移动互联网时代，用户随时随地可产生海量的信息，多种数据源瞬间爆发——大数据时代已经到来，作为应用开发者，需要从浩大庞杂的数据中抓取最有效的信息，倾听、理解用户，剖析自己的产品。
　　如今，根据数据对用户做精准细分的分析方法，获得了移动应用开发者的关注。他们认为，用户细分不仅可以让运营人员更深入地理解用户的行为，以及市场营销活动的效果，还可以更快速地帮助产品人员找到根源，而不只是那些管理层喜欢的浮华指标。
　　做运营推广的人都知道，大部分市场活动并不能马上带来转化效果，而只是模糊地认为，这些广告会在将来的某一天触及到客户，吸引客户下载这些应用，并分享给他的好友。拿社交游戏应用为例：大部分游戏公司都采用DAU（日活跃用户）或者MAU（月活跃用户）作为KPI（关键绩效指标）。这是因为，对于社交游戏来说，围绕总体用户或者新增用户数量做文章，对于营收目标并没有任何意义。它们早已找到一套独特的运营体系——游戏本身采用免费方式，去吸引更多的玩家，然后想办法在游戏过程中将这些免费用户转化为付费用户，转化方式多种多样，比如：注册费用、去除广告、解锁道具等。
　　在这些流程中，一定要对用户进行持续跟踪，这时，基于用户群细分的断代分析法就派上用场了。即跟踪一组利用特定事件做标识的用户，如：安装后第一次启动的用户、完成新手向导的用户、创建账号的用户等等，来观察他们是否按照设计的动作或指标来完成预想的动作，分析出原因，并对下一步的产品迭代研发、市场运营动作，给出有效建议。
　　利用科学的分析方法优化市场活动、推广策略——这是一个有理有据，而又行之有效的方法。总结出来，方案无非两种：第一，跟踪多个渠道 A、B、C的用户，观察这部分用户的转化率、活跃度和留存率，不断优化市场投放策略以及成本策略；第二，跟踪一个特定的用户群，如：产品某个版本的用户，看看用户的转化率如何，并将其与历史版本进行比较，对应新老版本的功能、流程差异，找到产品问题，为产品调整提供基于数据事实的建议。
　　不过，需要指出的是，传统的网站分析对于这种形式的用户群细分断代分析还有一定困难，因为一旦用户删除了Cookie（储存在用户本地终端上的数据），或者是无法持续追踪某个用户分群，数据就会变得很“脏”，掺杂了大量噪音。要解决这个问题，最好的办法，就是利用注册、登录等方法来绑定用户信息。而对于移动应用的数据分析而言，数据相对精准正是移动应用数据分析的最大特点——移动应用追踪的是活生生的“人”，而非冰冷的“页面”。
　　 （作者简介：Leo Cui，崔晓波，腾云天下CEO，专注于移动互联网、社会化媒体领域的数据分析、数据挖掘、模式识别方面的工作，资深移动互联网行业专家。）