Phân tích nước tiểu trên MAU. Khái niệm về microalbumin niệu, nguy hiểm và các dấu hiệu chính của nó. Người dùng của bạn sở hữu giá trị nào

Được tính theo công thức: Doanh thu ứng dụng / Số người dùng đã thực hiện thanh toán.

Được tính theo công thức: Doanh thu / Số lượng ứng dụng của tất cả người dùng đã truy cập ứng dụng cho thời gian thu nhận.

Phân tích nước tiểu trên MAU. Khái niệm về microalbuminuria, nguy hiểm và các dấu hiệu chính của nó

Microalbumin niệu là một độ lệch nghiêm trọng mà trong giai đoạn cuối của sự tiến bộ là một mối đe dọa chết người đối với một người. Một vi phạm như vậy có thể được xác định chỉ với một nghiên cứu trong phòng thí nghiệm về nước tiểu trên albumin. Chất này có mặt trong máu người, vì vậy sự xuất hiện của nó trong chất lỏng sinh học không hứa hẹn bất cứ điều gì tốt.

Microalbumin niệu này là gì, làm thế nào nó có thể nguy hiểm cho sức khỏe của bệnh nhân và làm thế nào để thu thập Uriman để nghiên cứu về chủ đề có sự hiện diện của albumin trong đó? Hãy tìm nó ra theo thứ tự.

Mau là gì?

Mau hoặc microalbuminuria là sự hiện diện của albumin trong chất lỏng sinh học. Nó làm chứng cho sự hiện diện của các bệnh lý (thường xuyên nhất - thận) và có thể chảy trong trọng lực 5 độ.

1. Ở giai đoạn đầu tiên, microalbumin trong nước tiểu thực tế không được phát hiện. Nó chảy hoàn toàn không có triệu chứng, vì bệnh chỉ mới bắt đầu phát triển.
2. Giai đoạn đầu phát triển. Tuy nhiên, những thay đổi về bệnh lý nguy hiểm tiếp tục xảy ra ở bệnh nhân, mức độ albumin trong chất lỏng sinh học không vượt quá các chỉ số quy phạm.
3. Giai đoạn thứ ba là Preimefrotic. Ở giai đoạn này, bệnh đã thời trang để phát hiện bằng cách thực hiện phân tích nước tiểu cho MAU. Nếu cần thiết, các thủ tục chẩn đoán khác được chỉ định để đánh giá các chức năng của Glomers lọc thận.
4. Giai đoạn Nefration. Bệnh nhân bị tăng huyết áp động mạch và phù của các chi và khuôn mặt. Trong một phân tích lâm sàng, các dấu hiệu của protein niệu, kiểm tra tế bào hồng cầu, sự xuất hiện của creatinine và urê có thể nhìn thấy rõ ràng.
5. Phát triển suy thận. Bệnh nhân bị các cuộc tấn công thường xuyên của tăng huyết áp động mạch, thực tế không bị sưng, trong phân tích urin có protein, truyện máu, hạt urê và creatinine. Đường bị thiếu.

Tất cả các giai đoạn này của microalbumin niệu chuyển một bệnh nhân bị đái tháo đường. Nếu bạn không đáp ứng với các triệu chứng nguy hiểm một cách kịp thời, thì ngoài bệnh thận tiểu đường, những rủi ro của bệnh nhân rơi vào bệnh nhân tiểu đường đối với ai, và điều này đã mang một mối đe dọa trực tiếp đến cuộc sống của mình.

Các chỉ số tối ưu và độ lệch nghiêm trọng

Albumin trong nước tiểu có thể được phát hiện ở một số loại bệnh nhân, cụ thể là:

• bệnh nhân tiểu đường;
• những người bị bệnh lý thận;
• bệnh nhân mắc bệnh tim vữa động mạch;
• lõi.

Định mức của microalbumin trong nước tiểu phụ thuộc vào tập hợp các yếu tố. Nếu ít nhất một trong số chúng xảy ra, mức độ chất có thể tăng đáng kể. Những yếu tố này là:

• hoạt động thể chất quá mức;
• lạm dụng thực phẩm protein;
• thiếu chất lỏng trong cơ thể, mất nước;
• sốt;
• các quá trình viêm xảy ra trong các cơ quan của hệ tiết niệu;
• tobacocco;
• các quá trình phì đại trong lĩnh vực cơ tim;
• viêm thận;
• một sự gia tăng mạnh về mức độ creatinine.

Định mức hàng ngày của MAU trong nước tiểu của bất kỳ người nào, bất kể tuổi tác, không được vượt quá 30 mg. Nếu vượt quá các chỉ số này, thậm chí một chút, nó phải là cơ sở để kiểm tra kỹ lưỡng hơn về bệnh nhân. Vì vậy, các độ lệch tương tự thường chỉ ra sự phát triển của bệnh thận, có thể biến thành một vấn đề nghiêm trọng hơn.

Nếu tốc độ albumin trong nước tiểu đã vượt quá 10 lần, và tại thời điểm liều hàng ngày là 300 mg, điều này cho thấy một thất bại về bệnh lý và thận rất nguy hiểm.

Phân tích nước tiểu hiển thị gì trên MAU và khi cần thiết?

Đầu tiên bạn cần tìm ra loại phân tích nước tiểu trên MAU. Một nghiên cứu lâm sàng như vậy chỉ được thực hiện với sự hiện diện của một số chứng nhất định mà chúng ta sẽ nhìn vào một lát sau. Với mẫu này, dụng cụ phòng thí nghiệm tính lượng albumin, và cũng phát hiện (hoặc không phát hiện) các chất mà người khỏe mạnh không được quan sát - protein, đường, hồng cầu, v.v.

Phân tích MAU giúp xác định sự sẵn có:

• bệnh tiểu đường;
• sarcoidosis;
• vi phạm nghiêm trọng hệ thống tim mạch;
• tăng huyết áp động mạch;
• dị ứng trên fructose.

Tuy nhiên, lý do phổ biến nhất là microalbumin trong nước tiểu được tăng lên, đó là bệnh tiểu đường đường. Phân tích về việc phát hiện chất này ở Urin là cần thiết nếu bệnh nhân:

• phàn nàn về cơn đau thường xuyên hoặc không đổi ở ngực;
• nó cảm thấy khó chịu mạnh mẽ ở phía bên trái của ngực, hoặc thậm chí toàn bộ cơ thể;
• bị tấn công tăng huyết áp thường xuyên;
• cảm thấy điểm yếu chung, thờ ơ, mệt mỏi.

Trong giai đoạn sau, bệnh nhân có thể thể hiện các triệu chứng rõ ràng của đột quỵ. Do đó, hậu quả của bệnh có thể rất nguy hiểm, do đó, với sự chóng mặt thường xuyên, sự đồng bộ, buồn nôn và các dấu hiệu khác, cần phải tham khảo ý kiến \u200b\u200bbác sĩ.

Làm thế nào để tiếp cận bình tiểu để phân tích?

Phân tích nước tiểu trên microalbumin niệu có thể được bổ nhiệm một bác sĩ nội tiết, một nhà trị liệu, bác sĩ tiết niệu hoặc bác sĩ tim mạch. Trẻ em trong một nghiên cứu như vậy có thể gửi một bác sĩ gia đình hoặc bác sĩ nhi khoa. Nếu bệnh nhân được phát hiện bởi sự hiện diện của albumin trong urin, thì trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào, nó phải được thêm vào. Các thủ tục chẩn đoán bổ sung sẽ giúp thiết lập nguyên nhân của khuyết tật, và chỉ sau đó bắt đầu loại bỏ.

Làm thế nào để quyên góp phân tích nước tiểu trên microalbumin niệu? Điều quan trọng là phải biết để có được kết quả trung thực của một nghiên cứu lâm sàng về chất lỏng sinh học. Bộ sưu tập urin phụ thuộc vào mục đích của nó được thực hiện.

Vì vậy, nước tiểu trên MAU để xác định sự hiện diện của muối được thu thập 24 giờ trước mẫu. Để ngăn các mẫu của các chất hoặc hạt khác nhau để vào mẫu, hãy mua một hộp nhựa đặc biệt để thu thập Urin. Tiếp theo, theo dõi như sau:

• loại bỏ urin thu thập vào thùng chứa;
• cung cấp cho cuộc điều tra với nghiên cứu;
• Đợi kết quả, và nếu cần, thu lại dung dịch sinh học.

Làm cách nào để thu thập phân tích nước tiểu trên MAU nếu bị nghi ngờ về bệnh tiểu đường Mellitus? Cần phải thu thập một Uriman hàng ngày, sau đó nó nên được đặt ở một nơi lạnh. Ngày hôm sau, ném 100 ml chất lỏng vào hộp nhựa, trộn nó với nhị nhi tươi. Che điện dung với một cái nắp, cố gắng để cô ấy đóng kín container.

Bằng cách gửi một thùng chứa chất lỏng sinh học đến phân tích, hãy chắc chắn chỉ định dữ liệu cần thiết: Tuổi, Trọng lượng, Thời lượng của Bộ sưu tập Urin. Nếu cần thiết, bạn có thể chỉ định một chuyên gia sẽ giải mã kết quả cũng như ngày sinh của nó.

Liên quan đến những gì nên là tỷ lệ albumin cho creatinine trong nước tiểu, tỷ lệ hàng ngày phải như vậy:

Vượt quá các định mức này cho thấy sự cố nghiêm trọng trong công việc của cơ thể. Nếu sự bất thường như vậy tiếp tục trong 3 tháng trở lên, chúng thường chỉ ra các bệnh thận mãn tính.

Để đứng đầu tất cả những gì đã nói ở trên, cần lưu ý rằng có thể chỉ có thể ngăn chặn bệnh lý nghiêm trọng trong điều kiện thông thường của các nghiên cứu lâm sàng dự phòng của Urin. Trong các trường hợp khác, có thể không thể sửa chữa tình huống.

Mau Dau ARPU, hoặc số liệu tham dự cần biết

Các ứng dụng điện thoại di động mang tiền đến những nhà phát triển có thể nhanh chóng thích ứng với các yêu cầu của khán giả (khách hàng). Một chút để tạo một ứng dụng hữu ích, bạn cần theo dõi hoạt động của người dùng của mình, để đáp ứng sự suy giảm về thời gian và sự tăng trưởng về nhu cầu, để thực hiện chính sách định giá đầy đủ. Mục tiêu này và phục vụ các số liệu về hiệu quả của các ứng dụng di động, mà chúng tôi sẽ xem xét chi tiết dưới đây.

Số liệu ứng dụng di động lớn

Cài đặt ứng dụng di động được thực hiện bằng cách tải xuống chương trình vào điện thoại. Nếu khách hàng phù hợp với ứng dụng của ứng dụng, thì nó sẽ biến thành người dùng đang hoạt động. Ở giai đoạn này của khách hàng, bạn phải quan tâm đến mức rất nhiều để họ muốn có một phiên bản mở rộng của ứng dụng, nhận thêm nội dung. Một ứng dụng khách hài lòng và quan tâm sẽ sẵn sàng trả thêm tiền cho một dịch vụ được cải thiện. Đây là ứng dụng và bắt đầu kiếm tiền cho người sáng tạo của bạn.

Thật dễ dàng để thấy mối quan hệ trực tiếp giữa những kỳ vọng tùy chỉnh thỏa mãn và lợi nhuận trực tiếp từ ứng dụng. Nhưng làm thế nào để theo dõi mức độ "sự hài lòng" của khách hàng? Điều này có thể được thực hiện, các số liệu đi xe đạp giúp hiểu những gì người dùng thích, ví dụ như họ ước tính, ví dụ như nâng cao giá cho nội dung bổ sung, giới thiệu các tính năng được trả tiền mới, v.v.

Các số liệu được sử dụng trong các ứng dụng di động, cũng như các trò chơi và khởi nghiệp. Nhà phát triển có thể kết nối một số loại số liệu để có được đánh giá đầy đủ nhất về nhu cầu người dùng. Bạn nên bắt đầu "Bắn" các chỉ báo ngay sau ứng dụng tải xuống đầu tiên của khách hàng.

Điều quan trọng là phải lưu giữ hồ sơ về các số liệu như vậy:

1. Nguồn cài đặt ứng dụng. Chúng tôi cần đánh giá hiệu quả của các kênh tiếp thị bạn sử dụng.
2. Số liệu giữ và người dùng tham gia. Hiển thị số lượng khách hàng đã ra mắt ứng dụng của bạn sau khi tải xuống. Ví dụ, PCU hiển thị số lượng người dùng tối đa cùng một lúc trong ứng dụng. ACU là một chỉ số về số lượng người dùng trung bình cùng một lúc trong Phụ lục, trong một khoảng thời gian cụ thể.
3. Số lượng người dùng duy nhất. Số lượng khách hàng sử dụng ứng dụng thường xuyên.
4. Phiên - số liệu. Thời gian lưu trú của người dùng trong Phụ lục.
5. Xét nghiệm a / b. Thông báo các nút nào và trình tự người dùng đã nhấn.
6. Số liệu tài chính. Tính hiệu quả của ứng dụng và lợi nhuận của nó. Các số liệu tài chính chính, nó là arppu (thu nhập từ người dùng trả tiền) và ARPU (thu nhập trung bình từ người dùng).

Các chỉ số về hoạt động và sự tham gia của người dùng

Tất cả các nhà phát triển ứng dụng di động đều quan trọng để hiểu hoạt động và sự tham gia của người dùng của họ là gì. Đối với điều này, các số liệu như vậy được tính toán là DAU, WAU, MAU, PCU, ACU.

Hoạt động này là gì và cô ấy nói về cái gì?

Các số liệu của hoạt động cung cấp để hiểu có bao nhiêu khách hàng đã tải xuống và sử dụng ứng dụng. Kiến thức về các chỉ số này cho phép bạn ước tính đối tượng người dùng và phân tích các yêu cầu của nó. Kết quả là, bạn nhận được "lời khuyên", những di chuyển tiếp thị cần phải được sử dụng. Đây là bước đầu tiên để tăng sự tham gia của người dùng và, theo đó, thu nhập của bạn.

Dau (người dùng hoạt động hàng ngày) là gì? Đây là những người dùng hoạt động hàng ngày. Số liệu trình bày có bao nhiêu người dùng đã tham gia một ứng dụng mỗi ngày. Theo đó, WAU (người dùng hoạt động hàng tuần) là người dùng tích cực hàng tuần. Và Mau (người dùng hoạt động MonHly) là những người dùng độc đáo truy cập ứng dụng ít nhất một lần một tháng. Độc đáo người dùng được xác định bởi ID hoặc đăng nhập.

Lượt truy cập đỉnh điểm và mức độ tham gia

Để có được tỷ lệ tham gia của người dùng trong tuần, bạn cần chia chỉ số "hàng ngày" trên "hàng tuần" (DAU / WAU). Nếu bạn cần biết hệ số "bám dính" của người dùng vào dịch vụ mỗi tháng, hãy so sánh kết quả "hàng ngày" và "hàng tháng" (DAU / MAU).

Bạn muốn hiểu khi khách hàng tích cực nhất sử dụng sản phẩm của bạn? Sử dụng số liệu để xác định số lượng người dùng trong một khoảng thời gian cụ thể. Theo dõi các chỉ số của các chuyến thăm giữa và cao điểm - và rút ra kết luận.

Vì vậy, PCU (người dùng đồng thời đỉnh điểm hoặc "người dùng trực tuyến đỉnh") là số người dùng tối đa đồng thời trong ứng dụng. Chỉ báo được đo trong một giờ, tháng hoặc năm.

Đồng thời, mức trung bình là ACU (người dùng đồng thời trung bình hoặc số người dùng trung bình trực tuyến). Ở đây chúng tôi đang nói về số lượng người dùng cùng một lúc trong Phụ lục trong một phân khúc thời gian cụ thể. Những chỉ số này để làm gì? Ví dụ, để xác định thời gian hoàn hảo để bắt đầu một chiến dịch quảng cáo.

Chúng tôi khuyên bạn nên đáp ứng số liệu thống kê và ghi lại các chỉ số của dự án của mình, sau đó bạn sẽ luôn hiểu liệu ứng dụng của bạn có tham gia và liệu họ có hoạt động không nếu giá của họ được sắp xếp và khi bạn cần thay đổi chiến lược tiếp thị.

Việc tính toán các số liệu hoạt động và sự tham gia khiến nó có thể tính thêm các số liệu tài chính ARPU và ARPPU. Sau này cho thấy lợi nhuận nhận được từ cả tất cả người dùng và riêng biệt với những khách hàng đó đã mua các phiên bản và nội dung đã trả.

Ngày nay, các hệ thống phân tích khác nhau có sẵn trực tuyến, nhiều trong số chúng có thể được sử dụng miễn phí. Ví dụ: phổ biến cho các ứng dụng di động Google Analytics, Flurry và App Annie Services (tuy nhiên, ứng dụng Annie tính phí cho một số số liệu bổ sung).

Số liệu tài chính

Từ quan điểm dự đoán lợi nhuận, đây là nhóm số liệu quan trọng nhất.

Các chỉ số chính về số liệu tài chính

• Gộp - tổng thu nhập trong một thời gian cụ thể;
• Doanh thu - Thu nhập ròng, trừ cổ phần của cửa hàng mà ứng dụng của bạn nằm;
• Chia sẻ phần trăm - tỷ lệ của số lượng khách hàng mua phiên bản trả phí cho tổng số người dùng duy nhất. Nếu chỉ báo giảm, điều đó có nghĩa là khách hàng chứa đầy nội dung được trả tiền, đã đến lúc thực hiện một "sự hồi sinh" (ví dụ: để tiến hành một chia sẻ mới);
• Giao dịch theo người dùng hoặc TBU - số lượng thanh toán cho mỗi người dùng. Nó được tính toán chia tổng số thanh toán trong một khoảng thời gian nhất định bởi số lượng người trả tiền.

Làm thế nào để tính lãi

Biết cả hai công thức đơn giản sẽ đưa ra kết luận theo như ứng dụng của bạn có hiệu quả.

Công thức đầu tiên tính lợi nhuận trung bình từ một khách hàng trong một khoảng thời gian cụ thể. ARPU này (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) được xác định bởi tỷ lệ thu nhập gộp từ người dùng đến điểm tham dự trung bình mỗi ngày / tuần / tháng.

Chỉ số ARPU cho phép hiểu hiệu quả của dự án của bạn có hiệu quả như thế nào. Rốt cuộc, chúng ta đang nói về thu nhập từ toàn bộ đối tượng của ứng dụng. Chỉ số phụ thuộc, bao gồm từ chính sách giá của bạn. Tuy nhiên, để nhận ra nhiều khả năng chấp nhận giá cả cho khách hàng của bạn, một chỉ số khác có thể giúp, cụ thể là Chỉ số ARPPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng thanh toán). Đây cũng là một yếu tố quyết định lợi nhuận trung bình từ một người dùng trong một khoảng thời gian cụ thể, chỉ chúng tôi đã chỉ đang trả tiền cho khách hàng. Đó là, những người có được nội dung hoặc dịch vụ bổ sung.

Để xác định chỉ số ARPPU tổng thu nhập có tương quan với số lượng ROLLERS hoặc PU (số lượng khách hàng đã trả thêm nội dung trong một khoảng thời gian cụ thể).

Nhờ chỉ báo ARPPU, thật dễ dàng để xác định lợi nhuận của nội dung thanh toán. Ngay lập tức, bạn có thể lưu ý phản ứng của người dùng để cập nhật ứng dụng, về việc cung cấp dịch vụ mới hoặc tăng giá.

Sự khác biệt giữa arpu và arppu

Nhiều nhà phát triển gặp khó khăn ở giai đoạn ban đầu của đánh giá số liệu. Đặc biệt, các chỉ số ARPU và ARPPU thường bị nhầm lẫn.

Nếu ARPU, cuối cùng, cho thấy lợi nhuận ròng từ bất kỳ người dùng nào, ví dụ, một ngày, sau đó Arppu chỉ tính đến lợi nhuận bạn nhận được từ việc trả tiền cho khách hàng. Nếu trong một số ngày, không ai trong số các khách hàng đã mua nội dung bổ sung, sau đó chỉ báo ARPPU cho ngày này sẽ bằng không.

• ARPU \u003d Doanh thu / Người dùng (Thu nhập sạch "Chia" về số lượng tất cả người dùng)

Tất cả người dùng được tính đến. Chỉ số này làm cho nó rõ ràng thu nhập trung bình mang lại một người dùng.

• Arppu \u003d doanh thu / người dùng trả tiền (thu nhập sạch sẽ chia sẻ về số lượng người dùng nhanh)

Chỉ trả tiền cho người dùng được tính đến. ARPPU cho thấy phản ứng của người dùng với giá của bạn và họ sẵn sàng trả bao nhiêu cho nội dung được trả phí.

Vì người dùng trả tiền nhỏ hơn nhiều so với tổng số của họ, thì arppu sẽ luôn luôn là apru nhiều hơn.

Khi nhận được giá bạn có thể giảm số lượng người dùng trả tiền. Trả cổ phần - Chia sẻ của khách hàng thanh toán. Trong trường hợp này, chỉ số lợi nhuận từ tất cả khách hàng sẽ tăng do thực tế là số lượng khách hàng trả tiền sẽ giảm sau khi tăng giá cho nội dung bổ sung. Để thu hút một số lượng lớn hơn các khách hàng thanh toán, bạn cần xây dựng một chiến lược giá linh hoạt và nhạy cảm.

Ví dụ về tính toán ARPU và ARPPU

Giả sử bạn có 2000 người dùng và 50 người trong số họ mua nội dung thanh toán. Thu nhập mỗi tháng là 5.000 đô la.

Kết quả của bạn mỗi tháng:

• ARPU \u003d $ 5000/2000 \u003d $ 2,5 (nghĩa là một người dùng "bình thường" trả cho bạn 2,5 đô la mỗi tháng);
• Arppu \u003d $ 5000/50 \u003d 100 đô la (nghĩa là, một người dùng phải trả tiền mang lại lợi nhuận 100 đô la mỗi tháng);
• Paying Share \u003d 50/20 \u003d 2,5% (do đó, tỷ lệ người dùng trả tiền là 2,5%);
• Kiểm tra: $ 2,5 \u003d $ 100 × 2,5%

Các chỉ số tài chính hữu ích khác

Ngoài lợi nhuận, bạn có thể đếm chi tiêu của bạn. Ví dụ, xác định những gì khách hàng đang bị thu hút bởi bạn. Để làm điều này, có một chỉ số CPI (chi phí cho mỗi cài đặt) là chi phí cài đặt ứng dụng. Cảm ơn anh ấy, bạn có thể tìm hiểu số tiền đã dành cho việc thu hút khách hàng mới. Số liệu này được tính theo tỷ lệ chi phí quảng cáo đến số lượng cài đặt ứng dụng.

Bạn cũng có thể xác định mức độ hiệu quả của dự án của bạn dành cho tất cả thời gian của cuộc sống của mình. Để thực hiện việc này, cần phải tính đến Chỉ số LTV (giá trị trọn đời) - Chỉ báo lợi nhuận cho việc sử dụng trung bình của ứng dụng của một khách hàng.

Để tính chỉ số LTV, bạn cần thu nhập từ người dùng (ARPU) để nhân với thời gian sử dụng hoặc tuổi thọ trung bình.

Dự án của bạn có có lãi không? Nếu LTV nhỏ hơn CPI, thì nó không có lãi.

Để cải thiện chỉ số LTV, bạn cần tăng khả năng hấp dẫn của ứng dụng, giảm chi phí thu hút khách hàng mới, tăng chi phí nội dung thanh toán.

Ưu và nhược điểm sử dụng số liệu

Ví dụ, sẽ rất khó hiểu, chỉ số DAU vào một ngày cụ thể là kết quả của một chiến dịch PR thành công, hậu quả của việc áp dụng chiến lược tiếp thị để thu hút khách hàng mới hoặc bằng cách trả lại cũ.

Analytics của các ứng dụng di động giúp xây dựng một mô hình tương tác linh hoạt và hiệu quả với khách hàng. Thống kê và kiến \u200b\u200bthức về đối tượng mục tiêu sẽ đảm bảo sự thành công của dự án của bạn.

Chỉ định, quy tắc bộ sưu tập và giải mã kết quả phân tích nước tiểu cho microalbumin niệu

Nghiên cứu về nước tiểu để xác định microalbumin niệu (MAU) được sử dụng ở mọi nơi trong chẩn đoán các giai đoạn hư hỏng ban đầu đối với mô thận.

Điều quan trọng là đó là xác định định lượng về mức độ albumin tiết niệu, phản ánh trực tiếp mức độ tổn thương cho găng tay thận (yếu tố cấu trúc chính của thận).

Microalbuminuria là sự phân tách protein albumin với số lượng giá trị sinh lý.

Bảng 1 - Định nghĩa của microalbumin niệu. Nguồn - RMG. 2010.22. P. 1327.

Albumin sinh lý và bệnh lý

Một người khỏe mạnh chia sẻ một lượng nhỏ các phân tử protein có nước tiểu (lên đến 150 mg / dL), trong khi hàm lượng albumin trong nó nhỏ hơn 30 mg / dL.

Lượng protein được phân bổ với nước tiểu có thể dao động vào các thời điểm khác nhau trong ngày trong một phạm vi rộng. Vì vậy, vào ban đêm, việc loại bỏ albumin với nước tiểu ít hơn khoảng 30-40%, có liên quan đến mức độ áp suất mạch máu và vị trí thân ngang thấp. Điều này dẫn đến sự giảm lưu lượng máu thận và tốc độ lọc nước tiểu trong cầu thận.

Ở vị trí thẳng đứng, mức độ bài tiết albumin với nước tiểu tăng lên và sau hoạt động thể chất, nó có thể ngắn gọn trong phạm vi / l.

Các yếu tố sau có thể ảnh hưởng đến lượng bài tiết từ albumin nước tiểu:

1. 1 bữa ăn có hàm lượng protein lớn;
2. 2 công việc vật lý nặng;
3. Nhiễm trùng 3 tiết niệu;
4. 4 Lỗi lưu thông máu;
5. 5 nhận NSAID (phương tiện chống viêm không steroid);
6. 6 nhiễm trùng vi khuẩn nặng, nhiễm trùng huyết;
7. 7 Mang thai.

Dùng công cụ hạ huyết áp từ nhóm các chất ức chế ACE tiết albumin, ngược lại, giảm.

Tỷ lệ loại bỏ với albumin nước tiểu cũng có thể phụ thuộc vào tuổi và đua. Sự bài tiết bất thường của albumin trong trường hợp không có dữ liệu cho bệnh lý đi kèm của các cơ quan nội tạng xảy ra ở người cao tuổi và người châu Phi, thường kết hợp với trọng lượng dư thừa.

Phân tích nước tiểu trên MAU - Chỉ định cho cuộc hẹn

Microalbuminuria (viết tắt bởi MAU) là dấu hiệu thiệt hại sớm nhất và đáng tin cậy cho các mô thận.

Vì không thể xác định nó bằng các phương pháp thường xuyên, thì nghiên cứu về nước tiểu trên microalbumin niệu được bao gồm trong các tiêu chuẩn khảo sát bệnh nhân từ các nhóm rủi ro, chủ yếu ở những bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường ứng cử viên và tăng huyết áp động mạch.

Danh sách bệnh nhân được kiểm tra microalbumin niệu:

1. 1 bệnh nhân mắc bất kỳ loại bệnh tiểu đường và kinh nghiệm hơn 5 năm (1 lần trong 6 tháng);
2. 2 bệnh nhân mắc bệnh tăng huyết áp (1 lần trong 12 tháng);
3. 3 bệnh nhân sau ghép thận để theo dõi sự phát triển của phản ứng của phản ứng;
4. 4 bệnh nhân bị viêm cầu thận mãn tính.

Nguyên nhân gây thiệt hại cho câu lạc bộ thận

Trong số các nguyên nhân chính gây thiệt hại cho Glomers thận, và do đó vi sinh vật, bạn có thể gọi:

1. 1 mức độ cao của glycemia. Mau là dấu hiệu đầu tiên của bệnh thận đái tháo đường. Cơ chế chính cho sự xuất hiện của microalbumin niệu trong bệnh tiểu đường Mellitus là siêu lọc trong cầu thận thận và tổn thương các mạch thận do hậu quả của tăng đường huyết. Trong trường hợp không điều trị, bệnh thận tiểu đường đang nhanh chóng tiến triển, dẫn đến suy thận và sự cần thiết trong chạy thận nhân tạo. Đó là lý do tại sao mỗi bệnh nhân bị đái tháo đường ít nhất sáu tháng một lần nên uống phân tích nước tiểu cho MAU, để phát hiện sớm bệnh thận và điều trị kịp thời.
2. 2 áp suất tâm thu cao. Bệnh tăng huyết áp đề cập đến các bệnh hệ thống ảnh hưởng đến một số lượng lớn các cơ quan và hệ thống, bao gồm cả thận. Trong trường hợp này, MAU là một dấu hiệu của sự phát triển của các biến chứng của thận - bệnh thận tăng huyết áp, dựa trên sự gia tăng áp suất lọc, xơ hóa tubulinistial và tăng tính thấm của tường tàu cho protein. MAU là một yếu tố rủi ro tự túc để phát triển các biến chứng của tăng huyết áp.
3. 3 trọng lượng dư thừa, béo phì, hội chứng chuyển hóa. Từ năm 1999, người đã xác định microalbumin niệu là một trong những thành phần của hội chứng chuyển hóa.
4. 4 Sypercholesterol máu và hyperitriglycerid máu, dẫn đến sự phát triển của xơ vữa động mạch tổng quát. MAU trong trường hợp này phản ánh các hiện tượng rối loạn chức năng nội mô và liên quan trực tiếp đến tăng nguy cơ tim mạch.
5. 5 viêm mãn tính của mô thận. Sự xuất hiện của Mau (và nói chung proteiniria) là một dấu hiệu tiên tri về sự tiến triển của viêm cầu thận.
6. 6 Hút thuốc. Ở những người hút thuốc, việc lựa chọn albumin với nước tiểu cao hơn khoảng 20-30% (Nelson, 1991, Mogstein, 1995), do thiệt hại cho nội mô nicotine của các tàu.

Phương pháp định nghĩa.

Các phương pháp thường xuyên của nghiên cứu nước tiểu, ví dụ, với sự lắng đọng axit, albuminuria bệnh lý không được xác định.

Với sự biến động đáng kể hàng ngày của albumin bài tiết với nước tiểu, đáng kể đáng kể về mặt đáng kể chỉ là xác định MAU trong hai hoặc ba nghiên cứu nước tiểu liên tiếp.

Để nghiên cứu sàng lọc nước tiểu trên MAU, nó được cho phép sử dụng các dải thử nghiệm được thiết kế đặc biệt, nhưng với một mẫu dương sử dụng các thử nghiệm tốc hành, xác nhận albuminuria bệnh lý là cần thiết bằng cách sử dụng các kỹ thuật để xác định nồng độ albumin.

Một ước tính bán định lượng được thực hiện bằng các dải đặc biệt - các thử nghiệm dải, trong đó có 6 độ phân loại của albumin trong nước tiểu ("không được phát hiện", "dấu vết" - lên tới 150 mg / l, hơn 300 mg / l , 1000 mg / L, 2000 mg / l, và hơn 2 nghìn mg / l). Độ nhạy của phương pháp này là khoảng 90%.

Xác định định lượng được thực hiện bằng cách sử dụng:

1. 1 Xác định tỷ lệ creatinine và albumin (k / a) nước tiểu;
2. 2 phương pháp miễn dịch trực tiếp. Phương pháp này cho phép chúng ta ước tính nồng độ albumin về độ đục của dung dịch thu được sau khi tương tác của protein với các kháng thể cụ thể và kết tủa của các phức hợp miễn dịch.
3. 3 phương pháp hòa khí miễn dịch sử dụng hệ thống hemocue (phản ứng miễn dịch sử dụng kháng thể chống người). Tổ hợp kháng thể albumin dẫn đến sự hình thành một trầm tích, sau đó được chụp bởi quang kế.

Làm thế nào để lắp ráp vật liệu cho nghiên cứu?

Bộ sưu tập nước tiểu để nghiên cứu không yêu cầu đào tạo sơ bộ.

Quy tắc bộ sưu tập vật liệu:

1. 1 Bộ sưu tập nước tiểu xảy ra trong suốt cả ngày (từ 08:00 đến 08,00 ngày thứ hai), phần đầu tiên của nước tiểu phải được hợp nhất vào nhà vệ sinh.
2. 2 Tất cả không thấm nước được phân bổ trong 24 giờ được thu thập trong một công suất duy nhất (vô trùng). Vào ban ngày, công suất nên được giữ ở nơi mát mẻ trong trường hợp không có ánh sáng mặt trời.
3. 3 Lượng nước tiểu hàng ngày phải được đo và ghi lại kết quả cho việc phát hành sự hướng đến nghiên cứu.
4. 4 Sau đó, nước tiểu được khuấy (điều này là cần thiết, vì protein có thể lắng xuống dưới đáy lon!) Và chúng được chọn vào một công suất vô trùng với thể tích khoảng 100 ml.
5. 5 container trong thời gian ngắn nhất có thể được giao cho phòng thí nghiệm.
6. 6 Tất cả nước tiểu được thu thập trong ngày là không cần thiết để gửi đến phòng thí nghiệm.
7. 7 Vì việc lựa chọn albumin phụ thuộc vào tăng trưởng và cân nặng, các thông số này được xác định theo hướng phát hành. Không có họ, nước tiểu sẽ không chấp nhận nghiên cứu.

Phải làm gì khi phát hiện microalbumin niệu?

Nếu không có bệnh lý nào khác của các cơ quan nội tạng, thì nên thực hiện chẩn đoán bổ sung để loại bỏ bệnh tiểu đường và tăng huyết áp.

Đối với điều này, việc theo dõi huyết áp và xét nghiệm huyết áp hàng ngày cho khả năng chịu glucose.

Ở những bệnh nhân mắc MAU và bệnh tiểu đường và / hoặc tăng huyết áp trước đây được xác định, cần đạt được các tiêu chí trong phòng thí nghiệm sau:

1. 1 cholesterol<4,5 ммоль/л;
2. 2 triglyceride (tg) đến 1,7 mmol / l;
3. 3 hemoglobin glycated lên tới 6,5%;
4. 4 áp lực tâm thu<130 мм.рт.ст.

Nó giúp giảm 50% tỷ lệ tử vong do biến chứng tim mạch. Ở những bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường loại 1, các chỉ số có phần khác nhau và tạo nên:

1. 1 hemoglobin glycated.< 8,0%;
2. 2 áp lực động mạch<115/75 мм.рт.ст;
3. 3 cholesterol đến 5,1 mmol / l;
4. 4 triglyceride lên tới 1,6 mmol / l.

Phòng ngừa Mau.

Để ngăn ngừa thiệt hại cho mô thận, bạn phải tuân theo một số quy tắc:

1. 1 Kiểm soát glucose có hệ thống trên bụng trống - các chỉ số bình thường là 3,5 - 6.0 mmol / l.
2. 2 Kiểm soát huyết áp hàng ngày, không được vượt quá chỉ báo 130/80 mm.rt.
3. Giám sát 3 quý chỉ số lipidogram - ở mức độ cholesterol và chất béo trung tính cao, không chỉ là sự hình thành các mảng xơ vữa động mạch, mà còn làm hỏng mô thận;
4. 4 hút thuốc lá và thuốc lá nicotine hoàn toàn. Nicotine là nguy hiểm cho tất cả các tàu trong cơ thể con người, bao gồm cả các tàu thận. Nguy cơ phát triển protein niệu ở những người hút thuốc cao hơn khoảng 21 lần so với không hút thuốc.

Mau là gì?

Nhưng thường xuyên nhất ở những con mèo có nghĩa là chúng cần người khác giới. Tốt .. tôi nghĩ rằng chính bạn có thể đoán))

Vật liệu Wikipedia - Bách khoa toàn thư miễn phí

Có một giống mèo (Ai Cập) được gọi là "Mau"

Mèo trong một thời gian dài là những người yêu thích của người Ai Cập. Vào thời cổ đại, họ tượng trưng cho các vị thần và thứ bast của Chúa. Giống của Mau là một thổ dân, cô ấy đã đến với chúng tôi từ Ai Cập cổ đại, và tên của nó ở Ai Cập có nghĩa là "Cat". Ở châu Âu, người Ai Cập xuất hiện vào giữa những năm 50 của thế kỷ 20, một chút sau đó - ở Hoa Kỳ.

Mau là gì.

dược phẩm thành phố.

Đập phá phi hàng không

Hiệp hội Đại học Quốc tế

giáo dục và khoa học, tổ chức

Từ điển: S. Fadeev. Từ điển của các cơn co thắt của tiếng Nga hiện đại. - S.-PB: Polytechnic, 1997. - 527 p.

Các hãng hàng không quốc tế Ukraine

Trường pháo binh Moscow

quân đội., Easteor., Moscow, giáo dục và khoa học

Từ điển: Từ điển co thắt và viết tắt của Quân đội và Dịch vụ đặc biệt. Giá cả. A. A. Khóa. - M .: LLC "Xuất bản AST", Nhà xuất bản CJSC Geleos, 2003. - 318 p.

Quản lý kháng sinh Moscow

Học viện quản lý Moscow

Moscow, giáo dục và khoa học

Nút hàng không Moscow

Từ điển: Từ điển co thắt và viết tắt của Quân đội và Dịch vụ đặc biệt. Giá cả. A. A. Khóa. - M .: LLC "Xuất bản AST", Nhà xuất bản CJSC Geleos, 2003. - 318 p.

tổ chức tự trị thành phố

ví dụ: Mau NgSP

quản lý tiếp thị và chống khủng hoảng

cARBONS thơm nhiều lõi

than chứa nitơ sửa đổi

"Dịch vụ hàng không Moscow"

"Sân bay quốc tế UFA"

avia, Ufa, tổ chức

Từ điển co thắt và viết tắt. Học viện. 2015.

Xem những gì "Mau" trong các từ điển khác:

MAU - Có một số giá trị: Nội dung 1 Họ 2 Cắt 3 4 Nguồn khác ... Wikipedia

Mau - Mau, Vladimir Alexandrovich yêu cầu "Mau" được chuyển hướng ở đây; Xem thêm các giá trị khác. Vladimir Aleksandrovich Mau Ngày sinh: 29 tháng 12 ... Wikipedia

mau - Interza. Meow chally "mau" eio. Mau Mauro Sikiush, Kiuserykor Znapts, Cheu Tsepkyr Zigogu, Zygu Tsiykiur Ieshiul, Zile Tsiykiur Zimazh, Pyramyzhyr Zizhau, Chyg Zhaui Chiyh, Unem Ehesh Chó Esho, Shuaer Kiyeu Eukiy, Tsyna Kiyeu Ekuzy ... Adygabzem Izehef Guschyial

Mau V. - Yêu cầu "Mau" được chuyển hướng ở đây. Cm. Ngoài ra các giá trị khác. Vladimir Alexandrovich Mau (sinh ngày 29 tháng 12 năm 1959) Nhà kinh tế nhà khoa học Nga. Kể từ Hiệu trưởng Học viện Kinh tế Quốc gia thuộc Chính phủ Nga. Nội dung 1 ... ... Wikipedia

Mau V. A. - Yêu cầu "Mau" được chuyển hướng ở đây. Cm. Ngoài ra các giá trị khác. Vladimir Alexandrovich Mau (sinh ngày 29 tháng 12 năm 1959) Nhà kinh tế nhà khoa học Nga. Kể từ Hiệu trưởng Học viện Kinh tế Quốc gia thuộc Chính phủ Nga. Nội dung 1 ... ... Wikipedia

æmauædz - z.b.p., Min ... Từ điển hình ảnh của ngôn ngữ Ossetian

Mau - Lắp đặt Mashab Hiển thị Maced Hàng không Thổi Đại học Đại học Quốc tế Moscow Học viện Quản lý Nút hàng không Moscow Quản lý kháng sinh Moscow ... Từ điển giảm tiếng Nga

MAU (giá trị) - Mau có một số giá trị: Nội dung 1 Họ 2 Cắt 3 4 Nguồn khác ... Wikipedia

Mau (quận) - Mau Engl. Trạng thái quận Mau Country Ấn Độ là một phần của Uttar Pradesh ... Wikipedia

Mau-mau - (Kenya). Chuyển động nổi loạn. Từ nguyên của từ này được làm rõ một cách đáng tin cậy. Lần đầu tiên, thuật ngữ này được sử dụng tại Tòa án đối với Tập đoàn Rebel vào tháng 5 năm 1950 và bản thân Partisans không được sử dụng. Ở giai đoạn đầu tiên () chuyển động của sự phản kháng của nông dân ... ... Khủng bố và khủng bố. Danh mục lịch sử

Phân tích nước tiểu trên MAU

Khi một người có vấn đề với sức khỏe hoặc câu hỏi phát sinh liên quan đến tình trạng của họ, ông là người đầu tiên tìm kiếm câu trả lời cho Internet, và sau đó có một sự tham vấn và giúp đỡ cho bác sĩ, mặc dù nó đúng hơn để làm ngược lại. Rốt cuộc, bác sĩ sẽ không chỉ khám phá các triệu chứng, mà còn sẽ gửi đến nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Một trong những thử nghiệm được thực hiện để xác định chẩn đoán chính xác là nghiên cứu nước tiểu trên microalbumin niệu. Đó là về anh ta sẽ được thảo luận trong bài viết này.

Đại diện cho nghiên cứu này và mà nó được thực hiện

Phân tích nước tiểu trên MAU là định nghĩa của albumin trong đó. Tại sao làm điều đó? Điều đó là albumin là một trong những protein, được bao gồm trong máu. Và "microalbumin niệu" là sự mất mát hoặc nồng độ thấp của anh ta. Khi thận hoạt động tốt và không có vi phạm, thì Albumin ổn định và lượng của nó trong nước tiểu rất thấp. Khi kết quả của nghiên cứu cho thấy có sự mất albumin trong thành phần của máu và nó được chứa trong một liều lớn hơn ở Urin, đây là một dấu hiệu của rối loạn chức năng thận, có thể bắt đầu giai đoạn đầu tiên của xơ vữa động mạch hoặc nội mô rối loạn chức năng.

Ngay cả một trẻ vị thành niên vượt quá tốc độ nồng độ albumin cho nước tiểu nói về sự khởi đầu của những thay đổi trong tàu, đòi hỏi chẩn đoán sâu hơn và điều trị ngay lập tức.

Tại sao vi mô (mau) phát sinh

Vượt quá định mức hàm lượng protein trong nước tiểu có thể xảy ra vì một số lý do. Có những yếu tố ảnh hưởng đến việc phát hành một lần, do đó, khi chẩn đoán, nước tiểu sẽ bàn giao cho MAU nhiều lần trong vòng ba tháng. Vượt quá là lượng albumin từ 30 đến 300 mg mỗi ngày. Phát xạ như vậy có thể xảy ra do hậu quả:

• ăn với hàm lượng protein lớn;
• lao động thể chất nghiêm trọng;
• tải thể thao mạnh mẽ;
• tăng nhiệt độ cơ thể.

Ngoài ra các chỉ số phụ thuộc vào các dấu hiệu sinh dục của bệnh nhân, liên kết chủng tộc và khu vực cư trú.

Người ta tin rằng MAU thường được biểu hiện ở những người bị các vấn đề về trọng lượng dư thừa, kháng insulin, hút thuốc rất nhiều và có vấn đề với phì đại hoặc rối loạn chức năng thất trái. Chẩn đoán này được chẩn đoán cho hầu hết mọi người ở nam giới và người già.

Để có được kết quả đáng tin cậy, việc phân tích trên MAU không thể được bàn giao trong bất kỳ bệnh truyền nhiễm nào, bao gồm orvi, với nhiệt độ cơ thể cao, sốt, sau khi gắng sức, trong tình trạng mệt mỏi, sau khi ăn.

Nếu kết quả cho thấy sự gia tăng protein trong nước tiểu, thì điều này có thể nói về các bệnh hoặc thay đổi trong cơ thể:

• bệnh tiểu đường;
• tăng huyết áp động mạch;
• viêm cầu thận;
• vi phạm chức năng của hệ thống tim mạch;
• thai kỳ;
• hạ thân nhiệt;
• sarcoidosis.

Thông thường nhất, microalbumine phát sinh do bệnh tiểu đường.

Ngoài ra, sự gia tăng albumin trong nước tiểu có thể chỉ ra sự phát triển của các bệnh tim mạch gây bệnh cho bệnh tiểu đường và loại.

Triệu chứng của microalbumin

Bệnh lý này có giai đoạn phát triển riêng. Vào ban đầu - bệnh nhân không cảm thấy những thay đổi trong cơ thể và các triệu chứng của bệnh tật, nhưng thành phần tiết niệu của nó đã thay đổi, các thử nghiệm đã cho thấy sự gia tăng số lượng protein, trong giai đoạn đầu chứa trong vòng 30 mg mỗi ngày . Với sự tiến bộ hơn nữa, một người phát triển một giai đoạn tiền đảm bảo. Lượng albumin trong nước tiểu tăng lên 300 mg, tăng huyết áp được quan sát, tăng lọc thận tăng lên.

Giai đoạn tiếp theo là nephrotic. Ngoài áp suất cao, nó cũng đi kèm với sưng. Lưỡi dao ngoài nồng độ protein cao chứa hồng cầu, có sự gia tăng mức độ creatinine và urê.

Giai đoạn cuối là suy thận. Triệu chứng của cô ấy:

• tăng huyết áp thường xuyên;
• sưng vĩnh viễn;
• một số lượng lớn hồng cầu trong nước tiểu;
• tỷ lệ lọc thấp;
• một lượng lớn protein, creatinine và urê trong nước tiểu;
• thiếu glucose trong nước tiểu.
• không có insulin thu hoạch bởi thận.

Tất cả các dấu hiệu này có thể chỉ ra sự phát triển của bệnh lý tim. Tại thời điểm này, có thể có đau cho xương ức, mang lại cho bên trái của cơ thể. Tất cả điều này được kèm theo sự gia tăng cholesterol.

Quy tắc thu gom nước tiểu cho microalbumin niệu (MAU)

Để dữ liệu trong phòng thí nghiệm đáng tin cậy, cần phải tuân thủ các quy tắc cơ bản để thu thập nước tiểu về phân tích MAU. Và trước hết, trước hết, cần phải chuẩn bị. Vào ban ngày trước khi phân tích, rau quả loại trừ hoàn toàn, thay đổi màu nước tiểu là cà rốt, dâu tây, dâu tằm, nho và những người khác. Thứ hai, trước khi thu thập nước tiểu, cần phải rửa bộ phận sinh dục ngoài trời bằng xà phòng kháng khuẩn trước khi thu thập nước tiểu. Thứ ba, vật liệu để phân tích được thu thập vào buổi sáng, ngay sau khi thức dậy. Không có trường hợp nào không thể được đưa ra phân tích này cho một nửa nữ trong thời kỳ kinh nguyệt.

Cũng cần phải chăm sóc những người thích đùa cho nước tiểu. Tùy chọn lý tưởng là một thùng nhựa đặc biệt được bán trong một hiệu thuốc. Nhưng nếu không, bạn có thể lấy bất kỳ công suất nào bằng nhựa hoặc thủy tinh bằng nắp, rửa sạch, khô và trước khi áp dụng để điều trị bằng cồn. Để phân tích Mau, khoảng một trăm mililit của vật liệu là đủ. Sau khi thu thập, vật liệu phải được gửi đến phòng thí nghiệm trong vòng một hoặc hai giờ.

alcex.

Cuộc sống của chúng ta là gì? Một trò chơi!

DAU - Người dùng hoạt động hàng ngày (người dùng hoạt động hàng ngày) - Số người dùng duy nhất đã nhập ứng dụng vào ban ngày.

Wau - Người dùng hoạt động hàng tuần (người dùng hoạt động hàng tuần) - Số người dùng duy nhất đã đi vào ứng dụng trong tuần.

MAU - Người dùng hoạt động hàng tháng (người dùng hoạt động hàng tháng) - Số người dùng duy nhất đã nhập ứng dụng trong vòng một tháng.

PCU - Người dùng đồng thời đỉnh cao (Đỉnh trực tuyến) - Số lượng người dùng tối đa nằm đồng thời trong ứng dụng. Đo trong một khoảng thời gian cụ thể (mỗi giờ / ngày / tuần / tháng / năm)

ACU - người dùng đồng thời trung bình (số người dùng trung bình trực tuyến) - số lượng người dùng trung bình cùng một lúc trong ứng dụng. Đo trong một khoảng thời gian cụ thể (mỗi giờ / ngày / tuần / tháng / năm)

ARPPU - Doanh thu trung bình cho mỗi người dùng thanh toán (tài khoản giữa trên gỗ cứng) - Thu nhập trung bình từ người dùng trả tiền. Được tính theo công thức: Doanh thu ứng dụng / Số người dùng đã thực hiện thanh toán.

ARPU - doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (tài khoản trung bình trên mỗi người dùng) - thu nhập trung bình từ người dùng. Được tính theo công thức: Doanh thu / Số lượng ứng dụng của tất cả người dùng đã truy cập ứng dụng cho thời gian thu nhận.

Quy tắc như sau: Bất kỳ chỉ số dự án web nào nên được coi là được đưa vào hệ thống thống kê và phân tích.

Nhờ ứng dụng di động, các vấn đề về sự tham gia của người dùng trong việc tìm kiếm sản phẩm hoặc dịch vụ trên máy tính để bàn bị xóa, có thể "sống với người dùng" 24 giờ một ngày, càng gần với anh ta, trong tim của tiện ích của mình. Nhưng khi tay phát triển có một ứng dụng di động, một quy trình kinh doanh được cấu hình và thậm chí một kế hoạch truyền thông để quảng bá, một câu hỏi logic phát sinh: "Làm thế nào để theo dõi hiệu quả?" Và không kém phần quan trọng: "Các số liệu để sử dụng?". Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trả lời câu hỏi thứ hai.

Làm thế nào tốt nhất để cấu hình hệ thống theo dõi để làm việc với ứng dụng di động? Khách hàng thêm vào Netpeak để quảng bá ứng dụng của họ (bên trong), thường được hỏi về nó. Chà, cách dễ nhất để làm việc với bản quyền với tất cả Google Analytics. . Năm đối số rất quan trọng "cho" công việc với Google Analytics:

1. Là miễn phí.
2. Cho phép bạn sử dụng nhận xét để giữ khán giả.
3. Dễ dàng nhúng bằng Google Tag Manager.
4. Giao diện giá cả phải chăng và dễ hiểu.
5. Cho phép bạn định cấu hình Analytics thiết bị chéo.

Hãy để chúng tôi lưu ý về các số liệu cho thấy hành vi của khán giả, sự tương tác của người dùng với ứng dụng và tất nhiên, lợi nhuận từ ứng dụng.

Cho thấy hành vi của khán giả

Mẫu Mau / Dau

Mau / Dauu (người dùng hoạt động hàng tháng / Người dùng hoạt động hàng ngày) được hiển thị trong GA trong báo cáo "Người dùng đang hoạt động". Số liệu cho thấy tần suất tương tác của người dùng với ứng dụng. Nó vẫn còn ở Bethe, nhưng đã chạy. Bạn có thể so sánh hoạt động mỗi ngày (dau), tuần, 14 ngày và tháng (MAU).

Hành vi thẻ

Báo cáo cho thấy cách người dùng tương tác với nội dung của bạn. Cho phép bạn nhìn vào màn hình mà anh ta rời khỏi ứng dụng hoặc phần nào là phổ biến nhất trong ứng dụng của bạn.

Số liệu "thất bại và lỗi"

"Thất bại và lỗi" - một báo cáo về lỗi trong ứng dụng. Hiển thị các lỗi kỹ thuật thường xuyên nhất, tăng lên bởi các phiên bản trong ứng dụng. Số liệu này đạt đến phần này do thực tế là các lỗi được phát hiện ở một hành vi nhất định của người dùng. Trong Google Analytics, báo cáo cũng nằm trong phần "Hành vi đối tượng".

Thời gian phiên trung bình và độ sâu của xem

Đây là những báo cáo từ phần "Khán giả", cho phép bạn đánh giá sự tham gia của người dùng vào sản phẩm của mình.

"Người dùng có liên quan" là gì? Có những câu trả lời khác nhau. Chamath Palihapitiya từ Facebook xem xét tiêu chí chính để thêm 7 người bạn 10 ngày sau ngày đăng ký. Nabeel Hyatt từ Zynga Talks về Chỉ số duy trì D1 - có bao nhiêu người dùng trả lại vào ngày hôm sau. Các nhà phân tích từ Flurry đã xây dựng toàn bộ ma trận tham gia vào đó sự phụ thuộc vào tần suất sử dụng mỗi tuần và% người dùng tiếp tục sử dụng ứng dụng sau 90 ngày.

Hiển thị tương tác người dùng với ứng dụng

Số liệu "Số cài đặt"

Số lượng cài đặt từ các nguồn lưu lượng truy cập phải trả tiền, chẳng hạn như quảng cáo Google. Điều này có vẻ lạ, nhưng tham số "Người dùng mới" là số cài đặt từ nguồn. Với việc phát hành trình tạo URL, có thể làm việc với các nguồn lưu lượng khác. Không giống như bối cảnh thông thường, hầu hết các giao thông mang lại các chiến dịch truyền thông. Theo đó, bạn cần làm việc rất nhiều với việc sàng lọc các trang web chất lượng thấp. Hàng trăm cài đặt với các trang web giao thông có thể khá "linh hồn chết":

Tỷ lệ khuấy (tỷ lệ mối quan hệ của người dùng với đối tượng tích cực hàng tháng) và tỷ lệ hoàn vốn (tỷ lệ người dùng được trả lại cho đối tượng hàng tháng) trong GA được đại diện bởi báo cáo "mới và có quyền sở hữu". Báo cáo này cho thấy tỷ lệ người dùng mới trong Phụ lục và tỷ lệ phần trăm của những người đã sử dụng chúng nhiều lần. Những dữ liệu này giúp đánh giá tầm quan trọng của việc khởi chạy các công cụ như tiếp thị lại và thông báo đẩy.

Số liệu "Thời gian mua hàng"

Thời gian mua hàng là một số liệu quan trọng khi làm việc với khán giả. Cho thấy tỷ lệ người dùng mua hàng ngay lập tức và bao nhiêu thời gian được yêu cầu bởi phần còn lại. Báo cáo giúp hiểu cách cấu hình đúng công việc với việc tiếp thị lại khách truy cập ứng dụng.

Số liệu số lượng giao dịch

Đây là một báo cáo tiêu chuẩn từ phần Thương mại điện tử trong Google Analytics. Tôi cần phải thực hiện riêng SDK, nhưng nó đơn giản và dễ hiểu. Bạn có thể định cấu hình cho bất kỳ giao dịch mua nào trong ứng dụng di động.

Số liệu "Số lượng đăng ký"

Một số liệu quan trọng khác, đặc biệt nếu đăng ký trong ứng dụng được thanh toán. Có thể tùy chỉnh bằng cách triển khai cài đặt mã và sự kiện.

Số liệu "Tổng giá trị"

Báo cáo này vẫn còn trong Bethe. Nhờ số liệu này, bạn có thể theo dõi mức giá trị của máy khách đã thay đổi (tham số "Thu nhập") và sự tương tác với nó (ứng dụng "khách truy cập cuối cùng" ", các mục tiêu đạt được" ", phiên" và "thời gian phiên") trong vòng 90 ngày kể từ thời điểm của chuyến thăm đầu tiên.

ARPU số liệu.

ARPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) là một doanh thu hợp lệ từ mỗi người dùng. Số liệu hữu ích, nhưng không có báo cáo tương ứng về Google Analytics và trong các hệ thống khác, các báo cáo như vậy chưa gặp nhau. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là quyền mà hầu hết các ứng dụng không có trong nguyên tắc mua hàng tích hợp hoặc không ngụ ý đăng ký trả phí. Nếu họ vẫn cần xem xét ARPU, thì bạn phải làm điều này theo cách thủ công, theo công thức:

Arpu \u003d pr / n, trong đó: PR - doanh thu (doanh thu hàng tháng với đăng ký trả phí); N là số lượng thuê bao trả phí.

Làm thế nào để chọn một tập hợp các số liệu phù hợp?

Giả sử công việc của bạn với ứng dụng ban đầu tập trung vào số lượng cài đặt và KPI chính của bạn trùng với những người trong trường hợp của chúng tôi. Trong trường hợp này, chúng tôi khuyên bạn nên điều hướng các số liệu sau:

• số lượng cài đặt và chuyển đổi trong ứng dụng;
• người dùng tích cực;
• thời gian phiên trung bình;
• xem sâu.

Tuy nhiên, mỗi dự án phải được tiếp cận riêng do sự khác biệt trong phần giới thiệu. Chia sẻ câu chuyện của bạn trong các ý kiến, chúng tôi sẽ cố gắng giúp đỡ.

Mẹo: Sử dụng ứng dụng di động Google Analytics để luôn nhận thức được những gì xảy ra với sản phẩm của bạn. Ứng dụng này có sẵn cho Android và iOS.

Chưa có để nói rằng Google Analytics là một hệ thống theo dõi ứng dụng thuận tiện so với ứng dụng phổ biến hoặc điều chỉnh, nhưng nó cho phép bạn đánh giá vai trò của kênh và đầu tư vào đó, tỷ lệ người dùng cho sản phẩm và quan trọng Lỗi, sự phát triển của người dùng tích cực và sự hứa hẹn của dự án và điều chính là chi phí của ứng dụng.

Các dòng chảy (khuấy) của khách hàng tương tự như còi báo cháy. Bạn hiểu - một cái gì đó đã xảy ra, nhưng kiến \u200b\u200bthức này không giúp bạn dập tắt ngọn lửa.

Để "thực hiện chẩn đoán" và giải quyết vấn đề với việc giữ, bạn cần lấy một cái gì đó nghiêm trọng hơn một cái nhìn đơn giản về các công thức của những người được đến và mất khách hàng. Cần phải xác định ai để lại khi họ làm điều đó và tại sao. Chỉ sau đó, bạn có thể phân phối thời gian với tâm trí và sửa đổi những sửa đổi có tác động lớn nhất đến sự phát triển của doanh nghiệp của bạn.

Đọc làm thế nào để tìm một nguồn hỏa hoạn và trả nợ trước khi công ty của bạn bị bỏng xuống dấu chấm.

Dữ liệu của bạn có đúng không?

Không ai sẽ phủ nhận rằng sự hấp dẫn của các nhà lãnh đạo đóng vai trò quyết định cho sự thành công của công ty ở giai đoạn phát triển sớm. Nhưng đừng đưa các chỉ số tốt để làm lu mờ vấn đề với dòng chảy.

Nhớ lại công thức:

Outflow \u003d Người dùng bị mất / Tổng số người dùng

Hãy xem xét một ví dụ từ Profitwell, thể hiện giá trị của công thức trong thế giới thực.

Theo chiều dọc: Khách hàng hiện tại, dòng chảy của khách hàng hiện tại, khách hàng mới, dòng chảy của khách hàng mới, tổng số lượng khách hàng, hệ số dòng chảy. Theo chiều ngang: Tháng 8, tháng 9

Vấn đề với công thức dòng chảy là hoàn toàn là cùng một phương thức hoạt động (bổ sung 5.000 người dùng mỗi tháng) không dẫn đến cùng một kết quả - tỷ lệ dòng chảy trong tháng 9 là dưới tháng 8. Tăng trưởng nhanh được làm giảm một cách giả tạo, vì những khách hàng mới được thêm hàng tháng chưa có thời gian để hủy đăng ký.

Sự thay đổi trong phần trăm so với dòng chảy có thể dẫn đến tỷ lệ lợi nhuận 25%, vì vậy bạn chắc chắn không cần sự không chính xác trong số lượng như vậy.

Số số 1. Tính toán dòng chảy dựa trên trung bình

Một nhân vật tốt về dòng chảy bị bóp méo bởi sự gia tăng mạnh mẽ sẽ không thể cung cấp cho bạn một ý tưởng khách quan về những gì đang diễn ra đúng và những gì không. Do đó, có một công thức sửa đổi một chút để khởi động nhanh:

Có vẻ đáng sợ? Không khó để tìm ra:

Outflow \u003d Số người dùng bị mất
Σ \u003d số lượng người dùng mới hàng ngày (i \u003d 1) trong tập hợp dữ liệu (n)
n \u003d số ngày trong một khoảng thời gian cụ thể

Nếu người dùng đã được thêm vào cơ sở khách hàng dần dần, giá trị trung bình sẽ tăng lên và sẽ có tác động lớn hơn đến tỷ lệ dòng chảy hàng tháng của bạn. Nếu khách hàng đã được thêm vào cơ sở gần gũi hơn đến cuối kỳ, điều này không làm biến dạng tỷ lệ dòng chảy và sẽ không nộp thấp hơn so với thực tế.

Do công thức này, ảnh hưởng đến sự hấp dẫn đáng kể của khách hàng tiềm năng có thể được cân bằng bằng cách trung bình dữ liệu. Nhảy tăng trưởng sắc nét không bóp méo các chỉ số của bạn và sẽ không gây hiểu lầm, khiến bạn nghĩ rằng bạn có hiệu suất tốt hơn trong một tháng và tệ hơn - trong một người khác.

Là dòng chảy cân bằng?

Thật khó để tìm thấy một chỉ số nguy hiểm hơn so với dòng chảy của khách hàng, nhưng có một. Đây là vô thường của người dùng. Nếu bạn không tìm ra đường cong duy trì, thì sản phẩm của bạn không có lực hấp dẫn.

Giả sử 100 người dùng đã đăng ký dịch vụ của bạn vào ngày 1 tháng 1, vào cuối tháng, có tỷ lệ duy trì (tỷ lệ) bằng 40%. Tuy nhiên, con số này không ngừng giảm, và vào cuối tháng thứ hai, không có gì còn lại từ số ban đầu. Nếu bạn có Cohorts hoặc người dùng được nhóm theo ngày đăng ký, gần như đã cạn kiệt hoàn toàn và không bao giờ được căn chỉnh - bạn có nghiêm trọng Các vấn đề.

Điều này có ý nghĩa gì với chiều cao của bạn?

Người dùng hoạt động hàng tuần, WAU) hàng tuần (người dùng hoạt động hàng tuần, WAU) qua các nhóm hàng tháng (dữ liệu là hư cấu). Dọc: Tổng số Wau. HYIZONTAL: Đoàn hệ hàng tháng

Lúc đầu Sự tăng trưởng của bạn sẽ không giảm. Nhưng nhìn vào lịch trình từ trên cao, có thể hiểu rằng theo thời gian, số lượng người dùng đi sẽ phát triển và điều này cuối cùng sẽ làm chậm chiều cao của bạn. Nếu bạn tiếp tục lịch trình ở bên phải, đường cong chắc chắn sẽ rơi. Người dùng sẽ rời khỏi trang web / ứng dụng của bạn với hệ số ngày càng tăng và mua mới bạn sẽ cùng tốc độ.

Số liệu № 2. Chỉ số duy trì khách hàng dựa trên đoàn hệ

Chia sẻ người dùng dựa trên ngày bắt đầu sử dụng bởi các dịch vụ của bạn và tiến hành phân tích đoàn hệ. Bạn cần đạt được sự liên kết của đường cong giữ lại. Tìm một thời điểm (bất kể đây là ngày thứ hai hay tuần thứ ba), khi người dùng dừng lại để chảy.

Hãy xem 2 phân tích đoàn hệ:

Trong lần đầu tiên trong mỗi đoànch, dòng chảy dần dần bắt đầu cho đến giây phút trước khi bất cứ ai. Nhưng trong lần thứ hai, đường cong duy trì trở nên trơn tru trong 12 ngày và mỗi đoànch mới được xây dựng dựa trên những gì còn lại từ cái trước đó. Nếu phân tích của bạn tương tự như lần đầu tiên, hãy tập trung vào một báo cáo rõ ràng về giá trị của lời đề nghị cho khách hàng của bạn trong giai đoạn đầu của sự duy trì. Chỉ sau đó lịch trình tăng trưởng của bạn sẽ trông như thế này:

Khi bạn quản lý để đạt được sự liên kết của đường cong duy trì, bạn sẽ có thể đầu tư vào việc tăng tốc của quá trình này. Cố gắng tổng hợp người dùng theo câu chuyện "Yeah!" - Khoảnh khắc vào ngày thứ 3, và không vào ngày 12, khi tỷ lệ duy trì tương tự sẽ bằng nhiều người dùng hơn.

Người dùng của bạn sở hữu giá trị nào?

Ngay cả khi căn chỉnh đường cong, người dùng sẽ bắt đầu rời xa bạn sớm hay muộn. Mục tiêu là quyết định bao lâu sẽ sớm và những gì có thể được thực hiện để giữ chúng trong một thời gian dài hơn.

Có một huyền thoại nói rằng trong khi giá trị trọn đời của khách hàng, LTV) cao hơn chi phí mua lại của khách hàng, CAC, vị trí của bạn ổn định. Nói cách khác, trong khi bạn dành cho việc tiếp thị ít hơn thu nhập chung nhận được từ các khách hàng đã mua, bạn đang theo thứ tự.

Ltv\u003e cac \u003d ☺

Được rồi? Không.

Công thức này có giá trị trong điều kiện của hai giả định rất không chính xác:

1. Các hệ số dòng chảy là hằng số, và
2. Tất cả người dùng cuối cùng sẽ rời đi.

Như thể hiện trong chương trước, dòng chảy không phải Giá trị không đổi, nhưng bạn không muốn nó là như vậy. Bạn làm việc trên sự cải thiện liên tục của số liệu này. Liên quan đến giả định thứ hai, bạn hy vọng sẽ có được khách hàng không bao giờ Bạn sẽ không rời đi.

Số số 3. Tóm tắt Cohort Lợi nhuận

Thay vì công thức này, hãy mở các đối tác xem, làm việc với các công ty khởi nghiệp để phát triển phần mềm ở giai đoạn mở rộng, đã đề xuất một công thức cải tiến để hiểu giá trị tùy chỉnh. Họ khuyên bạn nên xem xét một thứ gọi là "Tổng doanh thu đoàn hệ" (Doanh thu đoàn tụ tích lũy, CCR) và so sánh nó với CAC. CCR là tổng số tiền thu nhập nhận được từ phần của khách hàng mà bạn đã mua trong một khoảng thời gian nhất định (thường là 12 hoặc 24 tháng).

CCR hàng năm \u003d CCR đoàn hệ có liên quan trong tháng thứ 12 / tổng chi phí bán hàng và tiếp thị trong tháng đầu cho đoàn hệ này

Công thức mới bao gồm khoảng thời gian. Cô ấy đảm bảo bạn so sánh có hiệu lực Lợi nhuận chung từ một đoàn hệ riêng biệt với số tiền bạn dành cho việc mua lại. Không có nơi nào ở đây với các giả định sai lầm, và bạn hiểu đúng về nơi bạn với CAC của bạn đạt đến mức độ break-chẵn.

So sánh CCR và CAC cho các đoàn hệ khác nhau sẽ cho bạn thấy nơi bạn cải thiện theo thời gian và mức độ nhanh chóng có thể bù đắp cho chi phí mua hàng của khách hàng.

Các chỉ số giữ là quan trọng, nhưng họ không cung cấp cho toàn bộ hình ảnh. Thực tế là quá trình chăm sóc của người dùng có thể mất một phút, một giờ hoặc thậm chí một tuần sau khi họ chấp nhận giải pháp ban đầu của họ về sản phẩm của bạn. Có lẽ anh ấy muốn hủy đăng ký, nhưng liên tục quên nó về nó. Hoặc anh ta quyết định cung cấp cho sản phẩm một cơ hội khác, nhưng tất cả các bàn tay không đạt được.

Hãy nói rằng lịch trình giữ của bạn có độ dốc lo lắng như vậy:

Bạn nhận thấy một sự sụt giảm sắc nét trong việc duy trì, nhưng không biết chuyện gì đang xảy ra. Dường như đường cong trở nên mát mẻ hơn vào ngày 14 ... nhưng điều đó xảy ra vì một số lỗi khủng khiếp hoặc người dùng chỉ nhớ rằng họ muốn hủy đăng ký?

Số lượng số 4. Dau / wau / mau

Thay vì chỉ tìm kiếm để giữ, bạn nên liên hệ với nhà phân tích của hành vi người dùng. Đó là cô ấy sẽ giải thích cho bạn những người đang hoạt động, và những người vừa tìm thấy thời gian để hủy đăng ký.

Để làm điều này, bạn cần nhìn vào các cấp độ hoạt động. Tùy thuộc vào bản chất của sản phẩm của bạn, bạn cần chú ý đến một trong các số liệu sau:

Người dùng hoạt động hàng ngày (Người dùng hoạt động hàng ngày, DAU)

Người dùng hoạt động hàng tháng, MAU)

Nếu giá trị chính của bạn phụ thuộc vào việc sử dụng hàng ngày (bạn đang quảng cáo một ứng dụng để nhắn tin hoặc tổ chức công việc), thì trọng tâm của bạn là người dùng hoạt động hàng ngày. Nếu giá trị phụ thuộc vào việc trả phòng không thường xuyên, theo dõi WAU hoặc thậm chí MAU.

Điều đó không xảy ra rằng tất cả người dùng thức dậy vào một buổi sáng và quyết định rời khỏi ứng dụng của bạn. Outflow thường được đi trước bằng cách giảm hoạt động. Đặt các hướng dẫn hoạt động cho người dùng của bạn và nếu bạn không tiếp cận họ, hãy bắt đầu quá trình tham gia lại cho đến khi nó trở nên quá muộn.

Phòng ngừa, không điều trị các triệu chứng

Ứng dụng vào cơ sở dữ liệu của bạn trong một hàng, không có ngoại lệ, chiến lược lưu giữ có thể khá hấp dẫn, bất kể bạn có vấn đề gì với dòng chảy hay không. Nhưng điều này sẽ dẫn đến thực tế là bạn sẽ bị hủy hoại thành các phần, kết quả là đạt được một chút. Các số liệu được xem xét 4 đưa ra một ý tưởng về cách đặt các nhiệm vụ trên dòng chảy và nhanh chóng thực hiện các biện pháp cần thiết.

Khi các số liệu này bắt đầu hiển thị kết quả tuyệt vời, bạn có thể đẩy tay áo và tập trung vào việc trích xuất giá trị lớn hơn từ người dùng của mình.

• Nhận được liên kết
• Facebook.
• Twitter.
• Pinterest.
• E-mail
• Những ứng dụng khác

Lần đầu tiên tôi chạy vào các số liệu DAU / MAU khi họ đề cập trong bối cảnh các trò chơi trên Facebook ở xa. Và mặc dù tôi chắc chắn, những người chơi nghiêm túc từ lâu đã không dựa vào những thứ này số liệu tăng trưởngTuy nhiên, đối với nhiều nhà tiếp thị, họ hóa ra rất hấp dẫn.

Hôm nay chúng ta sẽ nói tại sao các số liệu này rất hấp dẫn và nguy hiểm cùng một lúc.

Hãy bắt đầu với định nghĩa của họ.

Dau. (Người dùng tích cực hàng ngày.) Đây là số lượng khách hàng (duy nhất) được hưởng lợi từ dịch vụ của bạn (thường - đã đăng xuất) vào một ngày cụ thể.

Mau. (Người dùng hoạt động monhly.) Đây là số lượng khách hàng (duy nhất) đã sử dụng dịch vụ của bạn trong tháng trước (hoặc 30 ngày qua).

Dau / mau. Đây là những gì% khách hàng (duy nhất) của chúng tôi nhiều lần Chúng tôi đã sử dụng dịch vụ của bạn trong giai đoạn này. Đây là cái gọi là "dính".

:=
Phân vùng (tbl_users)

:=
Tính toán (,
DatesInperiod (lịch, tối thiểu (lịch), -30, ngày))

Trên thực tế về sự hấp dẫn này của các số liệu này và kết thúc.

Những gì đang có rủi ro Sử dụng sử dụng của họ?

(1) DANH chủ yếu là một số liệu tăng trưởng dễ bay hơi và đồng thời hoàn toàn không giải thích được vì sự tăng trưởng này xảy ra.

1. Đây có phải là kết quả của PR khi một số ấn phẩm hồ sơ nổi tiếng đã chú ý đến bạn?
2. Đây có phải là kết quả của tiếp thị, khi nào, do sự ra mắt của một chiến dịch tiếp thị mới để thu hút rất nhiều khách hàng "mới"?
3. Đây có phải là kết quả của tiếp thị, khi nhiều khách hàng "cũ" trở về vì chiến dịch tiếp thị?

Yếu tố tăng trưởng đầu tiên nói chung bên ngoài(Bạn đã không ảnh hưởng đến nó). Do đó, không thể tin tưởng về sự ổn định của kết quả như vậy.

Yếu tố tăng trưởng thứ hai và thứ ba mặc dù nội bộ. (Kết quả nỗ lực của bạn), tuy nhiên, bản chất của các yếu tố này là khác nhau. Vì vậy, sự bền vững của kết quả trong thời gian sẽ khác nhau.

(2) Thường xuyên, DAU / MAU được coi là một proxy để đánh giá cơ chế nội bộ của việc duy trì dịch vụ của bạn. Tuy nhiên, đây cũng không phải là như vậy.

Đăng nhập người dùng thường tương quan kém với hành động mục tiêu. Thông thường, bức tranh của sự phát triển bùng nổ trông như thế này.

Tại sao chuyện này đang xảy ra?

Mặt khác, công ty thường tăng trưởng tăng trưởng do hai yếu tố đầu tiên.

Điểm thu hút này, và sự hấp dẫn thường được đo lường và tối ưu hóa bởi Đầu tiên Hành động mục tiêu (đăng nhập / mua hàng), thay vì các mục tiêu lặp đi lặp lại (đăng nhập n-th, mua M-Naya). Vì vậy, hóa ra các số liệu này - vanity Metrics..

Bạn nghĩ gì về dau, mau?

Một cách tiếp cận thực tế hơn được tôi mô tả ở đây:

Bình luận.

Bài viết phổ biến từ blog này

Hôm nay chúng ta sẽ nói về LTV trong bối cảnh khác - đơn giản và áp dụng.

Vì vậy, trước bạn Lưới vòng đời..

Tên và khái niệm về kỹ thuật tuyệt vời này đã cho một nhà tiếp thị xuất sắc Jim Novo. Hãy chắc chắn đọc lại blog của mình, đặc biệt là các bài viết sớm.

Về bản chất - LCG là Ma trận RF (M):
Bởi ngang. trục bạn nhìn vào Ở rtình dục. (mua hàng gần gần đây); bởi theo chiều dọc trục bạn nhìn vào Như nhauyêu cầu (Số lượng mua hàng); Trong mỗi ô, bạn thấy số lượng khách hàng với một số tham số nhất định R và F. bằng cách xây dựng một ma trận như vậy, chúng tôi có thể trả lời ngay nhiều câu hỏi, nhưng bây giờ chúng tôi chỉ quan tâm đến bốn: Khách hàng nào quan trọng cho doanh nghiệp?
(Quadrant trên phải) Khách hàng nào thực sự phát triển. thêm nữa?
(Quadrant thấp) khách hàng là gì có lẽ đã mất cho doanh nghiệp?
(Quadrant trên cùng) mà khách hàng không thú vị cho doanh nghiệp? Tôi chắc chắn trong khi bạn ...

Nếu bạn đang phát triển các trò chơi miễn phí để chơi, thì bạn chắc chắn là những câu hỏi thú vị liên quan đến việc thu thập và phân tích số liệu thống kê. Tại sao? Bởi vì thống kê là một thành phần quan trọng của sự thành công của các trò chơi miễn phí để chơi.
Mục đích của chu kỳ các bài viết của tôi là về các thông tin quen thuộc nhất về vấn đề này, để bỏ qua lăng kính về kinh nghiệm và đề xuất phát hành

• các chỉ số để theo dõi các trò chơi là gì;
• những công cụ kiểm tra nào có thể giúp làm việc với số liệu thống kê;
• những gì các dịch vụ thu thập và phân tích thống kê tồn tại với lợi thế và bất lợi của họ.

Một trong những bí mật của các trò chơi F2P thành công là thiết kế của họ không chỉ dựa trên thành phần sáng tạo và những ý tưởng "rực rỡ", và nhiều hơn nữa về phân tích hành vi của người chơi trong trò chơi, nghĩa là trên dữ liệu / số liệu thống kê thực sự. Đồng thời, trò chơi F2P chỉ có thể được đưa ra (và cần thiết) chỉ với một phần của nội dung đã hoàn thành và quản lý sự phát triển trong nội dung trò chơi / tinh chỉnh dựa trên nhu cầu của người chơi và sự phổ biến của các tính năng nhất định. Cách tiếp cận này được gọi là thiết kế dựa trên dữ liệu hoặc "thiết kế dựa trên dữ liệu". Đó là một chu kỳ, trên mỗi lần lặp trong đó bốn giai đoạn được hiển thị trong hình nổi bật.

Tỷ lệ sở thích về nội dung cho phép tại thời điểm khởi chạy trò chơi phụ thuộc vào thể loại, khái niệm, v.v. Nhưng chính xác những gì sẽ sẵn sàng khi bạn bắt đầu bất kỳ trò chơi nào để chơi miễn phí - đó là một hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt để thu thập và phân tích số liệu thống kê, cũng như một hệ thống kiểm tra cho các tùy chọn khác nhau cho chức năng / nghệ thuật / cân bằng. Đồng thời, tất cả các chỉ báo được lên kế hoạch để phân tích nên được lên kế hoạch rõ ràng và phân tích dữ liệu và các công cụ trực quan hóa được chọn trước, tích hợp và cấu hình.

Chu kỳ bài viết của tôi sẽ bao gồm ba phần trong đó các câu hỏi sau đây sẽ được xem xét.

1. Các chỉ số chính theo sau là các trò chơi miễn phí để chơi, và hành vi của những người chơi nên được phân tích để cải thiện các chỉ số này.
2. Các phương pháp cơ bản để phân tích dữ liệu đã thu thập để đưa ra quyết định phát triển trò chơi: phân đoạn người dùng, phân tích đoàn hệ, "phễu" hoặc phân tích các chuỗi chuyển tiếp, xét nghiệm A / B.
3. Các dịch vụ hiện tại với lợi thế và bất lợi của họ.

Những thống kê nào nên được thu thập trong các trò chơi F2P

Theo kinh nghiệm của riêng tôi, tôi sẽ nói rằng lúc đầu tôi muốn sửa hầu hết mọi thứ trong trò chơi khi làm việc với số liệu thống kê: mỗi lần nhấp, mỗi kết quả chơi game và hiển thị mỗi màn hình trong trò chơi. Luận án đồng thời có thể là như sau: Điều chính là thu thập tất cả và không bỏ lỡ bất cứ điều gì, nhưng bạn có thể tìm ra nó. Cách tiếp cận này không hoạt động vì một số lý do.

1. Phân tích mảng dữ liệu khổng lồ - đắt tiền: Bạn cần thu hút rất nhiều nhà phân tích cao cấp, phải có kiến \u200b\u200bthức nâng cao, cả về số liệu thống kê và trong các phương pháp xử lý của nó, đều quen thuộc với các khối OLAP, thuật toán trí tuệ nhân tạo, v.v. Đó là, càng ít dữ liệu - càng tốt!
2. Dữ liệu nhanh chóng lỗi thời, vì chúng phụ thuộc vào các hành động tiếp thị được tiến hành, từ nguồn thu hút người chơi, từ những đổi mới trong trò chơi và thậm chí từ thời điểm trong năm. Do đó, tất cả các chỉ số đều quan trọng để tìm trong chế độ thời gian thực.

1. chỉ số kinh doanh;
2. hành vi cầu thủ;
3. thông tin kĩ thuật.

Có lẽ phần khó khăn nhất là theo dõi hành vi của người chơi, vì phần này thường là duy nhất cho mỗi trò chơi và yêu cầu các công cụ phân tích nhất định (sẽ được thảo luận trong phần thứ hai của chu kỳ bài viết). Hoàn thành các giải pháp có thể được tích hợp vào trò chơi và ngay lập tức bắt đầu nhận được số liệu thống kê cần thiết - không. Có những công ty có thể thuê ngoài thu thập và phân tích thống kê (ví dụ: GameSualytics Ltd). Nhưng chúng tôi muốn phân bổ tài nguyên trong chính nhóm phát triển.

Thông tin kỹ thuật là số liệu thống kê mà bạn cần để làm cho trò chơi ổn định hơn và kịp thời khắc phục các sự cố kỹ thuật của người chơi.

Chỉ số kinh doanh

Dau / mau.

Đây là một chỉ số về "niềm đam mê" của trò chơi, nói lên bao nhiêu người chơi trò chơi mỗi ngày.

• DAU (Người dùng hoạt động hàng ngày) là số người dùng duy nhất đã tung ra trò chơi ít nhất một lần một ngày.
• MAU (người dùng hoạt động hàng tháng) là số người dùng duy nhất đã khởi chạy trò chơi ít nhất một lần một tháng.

Điều đáng chú ý là đây là điểm gần đúng, đối với số lượng chính xác của sự trở lại của người chơi, cần phải phân tách rõ ràng các trình phát mới kể từ thời điểm được trả về theo các khoảng thời gian được chỉ định (thường là - hàng ngày), hãy tính đến nguồn lưu lượng truy cập và cổ phiếu. Trong một nghiên cứu chi tiết về những vấn đề này, phân tích đoàn hệ được giúp đỡ, sẽ được mô tả trong phần thứ hai của chu kỳ. Cùng một chỉ báo về "niềm đam mê" rất đơn giản và đưa ra một đặc điểm nhanh chóng của trò chơi.

Người chơi "Washers"

Điều quan trọng là phải theo dõi% người chơi "thanh toán", cũng như nhân khẩu học và các đặc điểm khác của họ. Biết chân dung của họ, bạn có thể tập trung vào khán giả này khi phát triển một chức năng mới trong các trò chơi.

Tôi sẽ đưa ra một ví dụ về một trong những trò chơi của chúng tôi. Hình dưới đây cho thấy tỷ lệ phần trăm người chơi theo độ tuổi và tỷ lệ người trả tiền trong số đó. Có thể thấy rằng tốt hơn là tập trung vào những người trung niên (35 - 54), vì chúng dễ bị trả tiền.

Ngoài ra, điều quan trọng là có thể phân bổ "cá voi" trong số những người chơi: đây là những người dành nhiều tiền. Chúng ta phải học những người này gần hơn, để nghiên cứu các mẫu hành vi đặc trưng của họ, trong đó nơi rơi ra để đáp ứng nhu cầu của họ.

Tại sao "cá voi"? Nói chung, đôi khi chúng được chia cho tất cả các cầu thủ trả tiền trên "Pescares", "Cá heo" và "Cá voi". "Pescari" dành một chút - khoảng $ 1 mỗi tháng. "Cá heo" - khoảng 5 đô la, và "cá voi" - rất nhiều. Theo Gigaom trong các trò chơi Zynga, 20% hàng đầu của người chơi "thanh toán" dành trung bình 1.100 đô la mỗi năm ($ 90 mỗi tháng).

Các chỉ số thu nhập:

• ARPU - Thu nhập trung bình trên mỗi người chơi (thanh toán và cài đặt miễn phí cũng được xem xét; con số thường được tính cho tháng).
• ARPPU - Có bao nhiêu chi tiêu trả trung bình cho người chơi (nghĩa là, chi phí của trò chơi trên thực tế).

k-Factor - Hệ số virus

Vấn đề là một cách để phổ biến thông tin về trò chơi trên Internet và mạng xã hội từ người chơi đến người chơi. Nếu trò chơi được phát triển tốt trong trò chơi, các cơ chế của Virality được phát triển tốt, chi phí thu hút người dùng mới bị giảm. Để theo dõi sự mạnh mẽ, bạn có thể sử dụng yếu tố K.

Có thể tính toán yếu tố K theo công thức sau: k \u003d x * y, trong đó x là số lượng lời mời trên mỗi người chơi, y là tỷ lệ phần trăm những người đã chấp nhận những lời mời này bằng cách tham gia trò chơi. Nếu yếu tố K là 0,2, thì tại mỗi trình phát mới, bạn có thể nhận được 0,2 người chơi đã đến trò chơi theo lời mời (Nói cách khác: Cho mỗi năm người chơi mới, chúng tôi nhận được một người chơi miễn phí đến trò chơi theo lời mời ). Rõ ràng là yếu tố K cao của trò chơi, rẻ hơn nó trở thành để thu hút những người chơi mới trong trò chơi.

Phân tích hành vi của người chơi

Người chơi tiến bộ trong trò chơi

Điều đầu tiên sẽ cần để phân tích hành vi của người chơi là thống kê về tiến trình của người chơi trong trò chơi. Để theo dõi tiến trình trên kịch bản trò chơi, các điểm kiểm soát mà người chơi phải vượt qua. Phân tích tốc độ khuyến mãi trên các điểm này, các thông số của người chơi ở những điểm này sẽ giúp xác định các chướng ngại vật hoặc khó khăn trong trò chơi bạn cần loại bỏ.

Kịch bản mua hàng đầu tiên

Nếu người chơi thực hiện giao dịch mua đầu tiên, thì nó được dịch thành danh mục người chơi "thanh toán". Người ta tin rằng việc mua đầu tiên là một rào cản tâm lý, một khi vượt qua, người chơi chia tay với tiền dễ dàng hơn nhiều. Kế hoạch trước trong trò chơi về trình tự các hành động có thể dẫn đầu người chơi để mua hàng đầu tiên. Theo dõi Có bao nhiêu người chơi triển khai các tập lệnh bạn chỉ định, hoạt động trên chuyển đổi, cải thiện giao diện và số dư.

Hướng dẫn

Nếu người chơi ra khỏi trò chơi trong suốt thời gian hướng dẫn, hãy xem xét rằng người chơi này bị mất cho bạn: Với một cảm giác tuyệt vời, nó sẽ không trở về trò chơi không bao giờ. Để tránh điều này, sự khởi đầu của trò chơi nên được khuyến khích nhất có thể. Bạn cần theo dõi từng bước của hướng dẫn để hiểu màn hình của người chơi bị rỉ sét và thoát khỏi trò chơi mà anh ta không thể hiểu được nếu anh ta có thể học hỏi liệu anh ta có làm nhiệm vụ đầu tiên của riêng mình không.

Người chơi hành động đầu tiên và cuối cùng

Nó có thể hữu ích để theo dõi hành động đầu tiên và cuối cùng của người chơi cho phiên trò chơi.

Sự kiện đầu tiên đặt âm điệu của toàn bộ phiên chơi game. Nó có thể quyến rũ người chơi và dành nhiều thời gian dành cho trò chơi. Nhưng sự kiện đầu tiên có thể và "sợ" người chơi, kết quả là, anh ta sẽ đóng trò chơi và có thể không trở về. Bạn cần so sánh và kiểm tra - những sự kiện / cửa sổ / lời chào nào dẫn đến nhiều thời gian hơn trong trò chơi.

Sự kiện cuối cùng cũng rất quan trọng. Sự kiện cuối cùng thường trở thành chính xác trở ngại trong trò chơi nên được loại bỏ. Nếu sự kiện cuối cùng cho phiên trò chơi được lên lịch (ví dụ: trình phát đang chờ hoàn thành chu trình khe), nó đáng để thực hiện sự kiện này để người chơi muốn đi vào trò chơi lần sau.

Bộ sưu tập thống kê kỹ thuật

Vì tôi đang tham gia vào việc phát triển các trò chơi di động - tôi sẽ đưa ra một ví dụ, nói rằng, từ một thế giới Android thú vị.

Rất hữu ích để thu thập số liệu thống kê về các thiết bị kỹ thuật của các thiết bị của người chơi để đảm bảo sự ổn định của trò chơi. Ví dụ, điều quan trọng là phải biết các thiết bị, phần sụn nào, độ phân giải màn hình, loại kết cấu được hỗ trợ phần cứng phổ biến nhất trong số những người chơi. Điều quan trọng là phải biết cấu hình phần cứng nào mang lại thu nhập lớn nhất và trả lại cho người chơi (chênh lệch thu nhập có thể khác nhau ở hàng chục phần trăm). Điều đáng để cắt một danh sách các thiết bị được hỗ trợ nếu chúng không mang lại thu nhập và nếu trò chơi không ổn định. Điều này tất cả những thứ khác sẽ tốn ứng dụng từ các đánh giá tiêu cực trong cửa hàng.

Nếu trò chơi được sử dụng trong trò chơi, thu thập số liệu thống kê về bằng chứng thành công, về số lượng yêu cầu cho sự tuyệt vọng, về các lỗi xảy ra trong quá trình thiết kế. Nếu desig đang diễn ra vào đầu tiên của trò chơi, nó có thể khiến phần vững chắc của khán giả. Và nếu người chơi không tải xuống trò chơi, họ chắc chắn không trả lại và không trả tiền. Do đó, cần phải chăm sóc sự ổn định tối đa của quy trình tải xuống và tìm một bài học cho người chơi cho thời gian chờ đợi. Và thậm chí tốt hơn - tìm khả năng không thanh toán dữ liệu khi bắt đầu, nhưng để tải xuống trong trò chơi để nhận phần thưởng bổ sung.

Nếu trò chơi sử dụng các hệ thống ngoài khơi như một khoản tiền kiếm được bổ sung, nó có ý nghĩa để theo dõi hiệu quả của công việc của họ, bao gồm để kiểm tra vùng phủ sóng của các văn phòng ở các quốc gia khác nhau trên các thiết bị khác nhau.

Rất nhiều thông tin hữu ích có thể được tìm thấy trong tài liệu, thuyết trình, bài viết được chuẩn bị bởi các dịch vụ phân tích. Theo quy định, nó dẫn dắt các ví dụ, caes, biện minh, biện minh, chỉ số công nghiệp. Dưới đây là danh sách các dịch vụ giúp tôi đối phó với vấn đề thu thập và phân tích số liệu thống kê trong các trò chơi.