㈠ App推廣：應該關注哪些數據指標
指標，意為衡量目標的參數，或者預期中打算達到的指數、規格、標准。應用到App推廣業務當中指反映該產品的業務水平情況。對於不同類型、不同階段的應用產品而言，哪些數據是真正值得關注，從而對產品業務水平有較大提升的呢？
這里以第三方統計平台openinstall提供的統計數據類型為例。
安裝量：
指通過渠道鏈接安裝的設備數。
注冊量：
指安裝的所有設備之中，其中存在用戶注冊行為的設備數。
x天留存數（率）：
某一天新增的安裝設備中，安裝完x天後還有活躍記錄的設備數（比例）。
應用新增的安裝量和注冊量是衡量一個推廣渠道質量好壞的最基礎指標，另外留存的改變則反映了應用對於用戶的吸引力程度的改變，可以根據日、周、月等時間標准進行劃分，反映出不同的推廣渠道質量隨著時間產生的變化。通過結合這些基礎數據，可對渠道的推廣效果進行評估，從而對推廣投放策略進行調整。
活躍設備數：
表示在一個時間段內（某天或某天中的某一小時），至少存在一次打開app行為的設備數；打開app的行為表示用戶啟動運行app或是app在已經運行的情況下，用戶將app從後台切換到前台。
活躍用戶數：
一段時間內的活躍設備中，存在注冊行為的設備數。
平均打開次數：
一段時間內的所有活躍設備，App被平均打開的次數（打開的次數除以活躍設備數）；打開app的行為表示用戶啟動運行app或是app在已經運行的情況下，用戶將app從後台切換到前台。
平均在線時長：
一段時間內的所有活躍設備，App停留在前台的平均時長（總時長除以活躍設備數）。
活躍類指標，一般定義為啟動App就算作活躍，而對於注冊數量較為看重的應用，必須要存在注冊行為才能算作活躍。對於資訊類、社交類、手游類、直播類等這些希望大量用戶每天在線的應用，活躍趨勢是衡量該類產品是否成功的最重要指標。該數據同時也從側面反映了用戶規模與用戶粘度，若某一時間段出現下降趨勢，應定製適當的推送策略進行用戶召回。
這里的自定義效果點統計意為根據應用類型的不同，對用戶的關鍵性行為所產生的量/次數進行統計。例如游戲類應用，統計用戶的充值金額；直播類應用，統計不同直播間的點擊次數；新聞資訊類，統計不同文章的閱讀數。此指標可用於評估某一新功能添加後，用戶對於該功能產生的興趣高低，且對於產品是否需要進一步完善提供數據參考。
應用版本反映出每一代應用對應的用戶使用比例，同樣以日、周、月的時間期限劃分，可以反映出用戶對於新版本是否具有足夠的興趣和接受能力，對於版本每一次更新迭代具有一i頂的參考價值。系統版本和品牌機型的佔比，對應App需要著重哪些機型和系統的適配比重。IP分布可用於地推業務的參考方向。
數據指標多種多樣，選擇正確的指標可以完善產品，保留用戶，節省投放成本，創造更好的產品口碑。總之，有效的數據，可以對產品快速有效的發展提供正確的指引。
㈡ 「數據分析」需要哪些「指標」
分析數據需要的指標有：
常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。
渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。
用戶的核心轉化率。
用戶使用時長的監測。
用戶流失情況。
活躍用戶動態。
用戶特徵描述。
用戶生命周期的監測。
㈢ 電商運營數據分析指標有哪些
1)總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。2)網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3)銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4)客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5)商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。
6)市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7)風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。
8)市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整。