通过精细化运营或许能够对产品的后续运营以及发展提供更好的运营依据参照，那么就来看看我们的精细化APP运营要注意些什么呢?
一、精细化运营的目标
产品是什么类型的APP?是否需要过多的运营?
比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。
设计统计框架
统计的目标要弄清楚，拿到数据之后用来做什么?指导功能改进，还是版面调整?再或者是作为用户对内容质量评判的指标?
假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。
二、简要的操作流程
数据采集
首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。
数据整理
数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。
数据分析
按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。
比如用户行为：哪些功能使用得被人均使用得最多，哪些按钮被频繁点击，哪些在显著位置却未达到预期使用效果的功能，等等。
比如内容分析：哪篇文章被查阅最多，哪些内容被评论或者赞得最多，等等。
当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。
不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。
三、一些需要注意的原则
数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证);
2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做);
数据不是万能的，还是要相信自己的判断。
文章来源：活动盒子
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