易观千帆行业案例：如何通过数据衡量手机银行APP运营效果

易观分析：手机银行APP作为银行数字化转型的重要战场，各大商业银行在通过人海战术、营销渠道拓展、应用场景下沉等运营手段，不断促进手机银行APP规模攀升，截止2021年Q1，手机银行APP用户规模已达58466.01万，同比增长达23.8%。

手机银行APP用户发展趋势

银行数字化转型速度如此之快，尤其是大型银行其转型速度远超其他传统行业数字化转型速度，这既是互联网全流量时代所驱，亦是用户需求所驱；随着数字化经营的深入，手机银行APP已然从流量的正面“交锋”迭代至“以客为中心”的精细化运营阶段；无论是手机银行APP的产品优化，还是用户服务优化，最终考核的标准将落到，是否满足用户行为和心理诉求。

易观千帆数据显示，虽然手机银行APP启动次数呈增长趋势，但手机银行APP启动次数在金融领域渗透率仅7.8%；显然手机银行APP作为低频的场景应用，单纯的运用UV（Unique Visitor，页面独立访问量）和PV（Page View，页面浏览量或点击量）作为衡量标准略显不匹配，并且UV和PV有可能会在营销活动期间产生大量的无意识用户，这类用户要么成为沉睡用户，要么成为快速流失客户；所以，从商业价值出发用这两个指标统计并不能充分体现运营效果，也无法对迭代优化形成更有针对性的指导意义。

那么，哪些指标衡量手机银行APP“以客为中心”的运营服务更精准、更有价值呢？易观分析通过数据为大家进行详细介绍。

用户拉新

银行可以通过用户拉新相关指标监测周期内营销活动对用户的影响及转化；

衡量指标包含：用户新增、用户新增占比

指标说明

用户新增：监测某手机银行APP在统计周期内，新增加的该APP下载使用的设备数。

用户新增占比：监测某手机银行APP在统计周期内，新增用户占该周期内整体用户的比例。

用户拉新可以从用户角度最直观体现手机银行APP运营效果的数据指标。

易观分析对手机银行服务应用行业中三个APP新增量进行分析，数据显示：C手机银行APP用户量虽然排在第一位，但用户新增量、新增用户比例却低于A手机银行APP、B手机银行APP；经调研发现，B手机银行APP在这个时期进行了拓客营销，推出商圈优惠活动，B银行在这个时期开放了应用平台API，接入个性化生活服务模块以及相关优惠活动，而C银行在这个时期并没有明显的营销获客活动和策略推出；通过数据可以看出，无论A手机银行APP还是B手机银行APP都进行了应用场景下沉策略，构建了高频应用场景，并取得了显著效果。

用户粘性

银行通过用户粘性可以衡量手机银行APP运营的用户质量和用户价值。

衡量指标包含：新增用户活跃、日活跃数（DAU）、月活跃数（MAU）、人均单日启动次数、人均单日使用时长、用户活跃度等。

（注：App程序界面处于前台激活状态的时间，App在后台运行的时间，不计入有效使用时间。)

用户粘性越高则证明该手机银行APP的竞争力、变现能力、用户自传播力越好，有利于手机银行APP长期发展。

指标说明

新增用户活跃：在统计周期内，至少启动过一次该App的用户数；新增用户活跃用户数按照用户设备维度进行去重统计。

易观分析以某手机银行APP举例，数据显示：该手机银行APP在统计周期内新增用户量在300万，新安装活跃和新用户留存分别是277万、260万，卸载数为40万，通过这组数据可以说明，本次营销活动实现了用户转化效率高、效果好；新增活跃数和用户留存数越高，证明该APP的产品设计和功能模块等对用户吸引力越大。

指标说明

日活跃数（DAU）：统计当日至少启动过一次该APP的用户数（活跃用户数按照用户设备维度进行去重统计）；

月活跃数（MAU）：统计当月至少启动过一次该APP的用户数（活跃用户数按照用户设备维度进行去重统计）；

用户活跃度：在统计周期内，用户使用APP间隔时间的平均值（比值代表用户平均几天使用一次，数值越接近1表示用户活跃度越大）；

易观分析对行业内的5个手机银行APP用户粘性进行了分析，数据显示：5个手机银行APP中人均单日启动次数平均值1.9次，人均单日使用时长2.9分钟，用户活跃度平均值6.9；通过数据可以看出，在统计周期内A手机银行APP和B手机银行APP人均单日启动次数分别是2.3次、2.1次，两者都高于平均值，但在人均单日使用时长和用户活跃度这两组数据中，B手机银行APP均高于平均值，而A手机银行APP则是持平或低于平均值；所以，通过这几组数据综合得出，5个APP当中用户粘性相对较好的是B手机银行APP；

用户粘性长期较差会造成用户流失、整体规模增长趋势缓慢等后果，银行若想提高用户粘性、缩短与平均值的差距，这时运营方就要对产品或服务进行优化改善，适当调配合理资源，经过有针对性的营销策略后，银行可以再通过这些指标对比分析，监测运营策略对提高用户粘性是否有效。

用户重合

重合用户分析可以帮助手机银行APP监测本品在行业、领域内的竞争力以及与竞品的差异。

衡量指标包含：重合活跃用户数、重合率、独占活跃数、独占率等。

公开数据显示，截止2020年末，全国人均持有银行卡6.4张，同比增长6.01％，年轻群体中手机内安装银行类APP至少2个以上，这无疑加大了运营人员对手机银行APP用户的促活难度；易观分析对三个存在竞争关系的手机银行APP进行对比分析得出，统计周期内数据显示：A银行和C银行重率达到19.09%，是四组数据中重合率最高的，A银行的独占率为29.2%，B银行的独占率为27.4%，若银行针对竞品用户做了精准营销，那么，银行就可以通过周期内竞品和本品的重合率和独占率的变化监测营销活动对目标群体的吸引力和影响力，独占率越高说明该手机银行APP的竞争力越大；

易观分析赋能银行数字化转型

易观分析运用技术优势、完善的产品体系以及优秀的分析师团队赋能银行数字化转型，加快手机银行APP发展速度；辅助银行通过数据更直观的衡量运营效果、监测运营质量。

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