一、APP数据
新增用户：第一次启动应用的用户；
新增独立用户：全体应用的新增用户的总和（去重）
活跃用户：当天启动一次的用户即为活跃用户，含新用户和老用户；
活跃独立用户：当天应用的活跃用户总和（去重）
MAU：MAU（monthly active users）月活跃用户人数。
DAU:DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的
运营情况。
用户留存率：在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。
用户留存率中的40-20-10法则：如果你想让游戏、应用的DAU超过100万，那么日留存率应该大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。
次日留存率：（当天新增的用户中，在往后的第1天还活跃的用户数）/第一天新增总用户数；
第2日留存率：（第一天新增用户中，在往后的第2天还有活跃的用户数）/第一天新增总用户数；
第7日留存率：（第一天新增的用户中，在往后的第7天还有活跃的用户数）/第一天新增总用户数；
第30日留存率：（第一天新增的用户中，在往后的第30天还有活跃的用户数）/第一天新增总用户数。
另外就是APP的埋点数据，这个功能的点击率是多少？这个功能有多少人打开，又有多少人使用了？有多少人在频繁使用这个功能？等等，这些埋点数据要时常关注。结合数据变化来反思功能设计的问题，从而优化产品。
二、用户反馈和评论
产品上线后，用户的反馈和评论对于产品人员来讲是尤为珍贵的材料，一方面这是你的真实用户的直观感受，另一方面他们再表达直接的需求。那么，怎么样处理用户的意见就显得格外重要。用户反馈什么我们就做什么，这是肯定不行的。很多情况下用户表达的只是一种表面现象，要学会去挖掘用户背后的需求本质。多去研究世界上一些革命性的产品，多去了解人。
当看到四处飞来的意见时，我们要学会思考，而不是全盘接受、全盘照抄。
是不是我们的目标？想想我们的目标用户是谁。
使用场景是否成立？还是这只是极个别人的场景需求。
用户目标是否正确？我们的APP是不是用来满足用户这个需求的？
产品定位还正确吗？如果做了这个功能，还符合我们产品的定位吗？
如果要做这个功能，那么自身的项目资源是否能够满足？如果需要举全部资源来做这件事情，那就要慎重再慎重。
三、需求提取
也许用户的意见是个圆形，但经过分析之后，很有可能得到需求是个三角形。
“如果我最初问消费者他们想要什么，他们应该是会告诉我，‘要一匹更快的马！’”
——这是亨利·福特的一句经典名言，如今我们在《乔布斯传》里又见到了它。
100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的马”。很多人听到这个答案，于是立马跑到马场去选马配种，以满足客户的需求。但是福特先生却没有立马往马场跑，而是接着往下问。
福特：“你为什么需要一匹更快的马？”
客户：“因为可以跑得更快！”
福特：“你为什么需要跑得更快？”
客户：“因为这样我就可以更早的到达目的地。”
福特：“所以，你要一匹更快的马的真正用意是？”
客户：“用更短的时间、更快地到达目的地！”
于是，福特并没有往马场跑去，而是选择了制造汽车去满足客户的需求。
客户需求有显性需求和隐性需求两大类。我们通过市场调查得知的往往都是一些诸如“我要一匹更快的马”这类显性需求。客户的显性需求并不是客户真正的需求。企业需要根据所收集的显性需求信息进行深度挖掘和捕获，以了解客户的隐性需求是什么，进而分析出客户的真正需求是什么（例如：用更短的时间、更快地到达目的地）。这就是一个需求分析的过程。
乔布斯所言：“我们的任务是读懂还没落到纸面上的东西。”实际上就是用户隐性需求的深度挖掘。
来源：简书
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