APP数据分析方面：怎样分析是何种原因导致新增用户增长或下降
当发现新增数据流量相关数据有波动和异常时，一般可遵循以下步骤进行分析：
1、初步整体筛查
此时，先查看数据趋势波动的转折点在什么时间。最低最高数据异常点，比如：增高或降低的那一天，细化到分钟级的时间维度，同时调查产品、运营和市场推广相关的动作，从时间点上进行业务关联，寻找原因。还有一个维度，是用户的地域城市，也是容易出现异常的地方，建议在初步筛查时进行确认。一般来说，只要是业务调整带来的问题，一般在这个阶段就能找到数据异常的端倪，缩小分析范围。
2、细分业务 业务筛查
简单说，就是围绕第一步分析的维度，从业务上进行细分，细分维度包括utm 来源情况，不同渠道来源情况以及产品版本来源情况；用户质量相关数据，比如：用户停留时长，关键行为活跃比以及留存数据，均要着重对比。这里最为重要的一点在于，我们一定要截取固定时间段的新增用户进行分析，这样数据样本会比较干净，容易控制条件变量，让问题更为明显。
3、与自然流量进行对比
通过这些维度的分析，基于与过往数据的对比，一般来说就能够找到导致数据波动的原因了，无非两个方面，一方面是产品本身出现了问题，导致流量数据异常，这种原因通常会体现在app版本之间的数据差异。另一方面，就是某个渠道的用户质量出现了波动，此时，又涉及到一个问题：数据的波动是不是可以就此归结为这两种原因？
比如：由于版本之间的数据差异，就可以认为是产品设计出了问题？会不会是打包版本出现了问题？比如：流量质量问题，会不会是因为这个渠道本应如此？
所以此时，还是建议大家把细分渠道的数据，与同时期的自然流量进行一次对比：如果差异小，同时没有做产品迭代，那基本上会是流量质量的问题；如果差异大，又有产品迭代，那大多是由于产品改版带来的影响。
此时与自然流量进行对比，不论在业务细分阶段我们发现了什么差异，都能帮我们进行一个相对客观的评估。
4、流量是否作弊
最后，在获客阶段，有一个独特的场景，进行渠道刷量、渠道作弊的情况，如果有这方面的怀疑，首先可以从用户新增后的行为轨迹上来进行分析，基本上就能找出80%的作弊渠道了，一般体现为新增用户没有触发任何行为，或者只触发几个固定行为，行为轨迹模式相对正常用户很单一，一个简短的汇总分析就能看出来。
可参考的反作弊策略：
关键操作活跃量占总活跃的占比
新功能使用率
用户激活APP的时间
设备集中度，如机型、操作系统
【APP数据分析方面：怎样分析是何种原因导致新增用户增长或下降】 根据点击有效性判断
合同约定赔偿金额，加大惩罚力度
毕竟刷量大多是通过技术来完成，一般也就是模拟启动和固定的几个行为，难以做到像真实用户行为的随机效果，这是业务方面的筛查。
另一方面，在于技术筛查，可基于ip、设备型号和屏幕分辨率这三个角度，逐一向下查询分析，基本上能覆盖绝大多数的作弊场景。尤其是屏幕分辨率，毕竟ip和设备型号都是可以通过模拟的手段进行修改，而屏幕分辨率本质上也可以，但是往往会被刷机人员忽略。
都知道那句经典名言：“广告费至少浪费了一半以上，但我不知道究竟浪费在哪里？”这很悲剧！哪有那么多经典广告，哪有那么多转化率碉堡的广告，大部分广告都是一般般的，不要整天想着写出绝世文案，做出惊天广告，踏踏实实的评估渠道质量，提高投放推广的性价比，获取到相对高质量的用户，再不断调整策略提升转化就很好了。
■网友
如果单是分析新增用户的话，影响新增用户数据的主要因素是 推广力度因为对于新增用户来说，首先他要接触到你的APP，才有可能下载你的APP，而用户在接触之前，是没有体验过你的APP的，那么这时决定他是否安装你的APP的因素就有：应用市场给你的位置，是否有足够的曝光度，让用户看到你的APP；品牌营销，即媒体曝光度；口碑营销，是否有病毒式传播；内容合作，通过内容吸引用户下载。...总之，新增用户数基本上由市场和渠道的推广决定。然而，一个APP的需要分析的数据，仅仅分析新增用户数是远远不够，因为获得新增用户，仅仅是一个开始，如何留住用户，让用户更多的使用你的APP，延长用户的生命周期同样重要。这时候，需要关注的指标就是VV数、留存率、DAU/MAU等数据了。而影响这些数据的因素有很多，比如，内容资源，播放流畅度以及产品体验等。
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