用户启动应用的时间段分布图

根据上图所示，从早上6点起，应用启动量开始爬升，反映到现实中，6点时刻，起床时间，开始有部分用户使用APP。到12点，午饭时刻，大量用户开始使用应用。该产品启动量曲线非常平滑，6点开始的稳步上升和12点之后的平滑下降，意味着一天中系统的负载是均衡的，不会出现某个时刻启动量的突然暴增给系统带来大量负载的情况。

用户属性

产品的用户群分布在哪些地区决定了产品进一步推广的大方向，活跃用户从哪里来？通过对IP地址的反向解析，可以刻画出前10活跃用户的地区分布：

前10个高活跃度地区占据了整体活跃用户的63%。假设在资源有限的情况下要发展更多的业务，则应重点关注这些地区，将人力物力花在刀刃上。

从设备来看，如果一个应用在某些设备上频繁闪退，那么持有该设备的用户群必然有很大的可能性流失。设备的类型分布状况可以有力地指导开发团队重点关注高频设备的应用优化。从机型的角度看，什么类型的设备占比最多？对用户设备进行统计后有下图：

从上图可知，Iphone是该产品的主导设备。而安卓设备由于其开放性，同一款应用在不同的机型上往往有不同的体验。因此在开发人力有限的前提下，应重点关注这些设备的应用体验，结合机型及后台应用日志合理优化应用，避免因体验导致的用户流失。机型分布还能够侧面描绘用户的面貌，例如，vivo用户群主要偏向女性用户，Iphone8作为新推出的机型价格较高，这部分用户可能消费能力更强等。

此外，短信提醒是触达用户、提醒用户必不可少的手段之一。如果成本有限，要选择一家运营商作为短信渠道，该选谁？通过对用户的手机号段进行汇总分析，整理出了用户的运营商分布图：

通过图表可知，中国移动是该应用用户群体的第一大运营商，联通电信紧随其后。
最后，从分发渠道来看，该应用的哪个分发渠道贡献了最多的用户？应该注重哪些分发渠道？

AppStore借助其庞大的用户群和完整的生态圈稳坐第一把交椅，腾讯市场第二，百度手机助手第三。关注该产品主要投放的市场渠道，可以据此合理的调整渠道推广费用，提高推广效果。

用户视角分析

想要做出一个好产品，还需从用户角度解读产品细节。

首先，用户每天的应用使用情况是衡量产品好坏的一个直接的表现。下图对7天内用户打开应用的平均次数进行了汇总：

从上图可知，应用日均启动量大约为2.5次，意味着一个用户一天中会打开该应用3次。

用户打开应用停留的时长也能反映用户对该产品的粘性。下图对7天的用户使用时长进行了汇总分析：

以2016年Analysys易观发布的统计数据为例，金融类APP人均单日启动次数为0.5次/天，单次使用时长平均3.8分钟，数值以年为单位进行统计。

大部分用户都处在1-3分钟这个区间。在这短暂的3分钟里，他们看了什么？他们关注什么？他们为什么离开了？如果能够了解用户的喜好和关闭应用的关键点，就能更好的优化应用，提高用户的粘性，增长用户在应用停留的时间，而这部分深度分析借助的工具是埋点分析。

埋点分析，即在业务代码关键部分插入特定的分析代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程使用程度。如主页的产品列表，当用户点击某个产品时，系统会在后台记录下哪个产品被点击，方便后续深入分析。

以注册事件为例，用户注册事件可能包含多个步骤，如“点击注册-->输入信息-->发送验证码-->填写验证码-->确认”。在这个过程中，可能会存在种种原因导致用户放弃注册，如验证码没收到，网络环境太差等，进而放弃注册。如何挽留这一部分用户？第一步，需了解用户在哪个阶段流失。这类情况系，一般采用漏斗分析模型进行探查，以一个用户绑卡的实例来说明：

上图从左到右是一个简单的埋点模型，分别对应用户从发现活动到注册绑卡的整个流程。在活动展示到绑卡过程中，用户是逐层流失的。在第五步绑卡阶段，用户流失非常大，比例接近50%。用户既然已经选择绑卡，意味着用户对产品十分感兴趣，在绑卡阶段却有大量潜在用户流失，这显然是一个大问题，值得深挖下去。

由上图可知，在输入验证码和银行卡这两个阶段，用户流失比例非常高，因此可以初步的判断，导致用户流失的问题可能是：验证码发送不及时；银行卡好输入不方便。前一个问题需要和短信渠道商联系，提高短信发送时效；后一个问题反映到产品中，可以认为是产品体验的问题。银行卡号长，用户往往需要再三确认。针对这个问题，有两种改进建议：第一种是用醒目的颜色字体标注银行卡号，同时按照4个数字一组进行分组显示，减少用户识别成本；第二种是加入拍摄识别功能，让用户选择用摄像头拍摄卡号，在程序中用OCR算法进行识别，减少手动输入的步骤。

“印象派”客户画像系统

上文是用数据解读产品的一个简单实例，站在数据的角度上重新审视产品，用数据指导产品的设计、研发、推广是打造精品应用的重要手段。本文是一个起点，用数据从另一个角度描绘了产品，让读者初步了解“产品画像”的概念。我们也在思考，是否能用数据来描绘客户呢？是否能用数据来引导业务呢？

试想这样几个问题：为什么打开淘宝、头条、知乎，每个人看到的内容都不一样？为什么打开A站、B站、油管，推荐的系统总是如此懂你？这一切都归功于客户精准画像的神奇。你是数码发烧友，她是美妆达人，他是时尚潮人，所有的这些外在面貌都能够通过数据来描绘。

兴业数金研发总部数据产品团队已经着手打造“印象派”客户画像系统，该系统通过统一的大数据管理平台打通公司内外部数据，结合智能算法实现精准的客户画像，通过数据和算法完整地描绘客户面貌。我们希望由内而外用数据描绘真实的你，我们希望用多源数据整合细节描绘完整的你，敬请期待我们后续的精彩！

作者：研发总部数据产品团队 贺楠 /文