顯著下降，是流失期。其中第一天的留存率被稱為“首日留存率”。
蒸餾期——在經過幾天大幅度流失后，用戶留存會進入小幅度下降時期，這就如同是蒸餾過程，是蒸餾期。
穩定期——經過一段時間蒸餾后，用戶留存會呈現出一種很穩定的態勢，不會有明顯的增減，可稱為穩定期，這段時間會保持較長時間。
在行業中，很多應用都很重視首日留存率這項指標，這是對應用質量的直接反映，這項指標還可以在一定程度上說明用戶首次體驗的滿意度。若從總體來看應用的留存，應該看進入穩定期后的平均留存，這才是應用日留存率的真實水平。留存穩定期所保留下的用戶，是最有價值的，他們提供了大量的流量，相對其他用戶各項轉化率也會更高。
另一個需要關注的問題是留存要經過多久進入穩定期。應用通常都會通過一些運營手段(如用戶引導、每日獎勵等)來減緩流失，如果你應用的留存曲線很快就進入了穩定期，留存也很低，那就需要好好反思一下運營的什么方面出了問題。
總之考量一個產品上線后是否成功，指標有如下幾點：
1、用戶活躍率，即活躍用戶/總用戶，上線3-6個月后，如果活躍率可以保持在5%-10%，就已經相當好了
2、活躍用戶：在選定的某個時間段內，至少打開過一次應用的用戶數
3、日活比例：5%-10%，達到8%以上，算是優秀的工具產品
4、周活比例：20%+
5、月活比例：40%-50%之間
使用時長：即用戶一次啟動使用應用的時長分布。
留存率就是指“有多少用戶留下來了”，舉個例子：9月1日新增用戶100人，9月2日這100人中有50人再次啟動了應用，9月3日有55人再次使用，那么9月1日新增用戶的次日留存為50%，兩天后留存為55%，留存用戶和留存率體現了應用的質量和保留用戶的能力。
Facebook平臺流傳出留存率“40–20–10”規則，分別是“次日留存率”、“7日留存率”和“30日留存率”。
意為如果要讓游戲的DAU超過100萬，那么新用戶次日留存率應該大于40%，7天留存率和30天留存率分別大于20%和10%。這只是個參考，對于大多數App來說，能夠達到這個數字是非常難的。
【篇三】APP產品的運營推廣方案
一、精細化運營的目標
產品是什么類型的APP?是否需要過多的運營?
比如說你的產品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用于指導產品的設計即可;如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。
設計統計框架
統計的目標要弄清楚，拿到數據之后用來做什么?指導功能改進，還是版面調整?再或者是作為用戶對內容質量評判的指標?
假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產生內容，那么需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。
二、簡要的操作流程
數據采集
首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是后臺可以統計的，然后分別在前后臺加上。一般來講，APP上報采集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據采集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。
數據整理
數據采集完之后，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。
數據分析
按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。
比如用戶行為：哪些功能使用得被人均使用得最多，哪些按鈕被頻繁點擊，哪些在顯著位置卻未達到預期使用效果的功能，等等。
比如內容分析：哪篇文章被查閱最多，哪些內容被評論或者贊得最多，等等。
三、一些需要注意的原則
數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經有了假設，再用數據去論證)。
APP采集數據，一定是優先級比較低的事情，不能因為數據的采集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能采集用戶的隱私數據(雖然國內很多APP并沒有這么做)。
數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。
云計算是一個產生于IT 領域的概念，IT（Information Technology），即信息技術，包括感測技術、通信技術、計算機技術和控制技術等。
1、首先點擊華為手機屏幕上的“設置”按鈕。
2、其次打開設置菜單后，點擊圖中所示的選項，再點擊打開界面中的“AppleID”。
3、然后再點擊“查看AppleID”按鈕，點擊“查看AppleID”按鈕后，打開的界面中如果未顯示“訂閱”選項，則向上推手機屏幕至顯示“訂閱”選項。
4、最后找到并點擊“訂閱”選項，找到“FaceApp”，點擊“取消訂閱”即可取消自動續費。
關于選品的文字和課程每天都會大量涌現，廣大賣家們也孜孜不倦地學習研究，基本每個人也都能說得頭頭是道，比如產品售價不要太低的，質量小，體積不大，包裝不怕野蠻運輸，不需要費勁安裝，利潤率高等等。
但是一做起來，卻依然對選品沒有信心。為什么會這樣呢？我們不妨來回顧一下自己的選品過程。
借助市面的一些工具或者軟件，我們可以輕松找到我們覺得適中的價格區間產品，比如售價高于20美金，采購成本價在預期內，利潤率足夠，產品體積重量包裝等都符合要求，操作簡單易上手。
看了Best Sellers 前幾名的評論評分也高于4.0，產品成熟沒有明顯缺陷。
產品的主要關鍵詞，月搜索量都在10000以上，而且非季節性產品等等各種條件，也排除了知識產權方面的問題。
接下來會調研幾個競品的銷量，梳理評論關鍵詞，利用利潤計算模型算一算前面三個月的月度盈虧。
有沒有發現，有個很重要的環節，我們都沒做或者就算意識到了，也很難高效去做？
那就是這個產品目前的競爭格局。
亞馬遜自營在里面占了多少的比重，如果亞馬遜自營占比低到可以忽略，那第三方賣家在里面是怎么分配蛋糕的？是一家獨大，還是二分天下，或是三足鼎立，甚至是群雄逐鹿？
該產品里面有沒有占統治性地位的品牌，就如蘋果和華為對手機行業的統治一樣。
最近三個月上新的產品有沒有進入Best Sellers 100的，他們進去后，評論評分表現又如何？因為我們如果進去這個市場，他們的今天很可能就是我們的未來三個月的預演。
這個對于細分市場競爭格局的全面把握，就是選市場。
那么選市場，我們主要看哪些要素呢？
1、市場容量
不用說這個是第一要素了，前100 Listing的月度總銷量及平均銷量，就可以清楚把握這個細分市場的容量有多大了。
是百萬級還是千萬級甚至更大，這個關系到我們進去這個市場的銷售額目標制定。
而且對于不同規模的賣家，目標市場容量是不一樣的。準備大干一場的大賣不會想在一個不足百萬的市場里面去分一杯羹，而一般中小賣輕易不會去藍牙耳機這個超大市場找虐。
2、行業需求及趨勢
找出目標細分行業的前5個核心關鍵詞，看最近3年的搜索量變化趨勢，就可以反應非常多的內容，首先搜索量的大小直接反應了市場的需求量；變化趨勢平緩說明產品市場成熟穩定，還可以看出是否有季節性、節假日性變化。
3、商品集中度
簡單說就是銷量最高的前10個Listing銷量之和在前100總銷量中的占比，以及前10名各自的分別占比。
注意這兩點必須結合來看，因為同樣的前10名壟斷80%銷量，里面每個占比8%，和第1名占比60%，其它9名占比共20%，這兩種情況于新進賣家來說意義不一樣。
4、品牌集中度
這個和商品集中度原理一樣，清楚了解到細分行業里面各個品牌的銷量占比，以及前10品牌銷量之和在前100總銷量里面的占比，得出品牌的壟斷程度。
5、賣家集中度
這個和前面兩個集中度原理一樣，就是前10個Listing在前100總銷量里面的分別占比，及前10銷量之和的占比，得出賣家的壟斷程度。
注意的是，這里面有個坑，有可能一個賣家有幾個賬號，把類目前100給壟斷了