APP資料分析中的轉化統計技巧

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　　APP運營過程中要監控和收集大量的資料，當資料積累到一定量，就可以進行資料分析，為最終的使用者轉化和收益變現做理論基礎。在一個APP裡面，可以用來進行轉化分析的資料非常多，細緻到每一個點擊，每一次觸發都可以作為資料上傳到監控後台。當然，企業沒有如此多的資源來分析每一個資料，那麼哪些使用者行為是評價使用者轉化中最關鍵的參數呢?

　　使用者開啟一個APP，首先要做的就是瀏覽內容，閱讀其中的資訊。如果使用者開啟APP後什麼內容都沒有閱讀就離開了，那這個使用者後續的轉化可能性也是微乎其微。使用者閱讀過內容後，如果覺得這些內容有價值，就會自覺地進行二次轉寄分享，這是比閱讀內容更具價值的轉化行為。分享使得APP具有了二次傳播的機會，可以最大限度地將APP呈現給更多的新使用者。所以，閱讀量和分享量是使用者轉化統計中兩個不可或缺的重要元素。

　　確定了分析的資料之後，要在平日的使用者行為事件跟蹤中設定追蹤參數。通常事件中有三個使用最為頻繁的參數：Category, Action和Label，要進行使用者轉化資料統計，要根據統計的目的來設定每個參數的需求。另外一個設定參數的依據就是得出的資料報告所要呈向的對象。如果資料報告是要給運營部門看，則需要知道哪些內容是使用者最喜歡看、最喜歡轉寄分享、瀏覽時間最長的;而如果給美工部門看，就需要收集使用者在某個圖片或某個動畫效果上的停留時間。

　　例如我們需要分析哪些內容可以吸引目標使用者，內容的標題無疑是一個主要的事件參數。這時追蹤統計的事件參數就需要設定為：Category-分享轉寄;Action-文章標題/發布時間/作者id;Label-分享的去向(朋友圈/QQ好友/個人空間等)。其中第一個參數用來區分使用者行為的種類，是分享，還是評論，還是舉報等;第二個參數用來標註該內容的一些基本資料，第三個參數用來表明內容被分享到了哪裡。這樣關於分享行為的資訊就可以統計的非常完備了。

　　按照上面的方法，同樣可以設定閱讀內容的統計參數。第一個參數定義使用者的行為，第二個參數對內容的基本資料進行採集，最後一個參數來區分內容的類型，是文字，還是圖片，或是音頻視頻等。另外，轉化統計中的跟蹤參數設定也要根據實際情況來靈活變通，最終的目的是為了瞭解使用者的喜好，從而科學地評估和預測轉化率。

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