干货丨如何用数据来做渠道效果的分析?(工具篇)

日前和几个 BD 朋友聊天,听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花,点击很多,激活很少,留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解,所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。

干货丨如何用数据来做渠道效果的分析?

几乎所有的运营人员都会接触到渠道推广。这些渠道推广可能是付费渠道,可能是免费渠道,无论是哪一种渠道推广,都是需要我们付出成本的。在与渠道打交道的过程中,有时候涉及到跟渠道分成或者跟渠道合作,我们需要统计从渠道获取的用户的数量;有时候涉及到渠道付费,我们需要鉴别渠道用户的质量的好坏,控制并提高渠道的效果。

工欲善其事,必先利其器。我们可以利用第三方统计工具来对渠道投放进行监控,通过一些指标来有效的监控渠道投放的数量和质量。

Android渠道监控工具

一般来说,统计工具具备很完整的Android渠道监控的功能了。我们可以选择集成了统计分析SDK,来使用其中的Android渠道监控的功能。我在下面列举了一些统计分析工具。

国外的统计工具:mixpanel、flurry、localytics、google analytics for mobile。

如果我们的应用是做海外发行,建议优先选择国外的统计工具。除了时差的问题(大部分统计工具采用服务器时间进行计算),由于伟大的墙的存在,数据包从国外传输到国内会存在一定比例的丢失。

国内的统计工具:友盟、腾讯移动统计、talkingdata、avodcloud、dataeye。

如果我们的用户主要集中在大陆地区,可以优先使用国内的统计工具。一个好的统计工具,它的服务是稳定的,数据是安全的,指标和维度具备完整性,拥有自由灵活的高级功能。

友盟是国内最早的统计分析工具,在数据稳定性和功能完整性上的表现是很优秀的。

talkingdata和dataeye是做游戏分析起家的,在游戏领域,talkingdata和dataeye分别在华北和华南地区具备很大的知名度。他们在游戏指标和维度上的设计也是很专业的。

腾讯的优势是具备强大的社交关系链。这个优势也输出到了腾讯统计分析中。腾讯统计分析具备强大的用户画像功能,这个数据能够帮助开发者更好的了解用户。

独立部署企业版本:talkingdata企业版本、ly、Cobub razor。

我们也可以购买独立部署的数据服务,将数据的收集、计算、展示都放到私有云上。

统计原理

干货丨如何用数据来做渠道效果的分析?

Android平台的应用市场比较多,推广方式也很丰富。我们可以通过分包发布来区分不同的渠道。

简单的说,就是开发人员为每个渠道生成一个渠道包,每个渠道包用不同的渠道字段来标示。运营人员再将这些渠道包上传到渠道中,当有用户下载激活app时,就可以在报表页面中查看到不同渠道来的用户的数据了。

用友盟统计分析举个例子。开发人员可以在manifest文件的节点中添加下面这行配置。将“Channel ID”改成需要标示的渠道,比如小米、豌豆荚等。

关于数据准确性的问题

一般来说,统计工具是使用IMEI+MAC来唯一标示一台Android设备。当然这是一个简化的说法,实际上,Android的设备id存在很多缺陷,比如mac存在漂移,imei存在冲突,所以一个好的统计工具会有自己的id组合策略,而非单一的设备id来唯一标示一台设备。不同的统计系统的id方案不一样,所以我们会发现不同的统计系统会存在微小的偏差。如果这个偏差在一定范围内,是可接受的。

除了可接受的误差之外,我们可能还会遇到很多其他的数据问题。我总结了一些列举在下面。

为什么渠道后台的数据大于统计系统的数据

渠道是基于下载计算的,统计工具是基于激活计算的。也就是说,

用户下载了app但未运行,统计系统无法统计到;

用户使用app时未联网,统计系统也获取不了这个用户数据;

用户之前安装过该app,从某渠道下载了一个新版本,这个用户只能算一个老用户,不计入该渠道的新增用户中。

这些情况都会导致渠道后台的数据大于统计系统的数据。