前两天有个用户反馈,应用在更新时会自动下载安装某些应用,怀疑与 Bugly 有关。经过分析,原来是 apk 地址被劫持,强制换成应用的下载地址。在这里,腾讯Bugly郑重声明:Bugly 不会监控和拦截任何网络请求,也不会自动下载安装任何应用,我们目前提供的能力只限捕获崩溃、卡顿等异常,帮助产品提升质量。所以,请大家放心使用!
根据 Bugly 目前提供的能力,统计数据主要包括:崩溃率、卡顿率等,用于衡量产品质量的一些标准。自 Bugly 上线以来,越来越多用户建议:能否提供用户数据的统计,帮助了解产品基本的运营情况?
秉承“专业”的态度,在最近一段时间,我们做了大量调研和研究,最终决定采用公司内部自有的,经过长达5年验证和优化的运营统计算法,为大家提供这块服务。
这次提供给大家的初步的运营统计数据主要有两块:用户分析统计、用户留存统计。
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用户
在用户分析统计模块中,你可以清晰地了解应用的使用用户、新增用户、累计用户、使用次数等数据,掌握应用的整体运营和用户增长情况。
使用用户
主要以设备为判断指标,每一个启动过 App 并发生联网的设备,即为一个使用用户。若一个设备重复使用 App,只算一个使用用户。在有一些第三方统计平台,使用用户也被称为活跃用户。
每天有多少用户使用 App,这个是判断应用健康活跃与否的最基本标准。在版本刚发布阶段,使用用户的曲线应是处于上升的趋势,最后趋于稳定。若曲线骤增或骤减,则需要关注是什么原因引起。
新增用户
在 Bugly 的定义中,新增用户是指第一次使用 App 的用户,不包括卸载重装或升级 App 的用户。
应用处于初期发展阶段,新增用户的趋势可以用来判断应用的发展速度。随着应用发展稳定,新增用户一般会慢慢下降。如果你的应用刚好进行了一些推广,新增用户也可以用来衡量推广活动的有效性。
累计用户
从接入 Bugly 开始,所有的使用用户累加后去重,为累计用户。当天累计用户=前一天累计用户+当天新增用户。
使用次数
使用次数的统计主要分为以下场景:
1、应用完全退出后重新启动,计为一次使用;
2、应用启动再切换至后台,超过30s再切换至前台,计为两次使用。若未超过30s切换至前台,只计一次使用。
如果同一个用户一天内多次启动应用,表示这个应用的体验和功能做得很好,因为对用户产生的粘性足够强。用户粘性也可以根据“人均使用次数”来判断。
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用户留存
在用户留存统计模块中,你可以通过新增用户在首次使用后一段时间内的留存数据,判断用户从初次使用后,转化为活跃、稳定、忠诚用户的情况。而留存情况也通常可以体现应用的质量和留住用户的能力。
目前Bugly统计的留存率是指第N日留存率,主要统计新增用户在初次使用日期后的第7天仍使用的比例。
举个栗子:某应用在10月1日的新增用户是100人。
那第7日留存率:是指10月1日后的第7天,即在10月8日,这100人里面仍使用该应用的比例。若仍有30人在10月8日当天使用该应用,那该应用在10月1日的第7日新增留存率为:30/100=30%。
之前 Facebook 平台有流传过留存率“421”规则,分别表示的是次日留存率、第7日留存率和第30日留存率。意思是指,如果你的应用 DAU(日活跃用户)希望超过100万,那么新用户的次日留存率应该大于40%,第7天留存率和第30天留存率分别大于20%和10%。但这只是流传的规则,仅供参考,处于健康稳定状态的产品留存率应该是多少,还需要看具体的产品形态。
你的应用目前有多少人在用?新增用户留存情况怎样?现在可以直接在我们Bugly的“运营”模块中查看。
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