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进入移动互联网时代后，App类型各种各样，有社交、游戏、支付、电商等，下面的分析方法论集中在产品设计更为复杂的电商场景，但其实不同类型App分析方法论大同小异，只不过在目标导向侧重点上有所差异 。
一、电商App构成主体人货场
人货场是构成电商市场的三个主体，用传统商场来打比方，人相当于每天来商场逛买的客户，每个客户都有自己的动线，都有自己的偏好；货相当于商场中不同店铺提供的商品，有实物类的，也有服务类的，货的品质和服务会影响用户的选择；场相当于商场，提供给客户和商品、品牌互动的舞台 。
线上人货场由于有更多的数据，在人货场设计上更灵活，迭代成本也更低，总体设计和线下有诸多相似之处 。通常的思路是规划场子定位，比如主打高端女性用户，在搭场子的时候就需要考虑女性用户爱逛、比价等特点，场子形式多种多样，有直播类、导购类、营销类等；其次，会基于目标人群定位，选择相应品牌、调性、价格区间的商家、品牌和货品，人货场搭建完毕后，后面就需要关注三者之间所能发生的化学反应了，App分析指标就派上用场了 。
二、App核心分析思路是流量转化漏斗
流量分析思路是流量转化漏斗，通过转化率可以对产品各链路效率进行判断和优化 。要搞明白转化漏斗先了解常见的几个概念，
1. UV是独立访客，一个用户代表一个独立访客，对于UV的统计方式通常有几种，App端通常按设备ID来区分，既有多少设备ID就认为有多少UV，Pc端则按cookieID（网页访问信息）来区分，用户经常会清空网页浏览信息，此种方式并不是很可靠，不过当前流量App端为主，影响不大 。
2. PV是用户访问次数，一个用户一天通常会多次访问，会记录多个PV，PV和UV的比值代表一个用户访问次数；
3. IPVUV是到商品详情页的流量，类似于UV，不过两者对象不同，前者是到商品页的访客，后者是到App或者到页面的流量；
4. IPV是到商品详情页的点击次数，一个用户可能会流量多个商品，在统计不同的商品的时候，多记录多个IPV，和IPVUV的比值代表一个用户访问的商品数量；
5. 购买UV既有多少最终支付的UV，这个大家比较容易理解 。
上面是最常用的几个概念，当然还有其他很多流量概念，比如曝光、直接引导、全引导等，以上每个指标都代表不同的含义，从产品视角看，分析App主要回答几个问题：
三、产品分发效率如何
产品分发效率的主要衡量指标是UV点击率，既到页面的UV有多少产生点击行为，公式：UV点击率=点击UV/UV，该值受产品形态影响较大，比如单品设计比店铺、品牌设计的产品UV点击率要高，可以和同类型产品对比分发效率是高还是低，是否需要优化 。
四、产品导购效率如何
页面UV分发完后，接下来看到商品详情页的浏览转化率和成交转化率
公式：浏览转化率=IPVUV/UV，购买转化率=购买UV/IPVUV，在电商场景下，产品设计链路较长，通常会按路径长短再细分为不同指标，这样我们就可以从用户开始到结束的访问转化链路中定位到在哪一层跳出率更高，不同层级跳失优化方式也不同，比如浏览转化率通常可以通过改变产品形态解决，购买转化率通过提高商品品质，或强化权益透出，提高购买转化 。
五、产品粘性如何
产品粘性的衡量指标也有很多，有单次访问粘性，常用的指标有单次访问时长，单次浏览页面数等，还有隔日粘性，常用的指标有活跃率（DAU/MAU），次日留存率，7日留存率等 。
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六、运营视角更关注产品产量能力
【流量转化漏斗：App核心分析思路有哪些？】运营会在产品视角的基础上更进一步，关注成交驱动，公式：成交金额=UV*流量转化率*购买转化率*货单价*人均购买件数，和上面流量漏斗比只增加了货单价和人均购买件数，别看只是小的变化，但在整个运营思路和策略中却增加很多变数，比如在怎么提升货单价上，怎么提升人均购买件数上，怎么提升浏览转化效率等 。
1. 提升货单价的思路通常是改变类目结构，或者是售卖更高端的同类商品，还有变相提价的，但通常不鼓励这种方式 。
2. 提升转化效率的方式更多是通过BD更有吸引力的货品、价格、权益 。
通常不同时期成交驱动主动力是不同的，初期更多是流量驱动，中后期更多是客单价和转化率驱动，相对而言流量和客单的提升方法更多，更容易些 。
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