app用户行为研究

结合作者多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in 在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。日常数据运营指标的监控日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。这些指标对数据的准确性和及时性要求都比较高，所以你一旦进入一个新公司，或者接手一个新项目，第一任务就是要把这些数据梳理好。另外，运营指标体系中的众多指标是基于这些基础指标衍生出来的，假如这些基础指标的数据质量不过关，其他衍生指标也会出现偏差，而且偏差结果因多个基础指标误差的叠加导致比基础指标更大。如何保证基础指标的数据质量？用户ID逻辑的设计很关键。对于用户数的统计，用户ID的设计逻辑好与坏直接决定数据的质量。因此，当你获取到这些基础数据时，你要对背后统计的ID逻辑了解清楚。对于电商和社交类的APP，因为这种类型的APP有强大的会员系统，对于精准识别一个用户来说它会起到很好的补充作用。渠道分析对于一个上升期或者衰退期的APP，运营团队会尽可能寻找大量的渠道来引流，吸引新用户的关注。互联网的渠道很多，通常有竞价渠道（百度、搜狗、应用商店）、SEO渠道（百度、搜狗）、新媒体渠道（微信公众号、微博、抖音）、网盟广告渠道（百度网盟、阿里妈妈）、移动端付费渠道（今日头条、腾讯广点通）、免费渠道（QQ群、微信群、贴吧、问答平台、应用商店）、直播平台（虎牙直播、映客）等。渠道之多，因此做好渠道效果的监控和分析，对于降低获客成本，提高渠道推广的ROI，十分有帮助。渠道分析，无非就是监测各个渠道的好坏、哪个效果更好、哪个单价更便宜。当然，我们还需要监控每个不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户打分，我们要清楚的让BOSS知道哪些渠道值得投、哪些渠道是垃圾；哪些渠道需要加大投资力度，哪些渠道应该选择放弃。假如运营团队资源充足，还可以对不同手机机型、不同操作系统、不同地区之间的用户质量进行对比分析。总之，就是在不同的维度上对新用户进行切片，来监测不同维度上的用户表现。当然，渠道分析中，还有两个重要问题是需要市场人员和数据分析人员引起迫切关注的，那就是渠道作弊和渠道归因。关于渠道作弊和渠道归因，都是很复杂的研究课题，后期我会单独针对这两块内容来写点东西，这里就不展开详细叙述。活跃用户分析一个产品不可能满足所有用户，鱼和熊掌不可兼得，用户之所以成为了活跃用户，必然是你的产品已经满足了一定的用户需求。研究好活跃用户有助于我们提升最核心的功能点，因此，这部分人的行为更值得研究。所以说，活跃用户（或者核心用户）是APP最宝贵的资源，我们要密切关注APP活跃用户的动态、倾听他们的声音。活跃用户分析，我们可以关注DAU，WAU、MAU、启动次数、使用时长、DAU/WAU、DAU/MAU等指标，WAU和MAU反映了活跃用户的总规模，启动次数和使用时长反映了活跃用户的粘性，DAU/WAU和DAU/MAU反映了活跃用户的活性。活跃用户分析中，反映粘性和活性的指标，都值得细致研究。比如：拿使用时长指标来说，这个指标是用户在某个自然时间段内在APP上使用的时间，这个指标的最大功用就是用来评价用户活跃度和用户粘性的。如果用户使用时长非常理想，说明用户对APP的认可程度和刚需性高，反之则亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。用户画像分析用户画像其实就是用户信息的标签化。如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像分析的核心工作就是给用户打标签，通过人制定的标签规则，给用户打上标签，使得能够通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。用户画像的应用场景主要有两个：用户特征分析和用户分群。用户特征分析，是对特定的用户群体进行持续深入的用户属性洞察，使得该用户群体的画像变得逐渐清晰，帮助企业了解他们是谁？行为特点是什么？偏好是什么？潜在需求和行为喜好是什么？洞察了这些特征以后，为后续的用户群体可以做针对性的分析。用户分群是精细化运营的基础，已经广泛应用于各行各业的数据分析过程中。比如，定位营销目标群体，帮助企业实现精准营销；为唤醒沉睡用户或者召回流失用户，帮助企业实现精准推送；比如电商或者资讯类的APP，帮助企业实现个性化内容推荐等等。产品核心功能转化分析什么是转化？当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景。以电商网站购物为例，一次成功的购买行为依次涉及搜索、浏览、加入购物车、修改订单、结算、支付等多个环节，任何一个环节的问题都可能导致用户最终购买行为的失败。在精细化运营的背景下，如何做好转化分析俨然很重要。所以，当你想要做转化分析的时候，你就想想你产品的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。不同行业都有相应的不同转化率，比如游戏APP里更加关注付费率，电商APP更加关注购买率。转化率分析，你也可以将自己的产品与行业平均水平对比，看看自己的产品在行业所处的位置。另外，也可以通过长期的趋势监测，可以评估APP不同版本的好与坏。用户流失分析流失用户召回是运营工作中的重要部分，定义流失用户是用户流失分析的起点。流失用户，通常是指那些曾经使用过产品或者服务，但后来由于某种原因不再使用产品或服务的用户。在实际工作中，不同产品或者服务的业务类型，流失用户的定义要复杂的多。比如电商类产品，根据用户购买行为定义，用户多久未再次购买算流失用户；比如内容类产品，根据用户访问行为定义，用户多久未访问算流失用户；比如视频类产品，根据用户观看行为定义，用户多久未观看算流失用户。因此，需要结合产品业务类型，将用户关键性行为进行量化，来定义流失用户。用户流失是一个过程不是一个节点，流失用户在正式停止使用产品之前会表现出一些异常行为特征：访问频次大幅降低，在线时长大幅下降，交互频率大幅降低等。因此，我们需要通过规则或者机器学习建模等方式，建立用户流失预警机制，提前预测流失用户的概率，支持运营对高潜在流失用户进行活动干预。如果有条件的话，可以和行业的平均水平进行对比，让自己更加清楚自己产品的流失率在行业的位置。另外，也可以给流失用户做画像，能够帮助我们更好的了解流失用户特征。流失用户画像越细致，代表性越强，召回成功率就越高。但是，我们知道流失用户和流失用户的画像还不够，还要找到流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的产品改动。当我们清楚的定义了流失用户，也了解了流失用户的画像，知道流失用户聚集在哪些渠道，接下来我们就要明确用户召回的路径和策略。从用户角度出发，给用户一个重新使用产品的理由。流失用户召回后，不是终点，我们要对召回来的流失用户进行维护和二次促活，巩固召回效果。用户生命周期分析什么是APP用户的生命周期？它是指用户从与APP建立关系开始到与APP彻底脱离关系的整个发展过程，在整个生命周期中为APP带来的价值总和，称为生命周期价值。在APP用户的整个生命周期中，从用户价值贡献的角度可以分为4个不同的时期，分别是考察期、形成期、稳定期和衰退期。每个时期的用户给APP带来不同的价值。（1）考察期这个时候的用户主要是对APP产品提供的功能和服务，进行自我需求的验证和考察。一旦用户发现产品不能满足自己的需求，将会快速的流失掉。所以在产品规划的时候，一定要对目标群和目标用户需求进行精准定位，尽可能避免上线后，就有大量的用户流失。这个时期用户的价值贡献较低。（2）形成期当产品的功能和服务能够满足用户的需求，用户将会对产品进行试探性使用，在该过程中产品的用户体验将会起到决定性的作用。尤其是在同质APP较严重的时候，用户将会一边倒的选择体验更优秀的APP。在该时期用户会真正的选择并决定使用产品，同时用户创造的价值也将会飞速提升。（3）稳定期处于这个时期的用户，无论是忠诚度还是活跃度都是最高的。他们会频繁的使用产品，会对产品进行口碑宣传，吸引和推荐更多的用户选择产品，这个时期的用户价值创造将会达到最高，并且保持很长一段时间的稳定。（4）退化期引起稳定用户进入退化阶段，因素很多。比如一个母婴类产品，孩子长大了，就放弃该产品的使用。总之，某些因素影响到用户的满意度，都有可能促使用户进入退化期，进而彻底脱离该产品。用户一旦进入退化期，就应该进行及时的用户维护。这个阶段，用户创造的价值将会迅速递减。总结以上总结的APP数据分析思路并不是全部，比如A/B测试、热图分析、表单分析、路径分析等常用的分析思路，均没有包含其中。这么多APP数据分析思路，其实市场上已经有非常成熟的APP数据分析工具，给我们提供强大的分析支持。比如国内的有友盟、MTA、Talkingdata、神策数据、Growingio、诸葛IO、数极客等，国外的有GA、Mixpannel、Appsee等。每一款APP数据分析工具，除了基本的数据分析维度几乎都一样，各家的产品都有自己独特优势的功能。所以，大家如果希望选择第三方数据分析工具，要结合自己的分析目的和自身公司的条件来选择适合自己的数据分析工具。本文由@大雄 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

在用户行为分析领域，数据分析方法的科学应用结合理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。间隔分析模型旨在通过事件发生间隔时间与分布态势，辅助企业实现深度多维交叉分析，进一步提升用户行为分析的精细化程度。本文将详细介绍间隔分析模型的概念、特点与价值、应用场景。一、什么是间隔分析？间隔分析从事件发生的时间间隔维度来探索用户行为数据价值，它能够科学地反映特定用户群体（如北京地区年龄 30 岁以上女士），发生指定行为事件（ 如事件 A 到 B 的转化、金融用户的二次投资等）的时间间隔及数据分布情况。不同数据组的偏态和重尾可反馈用户路径过程中的应用体验，并借此评估产品设置的合理性。例如，间隔分析在以下场景中可广泛应用：在金融行业，为刺激新用户快速完成首投，运营人员会赠送新用户体验金。运营人员通过间隔分析可以了解：新用户从首次注册到首次投资通常需要多久？在同城速递行业，快递上门时间长短非常影响用户体验，作为公司考核快递人员绩效的关键指标之一，企业通过间隔分析可以了解：用户在官网发起快递请求后，快递员多久接单？二、间隔分析模型的特点与价值企业市场、产品、运营人员通过事件发生的时间间隔、转化时间长短来判断与分析用户的活跃度、用户转化等情况。间隔分析模型的特点与价值主要表现在以下方面：1. 可视化时间间隔，六类统计值直观描绘各用户群时间间隔分布差异图 1 六类统计值将时间间隔可视化 神策分析的间隔分析模型以箱线图形式展示，最大值、上四分位数、中位数、下四分位数、最小值、平均值六类统计量直观描绘特定用户群体的时间间隔分布差异，数据的偏态与重尾一定程度反馈用户体验，从转化时间的维度暴露用户转化瓶颈，可借此评估产品设计的合理性。2. 依据分析需求，灵活设置用户属性与事件属性（初始行为和后续行为）企业可以根据具体分析需求，灵活设置间隔分析的初始行为或后续行为，并根据用户属性筛选合适的分析对象。例如，在某奢侈品电商企业中，为分析高价值用户的复购频率与普通用户的区别，可将初始行为与后续行为均设为“支付订单”，并给初始行为增加“订单金额大于 10000 元”的筛选条件以此来表示高价值用户，从而得出分析结论。3. 以全新视角探索数据价值，从转化时间窥视优化思路，促进用户快速转化在间隔分析中，将初始行为、后续行为设置为相同事件或不同事件，可满足不同的数据分析需求。例如，在金融行业，将初始事件和后续事件分别设置成为“注册成功”和“投资成功”，可用于分析用户转化花费时长，侧面反映用户的转化意愿，帮助企业能够针对性地优化产品体验和运营策略；在在线教育行业，若将初始事件和后续事件均设为“学生上课”，则展示学生两次上课的时间间隔，可以此作为判断学生积极性、教育平台黏性的依据等。从时间间隔维度呈现用户转化、黏性等情况，提升了用户行为分析的精度和效率,对用户行为的操作流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。同时，通过判断各用户群体事件发生的时间间隔的偏态和重尾，以及数据分布的中心位置和散布范围，为发现问题、流程优化提供线索。三、间隔分析的应用场景间隔分析将帮助各行业从时间间隔维度来探索用户行为规律，更多应用场景值得摸索。下面列举一二：1. 互金场景：如何合理设置体验金的发放时间？在金融投资类产品运营过程中，为了让新用户在注册后能够快速投资，运营人员通常会通过一些激励措施来刺激首投，如发放体验金。这会涉及到我们前面提到的“如何合理设置体验金的发放时间”的问题，在具体操作时，运营人员可以在间隔分析中将初始行为设置为“注册成功”，后续行为设置为 “投资成功”事件，当了解事件发生的时间间隔时，可以作为设置体验金发放时间的参考。当然也可以按天展示不同渠道来源的新用户首次投资成功所花费的时长情况，运营同学通过了解不同用户群体的差异化，让运营更为精细。另外，通过不同渠道来源的用户表现也成为渠道投放的判断的重要依据，如下图：图 2 互金各渠道来源的新用户首次投资成功花费的时长分布2. 视频网站场景：用户多久完成一次视频播放？内容是短视频 App 提供给用户的核心价值，可通过“用户完整看过一个短视频”衡量用户是否感受到视频平台的价值。该场景中选择新用户从“启动 App ”到“完成播放”所花费的时长情况作为分析对象。如果用户普遍需要较长的时长才能完成转化，说明用户需要付出的视频筛选的成本较高，则应将新用户从“启动 App ”到“完成播放”的时间间隔作为优化目标。图 3 新用户从“启动 App”到“完成播放”所花费的时长情况同样，在同城速递行业，当了解用户发起快递请求后快递员的接单时间之后，公司可依据此来考核快递人员绩效，从而也进一步优化用户体验。四、间隔分析模型与其他分析模型的配合值得强调的是，间隔分析模型是多种数据分析模型之一，与其他分析模型存在无法割裂的关系。从用户转化角度来说，用户转化过程受很多因素影响，间隔分析通常是业务情况的反映，转化时间间隔只是分析用户转化的单一维度，只有与其他分析模型配合，才能清晰看到用户行为特点和背后动机。虽然在多数情况下，时间间隔并不能作为优化的指标，但是与其他分析模型的配合可以帮助我们探索可能存在的问题。例如，从“提交订单”到“支付订单”间隔时长中位数是 5 分钟，说明一半的用户支付订单需要花费 5 分钟以上。则应该思考其中可能存在的问题：是支付功能的 Bug，还是其它问题导致支付失败？定位问题需要结合事件分析、漏斗分析等分析模型定位问题。总之，只有将各分析模型实现科学互动和配合，能够科学揭示出用户个人 / 群体行为的内部规律，并据此做出理论推导，不断在工作实践中优化商业决策和产品智能。

互联网产品以数据为驱动，对用户行为进行分析也越来越重要。通过分析，可以构建出完整的用户画像，实施以更精准的运营策略。用户行为就是用户使用网站或App产生的一系列行为，有了用户的这些行为，才算是真正有价值的产品。一、为什么要进行用户行为分析？以数据为驱动的互联网产品，进行用户行为分析也越来越重要：创业者在产品早期，可以根据用户行为判断产品是否契合市场需求，减少试错成本。对于产品经理来说，通过分析用户行为能够帮助判断用户对产品的喜好和期望，不断调整迭代出符合用户需求的产品。而对运营来说，用户行为分析的作用更多在于了解推广渠道和营销策略是否精准有效，找出问题，并加以改进调整，提高转化率。最常用于营销活动，每做一次活动都会对相关数据进行分析复盘。用户行为分析对于用户画像的构建，也有很重要的作用，一个多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。二、如何进行用户行为分析？用户行为分析即对用户行为数据的分析。那么该分析具体哪些指标数据呢？你可能会想到很多数据指标，比如浏览量（pv）、访客（uv）、注册量、转化率、留存率、使用时长、使用频率等等……非常多。这样让人感觉非常凌乱，而无从下手。是否都要一一进行分析？大概工程量很大。如果不是，哪些数据是要重点分析的呢？1.用户行为分析的复杂性首先要明确的是：由于互联网产品的复杂性，现在并没有一种完全通用的用户行为分析方法。比如说阅读类产品和互金产品：“今日头条”和“京东金融”。今日头条的大部分用户行为就是阅读、评论、转发，并没有直接的购买行为，所以阅读时长、频次、跳出率是分析时应该注重的指标；而京东金融更为关注的是否首投、复投这些消费行为数据。其次，因为分析目的不同，所注重的指标也不一样。比如活动营销复盘，应该关注的是本次活动的浏览量、新增用户量、推广渠道转化率、消费量等。所以说用户行为分析是件复杂的事，虽然如此，但也有一定的方法技巧。2.实用方法介绍这里介绍使用两种较为通用可行的分析方法，可以帮助你快速缕清这些指标之间的逻辑关系。（1）5W2H法一种是5W2H法，也叫七问分析法。这种分析方法在工作中使用得非常广，简单方便。所谓的5W2H就是WHAT（是什么）、WHY（为什么）、WHO（谁）、WHEN（何时）、WHERE（何处）、HOW（怎么做）、HOW MUCH（多少）。举个简单例子：比如这篇文章的思路架构，可以说用的就是一个5W2H法。我首先介绍了用户行为是什么；然后是为什么要进行用户行为分析，有哪些人会在什么时候哪些地方用到；接下来要解决的就是：该如何做？要做到什么什么程度？用户行为本身就可以用5W2H来总结。5W2H用户行为分析思路框架：用户使用行为理论分析法如果说5W2H分析法比较粗糙的话，第二种则更为精细，那就是是通过用户行为路径来分析。（2）用户行为路径就是从渠道导入认知熟悉，到使用、忠诚传播分享产品的一系列行为，每个行为路径对应了相应的指标。网站用户行为路径及对应指标：APP同样也可以用用户使用行为轨迹来分析。下图是个简单的流程图，不同产品使用方式不同，具体分析时在“使用”环节可以更为细致。APP用户行为路径图：3.如何精准采集用户行为数据了解要分析哪些数据，接下来就重要的就是数据。数据从哪里来？一般有两种获取方法：自己埋点和接入第三方统计工具。现在有很多第三方统计工具：Google Analytics、百度统计、CNZZ统计、友盟都是用得比较多的，操作简单又方便。自己埋点比较复杂，当然得到的统计数据更为准确高质量。三、总结最后，很多人会想知道：我应该重点关注哪些数据指标。前面也说过用户行为分析的复杂性，你应该根据你分析目的去重点关注数据指标。个人认为运营应该重点关注的是：访客渠道来源、转化率、活跃用户数、用户流失率这几个指标。当你感觉理不清时，你就围绕分析目的去抓数据指标，不要为了分析而分析。要记得，做分析是为运营提供一些思路方法，但数据不是万能的。本文由 @秋日里的猫 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自unsplash，基于 CC0 协议

用户行为分析隶属于用户数据分析的一个模块，所以做用户行为分析比较领先的主要是一些知名BI工具的生产公司，比如像帆软、DataFocus、微软、Tableau等。一般国内做数据分析的公司会更加贴合国内企业的需求和思维模式，举个例子，我在DataFocus的官方网站上看到过关于八大分析的模型的案例内容介绍，其中包含的事件分析、热图分析、全路径行为分析等就十分贴合题主所提到的用户行为分析。事件分析模型是用户行为数据分析的核心和基础。用户在产品上的行为我们定义为事件，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件进行采集。热图分析模型主要应用于用户行为分析领域，分析用户在网站显示页面的点击行为、浏览次数、浏览时长等，以及页面区域中不同元素的点击情况，包括首页各元素点击率、元素聚焦度、页面浏览次数和人数以及页面内各个可点击元素的百分比等等，通过上述分析，找出页面设计的合理性。全行为路径分析主要是根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率的情况，找出各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途。DataFocus还有其特有的可视化搜索引擎，通过对自然语言的搜索输入，即可呈现可视化结果；该公司也是慷慨的将多行业的案例分析报告免费向用户呈现；BI工具的图表类型十分丰富，除了基础图形外，还涵盖了很多新颖且独具特色的图表类型；数据看板组件元素的添加也为整个大屏的设计提供了更多可能性，完全可以打造一个非常美观炫酷且实用的可视化大屏。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

对于运营来说，需要掌握用户行为来制定不同的运营策略。而用户行为是通过数据分析得出的，那么，具体的数据分析是哪些数据，不同的数据又有什么区别？本篇文章中，笔者对用户留存和用户行为两个指标进行梳理分析，对相关数据进行了总结，与大家分享。通过本文能够学到什么？快速了解一款APP。行业趋势，市场空间。APP的生存现状，所处阶段，遇到的问题。产品迭代，发现新的增长引擎方向。用户运营过程中的数据分析指标一般来说，对i运营人员的核心任务总结为两点：流量的引入和流量的维系。而根据具体的具体的工作可以划分为用户运营，内容运营及活动运营。但其核心都是通过产品为你的用户池传递价值。产品运营基本工作不同运营工作的关系根据不同的阶段，运营人员要做的工作也不尽相同。比如早期的用户，运营人员的工作主要是集中于如何拉新用户，并为其产生持续的价值，使其留下来。而成熟的产品则集中于如何有效的促进用户的活跃度和留存率，从中发现有价值的用户，刺激这部分用户为产品带来价值，产生收益，促使产品有质量的存活下去。如果把用户运营进行拆解，可以分为几个阶段：寻找种子用户——>挖掘核心用户——>吸引更多用户——>实现用户自运营——>挖掘用户价值（包括消费广告等各种创收行为）用户运营阶段任务每个阶段的工作独立但又层层递进，影响整体效果，所以工作时对于单独的一项任务或者运营模块，应该将其进行量化为不同的数据指标，来判定工作成效。一、用户留存用户留存需要考虑的是用户兴趣的热度衰减程度。留存的用户无非存在两种情况：一种是无意中使用该产品，发现满足了自己的需求，留下来不断使用。另一种是用户对产品兴趣度递减，逐渐降低使用频次，逐渐远离直至完全消失。常用的留存指标是次日留存，3日留存，7日留存，15日留存和30日留存。无论多好的产品都有留存和流失。新老交替无法避免，用户留存一直随着新增用户和流失用户而出于动态平衡：UR=（SNU/NU）*100%UR：用户留存率，SNU第N天依然使用的用户，NU新增用户。这几个数据每一个内部的含义都不同。关注产品的次日留存：关注次日留存可以第一时间发现产品新版本的品质变动；冷启动对于用户的吸引力，以及用户粘性；通过AB测试添加新手引导设计判断产品的易用性；通过新用户路径埋点分析用户流失原因。关注3日留存：可用来判断渠道优劣，以便筛选渠道调整投放策略。关注7日留存：反应用户一个完整体验周期后的去留情况，判断用户忠诚度。针对不同时间点的用户留存率，颗粒度较细的数据统计更容易分析出用户留存的规律，并针对实际情况制定相应的运营策略。某APP留存情况数据二、用户行为指标用户的行为数据主要通过埋点获取，通过用户行为分析可以判断用户对产品的喜好以及期望。用户行为数据分析黏性：关注用户持续访问情况；活跃：关注用户访问参与度；产出：用来衡量用户创造的价值。基于用户行为的三大类，在每个大类上再添加不同的行为指标。可以进一步挖掘数据价值，添加数据标准，使得团队目标提升更加具有针对性，有利于用户效率提升，1. 黏性指标数据显示用户平均每天按压，滑动，点击手机的次数为2617次，普通用户手机屏幕亮起时间为2.42小时，重度用户为3.75小时。随着智能手机的普及，流量红利的消失，所有流量增长都停滞了，战场从抢夺流量转为抢夺用户时间。打开次数：而用户行为指标中打开次数是第一重要指标，因为只有让用户打开才有无限的可能；访问次数：用户单位时间内的访问次数，是用户粘性的核心指标。加上时间，年龄，地域，收入，性别等维度，可以有效的针对不同层级用户制定相应产品策略；间隔时间：间隔时间是用户距离上一次访问间隔的时间。掌握该数据可对用户进行活跃度划分，有利于运营制定运营策略进行用户的激活。2. 活跃指标毫无疑问，用户愿意华仔产品上的时间越多，对产品产生的价值的可能性越大。增加使用市场，第一要素当然是产品符合用户的预期且使用方便，但这里要追究的是如何运营运营手段来增加用户的使用时长。对于内容产品而言，图文（新闻资讯）、音视频（段视频）等是当下最主要的内容呈现形式。在内容平台上，像新闻客户端，常用的手段是通过内容的个性化推荐，不断加强算法积累，实现千人千面，用户越喜欢的内容自然得到更多的推荐机会，进而吸引用户停留，增加使用时长。对于电商产品来说也比较类似，但推荐更为复杂，不仅仅是对用户，还需要考虑包括用户，商品，服务，店铺等维度的画像，更多的是通过用户画像及相似度进行推荐。还需要考虑标签的场景失效，标签的热度衰减等。使用时长：使用时长是指用户使用APP所使用的时长。使用是影响用户转化的关键因素，因为只有让用户长时间停留我们才能采用一些方法吸引用户下单转化。停留时长：平均停留时长是指访客浏览某一页面时所花费的平均时长，页面的停留时长=进入下一个页面的时间-进入本页面的时间。用户的停留时长是与用户转化率相关的，这个很好理解，对于一个不感兴趣的产品或无法勾起用户购买欲，那么用户是不会停留过多时间的。停留时长与转化并不是完全的正相关关系。因为存在用户长时间停留在某个页面去做其他的事情而没有发生跳转的情况发生。访问页面数量：访问页面的数量将直接提升用户的停留时长，间接地提升订单转化。3. 产出指标产出指标在不同形态的商品上有不同的含义。在电扇行业，产出指标就是订单，客单价等。信息流产品，产出指标就是广告的曝光，以及广告的点击率和后续的转化。新闻资讯类产品提高曝光量的方法主要有两种：一种是靠内容的推荐，推荐给喜欢的人，增加信息流的访问次数；另一种是用金币，积分等反馈方式刺激用户相应的行为。以上的指标遵循了一个原则，及触及用户的兴奋点，以小的投入获得最大的用户量，即满足用户的心理需求。我们可以通过用户的需求金字塔分析和理解用户的消费心理。关注产出指标，将直接量化评估运营的效果，衡量运营活动的ROI。本文由 @jeanleung 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

作为一名B端产品经理该如何洞察客户需求，设计出有价值的产品呢？我们知道销售人员必须充分了解消费者或目标客户如何挑选、购买、使用、处置产品、服务、体验或创意，才能创造出符合消费者需求的产品，制定合理的价格、合适的分销渠道策略、产出击中用户内心的广告文案。了解用户是一切销售人员必须掌握的基本功，联合利华对他们的销售人员提出要求，必须花50小时与用户面对面沟通后，才具备上岗资格。了解你的用户，洞察他们的需求、行为和心理，也是一个产品经理的基本功。每周至少要花费10小时以上的时间与用户泡在一起，通过了解用户行为和心理，从而发现及设计需要实现的产品场景。一、什么是用户需求1. 需要、欲望、需求的区别需要：客观存在，是人类自身本能的基本组成部分，比如人们对衣食住行等的最基础需求。欲望：当某些需要制定具体的物品或目标时，就成为了欲望。比如四川人对吃的欲望是香、辣、麻需求：是有购买力来满足的对特定产品的欲望。比如每个人都需要住房，当他希望在深圳南山区买房子，却没有购买力时，就是欲望。购买了南山区华润万象城的房子，就变成了需求。2. B端市场用户需求C端面向大众用户，B端市场面向企业或者商业领域内特定范围的用户。B端用户需求是以企业目标为导向的，组织通过购买力满足对组织目标的欲望。初级目标可以理解为让企业更高效、便捷的运转，从而向消费者服务，以获取收益。高级目标则需符合商业组织的战略要求，满足商业用户需求，将已有商业运行逻辑进行系统化、信息化、高效化处理。例如典型的OA、CRM系统。 这些是帮助组织完成员工、客户管理任务，提升工作效率的产品。二、如何洞察B端市场用户行为第一步：用微观层面的用户行为研究5W+1H方式搜集信息（1）Who我们的目标客户是谁？B端的目标客户可按照组织的横向（组织管理）或纵向（组织业务）类别进行划分，横向类别包括：组织规模、组织角色、组织协作等。纵向类别包括：组织所在行业、组织运营业务等。谁使用（购买）了我们的产品或服务？组织是由一群不同角色的人组成的，需根据不同角色分析使用（购买）产品。如组织内部管理的高层管理者、中层管理者、员工；组织运营管理的产品供应商、渠道商、物流商、合作商。谁影响使用（购买）决策？影响决策的人，他们经常协助确定产品功能并为评价可选方案提供信息，因决策常常时有风险的，很少有冲动购买。如公司老板的意见、财务/渠道等专业人员的意见。公司选购OA系统，会优先调研人力资源部门需求并征求对方意见，是否在满足公司整理利益的前提下，同时满足人力业务系统的需求。使用（购买）决策过程中，哪些人扮演了哪些角色？发起者：一般由组织领导者、部门专业人员提出。使用者：组织中使用产品的人，企业沟通工具需全部员工使用、CRM系统由销售人员使用、项目管理系统由技术人员使用。决定者：组织中的决策者、财务审批人员。（2）What+Where+When用户使用（购买）的是什么？产品：单一的产品。如：硬件、电脑、手机……服务：在提供产品的基础上，提供增值服务。如：传统的EPR系统，包含软件产品，提供产品培训、产品升级服务。整体解决方案：提供一套解决用户需求的一体化软硬件，从而实现与用户利益一致化，并实现用户利益最大化。如：智慧城市解决方案，提供硬件基础设置、云计算、人工智能等，让城市更加智能的解决方案。用户哪里查看产品或服务？用户哪里购买产品或服务？何时使用（购买）？是否有规律性？（3）Why+How用户对我们产品的认知价值如何？注重产品的整理使用价值。完善售后的维护和服务，将产品融入企业二次使用中——顾客经营。用户使用（购买）产品时的态度如何？哪些社会性因素回影响用户使用（购买）决策的？个人（领导、员工）和组织特征因素（行业、规模、业务目标）是怎么影响使用（购买）决策的？第二步：用大环境、小环境和个人这些影响要素去洞察用户的行为一方面是预测用户需求，另一方面是理解用户的态度、行为以及在社会影响下的行为，从而去分析出不同的需求。（1）大环境：社会文化、主流思想、大众核心价值观。“新零售”这个概念最近很火，这个词是马云在2016年10月的阿里云栖大会上首次提出：“未来的十年，二十年，没有电子商务这一说，只有新零售”。他提出的概念给整个行业带来了很大影响。零售企业以互联网为依托，运用大数据、人工智能等技术，对商品生产、流通和销售过程升级改造，重塑业态结构和生态圈，并对线上、线下和现代物流进行深度融合的零售新模式。盒马鲜生除了琳琅满目的晒菜，更有现场料理尝鲜和自动化外卖体验；亚马逊的全新现在零售书店，慢慢的和科技结合个性化的视觉享受，让用户得到的不再是冰冷冷的书，而是实实在在的读书享受。（2）小环境：人生阶段、社会角色、朋友圈。组织处在什么行业、什么发展阶段、多大规模、垂直还是偏平化的管理模式？如针对小企业的需求：第一，不要将中型企业和小型企业混为一谈，1000万收入和100万收入之间是有巨大差异，一个有几个人组成的新公司和一家有100人组成的成熟公司也是如此。产品需对这两类企业的需求进行区分。第二，一定要保持简洁，简洁意味着要能通过简单的产品解决核心需求。第三，一定要提供售后服务。小型企业需要的合作伙伴，不是推销员，需协助企业正常使用产品（3）个人喜好：个人职业、收入状况等。组织决策者的价值观是否跟产品价值观一致？对产品服务的忠诚度？决策者的职业生涯规划？三、用户行为及心理依据洞察出的用户行为，从心理方面洞察用户的动机，从而分析出不同的用户需求马斯洛层次需求理论是人本主义科学的理论之一，将人类需求像阶梯一样从低到高按层次分为五种，分别是：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。四、B端市场用户行为及心理特点基于马斯洛理论的有形价值、社会价值、自我价值，我们以零售行业销售经理角色为例进行分析：在B端市场，你会发现自己面对的不是一个人，而是一群人。这群人有着各种各样的组织关系，不同的关注点和利益诉求。你要设计的产品不是为一个人设计的，而是为了满足一个机构或一群人的特性需求设计的。由于市场的不确定性，组织需要跟得上环境的变化，让组织具有驾驭这种不确定性的能力。同时，组织成员更加强大，成员拥有知识、能力、信息以及独立的程度，使得个体更加具有创造能力，感受工作的意义与价值。在这样的背景下，如果洞察用户需求，实现产品价值成了一个更加有意义的话题。“公司不再只是奋斗的职场，更是修道场”。——《未来公司》本文由@乌龙小公举 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

集微网消息（文/Jimmy），近日，在对全国31个省、市、区的超2200位00后完成调查后，ADD广告研究联盟联合Morketing Research（Morketing研究院）对外发布全景式研究报告《自娱：2018-2019年中国新势能人群App接触行为报告》。作为典型的数字原住民（特指在网络时代成长起来的一代人），00后在信息获取方面，从智能设备拥有情况来看，智能手机已成为该群体的标配，半数左右的人群拥有平板电脑和智能手表。数字化环境也赋予了新势能人群与生俱来的数字化生活与思维方式。根据报告的数据显示，00后大学生“手机品牌偏好”前五名是华为、苹果、OPPO、vivo和小米。其中，华为以22%的占比略胜苹果，排名第一。并且这种趋势在男性、女性、二线城市、三线城市及以下地区等细分人群中都得以延续。需要指出的是，研究团队的量化研究是在2018年12月10日至16日完成的，有关华为的外部因素在那时还未发酵。报告指出，根据研究团队统计，新势能人群们首次拥有手机的平均年龄是14.30岁，他们的App平均使用数量达到49.22个，而此前App Annie统计的中国智能手机用户使用APP平均数量仅为30个，以此可展现出该群体相较于其他世代对APP更加旺盛的使用需求。此外，00后每天在移动App上的耗时普遍达到7个小时以上的水平——甚至有样本的日均使用时长接近12个小时，这意味着抛除8小时的睡眠时间，他们的绝大部分时间都在手机上度过，同样来自App Annie数据显示，2018年中国每台设备平均每天花在移动APP上的时间仅3.5小时左右，00后又超越了一倍的时间。在报告中，研究团队还揭晓了在00后群体中最具影响力、使用度最高以及好感度最高的App榜单，发布直播、电商、视频网站、社交、短视频、游戏等28个品类的00后App使用偏好，并围绕颜质正义、带妆扩列、理性反叛、镜像消遣等10个洞察点详细论述。（校对/Jurnan）

随着移动互联网的快速发展，涌现了大量的APP，在各行业、各领域竞争越来越激烈的情况下，如何才能够让自己的APP脱颖而出?这就需要数据分析的协助了，有了数据才可以更好的科学运营。可见，好的APP数据分析工具是开发者及运营者必备的神兵利器。艾媒数聚旗下的北极星数据系统(bjx.iimedia.cn)一直作为研究的数据工具，持续为艾媒咨询的行业研究和市场咨询支撑了八年。自今年年初推出APPTOP1000指数，在5月份开放部分用户数据的注册查询后，获得业界一致好评和大量的合作伙伴支持，因此艾媒数聚加快了北极星的商业化开放节奏，现已定于6月20日正式上线全功能版本，同时启动首批创始会员试用及预售活动，你准备好了吗?应用场景作为一个专为移动开发者打造的服务平台，北极星的全功能版本展现了强大的产品与服务功能。北极星采用自主研发技术实现独立装机用户监测，全面对接运营商数据，通过专业大数据能力和技术进行用户分析、运营分析、质量分析、竞争分析等，提供APP下载、活跃、留存、渠道分发及转化等全维度数据，进行APP 用户行为评估、竞品运营分析等，帮助企业改善产品设计、透视运营指标、洞察竞品情况、提升推广策略和效率。数据来源数据源以自有SDK数据监测为主，运营商数据辅助，经过混合数据及其学习算法，推算总体数据。四大服务功能全新升级用户分析是进行用户数据深度挖掘，精确展示APP用户的性别、年龄、收入、行为偏好、行业等全维度数据，提供智能用户画像，使你全面了解用户的使用状况，分析需求的受众程度，让你找到应用的突破点，助你完善优化产品。运营分析是对应用趋势进行精准分析，精确展示日活跃用户、月活跃用户、用户趋势、累计用户、新增用户等全维度数据，提供产品运营分析，帮助企业透视运营指标。质量分析是精确展示新增用户、活跃用户、启动次数、平均使用时长、回归用户的次日、七日、次月留存以及渗透率等全维度数据，提供用户留存解析，让你轻松快捷把握应用的最新动态。竞争分析支持5个产品内对比分析，APP三三、两两重合独自分析，帮助企业洞察竞品情况，从多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。首批创始会员免费试用随着北极星的全功能版本的上线，本次北极星数据系统同时启动免费升级试用及创始会员预售活动。本次试用及预售活动的期限为6月20日至7月20日，试用预售流程如下：免费注册——试用申请——试用体验——首批签约(百度搜索“艾媒北极星”即可进入官网进行注册登录)值得一提的是，首批签约成为北极星创始会员享受的优惠是非常多的，创始会员预售价最低可享受3折优惠(仅限20个名额)，先到先得，过后将恢复原价。艾媒北极星数据系统全功能版本的推出，意味着它将以更全面的产品和服务内容去覆盖移动开发者的需求，提供更优质的内容服务，北极星也将再度发挥自己的平台优势，为APP的开发及运营做出更大的贡献。

历次危机都会催生新的行业风口，在本次疫情爆发后，企业对于非接触式的远程办公的需求剧增。目前来看，远程办公在中国普及率依然较低，但维持了一定的增速，对比国外发达地区市场，未来仍有巨大的发展空间。本文通过对移动办公用户的行为分析，帮助企业了解具体的用户的使用诉求和行业的发展现状及未来的发展趋势。远程办公行业成长潜力巨大，疫情加速市场培育1.1 远程办公市场前景广阔，国内上处在起步阶段历次危机都会催生新的行业风口，在本次疫情爆发后，企业对于远程办公的需求剧增。目前来看，远程办公在中国普及率依然较低，但维持了一定的增速，对比国外发达地区市场，未来仍有巨大的发展空间。2019年，我国智能移动办公的市场规模在271亿元左右，2020年市场规模有望扩大到318亿元，环比增长17.3%。从全球来看，远程办公在欧美国家普及率较高，数据显示，美国超过八成企业引入了远程办公制度，已有3000万人在家中远程办公，占美国工作人口的16%-19%。全世界已有24％的公司尤其是科技公司采用远程办公方式。到2020年，大约50%的科技公司将会有约29％的员工实现远程办公，中国的远程办公市场发展潜力巨大。2020年2月移动办公各行业用户规模：各国移动办公发展现状：国内远程办公行业紧跟国外步伐，但普及率仍然较低。2015年1月，阿里巴巴率先上线了钉钉，致力于打造领先的智能移动办公平台。在2016年6月，腾讯也推出了为企业服务的腾讯企业微信，开始了对企业协同市场的发展。2019年12月25日，腾讯宣布推出腾讯会议，集合了云视频会议产品。2019年12月26日，华为发布智能工作平台WeLink。华为云WeLink提供基础服务和增值服务两种类型，具备智能高效、安全可靠、开放共赢三大核心优势。2020年2月2日字节跳动宣布开启飞书线上办公模式，帮助国内企业解决在疫情期间的远程办公问题。国内远程办公发展历程：1.2 用户需求短期激增叠加技术有利支撑，线上办公呈现爆发式增长2月，移动办公领域用户规模达到2.5亿人，环比大幅度增长24.8%。从用户需求端看，疫情爆发短期催化远程办公需求上升；另一方面，当下跨地区以及全球分工趋势不断增强，跨地区工作协调需求也在不断提升。从产业层面看，互联网与科技巨头纷纷布局，云计算、大数据、AI等新技术发展为远程办公提供技术支撑，日益丰富的网络资源提供行业发展的底层基础，线上办公行业正进入快速发展快车道。2019年4月-2020年2月中国移动办公用户规模：从用户使用时长来看，2月第1周用户复工时，移动办公用户使用时长呈现爆发式增长，随后逐渐趋于稳定。2019年4月-2020年2月中国移动办公用户使用时长：从分时数据来看，2月移动办公用户分时活跃度显著提升，早上8点-9点和下午17点-18点为全天的流量高峰，大量用户在线进行远程打卡上下班。2020年1-2月移动办公应用用户分时规模：1.3 从细分行业来看，企业级应用&视频会议行业增长最为显著从移动办公各细分行业来看，企业级应用用户规模达到1.35亿人，环比增长76%，视频会议/监控用户规模达到1054万人，环比增长182.6%，远程、异地、多人协作相关的功能需求迅速增长，用户开始探索和尝试很多线上办公的方案，广泛的用户认知和体验习惯会促进未来市场的发展。2020年2月移动办公各行业用户规模：1.4 远程办公市场产品功能交叉较多，细分领域竞争激烈且趋同质化从整体看，远程办公应用产品间界存在各版块产品竞争格局初步形成，功能交叠加强。协同办公：金山办公旗下WPS Office是文档编辑和云协同产品，但同时也支持演示文稿的云讲解以及视频电话会议。阿里巴巴钉钉、腾讯企业微信、字节跳动飞书，均可以实现文档协同、文字和音视频即时沟通、协同管理办公需求。远程办公大类下各细分领域产品功能界限趋于模糊。文档管理：WPS、有道云笔记、印象笔记等均支持多人在线编辑、文件云存储等功能；百度云、微云为用户提供便捷的云存储功能。视频会议：产品主要痛点在于高清稳定的视频传输、大规模多路会议支持、数据共享、会议控制、跨平台支持等，现有视频会议产品对以上功能基本都实现了覆盖，在疫情背景下各家均推出了多达数百人视频会议的支持功能。远程办公主要应用：1.5 移动办公用户消费能力强，关注信息流资讯，社交行为丰富从移动办公用户结构来看，24-40岁为移动办公核心用户群体，占比达到67.3%；并且移动办公用户，高消费群体比重达到34.7%。2020年2月移动办公用户消费能力：从地域分布来看，移动办公用户主要集中在超一线和一线城市，北京、广州、杭州三地的用户规模分列前三。2020年2月移动办公用户地域分布：从用户使用行为来看，在线办公群体社交行为活跃，短视频、信息流资讯应用渗透率高；在使用深度方面，移动办公用户在，银行综合服务类和手机银行服务类应用的使用深度较高。2020年移动办公用户各领域使用行为TGI：短期疫情推动，长期受益企业数字化进程，企业级应用需求呈现爆发式增长2.1 钉钉偏重内部管理，企业微信偏重外部沟通疫情期间，企业协同办公应用爆发式增长，钉钉、企业微信月活用户规模环比分别增长65%、46%。几款软件中，阿里钉钉侧重内部的管理和沟通，解决企业后端需求，对于组织内员工的统一管理，以及企业内部员工之间的沟通有较好的支持。企业微信则侧重外部的沟通及企业形象展示，解决企业前端的需求，例如企业和用户之间可以更好地借助于企业微信平台，进行业务上的沟通和往来合作，在展示企业的对外形象方面更有优势。飞书更侧重于企业组织和个人的办公协作，它深度整合使用率极高的办公工具，并在一个“平台”上，让企业成员实现高效沟通和协作。2020年2月企业级应用用户规模：疫情期间，钉钉用户呈现快速增长态势，2月底用户规模相对月初实现翻倍式增长。钉钉是阿里巴巴旗下的移动办公平台，定位于中小企业市场。阿里云、淘宝、天猫等阿里系产品为钉钉引流大量客户，凭借着初期的免费电话功能和猛烈的营销攻势，钉钉市场渗透率不断提高。2020年2月钉钉日活跃用户规模：企业微信定位为办公沟通工具。企业微信自身承担着通讯工具的职能，同时为用户提供公告、打卡、审批等通用型的轻OA应用。针对企业的个性化需求，企业微信采用开放API接口的方式，一方面允许企业用户直接接入自有IT系统，另一方面开放接入第三方服务商，提供丰富多样的移动办公应用供企业使用。疫情期间，企业微信进一步提升功能用户实现快速增长，2月底环比月初增长86.4%。2020年2月企业微信日活跃用户规模：2.2 凭借多场景覆盖，钉钉用户单日使用时长高于企业微信从用户粘性来看，钉钉用户的使用粘性高于企业微信，显示出其有更好的业务场景覆盖。2020年2月移动办公应用用户日均使用时长：2.3 企业微信在超一线城市用户比重高，教育场景拓展使钉钉平均年龄较低从用户结构来看，企业微信在超一线和一线城市用户比重更高，从年龄来看，由于有学生打卡的因素，钉钉的用户平均年龄更为低龄化。2020年2月移动办公应用用户地域分布：2020年2月移动办公应用用户年龄分布：从城市分布来看，企业微信用户在广东和江苏渗透率较高，而钉钉用户在浙江和山东的用户渗透率高。2020年移动办公应用地域分布：2.4 企业级应用留存度好，迁移成本高企业应用迁移成本高，用户忠诚度表现较好，从历史数据来看，次月平均留存率接近50%。2019年4月-2020年1月钉钉用户次月留存率：多场景催化，云视频会议应用迎发展良机3.1 办公、教育、医疗支撑远程视频用户规模快速增长随着中国新型冠状病毒疫情爆发，1月26日，国务院总理李克强主持召开中央应对新型冠状病毒感染肺炎疫情工作领导小组会议，要求采取适当延长春节假期、调整学校开学时间、支持网上办公等措施，减少人员流动。远程视频帮助各卫健部门、党政机关、企事业单位通过手机、电脑等设备便捷召开多方会议，建立快速反应机制。不仅如此，受到疫情影响，全国各地线下培训机构相继停课，远程视频在疫情期间为教育机构免费提供云课堂线上服务，以满足开展远程教学、远程教研、局校视频会议、教育培训等应用需求。远程视频还让专家与患者实现了“面对面”的安全快速沟通，节约了路途时间，也提高了沟通效率，帮助遏制了肺炎疫情的传播。2019年视频会议细分市场份额：3.2 此次疫情，云视频会议获得广泛认可视频会议市场，传统厂商以硬件为主，主要服务于大型政企客户。而随着Zoom在国外崛起，市场也看到云视频会议领域广阔机会。受到疫情催化，在云视频会议领域，腾讯视频、好视通、小鱼易联等逐步兴起，腾讯会议用户规模超2000万。同时，传统厂商也在进入云视频会议市场。视频会议发展历程：3.3 视频会议行业呈现一超多强，腾讯视频强势领跑从市场格局来看，整个移动视频会议应用呈现出一超多强态势。腾讯会议40天更新迭代了14个版本，月活用户规模超2000万，排名整个行业第一，并大幅度领先其他竞争对手。从用户增长来看，Zoom视频用户规模环比增长650%，增速排名行业前列。2020年2月视频会议行业用户规模：3.4 提供免费服务、开放API接口，腾讯会议用户增长强势腾讯会议为企业提供一站式云会议解决方案，满足企业远程沟通的线上会议需求，支持手机/平板/PC多设备端，共享高清桌面，在线文档能力，高清流畅、便捷易用、安全可靠，让您随时随地高效开会，全方位满足不同场景下的会议需求。疫情期间腾讯会议不仅免费提供服务，还向合作伙伴开放API接口，合作伙伴只需通过腾讯官网申请、等待审核、对照文档接入三步即可接入腾讯会议API，不仅帮助能够优化开发成本，还可以灵活嵌入原有的办公协作平台，打造一体化的办公体验。开放API，也是腾讯会议共建互联互通视频会议生态的关键一步。传统视频会议是一个硬件为主导的市场，不同的厂商之间长久以来形成了一个个孤岛，互通互联非常困难，腾讯会议去年底发布时就明确不做硬件。作为一款纯自研的SaaS产品，腾讯会议开发之初也十分注重API的设计，希望与独立软件开发者携手完善场景。如今，腾讯会议开放API，则意味着腾讯会议将联合更多的软硬件合作伙伴，构建互联互通的办公协同场景，帮助企业实现降本增效。2020年3月腾讯会议单日用户规模：3.5 发达地区的年轻用户仍是视频会议的核心用户群体从用户结构来看，腾讯视频24-30岁用户比重达到42.3%，超一线及一线城市比重达到54.4%，显示出视频会议核心用户仍集中在发达地区的年轻用户群体。2020年腾讯会议用户年龄分布&城市分布：3.6 Zoom用户激增，高清、稳定、协同成云视频发展标准来自硅谷的视频会议公司Zoom因性能“流畅、稳定、丰富的协同功能、多样的订阅及部署方式”在疫情期间揽获不小的增量，Zoom用户增长显著，2月底Zoom用户日活达到3.4万人，环比月初增长超过2倍。2020年2月Zoom视频单日用户规模：从用户使用时长来看，2月底Zoom用户单日使用时长达到0.94小时，环比月初增长56%。Zoom核心产品为视频通讯云平台，实现同时大规模接入、高可靠、低延时的视频会议。Zoom产品便捷，具备高音视频质量，兼容性好，同时安全性高，可以基于电脑、平板、手机、电话和视频会议室多终端无缝接入。2020年2月Zoom视频会议人均单日使用时长：3.6 疫情期间，视频会议应用用户留存率显著提升在用户留存方面，作为一款工具类应用，长期以来用户次月留存率均低于20%，而1月用户Zoom用户留存率达到47.7%，显示出用户使用需求提升明显。2019年4月-2020年1月ZOOM用户次月留存率：用户基础广泛，文档管理应用潜在渗透空间巨大，其中，基础办公软件刚需属性最强4.1 基础办公应用市场广阔，WPS领跑移动端2017年中国基础办公软件市场规模为77.8亿元，预计到2020年，行业市场规模将达到100.8亿元。整体市场和用户持续增长，但是当前云文档渗透率相对较低，尤其基于在线协作办公，更符合精细化分工下的多人协作，未来应用占比必将持续提升。从细分领域看，Office办公应用中，金山WPS office在移动端领跑，WPS云协作得到用户广泛认可。WPS云协作彻底颠覆了过去“本地编辑→发送→他人接收后修改→发送→本地编辑”这种低效的协作模式。通过WPS云协作，众多员工可以在同一个云平台上工作，同时协作编辑同一个文档，实时显示文档的历史修改记录。其次，WPS云协作简化了办公流程，让办公更加专注。WPS云协作的消息聚合功能，让用户不必再引入邮件、网盘或IM等工具来传输文件和实时沟通。企业所有成员在同一个平台上就能轻松进行实时沟通和文档的分享协作，从而实现文档创建、编辑、协作、共享与讨论交流的一站式操作，让办公效率连跳多级。疫情期间，为缓解返工压力，WPS稻壳儿就邀请平台设计师共同创作了企事业单位的宣传部门、人力资源管理部门等急需的疫情防控相关的文档模板，免费供用户使用。这一举动得到了众多设计师的积极响应。截至2月23日，WPS稻壳儿疫情相关免费内容资源超过1655份，仅一个月累计下载用户量超过200万。金山WPS office用户2月底日活跃用户环比月初增长32%。目前，公司付费用户月活用户达到569.90万，公司付费用户月活用户持续保持快速增长。2020年2月金山WPS office用户规模：4.2 WPS基础功能扎实，扩展功能丰富，用户使用时长稳步增长从用户使用时长来看，WPS凭借扎实的基础的文字处理功能，叠加更多的自主开发及第三方小工具带来便捷的使用体验，大幅提高用户的使用效率，用户日均使用时长达到1.26小时。目前产品内部可以使用的小工具包括文档处理类、PDF工具类、第三方服务类、图片扫描类、演示播放类、办公服务类。这些小工具可用于远程办公、远程上课、论文查重排版、图片扫描格式转换、图表制作简历制作等方面。2019年6月-2020年2月金山WPS office用户日均使用时长：4.3 凭借免费策略，WPS吸引大量学生群体使用从用户结构来看，和微软Office相比，WPS的用户分布更为广泛，二线以下的用户群体比重高。并且凭借免费策略，WPS用户在24岁以下的年轻用户中的使用占比也较高。2020年2月移动office办公应用用户地域分布：2020年2月移动office办公应用用户年龄分布：4.4 完善产品功能，提升团队效率，有道云笔记用户环比增长显著有道云笔记是网易推出的个人与团队的线上资料库。有道云笔记采用了增量式同步技术，即每次只同步修改的内容而不是整个笔记，支持多平台云端同步。作为一款笔记类应用，有道云笔记专注办公提效，用户可以随时随地对线上资料进行编辑、分享以及协同。疫情期间，有道云笔记推出重大功能更新，为满足远程办公用户的需求推出视频会议功能，旨在提升团队远程协作沟通效率。该视频会议功能以操作简单可快速进入会议、不限人数为核心优势，同步支持多方高清投屏，大大增加团队在远程办公当中的沟通效率。从日活用户规模变化来看，2月底有道云笔记日活用户达到31.3万人，环比月初增长60.1%。2020年2月有道云笔记用户规模：从用户结构来看，与印象笔记相比，有道云笔记的用户群体分布较广，在二线以下城市也有较高的渗透率。从用户年龄来看，有道云笔记30岁以下的年轻用户比重更高。2020年2月文档管理应用用户地域分布：2020年2月文档管理应用用户年龄分布：4.5 网盘云存储助力抗击疫情，未来发展不断向好移动互联时代下，移动终端无时无刻不在生产海量数据和消费各种数字内容。本地化存储已无法满足用户需求，云存储的重要性日益凸显。依托百度在云服务领域的深厚积累，百度网盘为用户提供更安全、高速、便捷的存储及分享服务。随着网盘市场归于稳定，百度网盘成为了用户心中的第一选择。疫情期间，百度网盘也为抗击疫情和助力远程办公做出贡献，百度网盘向所有湖北用户均可通过手机APP免费领取为期一个月的“超级会员”；另外，2月6日起，所有百度企业网盘用户现有的套餐权益自动延长一年。百度网盘2月环比增长也达到5%。2020年2月移动云盘用用户规模：从用户结构来看，个人网盘用户群体包括学生和职场新鲜人（24岁以下用户占比达到28.1%），该群体是目前移动互联网上的主流群体之一，具有巨大的增长潜力。2020年2月移动云盘应用用户地域分布：4.6 凭借区域免费、教育场景渗透，网易邮箱用户实现小幅增长2月复工后，移动邮箱领域用户也出现小幅增长。疫情期间，网易邮箱助力金智教育打造一体化智慧校园平台，借助网易单点登录接口，教师和学生用户只需要在首次登录门户时绑定自己的邮箱账号，即可在后续使用中直接一键登录邮箱，受到广大用户的好评，2月网易邮箱用户增长迅猛，环比增长12.3%。2020年2月移动邮箱各应用用户规模：本文由 @易观分析 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载