超详细的APP数据指标体系分析 app数据指标( 七 )

（5）Referral 病毒传播
用户是否会自发的推广我们的产品？通过激励是否能让更多的忠诚用户推广我们的产品？
在社交网络高度发达的今天，我们可以通过各种新奇的方式去进行产品传播：用户邀请的老带新活动，垂直领域的社群运营，H5营销传播，让老用户推广我们的产品，吸引更多的潜在用户。
重点关注邀请发起人数，每个病毒传播周期的新用户量，邀请转化率，传播系数等。
五、总结
我们已经知道，数据分析的用意不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。
在为一个App做数据服务的时候，我们希望通过设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。
事实上，App数据分析并没有那么神圣，一般常用的数据指标也都不难掌握。关键是数据指标的设计要基于两点事实：①商业模式和业务背景；②数据分析动机和目的。
企业在做指标或者定期分析数据的时候，只要定期的关注那些能影响公司核心业务的指标，以此来做快速的业务表现判断，能极大地提高效率，快速发现问题。
因此，在为app做数据服务的时候，只要从上述角度入手就可以了。
六、工具与书籍推荐
1.工具
（1）垂直领域的统计工具平台：ios：七麦数据、禅大师、appduu；安卓：酷传
（2）第三方统计平台：友盟、TakingData、AppAnnie、腾讯云分析、百度移动统计、神策数据、诸葛IO、GrowingIO
2.书籍
《增长黑客》《精益数据分析》《深入浅出数据分析》《网站分析实战》《流量的秘密-Google Analytics网站分析与优化技巧》
－DataHunter,让你爱（AI）上看数据－