优亿移动开放日(北京站)友盟PPT分享

发布于:2021-10-21 15:39:19

数据 营销的根基
友盟 副总裁 蒋桦 Linda Jiang lindajiang@umeng.com 2012/03/24

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2010年4月成立, 创新工场家族成员, 2011年7月获得经纬中国1000万 美元A轮投资。 致力于帮助移动应用开发商更好地了解用户、打造产品、实现最大化盈 利。 我们的服务: 统计分析, 开发工具, 应用联盟/广告管理 专业的行业数据分析报告 技术沙龙

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友盟是国内最大的APP数据分析服务提供商,覆盖 国内20000个主流APP应用 支持 iOS, Android, Windows Phone App 日启动次数过亿
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2011用户增长迅猛

数据来源:友盟统计分析*台 优亿移动开放日|dev.eoe.cn/salon

用户主流化发展

国产品牌的崛起

数据来源:友盟统计分析*台 优亿移动开放日|dev.eoe.cn/salon

二 三线城市是移动互联网用户下一波主力军
二线城市增速已高于一线城市 西藏、安徽、云南等11个省份季度增长率超150%, 西藏、安徽、云南等11个省份季度增长率超150%,远超北上广深 11个省份季度增长率超150%

31个省市新用户季度增长率 个省市新用户季度增长率 颜色越深代表增长率越高

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数据支持营销
? ? ? ? 你的用户是谁? 用户如何使用你的产品? 用户喜欢什么内容? 营销效果如何?

友盟统计
导入友盟统计SDK到应用开发包中,并发布app 导入友盟统计 到应用开发包中,并发布 到应用开发包中
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友盟实时统计分析网站 友盟实时统计分析

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用户使用app,收集数据 , 用户使用

用户分析—— 实时记录用户及启动情况

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用户分析 ——地域:支持国家分布、省市分布

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用户分析 ——设备、操作系统、分辨率、运营商、联网方式

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用户分析——启动次数、使用时长的分布

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用户分析——回访用户:了解用户留存的规律

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用户行为 ——页面访问分析:用户在各个Activity间的跳转

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用户兴趣分析

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深度挖掘用户喜好,体验-自定义事件统计
– 案例-策略塔防游戏 , 9个兵种, 5类技能,60关,收

入模式-免费,内置道具付费,设计了兵种,技能 解锁,金币等内置计费点

? 数据问题
– – – – – 用户从那一关开始流失? 关卡是否设计的难度合适? 玩家在每一关的行为, 拥有哪些道具, 技能 玩家喜欢那些内容, 那些道具, 购买转化率 ..?
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前10关的关卡通过统计—分析游戏初期流失率

用户开始流失

37761位玩家过了第一关 过了第三关和第四关,继续游戏的玩家急剧下降到3000

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玩家的失败次数统计---验证关卡难度
失败次数
31关 15关 60关

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总共失败807,526次, 31关失败,40,502次 15关失败24982次 60关失败23796次

道具购买统计—购买场景,内容,转化率

点击 购买

成功 购买

热门道具

购买场景 第三关
第三关开始,开始可以购买道具,所以玩家的购买比例非常高 第3关的流星雨道具购买245次,占71.2%,购买转化率=245/643=38%

案例分析 豆瓣FM– 分析用户喜欢什么内容
? 数据问题
– 每个用户会点几次红心,几次垃圾 桶? – 用户喜欢什么频道? – 听私人电台的人多,还是听公共频 道的人多? – 用户每次启动豆瓣电台*均会收听 多长时间? – ..?

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统计各频道的使用率
每次“换台”作为一次“自定义事件” 统计所有的换台次数, 每个独立用户换台次数, 每次启动 换台次数

以上为豆瓣电台APP某版本数据
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统计各频道的使用率
每个频道作为该事件下的一个标签,每个频道的使用比例

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案例分析 街旁-- 跟踪每一种滤镜特效的使用比例

用自定义事件跟 踪每一种滤镜特 效的使用比例

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跟踪用户行为 优化产品

产品改进思路
改进使用量较小的滤镜的效果,观察滤镜使用 量是否改善 增加与用户喜爱的滤镜同系列风格的滤镜,增 加用户可能喜欢的风格 增加与用户不喜爱的滤镜风格相反的滤镜,避 免用户可能不喜欢的风格 增加新滤镜的同时,调整所有滤镜顺序,把用 户可能喜爱的滤镜提前

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跟踪用户行为 优化产品

改动前数据

改动后数据

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推广效果 ——分发渠道:评估各个渠道的推广效果

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SNS分享组件—客户端界面
一键分享到SNS*台,方便用户进行内容分享

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SNS分享组件—后台界面
友盟提供统计报表,便于分析用户的分享行为

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双向反馈组件—客户端界面

? 在线客服系统,实时,双向,可定制,简单,高效
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双向反馈组件—后台界面

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友盟数据服务*台

友盟是国内最大的APP数据分析服务提供商,覆盖国内 15000个主流APP应用 友盟的APP数据库,最大限度地了解用户特征及需求。 友盟数据*台可覆盖国内90%以上的智能手机用户,并通过 长期积累的APP使用数据了解用户的手机使用行为*惯。

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