A. app的用户数要怎么查
app用户数一般都是在后台进行查询，前台是没有查询途径的
B. 如何获取app用户活跃数
可以使用极光iapp1、覆盖广SDK在国内140多万款APP中安装，覆盖国内90%以上的移动终端，监测的月活设备数有13.6亿。22个一级行业，206个二级行业的200万+APP。竞争对手一般覆盖几万个App。2、数据准确、合规数据源由极光SDK自有数据+运营商+手机厂家，数据更准确，企业使用无风险。（竞品没有）3、更新速度快日指标（DAU、新增、渗透等）T+2上线，月指标（MAU、用户画像、行业分析等）T+8上线。4、产品功能丰富6个子产品，30+功能模块。包含较多独有的功能，如极光指数、企业分析、下沉分析、机会发现、上升最快等； 由于样本量足够大，我们产品的新增和活跃维度可以按城市查看，这个是竞品做不到的。5、产品覆盖指标多200+关键运营指标；18种标签大类，超过1000个用户标签。竞品需要采购多个产品，因为有的版本有DAU，但是指标很少；有的版本指标多，但是没有DAU
C. 如何知道一个APP的用户数量和活跃用户数量
如果你是自己应用相对接入对应统计平台的sdk，可以直接查看。如果你是看竞品的，可以使用酷传类似的做竞品查看，但这个不是很全面和准确。
D. 怎么看一个app的日活跃用户数量
根据app的日活跃用户数量可以看出这个app的发展，如果想要看一个app的日活跃用户数量，是可以使用第三方软件来进行查看的。比如极光iapp
E. 怎么看app用户数量
可以使用极光iapp1、覆盖广SDK在国内140多万款APP中安装，覆盖国内90%以上的移动终端，监测的月活设备数有13.6亿。22个一级行业，206个二级行业的200万+APP。竞争对手一般覆盖几万个App。2、数据准确、合规数据源由极光SDK自有数据+运营商+手机厂家，数据更准确，企业使用无风险。（竞品没有）3、更新速度快日指标（DAU、新增、渗透等）T+2上线，月指标（MAU、用户画像、行业分析等）T+8上线。4、产品功能丰富6个子产品，30+功能模块。包含较多独有的功能，如极光指数、企业分析、下沉分析、机会发现、上升最快等； 由于样本量足够大，我们产品的新增和活跃维度可以按城市查看，这个是竞品做不到的。5、产品覆盖指标多200+关键运营指标；18种标签大类，超过1000个用户标签。竞品需要采购多个产品，因为有的版本有DAU，但是指标很少；有的版本指标多，但是没有DAU
F. 如何获取app的新增用户，活跃用户，启动次数，使用时长等数据
最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。 究竟什么是活跃?在日常与外界合作过程中，我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息，貌似听起来比较简单，但是真正如果自己实施操作统计数据时却发现自己又不懂这些定义，因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去操作。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析方法以及注意事项，限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。 日活跃 统计标准 日活跃的统计标准有很多种，在RPG中有日活跃角色数和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题，所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数，可以认为就是日活跃用户数。当然，很多游戏室不存在这样的多角色概念，因此通用日活跃账号数来作为统计的标准为最佳。 当然，还有一种统计标准就是设备的唯一标示，比如MAC，这样统计日活跃设备数量，不过价值相对不大。 定义标准 统计日登录过游戏的账号数，此处要去重。 比如某日有1000个账号登录过游戏，总计登录次数为1600次(因为存在某些账号重复登录游戏)，那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释，在实际操作中，经常会出现问题，例如我们在写SQL语句提取数据时就应该加上distinct 进行去重操作： Select count(distinct passportid) from playerlogintable 如果没有加上distinct 统计的就是所有登录玩家的总计的登录次数，这样就会出现大的问题。 日活跃能分析什么? 单单一天的日活跃其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。 核心用户规模 核心用户规模的衡量其实和产品周期结合起来来看，在大部分游戏中，日活跃大概的构成可以分成以下的部分。 其中，新登用户对于日活跃用户的影响是最大的，一般新登占比达到40%，而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模的依据之一。 从上图的构成来看，如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后，那么老活跃用户的规模是在不断增长的，同时，如果新登用户的注入水平保持不变，这样来看，游戏的核心用户有规模是在增长，并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长，且不断转化为老用户，即核心用户规模也在增长，那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。 刚才所提到的核心用户规模，之所以使用日活跃用户来衡量，原因在于，以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性，以日作为统计长度，恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。 那么在日常的分析中，我们可以简单计算一个周期内，每日新登用户和活跃用户的关系比例，看一个长期趋势，一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。 那这里有人会问，怎么看待回流用户的作用呢? 实际上，回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的，但是该部分的贡献却不能够忽略，因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后，会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言，该部分的贡献比例比较低。 说了这么多，那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的?这里只给出参考的标准： 回流用户：统计日登录游戏，但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户，历史上登录过游戏的用户) 老活跃用户：如果粗略的计算，可以如下计算： •日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户 当然如果要精确衡量老用户规模，可以给予老用户定义，例如： 统计日登录游戏的用户，在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况，即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户，可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。 下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。 首先我们要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图，如下图： 在该图中，我们DAU和DNU的走势基本上是一致的，DNU对于DAU的影响还是比较大的，但是随着后期波动的减小，我们发现从106天到280 天，两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的，但是这不足以说明问题，仔细观察，我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的，而这部分面积就是DAU中除去 DNU的部分，即我们可以认定是老用户的部分，这个面积的缩小，意味着用户的流失加剧，活跃用户的控制不得当，此外，也可能是新用户在短期内留存率不高引起的，那就需要结合留存率来看问题了，这里不讨论。 在发现上述的情况后，我们可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线来进行分析这个问题。如下图所示： 可以很明显的看到，这个差值在逐渐走低，也就是说用户的活跃度是在下滑的，这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的，也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是，这个时期，需要紧急的拉动用户规模增长，因此，可以看到，随后进行了两次相应的拉动，其规模有所提升。 此外，我们还要看一下新用户所占的比例曲线，如上文所述，基本维持在40%的水平上，但是有一个值得关注的是，当处于一个相对的稳定期时，即使有大范围的推广和拉动新登增长，那么这个比值的变化也不会太剧烈，唯一剧烈的原因就在于，原本游戏的老活跃用户规模就在下滑，流失较多。 当然了，用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获得相应的信息，这点也是要和其他数据结合来分析的，比如次日留存率，用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据，找出来DAU中的虚假用户，例如1-3s用户非常多，那么在正常的网络和设计情况下，这种数据就可能是很多假用户造成的，也就是作弊行为。 再比如的情况，我们可以通过事件管理，区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响，比如自然增长时期的新登用户对DAU的影响，判断DAU的质量，渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。 如果需要的也可以结合用户的登录习惯，比如登录次数，登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定，以此来保证DAU的质量。 其实在DAU的背后，隐藏的问题和分析的要素很多，这个也是需要结合自己的业务需要来进行的，这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题，还要结合具体需求进行分析。不过话说回来，DAU的解析离不开细分数据和其他数据的支持，但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的，还要经验积累，有关这部分的分析参见这里。 文章来源：博客园
G. App如何实现用户增长
为什么这么多人想要做App用户增长呢？其中一个最主要的原因是互联网人口红利的持续衰减，互联网用户数量的增速越来越低，甚至是没有增长或者是负增长。在移动互联网早期，可能随随便便做个App项目，用户的增长都不会太差，但是放到现在却变得非常艰难。另一方面，是有很多厉害的产品就是通过用户增长的手段得到了很迅猛的发展，这就给后来者一些启迪，是不是自家的产品引入了用户增长手段也有机会像它们一样迅速发展呢？如何实现App用户增长呢对于App的用户增长我的理解是一种周期性的机制，这种机制可以促使已有用户邀请更多的潜在用户使用你的应用，从而实现App业务的有效增长。清晰的认识并熟练掌握App用户增长机制，不但可以让App推广工作更有计划和节奏，而且有助于运营推广人员对推广模型进行更好的优化和改善。App用户增长机制包含四个步骤：发现应用、下载应用、激活应用、分享应用，最后用户自增长形成闭环，每一个步骤之间的转化对于产品的宣传推广来说都是至关重要的，一旦其中一个环节出现问题，都会影响最终的推广效果。1、发现应用让用户发现应用是App用户增长的第一步，很多新应用上线的第一件事就是推广，目的就是为了让更多的用户知道自家的App应用，从而提高用户的下载。目前比较主流的App推广渠道有：应用商店、广告投放、线下推广等等。2、下载应用随着App应用知名度的提高，应用的下载数据也会随之水涨船高。但是不同推广渠道所带来的转化有很大差异，有些推广渠道从发现应用到下载应用的转化非常高，有些推广渠道的转化却很少甚至近乎于零，这就需要我们找到最适合自家App应用的有效渠道。3、激活应用激活应用是第三步骤，同时也是比较看重的一个步骤 。因为根据数据统计，有将近20%的应用下载用户只使用了一次App就会将应用卸载了，为了避免用户的一次性使用，我们需要在用户第一次启动应用的时候提供一些别致的体验从而得到用户的认可。4、分享应用让已有用户将App应用以及相关内容分享给其身边潜在的用户。用户分享的形式有很多，比如推荐有奖、邀请有奖或者是内容分享等等。用户的口碑传播是最好的推广方式，所以运营推广人员需要最大程度的促使已有用户成为App应用的推广人员。5、自增长上述的四个步骤的最终目的是实现App应用的自增长，这也是衡量这套App用户增长机制是否有效的依据。最直接的办法就是进行数据统计，数据统计不仅可以评估App用户增长机制的效果，还可以为优化App推广策略提供依据。比如你发现从“用户从发现应用—分享”的数据都很高，但是过多的分享并没有带来裂变式的用户增长，那么这就需要针对分享这个环节进行分析和优化。结语随着移动互联网获客成本的持续提高，想要通过疯狂的买流量去获取用户，进而占据某个细分领域的垄断位置，已经变得越来越难了，所以App用户增长，不仅需要推广渠道的流量，也需要自然流量的加持。
H. 如何快速增加APP用户量
我个人的想法还是觉得得靠宣传，得靠推广。因为一个app的话都是要先推广来获得流量，才能让更多人所知道的。而且前期的话尽量用像微博，或者里德助手这种免费的软件进行，降低自己的成本
