除了用户来源还有哪些是比较关键的数据？

从诸葛io服务过的用户案例来看，APP数据埋点可能会多达几千上万个，埋点多少不重要，重要的是能够获得什么。

我在诸葛io的专栏里发表了一篇文章，从增长黑客的角度分享了关于数据运营的3种认知模型，即通过数据要产生产品认知、市场认知和用户认知。详见下方卡片链接。

诸葛io：月薪三万的增长运营，利用数据统计建立的3种认知模型?

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在数据反馈中，与产品相关最重要的是能够掌握到用户行为，可以从用户使用产品路径的角度做路径分析和漏斗分析，更复杂的是可以通过标签做用户的千人千面，但这并不是通过埋点和数据统计就可以完成的，需要多维度的数据分析。

从几个层面来说

市场：

观测下载量和渠道，当数据产生异常时第一时间做出反应，制订后续市场策略。产品：关注用户行为,查看用户使用轨迹是否符合产品设计预期。关注重点功能/新功能使用情况，为产品改进提供依据。关注相关业务数据，例如知乎每日问题产生数量、0回答问题数量等。技术：关注崩溃日志，尽早发现和解决问题。最后，任何数据仅仅是作为决策的辅助，不要被数据的假象蒙蔽。
重要的不是数据，而是数据背后隐含的含义，当所有的数据传承一条一条的数据链后，你就可以看到整张折线图到底代表著什么，用户的流失？功能的使用频率？某个新增功能是否被用户采纳？用户的使用逻辑是什么？

更重要的是，一家公司或者一款产品应该有自己关注的点，这样才有自己的市场。

来源，从每个来源来的用户的留存率/流失曲线 日活/周活/月活，以及这几个数字的变化趋势 地域/运营商，前者给内容运营型应用做支持，后者给联网应用优化自己的连接情况。 此外手机应用中，各种手机的基本信息可以用来做参考，根据活跃用户状况，适当的时候剔除对某些过时os的支持 最后，每个应用都需要自己仔细埋点，监测关键用户行为的转化数据，这个因应用而异。

总体来讲，其他答案已经说得差不多。

技术层面需要注意崩溃率，产品层面需要注意新增日活/月活留存，需要注意不同的用户市场渠道（因为不同渠道有不同的用户画像），运营层面还需要关注传播与收入。

细分来讲，不同产品由于其商业模式的不同，需要关注的点不同。

对于一个C端流量盈利模型的产品，日活非常重要。因为C端流量类型的产品，它的价值在于大流量，没有大流量就没有价值。

但每个C端产品的流量类型也有所不同，比如Google的流量类型是搜索，这种流量最终是要导出去的，所以在关注日流量的同时，也需要关注每个用户搜索的点击次数与页面跳转的次数。而对于Facebook，微信这种已经大量普及的C端杀时间的流量类型，日活本身意义没有那么大，而每个用户每天在上面消耗的时间，每个用户和其他用户进行互动的操作频次是更有意义的指标。当然，对于发展中的C端流量产品，日活/留存的意义非常大，能够测试产品对于用户的需求程度，但由于运营和网路效应的影响，这两个指标的variance也会经常比较大。

对于一个C端交易盈利模型的产品，日活并非不重要，但不是最关键的指标。成单量是一个更重要的指标。用户使用交易型产品最终目的和企业的盈利模式都是促成更多交易，因此日成单量非常重要，产品的优化更多在减少交易流程的cost，帮助提升成单量。同时，如果不做自营，对平台的管控则十分重要，如果自营，产品的质量库存等则需要更优，因为这是企业能够提供的独特价值。而由于不同产品的种类不同，日活并不是一个十分必要的指标。谈论Airbnb/Uber的日活，显然没有谈论日成单量/日次数更有说服力。

因此对于导购和交易平台，需要关注的数据是不一样的。导购更需要关注流量，日活，需要提升内容质量来吸引更多流量的关注。单个流量能够获得的利润很少，因为对於单个商品，大部分利润被产品商和平台拿走，所以需要通过提高流量而获利。交易平台相对更需要关注成单量，因为成单量已经贡献了大部分利润。当然，导购的流量在足够大的情况下可以自成平台，因为这时企业已经有能力将这些流量留在自己的平台之内了，所以可以以交易获利，提升利润率。

对于一个B端流量盈利模型的产品，日活的重要程度没有月活大。所谓B端流量盈利指的是把C端的流量/资料卖给B端，典型如LinkedIn。考察LinkedIn的日活意义没有月活以及用户资料的数量更大，因为LinkedIn主要的模型还是在找工作/换工作的获利模型上。不会有人天天找工作，只有在工作季或者辞职季（经济危机），人们找工作发愁的时候，才会想到这个产品。因此对于LinkedIn现有的商业模型，讨论日活不如讨论月活或者新增用户资料。

对于一个B端交易（成单）盈利模型的产品，和传统企业相似，基本的标准就是成单数量。B端之间一般少有日活可言，即便对于SaaS，更多也是看服务的企业和次数，企业需要提升自己提供的服务质量，保持自己独特的产品或者更好的成本优势。像C端那样玩宣传刷眼球显然意义并不会像C端产品那样大。相比之下，圈子内的宣传，沙龙更能够带来利润。

现实中有许多创业公司/创业者曾经和我聊他们的产品，我见到最多的问题就是定位不清，在以上基本的四种模型里，不知道自己定位到哪一个范畴，或是每一种都想做。并不是说做产品一定要将产品划在某一象限（许多产品是混合模型），但在某一阶段，尤其是初期，知道自己在干什么比干事情本身更重要。我建议一个阶段只将产品主要定位到一个点，当然同时也考虑到后面可能的混合与改变，但一定要设定好对应的评判标准和达成目标，否则产品/老板很容易陷入迷茫，一旦数据不尽如人意，崩溃的可能性就会很大。
1）升级版本的下载情况，有助于了解用户对该产品的粘性。2）App 上架后后台提供的 Crash Report，有助于对程序的 bug 进行修正。3）对于 App 的 Review，了解用户的想法和感受。
某特定周期（天/周/月/季度/年等），或者多个周期的：

  • 下载安装数
  • 使用人数
  • 活跃使用人数
  • 每个用户平均消费
  • 卸载次数
  • 单次平均使用时间长度
  • 被推荐分享次数
  • 错误，崩溃次数

app- -引导用户进入，经过一系列路径，完成某些行为。

不如距离为 吸引游客进入市场，到你的柜台买东西。

行为可以细分为：

用户打开app；用户参与路径1，继续深入or退出，继续深入or退出； 用户参与路径2，继续深入or退出，继续深入or退出；

不考虑细分种类app的差异，基本数据可归纳如下：

1、dau，进入市场的人数、次数。如需细分，可细分人的来源，看看哪个广告or推广更加靠谱；

2、路径的漏斗转化率，游客需要走到你的柜台，选到心意的物品，然后缴费。看看每个环节进入了多少人，流失了多少人，哪些方向可以优化；

然后进行自我对比。

数据的重要性，在于采取某些改动之后的前后对比！！！补充说明：1、同类型app的数据可以作为明确参考，确定优化优先顺序，哪些数据容易提升，哪些可能需要长期努力；2、崩溃率，作为开发者，需要尽量满足用户的最基础体验；
不同数据的组合反馈了不同的问题，所以，我觉得不该有最不最之说，只是不同角度和不同阶段的侧重点的问题。目前很多开发者见面之后关系好的或者愣头青都会问对方数据，无外乎活跃留存新增总用户等，比自己好心里著急，居心不良的还会暗暗诅咒或者暗说骗人对方不靠谱，没自己好的沾沾自喜并伪善的安慰对方帮助分析原因。其实之前行业内提出的很多数据标准，如活跃达到10%或者日活比月活大于0.2等等，我觉得真不用太计较。产品和产品不同罢了，你能说查单词的金山词霸这种需求触发类app因日活不如背单词这种每天需要打开的app日活高而说金山词霸不如某词吗。甚至同一个需求的不同app都不宜比较，因为他们的设计理念甚至一个及小的功能或者推送策略都会影响很多数据。所以，最该关注的数据其实是你自己app的相对数据，比如昨天和今天的比较，上一版本和这一版本的数据比较，又或者两个按钮的访问数据比较。具体不多说了，总之就是不要过重关注数据，自己的产品好不好，其实心里是清楚的，也知道什么数据能说明产品而自然关注哪个数据了。

1. 用户访问的情况，如登录信息，是否每天都访问；在线访问时长；一天里哪些时间段访问较多

2. APP中哪些功能点经常被用到，哪些使用率很低

3. 用户来源分类，包括终端分类、国家地区来源等等

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