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这一期分享的主题是：使用GA（Google Analytics）工具进行数据分析与优化，提升App留存率进而提高日活的8个实操要点。
作者是孙维，他是卡车之家用户分析中心总监，拥有14年互联网从业经验，6年数据分析经验，做过很多App端产品的数据分析，比如年轻人熟知的百思不得姐。
全文分为四点来展开叙述：
先进点：留存率对于App DAU有哪些影响？
第二点：怎样更好的提升App留存率？
第三点：提升App留存率需避开哪些坑？
第四点：推荐国内外几款比较知名的数据分析工具
嘉宾 | 孙维（左）
记者 | 孔乐（右）
先进点：留存率对于App DAU的影响
以上数据来自对三款真实App的长期跟踪，它们的短期和长期留存率各有高低。
1.假设App1的新增是每天一千，一年后日活大约是1000*8.2，用户几乎都流失了。
2.APP2的次日留存是这几款里头较高的，但长期留存却不是较高的。假设App2每天的新增都是一样的，一年后它的DAU大概是新增量的40倍。
3.App3的次日留存没有那么高，但它的30日留存率很高，一年以后DAU是新增的48.6倍。
结论是：远期留存率对提升日活非常有好处。
以上数据分析使用的工具GA。
关于提升留存率，我总结了两个相对直接的方法：
● 对比新老用户的行为，理论上说老用户用的更多的那些功能，可能就是他们留下来的原因，结论是把老用户喜欢用的那些东西做的更好，或者说把老用户喜欢的那些东西更多的展示给新用户看。
● 对比留存用户和流失用户，看他们在首次使用App时，用的功能、看到的内容有何不同。后来留存下来的用户用到、看到的，可能就是他们留下来的原因。
第二点：如何使用GA工具埋点功能，提升App留存率
我们用的App大部分都是内容型的
（一）点击内容
用户阅读文章，比如用类似今日头条的一个APP，首先“点击内容”是先进个埋点，我们给用户提供的内容，如果他一个都不看，那也白搭，这是转化的先进步，也是最重要的一个。
（二）分享
分享也十分重要，分享意味着拉新。我们做过计算，如果你的内容比较吸引人，每一次分享大概能带来10到20次的点击，通常来说有可能展示量是上百的。这个价值非常大，所以分享也是一个很重要的埋点。
“转疯了”频道新旧版数据对比&进入和没进入频道数据对比
这是一个真实的的案例，我曾经为一个新闻App做数据分析，发现他们的新闻分享出去之后点击率很高，是获取新用户的好办法。那么如何提升分享率呢？当时我们想到建立一个叫做“转疯了”的频道，里面专门放热门转发的内容。开发完成上线之后，我们利用GA的高级细分功能进行了数据分析。
带有“转疯了”频道的新版本App比旧版本分享率高，并且在新版本里，进入过该频道的用户分享率高于没进过该频道的。
点击、分享（还包括H5分享到朋友圈）的埋点数据都是给运营看的，运营会知道哪种类型的内容热门用户愿意点击，进而多做类似的内容，提升点击率和分享率。
（三）搜索
搜索是能最直接表达用户需求的。搜索有两种情况，一种是搜完了有结果，那就看用户愿意点什么样的内容；还有是搜索没有结果，这个通常都会单拿出来做一张报告，比如哪一天突然有一个新词出来了，在我们App上没有搜索出结果，那就得马上去补充这个内容，搜索也是一个用户需求的风向标。
（四）下拉刷新
下拉刷新的用户习惯应该是今日头条培养出来的，每下拉一下，就推荐一些偏好的内容。
为什么要统计这个？用户每次下拉刷新都意味着一次推荐内容的展示，下拉刷新之后紧接着有多大的概率用户点击了内容，能体现出推荐算法的优劣，这就和上头埋点那个点击内容连上了。
这是两个行为之间的比较，一百次下拉刷新只有三次的阅读行为，那显然这个转化率很差。如果一百次下拉刷新能有80次内容点击那转化率就很好。推荐算法做的是不断地提升下拉之后的点击率。
（五）加载下一页
PC时代大家是点下一页，现在都是下拉加载下一页，下拉一次加载20条，看完之后再继续往下拉，不断地重复这样做，它同时也体现了用户能接受的信息条数。比如一个用户加载了三次，那就是加载出了60条内容，再加上它本身这一页的20条，可能他就扫过了80条内容。
做这个埋点的意义在于可以指导运营每天更新多少内容合适。如果运营每天更新两百条，但绝大部分用户在一百条的时候就止步了，那剩下一百条就是浪费。
（六）推送
推送是个很重要提升日活的手段。假设公司的编辑习惯在每天三个时间点做推送，突然有天数据分析负责人看见前一天日活有明显的降低，于是按小时对比日活，发现只有三个推送的时间点日活降低了，那显然是推送出了问题。
推送很重要，它是提升日活一个特别有效的手段。但是我们通过GA的高级细分发现，用户时常打开推送直接看完一篇文章就走了，也就是说通过推送开启App的用户粘度明显低于普通用户。我们当然不希望这样的人很多，所以我们会想办法在这个推送打开的这一页里去增加一些延伸阅读，提升推送开启用户的停留时长。
（七）意见反馈
目前意见反馈有不少第三方的解决方案，但是我为什么会坚持用GA也发一份数据过来，目的是为了把个人高级细分出来。通过GA可以查看任何一个反馈用户的手机型号、手机系统版本等，而且每个反馈用户的功能使用路径也一览无余。之后找和他一样或差不多的机器，看看会不会出现他反馈的那个问题，这样就很容易定位他的问题。
（八）报错
最后一个事件是报错。报错跟反馈有点接近，但是遇到错误还能反馈的人毕竟是少数，App程序上知道什么地方出了什么错误，通过系统进行信息收集也是可以细分出来这些报错的用户。
通常大家上手进行App数据埋点时不知道统计什么，那我刚才说的这八个就是最通用的，按照优先顺序排列。对于初创或中小企业，有这些数据就已经能把分析工作做到至少70分了。
第三点：提升App留存率需避开哪些坑？
讲完了为提升App留存率需要注意的八点后，继续讲讲如何避开过程中产生的“坑”。
（一）注意局部功能
某App内有论坛和圈子两个互动频道。改版后，论坛的样式改动比较大，如果仅对比新旧版App的使用时长，新版的数据更好。但经过GA的高级细分发现论坛上的人转移到了圈子，由于圈子本身的使用时长更长，导致从整体看来时长增加，但实际上是老用户被迫走了，这次改版其实是失败的。
这个分析其实有点像经济学的思路：不仅要看一个政策导致的局部变化，更要看到这个局部的变化会对其他系统有何影响。普通的数据统计系统无法精准细分人群，也就无法发现这个深层次的问题。
（二）因果关系别搞反
可能很多人都知道LinkedIn的例子，先进次用LinkedIn时，如果加了四五个好友，它后期的活跃度就会变得高。所以LinkedIn一开始就会引导新手一上来就去加好友，可能推荐一些他同单位或是同行业的一些人去关注，用这种方法去提升留存。
一款网络电话App（可以免费打电话）发现先进次使用就能打4、5次电话以上的人后期留存会很高。然后他们就想办法推荐新注册用户多打电话给别人，但是结果发现没用。后来内部总结的结论是：可能那些留存高的人本来就有打电话的需求，而不是因为开始打得越多后期留存就越高。
第四点：推荐国内外几款比较知名的数据分析工具
最后简单分析下我所了解的App数据分析工具，大家可以自行尝试选择。
App分析用的SDK装的越多，它们互相之间如果有冲突的话，你APP的稳定性就越差。所以通常我觉着尽量别超过两个，一个国内一个国外的就可以了。
国内：友盟（意义在于它是一个行业标准，是大家在沟通数据时共同的基准线）、百度统计（细分功能正在变强）、GrowingIO(多维度村分分析比较有特色)、腾讯MTA、神策数据（支持数据私有化部署）、诸葛IO等
国外：GA（细分功能宇宙最强）、Flurry（用户路径分析比较有特点）、Firebase Analytics（组件非常多，是一整套App解决方案，数据不限量，但细分分析不如GA）
以上我的分析方法对于创业公司、中小企业都是适用的。通常来说，你团队再小，也得有后台开发，GA的话每天可以自动导出数据、转化成PDF，通过邮件发到团队每个人的手机里面，这就变成了一个小的数据后台，在初期完全可以满足简单的数据分析和监控需求，节省大量人力开发成本。
第五点：现场专访花絮
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