做app数据分析的各个维度最终目的是什么？

我们知道app数据分析就是把应用和运营相关的情况加以分析优化，而且由于数据分析的大维度就那么几个，小维度的范围不少，鉴于数据的错综复杂程度，我们需要知道数据分析的各个维度的最终目的是什么?

上次介绍的app运营内外部相关数据都有那些指标呢这篇文章就是从各个方向介绍相关的指标，这些指标的形成结果就是最终的2大部分，第1个是app运营方面的情况，第2个是用户使用app后的行为，2者分析方向不同，导致的结果不同，比如运营方面的中的安装次数，安装次数的多于少说明运营中进入详情页的次数少，根据营销漏斗直接说明了这个问题，如果进入详情页次数少，说明了点击少就是展示次数少（关键词覆盖和渠道的原因）。app公开的数据中我们可以看到同行业的评论打分，比如1星评论数量、5星评论数量，根据前面学习的“深入了解app评论应该是怎么分析:”文章知道如果对方评论呈现倒的L评论说明是正常的评论，如果对方评论呈现“c”型说明了app评论是刷出来的。比如top3的在搜索指数区间中有多少词、在top10的搜索指数区间有多少词，说明了同行业的拓展次数数量，同行的排名是怎么样的，为了便于分析自己与同行业的差距，也可以知道自己的问题是出现在什么地方，根据自己的app内部数据进行调整自己app内容等。

在这里可以明确的说明做做app数据分析的各个维度最终目的是什么？答案就是找问题找原因，最后给出一套完整的答案，进行app的运营和用户的方面持续优化，达到和同行业相等或者高于同行业。

爱盈利发表于2018年06月22日 16时11分

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