What's new in App Analytics
App Store & Distribution 入门 18m

App Analytics 新变化

What's new in App Analytics

2021年6月11日

在 Apple 官方观看视频

一句话判断

App Analytics 这次的更新主要是”可视化增强” —— 新的交互式图表、指标对比视图和自定义报告让数据分析体验更像 Google Analytics 了，但底层数据粒度没有变，还是没有用户级别的数据。

这场 Session 讲了什么

Session 介绍了 App Store Connect 中 App Analytics 模块的 UI 和功能更新。

核心更新包括：

  1. 交互式图表：新的图表支持点击、缩放、hover 查看具体数值，替代了以前静态图片式的数据展示。
  2. 指标对比：可以在同一个图表中叠加多个指标（如下载量 vs 转化率），分析它们之间的相关性。
  3. 自定义日期范围：不再局限于预设的 7 天/30 天/90 天，可以自由选择任意时间段。
  4. 转化漏斗可视化：App 页面浏览 -> 下载 -> 首次启动的完整漏斗，直观展示每个环节的流失率。
  5. SKAdNetwork 数据整合：归因数据直接在 App Analytics 中查看，不需要在多个面板间跳转。

还讨论了新的 App Engagement 指标，以及如何在 App Store Connect API 中通过编程方式获取这些数据。

值得深挖的点

转化漏斗的真正价值。新漏斗从”App Store 页面浏览”开始，经过”下载”、“首次打开”、“首次关键操作”四个阶段。这个数据对 ASO（App Store Optimization）至关重要：如果浏览量高但下载率低，说明截图/描述不够吸引人；如果下载量高但首次打开率低，说明 onboarding 有问题；如果打开了但没完成关键操作，说明核心功能不够有黏性。

SKAdNetwork 归因数据的整合。以前 SKAdNetwork 数据和 App Analytics 是分开的。现在两者整合后，你可以看到”通过广告来的用户”和”自然流量用户”在留存、使用频率上的差异。这帮助评估广告投放的实际效果。但注意 SKAdNetwork 的隐私限制仍然存在：延迟 24-48 小时、只有聚合数据、没有精确的归因时间。

代码片段

在 App 中设置关键事件追踪：

import StoreKit

// App Analytics 自动追踪下载和启动
// 你需要在 app 中标记"关键操作"事件

// 使用 SKAdNetwork 的转化值更新
func updateConversionValue() {
    if let windowScene = UIApplication.shared.connectedScenes.first as? UIWindowScene {
        SKAdNetwork.updateConversionValue(2)  // 用户完成了注册
    }
}

// 在用户完成关键操作时调用
func onUserCompletedOnboarding() {
    // 更新 SKAdNetwork 转化值
    SKAdNetwork.updateConversionValue(1)  // 0=安装, 1=注册完成, 2=首次购买...
}

通过 App Store Connect API 获取分析数据：

// App Store Connect API v2 示例请求
// GET https://api.appstoreconnect.apple.com/v1/apps/{appId}/appAnalytics
// 需要先获取 JWT token

func fetchAnalyticsReport(appID: String) async throws {
    var request = URLRequest(
        url: URL(string: "https://api.appstoreconnect.apple.com/v1/apps/\(appID)/appAnalytics")!
    )
    request.setValue("Bearer \(jwtToken)", forHTTPHeaderField: "Authorization")
    let (data, _) = try await URLSession.shared.data(for: request)
    // 解析分析报告数据
    let report = try JSONDecoder().decode(AnalyticsReport.self, from: data)
    print("日活: \(report.metrics.dailyActiveDevices)")
    print("崩溃率: \(report.metrics.crashRate)")
}

最佳实践

  1. 每周检查转化漏斗。浏览 -> 下载的转化率低于 30% 说明 App Store 页面需要优化（截图、预览视频、描述文案）。
  2. 在 SKAdNetwork 中合理使用 conversion value。最多 6 bit（0-63），规划好每个值代表的用户行为，从”安装”到”付费”逐步递增。
  3. 结合 App Analytics 和自己的埋点数据。App Analytics 给的是聚合数据（无用户级别），自己埋点补充用户级别的行为分析。

还有什么值得关注

  • App Analytics 现在支持按获取来源（App Store 搜索、浏览、推荐、引荐来源）拆分数据。
  • 新增了”按地区”维度的筛选，可以对比不同国家/地区的用户行为差异。
  • App Store Connect API v2 支持编程方式下载分析报告，适合自动化 Dashboard。
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