网站统计及移动应用数据统计相关术语知识详解

传统网站数据分析

1. 访问Visit：

一次访问就是指一我的来到网站，而后浏览了一些内容以后离开网站的过程；这个过程也被称之为会话，也就是session。注意关闭浏览器后session会话并不会自动销毁，由于服务器端session每每默认有个20分钟的过时时间，若是关闭浏览器后又打开而且访问了同一个网址，这时候只要浏览器的cookie仍是存在的（即：浏览器关闭时，cookie不设置为自动销毁的话），那么服务端还会认为是登陆状态，也就是属于同一次会话。相反，若是没有关闭浏览器，但未作任何操做，可是过了30分钟后则session销毁。后面的访问就属于另一个新的session

2.访问量visits：

一段时间内的访问量就是这段时间内的会话次数

3.访客数（UV)

Unique Visitor，就是访问网站的人数。如何识别一个用户？在网站分析系统中，会根据用户的浏览器，设备型号等信息为用户分配一个编号，这个编号成为cookie.

访客数就是访问网站的cookie数。若是同一我的换了浏览器或者设备访问网站，那么，他的cookie也就变化了，也就是说是另一个用户了。

4.浏览量：

常被称为PV（Page View)，就是浏览额面的数量。访问量(visists),访客数（UV),浏览量(PV）是网站的人气指标

5.页面停留时长：

访客一次访问在页面上停留的时间，等于这个页面的总停留时长除以这个页面的访问量

6.网站停留时长：

访客一次会话的时间长度，等于网站全部总停留时长除以访问量

7.跳出率

经常使用的算法是网站的全部会话中，来到网站以后没有任何动做就离开的比例，等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量

8.退出率：

该指标衡量从某个页面退出网站的比例，它等于从一个页面退出网站的次数除以访问次数

9.页面跳出率和退出率的区别？

退出率是指不管从哪一个页面进入网站，最终从这个页面退出的比例；

跳出率是指从这个页面进入这个网站，没有作任何事情，就从这个页面跳出的比例

10.转化率：

达到达成某种目标的访问量除以总的访问量，或者说达成目标的访客数除以总访客数的比例

好比：下订单

到底采用访问量仍是访客数做为分母？

若是将访问量做为分母，意味着将每次访问都认为是下单或购买的机会；

若是将访客数做为分母，则会认为一个访客在下单前，屡次访问是正常的；

如何对网站进行宏观分析，不要过度纠缠于细节？

1.有多少访客访问网站，访问深度怎样？

经过受众访客

2.这些访客从哪里来，以及效果怎样？

3.访客在网站上作了什么？

a)查看流量最大的着陆页；

b)查看流量最大的页面

c)页面点击热图

d)重要流程的转化漏斗，分析哪些流程点上的流失率最高

移动应用数据分析

用户获取阶段

下载量

已经下载应用的用户数量，以及应用商店排名和评分。下载排名靠前且评分高有助于进一步吸引用户下载。

安装激活量

安装并打开应用的设备数

激活率

激活设备数/安装设备数

新增用户数

若是设备是首次激活应用，那么这个设备就是新增。移动应用的用户通常就是指一个惟一的设备，因此新增用户数就是新增设备的数量

用户获取成本

每获取一个用户所须要的费用

用户活跃与参与阶段

数量指标：日活跃用户数和月活跃用户数

一段时间内启动过应用的设备数，表示用户规模。日活跃用户数能体现当天的流量引入效果，可是波动较大；月活跃用户数相对稳定，应用的用户规模通常就是用月活跃用户数来表示。

质量指标：活跃系数，平均使用时长，功能使用率

活跃系数=日活跃用户数/月活跃用户数

平均使用时长：平均每一个用户一天使用的应用的时间

功能使用率：使用某功能的用户数占活跃用户的比例。使用率越高说明功能越受欢迎。

用户留存阶段

第二天留存率

7日留存率

30日留存率

定义：N日留存计算指：统计日期新增的用户或活跃用户，在第N天又来使用的比例。能够参考行业值来看看本身应用的留存是否健康。

通常性解读：

若是第二天留存率底的话，说明用户对咱们的应用不感兴趣。

7日留存率说明内容不耐玩，很差玩；

30日留存底可能咱们的版本迭代差，未及时提供内容

功能使用率：监控某个功能使用人数的占比；

功能继续使用率：本周使用过功能A的用户，在下周继续使用的人数比例，表明了功能的受欢迎程度

新功能使用-对核心功能的促进效果：

使用过功能A（好比增长的是最新歌曲功能）的听歌人数比例 - （未使用过功能A的听歌人数比例）

若是该值为0表示没有贡献，若是大于0则表示有贡献，小于0则为负数

案例：应用改版先后数据分析来评估改版效果

分别对云音乐的游客（非登陆用户）和登陆用户的7日留存率在改版先后作对比，发现改版后留存数据总体提升，这就代表移动端版本的新迭代版本效果比较好。

再对比新旧版本发布后新版本发布前14天内新增用户听歌比例数据

同比：旧版本发布后14天； 环比：新版本发布前14天

对比发现新增用户听歌人数比例都有明显上升（听歌人数占新用户数比率-游客和听歌人数占新用户数比率-登陆用户两个分类的指标），说明核心功能-听歌使用率有明显提升，说明改版是成功的，新版对引导用户听歌的比例有好的做用！！

从这里能够看出，要得到这些数据用户支持后期运营，咱们必须在产品设计阶段提出数据统计相关的产品需求，而且实现！！

你们要注意的是在评估新版本效果应该使用新增用户去衡量，由于老用户自己就是优质用户，不剔除老用户，很可贵出明显结论

用户转化阶段

付费用户比例

首次付费时间

用户平均每个月营收

付费用户平均每个月营收

 

获取收入

收入金额

付费人数

移动应用分析工具：

Flurry, Google Analytics, 友盟,talkingData,crashlytics分析crash

 

数据埋点

所谓的埋点，就是为了将来产品优化方向给出指导意义而作的。那就要先清楚你将来想作什么功能，而后为了作的这个须要收集到什么数据，哪些能够收集到，如何收集，合适收集，什么时候使用。
举个例子，若是一个移动应用，想要和使用这个产品的用户直接对话，从而了解用户的需求。那么首先要想如何与使用应用的用户创建一对一联系（经过惟一标识）；哪些可得到的惟一标示（账号联系、邮件联系、设备号、手机号联系等等）；哪一种最不打扰用户，并且也能够在我前期准备的时候不让用户察觉的惟一标识（获取用户设备号创建与之创建练习）；什么时候须要进行一对一对话，即在哪一个版本开始获取用户惟一标示、哪一个版本加入一对一对话功能

参考： https://m.zhihu.com/question/23078534

参考： http://www.chinawebanalytics.cn/

http://bluewhale.cc/ :蓝鲸的网站分析笔记

 http://www.chinawebanalytics.cn/ 网站分析在中国