❶ 手機端app應用的用戶行為如何進行分析呢
App分析一般會分為是安卓還是蘋果的系統，一般會分析用戶的下載量，激活量，注冊購買量，以及用戶從哪些渠道下載，另外對於用戶在app內的瀏覽路徑也要分析，這樣可以優化app頁面和產品，目前市場上有很多app的數據分析工具（如友盟、SiteApp®），可以根據自己app的類型選擇工具。
❷ 如何做好安卓app數據分析
行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
需要的話可以發一份小靈靈的數據分析給你~
❸ 如何分析，鑒賞一個App
我認為，分析、鑒賞一個 App 首先要明確自己的需求。比如您作為一個產品設計師，您肯定會關注每一款 App 的設計；同時我相信不光是 App 的設計，日常生活中那些設計優美的產品，也一定是您感興趣、關注的對象。但是我以為無論是什麼類型的工作，什麼人，都應該先明確自己的需求，然後可以更好的來分析和鑒賞這個 App。
比如日歷這個需求：
大多數人對於日歷的需求是將在未來時間固定發生的時間放到日歷上，然後提前一段時間提醒自己，經過規劃，會形成一個詳細的時間安排表。第二天早上一起床，好比是早上 7 點，你就可以打開手機看到自己一天 從 9 點上班開始 到晚上 5 點下班結束的安排。並且所有的時間都提前半小時提醒你。
由此我們可以認為日歷的基本需求是可以清晰的顯示事件和提前提醒。那麼 iPhone 自帶的應用顯然可以完成這個需求。
再進行需求分析，您有沒有特別的需求，比如說倒數日的需求，多次提醒的需求，或者是提前的天氣預報服務，地點導航服務，周圍的地理信息，旅館酒店的服務？
這么說來，iPhone 自帶的日歷應用並不完美，但是這樣來說的話沒有任何一款應用是完美的，因為每個人的需求都不一樣。
但好比說多次提醒這個需求，Fantastical 這個日歷應用就可以滿足，可以添加無數個提醒，你可以讓這個時間在一個月前就提醒你一次，半個月前再提醒一次，一周前、3 天前、1 天前，直至事件發生前的 1 個小時。
於是您也許可以認為 Fantastical 這個應用會比 iPhone 原生的好。根據比較之後，你發現所有 iPhone 有的都有，iPhone 自帶的沒有的 Fantastical 也有，那麼可以說 Fantastical 比原生日歷好用。
因此我覺得這是第一部分，也是最基本的功能部分，看自己的需求。
第二部分從設計角度來講，映入眼簾的必然是圖標。一枚精美的圖標會讓你食指大動，每次看到都好奇，有點開的沖動。再接下來講到裡面的 UI，平時每個人的審美不同，必然有所偏好，但是倘若 UI 再精美，很不方便使用，難以上手，需要花大精力來學習使用，那麼這個應用可以說不是什麼好應用。因為易用也是很重要的一方面啊。但是一個 App 從圖標到 UI 的精美再到 UI 的易用，那麼這可謂真是一個好 App。
第二部分用 UI 這個詞顯然難一言蔽之，交互設計中的交互動畫也很重要，也會對用戶的使用體驗產生很大的影響。這里先不以單個應用來舉例，畢竟有局限性。就以 iOS 7 來說，大家都知道打開應用擴大的效果，返回主界面縮小的效果是很精美的，有的用戶覺得養眼，但是有的用戶卻覺得這個時間略慢，有時候急於打開另外一個 App，即便那個動畫可能連半秒的時間都不到，可是卻也影響了自己快速打開另外一個 App。因此有些用戶會選擇關閉掉這個動畫。
第三部分應該是這個 App 的後續更新，和售後服務。是的，售後服務這個詞很老了，從做家電到小賣部，都可以有售後服務。這同樣是一個很重要的方面。
先說後續更新；
你 2 年前買了一個 App，這個 App 在這兩年間雖然更新不頻繁，但是每逢重大系統版本更新，都會作出相應的調整，適應新版本，類似從 iOS 6 到 iOS 7 這樣。2 年間從不間斷，相信即便是你對這個 App 已經形成了依賴，離不開，也會被作者的堅持所感動吧。
同樣，你 2 年前買了一個 App，這個 App bug 很多，勉強能用，這樣你已經會很不滿意了。但好在這個 App 的更新很及時，可是也太頻繁了點，隔三差五的就需要更新。你不僅受到 AppStore 角標的困擾（當然 iOS 7 之後可以自動更新），而且每次打開應用發現必須又要更新了。你會覺得更新太頻繁了也不是什麼好事兒。
再說售後服務；
開發者對於你的問題都能及時有效的作出解答，那麼您一定是滿意的。但是倘若開發者開發了之後就撒手不管，也不回用戶的郵件，不進行售後服務，相信即便這個 App 再好，但是對於客戶認真和合理的反應視而不見，也不能說這是什麼好 App。
總結：根據需求得出功能的差異，對於功能進行評估。從進入 App 之前的圖標開始，到進入 App 後的使用體驗，UI 合理性，易用性，學習成本，交互動畫都是需要分析和鑒賞的方面。售後服務，更新太頻抑或太慢都不好，郵件不回客戶問題得不到及時解答也要扣分。
另，要分析和鑒賞 App，必然要比較很多同類的 App；由於問題問的是 How，有哪些方面、部分，所以找 App 這件浩瀚的工程這里就不涉及了。
粗淺的回答希望大家多多包涵並且不吝賜教。也希望這些胡言亂語能對你起到點幫助。----愛在臨港官網
❹ 怎麼對其他家的移動APP進行對比分析
APP的出現給我們的生活帶來極大的便利，大家在日常生活也對其產生了極大的依賴，所以提高自身APP的性能是非常重要的，與此同時，想知道競品移動APP的性能同樣至關重要，這有利於對自己的產品進行優化，保存自身的行業地位。你可以去了解下聽雲真機APP撥測，它可以在真實用戶場景下，對比分析競品業務流程。聽雲專利技術，可以讓被測APP無需嵌碼就可以進行測試，可以根據客戶需求，對比分析競品業務，輸出競品分析報告，還是非常有效的。
❺ App怎麼才能做好與競品對比分析
移動App的廣泛使用大大方便了我們的生活，同時，在眾多移動App中想要突出重圍也是一件不容易的事情，質量的把控往往更為嚴苛。這種情況下，開發者不但要重視產品質量、用戶體驗，還應該重視競品App，知己知彼，百戰不殆。聽雲真機App就可以做到對競品的業務分析，在真實用戶場景中，對比分析競品業務流程，而且被測App無需嵌碼就可進行測試，還可以根據客戶需求，對比分析競品分析，輸出競品分析報告，幫助開發者提升產品競爭力。
❻ 如何分析APP後台數據，把控APP推廣方向
第一步，要做 App 數據分析，首先要了解 App 的核心作用，簡單來說，App 的核心作用是為特定人群提供特定的服務，換句話說也可以是，特定的人群通過你的 App 使用或者獲取 特定服務。
第二步，了解完 App 的核心作用以後就要知道分析什麼了，基本上是圍繞著 App 核心作用的幾大模塊，我們來看看需要分析哪些內容。
基本上也分為三大塊，特定人群、使用過程、特定服務。對於特定人群，我們需要了解如下幾個指標
1、來源，用戶從哪裡來的，每個來源渠道比例怎麼樣，每天新增多少
2、活躍，用戶來了活躍程度如何，對整個App每天/周/月有多少人使用
3、留存，用戶下載以後，後續還是否繼續使用，1天/3天/7天 後還有多少人使用
4、檔案，用戶從開始下載使用，基本信息是什麼，一共打開了幾次App，付費多少次，他的所有行為軌跡是什麼等等
5、分組，用戶使用後，我們是否需要對用戶劃分不同組，比如，付費用戶組，非付費用戶組，一個月付費100塊以上的用戶組，等等，只要滿足一定條件的都劃分一個組，區別查看不同組的行為數據
對於使用過程，基本兩個指標
1、時長，用戶單次使用App時長情況，不同使用時長分布情況，大部分人一次使用多久，是幾秒、還是幾分鍾等等
2、頻率，用戶每天打開App多少次，每 1/3/7 天打開App 1/5/10/50次以下的有多少人等等
對應 App 提供的特定服務，大概也是如下幾個指標
1、營收，如果是游戲收費類型App，營收是個重要的指標，每天總付費金額/次數/人數，首日/周/月付費率；平均每用戶收入、平均每付費用戶收入；付費頻次/金額分布等
2、事件，App 主要功能觸發統計，每天觸發次數/人數等，比如電商類的加入購物車、收藏、下單等；
3、轉化，轉化主要是指 App 提供的核心服務，用戶使用行為流程，例如電商類型的查看商品、加入購物車、下單、結算、評價等，將這些行為做成一個漏斗形式來分析，比如1000個人查看了商品，但加入購物車的只有500人，下單可能就只有100，但最終結算的估計只有50，評價的可能就更少了。那我們就需要在各個環節做對應的優化，提供轉化率。