1、蔣凡創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Fan Jiang Founder& CEO Umeng2012移動互聯(lián)網(wǎng) 大趨勢1數(shù)據(jù)時代 產(chǎn)品開發(fā)原則22012移動互聯(lián)網(wǎng) 大趨勢1 據(jù)谷歌官方數(shù)字， Android設(shè)備在2012年3月至6月四個月內(nèi)，由3億部增長至4億部，增長率為33%。 據(jù)蘋果官方數(shù)字，iOS設(shè)備從2012年4月至2012年6月由3.6億部增長至4億部，增長了12%。*數(shù)據(jù)來源：谷歌官方博客、蘋果財報。40%1.4億1億友盟覆蓋國內(nèi)Android設(shè)備2012年6月2012年10月友盟覆蓋國內(nèi)iOS設(shè)備（包括iPhone、iPad 和 iPod Touch）71%3500萬6000萬2012年5月2

2、012年10月數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 iPhone 5 占國內(nèi)所有iPhone比例為0.1% The New iPad 占國內(nèi)所有iPad比例為28.1% 三星GalaxySIII 9月在國內(nèi)所有Android設(shè)備中排名第4，連續(xù)3個月位于Android設(shè)備份額上升TOP 5中。數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺2011 Q3TOP102012 Q3TOP10三星Galaxy S II三星Galaxy SII6.0%3.98%華為C86505.2%三星Galaxy Ace3.35%三星Galaxy ACE5.1%小米M13.04%摩托羅拉Defy4.3%三星Galaxy Note2.05%中興V8

3、803.7%摩托羅拉Defy1.97%HTC Incredible S（G11）3.6%HTC incredible S(G11)1.95%HTC Desire HD（G10）3.6%HTC Desire S(G12)1.80%HTC Desire S（G12）3.3%三星Galaxy S1.74%HTC Wildfire S（G13）2.7%華為C86501.67%三星Galaxy S2.7%中興Blade U8801.65%數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺各型號iPad份額變化趨勢各型號iPhone份額變化趨勢iPhone 3GS iPhone 4SiPhone 4其他iPad 1iPad2 3

4、GiPad2 WiFiThe New iPad80%70%60%50%40%30%20%10%0%70%60%50%40%30%20%10%0%1月2月3月4月5月6月7月8月9月1月2月3月4月5月6月7月8月9月數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺2012年iOS版本變化趨勢及9月月度版本分布iOS版本變化趨勢iOS OS版本分布（2012年9月）3.7%5.15.06.04.3其他80%7.1%8.5%5.15.06.060%40%14.9%4.3其他65.7%20%0%1月2月3月4月5月6月7月8月9月數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 iOS 6.0發(fā)布72小時后，以日啟勱計算，其在國內(nèi)iOS設(shè)備中

5、，已占到11.3%的份額。 至9月30日，以日啟勱計算，這個比例已經(jīng)上升至23%。10月18日，上升至31%。iOS 6發(fā)布后72小時升級情況12%10%8%6%4%2%0%11.3%北京時間2012 年9月20日凌晨1點，iOS 62012/9/20 2012/9/21 2012/9/22 2012/9/23數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 2012年9月，iOS設(shè)備中有42.4%的設(shè)備越獄，較2011年第二季 度結(jié)束時的51.0%有所下降。 其中，iPad設(shè)備中越獄的比例為39.8%，iPhone設(shè)備中越獄的比例為43.8%國內(nèi)iOS設(shè)備越獄比例（2012.9）42.4%越獄設(shè)備非越獄設(shè)備57.

6、6%數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺2012年Android版本變化趨勢和最新分布。Android4.0在2012年Q3占比超過2.2版本，成為Android第二大操作系統(tǒng)版本。Android版本變化趨勢Android OS版本分布（2012年9月）5.3%其他2.34.02.280%70%60%50%40%30%20%10%0%10.8%2.34.023.4%2.260.5%其他1月2月3月4月5月6月7月8月9月數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺華為C88128.2%小米M16.9%HTC One X5.3%三星Galaxy SIII5.1%HTC 新渴望V4.9%聯(lián)想樂Phone P7004.5%三星

7、Galaxy SII4.1%HTC Sensation XE3.7%出廠為Android 4.0谷歌Galaxy Nexus3.1%出廠為Android 2.3HTC 新渴望VT2.7%數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 自2011年底至今，友盟覆蓋應(yīng)用數(shù)量幾乎增長了2倍。移勱互聯(lián)網(wǎng)炙手可熱的程度可見一斑。友盟覆蓋APP持續(xù)增長650005200040000220002011年12月2012年5月2012年7月2012年9月數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 2011年，工具、電商應(yīng)用大熱 2012年，社交、O2O模式興起，游戲高速增長 目前，友盟覆蓋的APP中，有42%為游戲。其中63%為Android 游

8、戲，37%為iOS游戲。友盟覆蓋APP中游戲的比例及游戲平臺分布37%游戲應(yīng)用58%Android iOS63%42% 一年中，注冊使用友盟統(tǒng)計分析的游戲在同期所有注冊友盟統(tǒng)計分析的應(yīng)用中占比逐漸增加。 從注冊使用友盟統(tǒng)計的游戲來看，新增游戲開發(fā)者中，進行全球化市場拓展的開發(fā)者占比43.2%，全球化游戲產(chǎn)品依然保持著增長趨勢。 海外游戲用戶粘性比國內(nèi)游戲用戶高 國外游戲用戶次日留存為27%，國內(nèi)游戲用戶次日留存為24% 第二周留存，國外用戶為45%，國內(nèi)用戶為38%數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 海外游戲用戶使用時長和日啟勱次數(shù)稍低亍國內(nèi) 國內(nèi)用戶使用時長為國外用戶的1.2倍 日啟勱次數(shù)為國外用戶

9、的1.4倍。數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺 服務(wù)6.5萬APP，3萬開發(fā)者 覆蓋的國內(nèi)終端數(shù)，Android設(shè)備1.4億，iOS設(shè)備6000萬 日處理日志數(shù)量達10億數(shù)據(jù)來源：友盟統(tǒng)計分析平臺數(shù)據(jù)時代 產(chǎn)品開發(fā)原則2趨勢數(shù)據(jù)變化趨勢整體特征模型用戶行為模型效果、收益模型測試不優(yōu)化實驗框架基本工具宏觀數(shù)據(jù)建立模型 如何有效的利用數(shù)據(jù) 收集 加工整理 分析問題 數(shù)據(jù)時代下的產(chǎn)品開發(fā)原則 Less is more 由點及面 試錯（數(shù)據(jù)趨勢） 需求聚焦適用一個場景解決一個問題滿足一個需求 快速發(fā)布/持續(xù)優(yōu)化 構(gòu)建測試實驗框架 用數(shù)據(jù)決定產(chǎn)品走向 搭建實驗環(huán)境 設(shè)定考核目標 分析數(shù)據(jù)結(jié)果 決定下一代產(chǎn)品的f

10、eaturetarget 用戶行為數(shù)據(jù)模型 營銷效果數(shù)據(jù)跟蹤 社會化及用戶反饋數(shù)據(jù)收集不挖掘 數(shù)據(jù)化的渠道選擇標準 衡量渠道成本：在渠道投入的人力、財力、時間等 評估渠道帶來用戶的能力：用戶規(guī)模、用戶質(zhì)量、用戶收入渠道點擊下載激活 關(guān)鍵指標：轉(zhuǎn)化率，用戶獲取成本注冊活躍率（DAU/MAU）留存率（次日/7日/30日）轉(zhuǎn)化率打開次數(shù)使用時長使用時段 關(guān)鍵指標：活躍率，留存率，轉(zhuǎn)化率用戶生命周期 某次在查看一周數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)有兩天新增用戶數(shù)突增，但是用戶留存率下降。 從“留存用戶”分析中可以看出7月21日到7月22日的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了異 常。于是進入渠道分析，尋找用戶數(shù)突增的渠道。 從渠道列表中發(fā)現(xiàn)，渠道

11、A和渠道B所帶來的用戶數(shù)都有明顯增長。于是回到“留存用戶”中，選擇渠道A和渠道B分別查看，發(fā)現(xiàn)渠道A 的次日留存率沒有明顯變化，渠道B的次日留存率則出現(xiàn)大幅下降。 進一步查看用戶使用時長，發(fā)現(xiàn)渠道B的用戶使用時長分布與其他渠 道差異巨大，使用時長在310秒的用戶比其他渠道高出一倍多。 由此初步判斷渠道B有作弊行為。經(jīng)過后續(xù)商務(wù)溝通，證實了這一猜測。 美麗說用戶的主要使用路徑：打開客戶端瀏覽最熱最新點擊查看單品點擊去淘寶。 利用漏斗模型，發(fā)現(xiàn)用戶在點擊查看單品，以及點擊去淘寶這兩步轉(zhuǎn)化率不夠理想。 分析數(shù)據(jù)后將點擊去往淘寶的按鈕上文字從“去購買”改為“查看詳情”，暗示用戶點擊之后有更多有利于購買

12、決策的信息，且不一定要購買。修改上線之后， 點擊去淘寶的通過率提升了50% ， 從10%上升到15%。 美麗說團隊使用“自定義”來跟蹤推送消息的打開數(shù)。 根據(jù)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象：1、推送語長度在20個漢字左右最佳，太短和太長打開率都不高；2、推送單品比風格類推送更受用戶喜歡。 分析用戶在初期哪個環(huán)節(jié)流失，以及流失的具體原因 利用漏斗分析模型，在關(guān)鍵節(jié)點埋點分析新玩家的留存及轉(zhuǎn)成成熟玩家的轉(zhuǎn)化率。游戲啟勱過慢或異常，導致用戶失去耐心甚至無法正常打開，影響游戲的啟勱成功率；游戲的功能按鈕過小、失效、丌易發(fā)現(xiàn)等因素，會帶來玩家體驗感下降，導致進入游戲的初始完成率下降；新手引導的設(shè)計丌合理，用

13、戶完成流程過長，或引導步驟丌明確，都將降低新手的完成率；完成新手引導的用戶丌一定是成熟玩家，需要觀測其后續(xù)行為。通過在游戲等級或關(guān)卡的埋點設(shè)計，可判斷該用戶是否留存、質(zhì)量如何。丏這一轉(zhuǎn)化率也可衡量游戲產(chǎn)品的設(shè)計是否合理。 通過付費玩家的漏斗模型來了解付費率和轉(zhuǎn)化路徑 觀測付費的購買，金幣購買，以及熱門購買內(nèi)容熱門商品 付費率分析 分析用戶在哪個場景購買道具，國內(nèi)用戶和國外用戶典型行為差異通過自定義標記玩家類型， 進行分組， 根據(jù)丌同地域，渠道， 版本，用戶行為等維度進行更深入分析用戶分組 熱門購買關(guān)卡 友盟（Umeng），2010年4月在北京創(chuàng)建，是中國最與業(yè)的移勱應(yīng)用和移勱游戲統(tǒng)計分析和開發(fā)者服務(wù)平臺。2011年7月，友盟獲得經(jīng)緯創(chuàng)投的千 萬級美元的投資，旗下?lián)碛薪y(tǒng)計分析、應(yīng)用聯(lián)盟和組件等多款產(chǎn)品，為眾 多iOS、And