友盟副总裁蒋桦从数据角度分享了友盟对移动应用领域趋势的看法，以下是她分享的第二点：移动应用数据分析的六个要素。整理如下。
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如果做APP或者打算做APP，都遇各种各样的数据问题，比如说我的用户是谁、用户在哪儿、怎么能获取到用户、跟哪个渠道合作，用户喜欢APP里什么功能……开发者该如何解决数据运营难题？
主要有如下几点：
首先，开发者需要通过数据分析建立一套标准的APP运营的报表，了解日新增用户量、日活跃用户量、日留存用户量等核心运营指标。
其次就是渠道推广问题，因为现在获取新用户的成本越来越高，在iOS平台付费购买一个高质量的用户至少要15元人民币，一个安卓用户也大概需要3-4元人民币。所以如何更好地能够监测你的渠道推广的效果，能够制订你的推广策略，需要一套完善的渠道数据监测跟分析来解决。
再次，分析用户行为。比如说哪个功能用户在使用，用户到底是从哪个页面跳转到哪个页面，注册按钮为何没转化等等，我们认为你需要分析用户行为，并且通过用户行为分析不断地优化你的产品。
另外，要深入分析用户的留存，不光分析用户的次日留存、7日留存、月留存，并且要分析不同渠道来的用户留存情况，这个月进来的用户留存跟下个月有何不同。再通过一些更深入的模型方式来分析用户在APP里面对关键事件的转化率如何，分析用户的参与度，以此来提升用户的留存率、提升用户的黏性。
还有就是，用用户进行分群的方式，找出高价值的用户，并且不断地挖掘他们的价值。有些APP设置了应用内付费，比如阅读类产品，我们认为需要不停地挖掘付费用户的行为，能够更好提升付费转化，最终要增加你地用户价值。
案例分析：通过渠道分析 优化用户获取成本
最后想说，友盟现在跟6万多名的开发者，18万多款的APP合作，我们坚信数据是非常有价值的，我们也希望可以和更多的开发者合作，通过友盟的数据分析平台来帮助开发者更好地了解你们的用户，打造一个精品产品，最终实现你们最大化的盈利。
RT：
面对如此多的报表，哪些数据是需要重点关注的？怎样分析这些数据？如何获取这些数据？ 关注重点大概分为四个层面：用户获取、用户质量、内容使用、关键行为转化。这四个层面代表了基本的运营模型，用户获取对应了渠道，用户质量对应用户，内容使用对应内容，关键行为转化对应目标。首先开发者需要市场推广获取用户，用户进来之后要评估这些用户的质量，从而反过来优化推广策略，等这些用户持续稳定之后，提供有价值的内容来保证我们产品的活跃度，最终引导这些用户实现产品目标。
REF:
[1] 数据统计分析中的产品运营指标总结
[2] 九个指标分析网络广告的效果
[3] 网站数据监测、分析系统业务架构及常见指标说明
[4] 如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营
[5] 移动页面用户行为报告
[6] 移动互联网应用数据分析基础体系