好的產品有哪些方面需要資料的驗證？如何通過資料來了解自己 App 潛力？在友盟開放日上，友盟統計產品經理馮孫穎分享了“資料支撐下的 App 迭代策略”。
以下為口述內容，梳理時略有刪減。
對於產品來說，它的品質、營銷和推廣是實現商業目標的基礎，資料則可以驗證這三個方面的執行效果。那麼，如何通過資料來更好的瞭解自己的產品，並且去優化產品設計？
第一，巨集觀瞭解 App 內在特性，找出問題所在
開發者需要巨集觀瞭解應用的整體趨勢。巨集觀分析的目標就是通過資料指標和運營模型瞭解 App 的內在特性，找到開發、運營過程中的問題並且解決它。
舉個例子，日前有個工具類 App 找到友盟，說是產品的 DAU 莫名地下降了，讓我們幫忙分析下原因。
運營人員大都知道，使用者規模會受到新使用者和老使用者的影響，新使用者主要跟應用推廣相關，而老使用者主要跟應用特性相關。它的新增使用者曲線是正常的，那我們猜測可能就是老使用者出現了問題，所以先檢視了這個 App 三個月以來的留存率，留存曲線很穩定，而且次留存率高於 40% ，7 日留存率高於 20% 。接著又檢視了它的沉默使用者趨勢，從圖表曲線來看，這個 App 的短期留存也不存在問題。
注：沉默使用者是一個 App 反映老使用者的指標，指的是使用者只在安裝當日和次日啟動過，在隨後 90 天都沒有啟動行為，即視為沉默使用者。沉默使用者是一個短期留存，跟 App 閃退、UI設計風格、目標使用者的獲取等因素相關。
通過分析，這個 App 的留存率高於業內流傳的 40-20-10 的標準，沉默使用者也沒有異常波動。所以不太可能是推廣中獲取使用者存在質量的問題。那麼是什麼因素導致這個 App 的 DAU 在下降？接著我們分析了這個 App 的使用者結構。
友盟統計系統有三個模型：活躍度、新鮮度和周使用者構成。使用者活躍度模型是按照使用者活躍成分來分層的，最下層的是最近 15 天內每天都啟動的使用者，屬於活躍使用者；最上層的是在最近 15 天內只啟動了 1 天的使用者。可以看出，最下層的使用者佔比超過 20%。可見，這個 App 的老使用者佔比非常大，活躍度也比較高。
此外，從它的使用者新鮮度數值上看，30 天前的使用者已經佔總使用者的 90% 以上。與此同時，新鮮度和活躍度模型中使用者的成分都非常穩定，所以排除了運營活動減弱或者問題版本的釋出導致資料產生波動。
注：新鮮度是按使用者來到系統中的時間來分層，最下層的使用者是 30 天前的新增使用者，屬於老使用者，最上層的使用者是最近新增的使用者，它能夠更清晰的反映新老使用者比以及使用者的來源結構。
再來看下它的周使用者構成。從模型中可以看到兩個現象：整個周活躍使用者的規模在下降；老使用者的規模也在下降。
我們可以進一步分解影響使用者規模的因素。一般來說，新使用者獲取和老使用者回訪會使使用者規模上升，而新使用者流失和老使用者流失會使應用規模下降。一般新使用者的變化和應用推廣相關，老使用者的變化和應用特性相關。那麼唯一的可能性就是推廣中獲取的新使用者數量一直都很低，這樣新使用者所帶來的增量彌補不了老使用者所帶來的損耗，長此以往，DAU 就下降了。這個過程在資料上的體現就是新鮮度模型中老使用者佔比非常高。
注：周使用者構成按照使用者在系統中持續的啟動時間將使用者分層，最上層啟動時間超過 5 周的是忠誠使用者。
為了論證這個推論的正確性，我開啟了系統中的預測演算法尋找答案。當我設定繼續按照上週的發展，我們可以看到上圖的那藍色曲線呈現下滑。
當我每週獲取42000個使用者時，藍色曲線不再下滑，呈現平穩的趨勢。
每週設定 90000 新增使用者，藍色曲線快速回到年初水平。
這就進一步論證了我的 App 是因為新使用者獲取力度不夠，沒有辦法維持現有的使用者規模，所以使用者就下降了。
二、關注每次渠道投放及版本迭代對資料產生的微觀影響
微觀分析的核心方法是用渠道和版本做細分對比。大部分開發者都使用過付費推廣渠道。怎樣控制推廣成本？首先需要關注渠道在數量上的指標來進行成本控制，關注渠道在質量上的指標來進行收益的分析。
我們還需要了解每一個渠道的使用者屬性和使用者畫像，瞭解這個渠道與你的使用者是否相匹配。這些可以通過友盟統計的一些高階功能來進行個性化目標的分析，來提高整個渠道的投放效率。
除了渠道的推廣，版本的更新迭代也是需要跟進的。這可以通過錯誤分析來兼顧版本的穩定性。因為版本內容好壞也會對留存率產生影響，通過頁面訪問路徑瞭解使用者實際使用行為。
友盟最近在頁面訪問路徑功能上做了優化，優化裡做了全量資料來參與計算。
這種視覺化的圖表能夠直觀展現頁面之間跳轉。還可以在互動中展現某一個頁面，看使用者在頁面中離開的比例，看使用者來到頁面之後又調轉到其他的頁面。這些資訊其實可以幫助我們優化產品，我曾經用這樣的功能優化過友盟指數，分享下此次的優化過程。
註釋：友盟指數分為四大指數，不同功能指標用不同顏色展現。
最初，為了充分對比 iOS 和 Android 的差異性，開發者需要點選 A1 到 A5 對應的標題進入，當時設計了很多方案，讓這些標題更大更容易被點選。但是無論是哪一種設計方案，跳出率都高達 50% 。於是就去分析頁面訪問路徑，發現使用者從首頁離開的比例非常大，而且這一部分留下來的比例比較少。
我猜測可能是這個概況頁太長，這有一個滾動條，使用者沒有辦法在一屏之內瀏覽完所有資訊，所以使用者轉化很差。所有詳情頁都需要通過標題點進去，所以隱藏入口比較深，使用者點選不到。
基於這個判斷我們做了一次優化。將二級功能做成了二級導航，這一次功能上線之後，跳出率下降了 20% ，另外再來看頁面訪問路徑，發現使用者進入到詳情頁的比例確實多了很多。這就進一步驗證了我的設計思路。
