在近幾年做產(chǎn)品的過(guò)程中，我經(jīng)歷了一個(gè)有趣的工作經(jīng)驗(yàn)小作。經(jīng)歷了從對(duì)“APP付費(fèi)投放”一無(wú)所知亭姥，到從頭梳理搭起2個(gè)APP的投放推廣流程體系。把獲客單價(jià)降低了1.6倍顾稀，也將投放的新用戶次日留存率提升至自然新增渠道的1.4倍达罗！
在這過(guò)程當(dāng)中，發(fā)現(xiàn)對(duì)投放數(shù)據(jù)的分析尤為重要静秆，也是“降本增效”的關(guān)鍵粮揉！即能不能花更少的錢(qián)，帶來(lái)更高質(zhì)量的用戶抚笔。故本文將我從一頭霧水到理清工作思路扶认，然后拿到業(yè)務(wù)結(jié)果的過(guò)程中沉淀的工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)分享，希望能幫助到像那時(shí)的我一樣殊橙，處于入門(mén)中的朋友們辐宾。
一狱从、找準(zhǔn)外投關(guān)鍵指標(biāo)
能不能花最少的錢(qián)，帶來(lái)更高質(zhì)量的用戶叠纹。因此產(chǎn)生兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：獲客單價(jià)季研、獲客質(zhì)量。
（1）獲客單價(jià)：
即獲得到你想要的用戶吊洼，需要付出多少錢(qián)训貌。這里需要注意的是，需要根據(jù)投放的目的來(lái)確認(rèn)冒窍，什么才算是你想要的用戶递沪。
以我本次做APP付費(fèi)投放為例：投放目的是拉新：即獲得來(lái)使用該APP的新用戶，那么我的獲客就定義為：使用APP并且是第一次使用我們APP的用戶综液，即激活新用戶款慨，那些以前下載過(guò)，或者是下載了但沒(méi)有打開(kāi)使用APP的用戶均不算谬莹。
那么獲客單價(jià)就等于投放消耗金額/激活新用戶人數(shù)檩奠。
（2）獲客質(zhì)量：
即你獲得用戶，他提供的價(jià)值如何附帽。不同類型的APP有不同的衡量方式埠戳，比如留存情況、付費(fèi)情況蕉扮、活躍情況等整胃，最終會(huì)通過(guò)這些關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)衡量用戶的質(zhì)量，獲客消耗的費(fèi)用與投放帶來(lái)這部分用戶產(chǎn)生的價(jià)值相比來(lái)計(jì)算ROI喳钟。
二屁使、如何辨別數(shù)據(jù)異常
在投放過(guò)長(zhǎng)中，需要時(shí)刻緊盯上文提到的關(guān)鍵指標(biāo)及關(guān)聯(lián)指標(biāo)奔则。但如果只看單獨(dú)的數(shù)據(jù)值是沒(méi)意義的蛮寂，感受不出它到底是正常還是異常，必須是對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比易茬，查找差異酬蹋，主要有以下方法。
1疾呻、在時(shí)間維度上除嘹，通常采用同比和環(huán)比兩種方法。
比如：這一周的獲客的成本是15元/人岸蜗，上周時(shí)候10元尉咕，環(huán)比升高了50%，說(shuō)明是異常的數(shù)據(jù)璃岳。那為什么升高呢年缎？
此時(shí)同比去年同期發(fā)現(xiàn)悔捶，去年的這時(shí)候也升高了48%，之后就回落正常了单芜，而去年分析得到的結(jié)論是蜕该，當(dāng)前月份剛好趕上618大促，電商的廣告力度較大洲鸠，競(jìng)價(jià)激烈堂淡，導(dǎo)致其他品類獲客成本升高。了解到這個(gè)情況后扒腕，那么本次數(shù)據(jù)的異常是不是就有思路了呢绢淀？
2、在維度和指標(biāo)上瘾腰，分為橫比和縱比方法皆的。
（1）橫比
是指同一維度級(jí)別，分析不同維度成員的各個(gè)指標(biāo)的分布并進(jìn)行比較蹋盆，即分析廣告投放數(shù)據(jù)在各個(gè)維度值是如何分布的费薄。
比如不同的渠道投放消耗的分布情況如何，是否符合投放要求栖雾、哪個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化率最高楞抡、用戶質(zhì)量最好等情況。
（2）縱比
是指同一維度成員的同一指標(biāo)級(jí)別析藕，對(duì)不同時(shí)間維度的趨勢(shì)走向進(jìn)行比較拌倍。趨勢(shì)是基于時(shí)間維度的數(shù)據(jù)走向。
通過(guò)趨勢(shì)可以看出廣告投放中各個(gè)數(shù)據(jù)值的整體走向噪径、數(shù)據(jù)波動(dòng)和變化幅度，發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)（異常是指異于平常數(shù)據(jù)数初，可能是好的數(shù)據(jù)發(fā)展找爱，也可能是壞的數(shù)據(jù)發(fā)展）。
三泡孩、如何分析異常原因并優(yōu)化
發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的異常车摄，需要進(jìn)一步針挖掘異常產(chǎn)生的原因進(jìn)行優(yōu)化，常見(jiàn)的投放數(shù)據(jù)分析方法為細(xì)分仑鸥、歸因吮播。
1、細(xì)分
細(xì)分即發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)后眼俊，需要找出與該指標(biāo)關(guān)聯(lián)的其他指標(biāo)進(jìn)行拆解意狠，分析。
比如疮胖，某天的效果數(shù)據(jù)比前一天差环戈，是什么原因呢闷板？
就需要進(jìn)一步細(xì)分不同維度查找原因，是哪個(gè)渠道的數(shù)據(jù)變差院塞？是哪個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)變差遮晚？是哪個(gè)人群的效果數(shù)據(jù)變差？又或者是不是因?yàn)檎{(diào)整了某個(gè)投放策略導(dǎo)致效果數(shù)據(jù)變差拦止？
細(xì)分是為了更合理的對(duì)比县遣，在不同細(xì)分類別進(jìn)行比較得出來(lái)的數(shù)據(jù)更加客觀公正。
比如汹族，A媒體比B媒體的轉(zhuǎn)化效果好并不代表A媒體比B媒體好萧求。細(xì)分可能發(fā)現(xiàn)A媒體的某人群效果差導(dǎo)致拉低了整體轉(zhuǎn)化效果水平，可以考慮通過(guò)過(guò)濾該人群進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整鞠抑，或者進(jìn)一步分析該人群是由哪些細(xì)分維度導(dǎo)致轉(zhuǎn)化效果差饭聚，通過(guò)層層細(xì)分進(jìn)行維度關(guān)聯(lián)，從而挖掘優(yōu)化空間搁拙。
細(xì)分主要從以下角度進(jìn)行秒梳。
① 人群特征細(xì)分：根據(jù)用戶的需求、性別箕速、年齡酪碘、行為盐茎、興趣、消費(fèi)水平或者用戶旅程中的不同階段等因素將用戶劃分為不同人群字柠，可以是單一層面探越，也可以綜合多個(gè)層面钦幔，然后進(jìn)一步分析不同細(xì)分人群的數(shù)據(jù)。比如細(xì)分為男性用戶和女性用戶常柄、細(xì)分為新用戶和老用戶。
② 時(shí)間細(xì)分：針對(duì)不同時(shí)間維度進(jìn)行細(xì)分西潘。
③ 媒體細(xì)分：針對(duì)廣告渠道、媒體喷市、廣告位等進(jìn)行數(shù)據(jù)細(xì)分相种。
④ 創(chuàng)意細(xì)分：針對(duì)投放的多套創(chuàng)意和版本進(jìn)行細(xì)分。
⑤ 其他維度細(xì)分：如根據(jù)地區(qū)等維度細(xì)分东抹。
2蚂子、歸因
廣告界有一句名言沃测，“我知道廣告費(fèi)有一半浪費(fèi)了，卻不知道被浪費(fèi)的是哪一半”食茎。究其原因無(wú)非就是無(wú)法衡量廣告流量帶來(lái)的轉(zhuǎn)化效果蒂破。
在投放過(guò)程中，廣告主經(jīng)常搞不清楚 “投放的錢(qián)花到哪兒去了别渔？如上圖附迷，在最終轉(zhuǎn)化時(shí)，應(yīng)該功歸于哪一步的呢哎媚？這就涉及到歸因喇伯。
歸因是指通過(guò)數(shù)據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)規(guī)律或數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)聯(lián)稻据，并在此基礎(chǔ)上推斷原因并驗(yàn)證。一般可以通過(guò)建立歸因模型分析廣告投放效果买喧。歸因模型是指能夠追溯在過(guò)去一定的時(shí)間周期內(nèi)捻悯，不同渠道、不同創(chuàng)意或不同內(nèi)容對(duì)用戶轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)度的評(píng)估方式淤毛。
（1）歸因模型
?歸因模型的常見(jiàn)分類有：末次轉(zhuǎn)化歸因模型今缚、平均分配歸因模型、時(shí)間衰減歸因模型低淡、價(jià)值加權(quán)歸因模型和自定義歸因模型姓言。
① 末次轉(zhuǎn)化歸因模型：把轉(zhuǎn)化（點(diǎn)擊、注冊(cè)蔗蹋、下單等行為）功勞全部歸于末次觸點(diǎn)對(duì)應(yīng)的渠道或創(chuàng)意何荚。這是比較直接的歸因模型，但忽略了其他節(jié)點(diǎn)的功勞猪杭。
② 平均分配歸因模型：把轉(zhuǎn)化功勞平均分配給每個(gè)觸點(diǎn)（用戶從看到廣告到產(chǎn)生轉(zhuǎn)化過(guò)程中的各個(gè)觸點(diǎn)）兽泣。這是比較簡(jiǎn)單的多渠道歸因模型，但有可能會(huì)高估了中間節(jié)點(diǎn)的功勞胁孙。
③ 時(shí)間衰減歸因模型：根據(jù)用戶轉(zhuǎn)化旅程中的時(shí)間軸，將功勞傾向于劃分給最接近轉(zhuǎn)化的觸點(diǎn)称鳞，也就是首次觸點(diǎn)的功勞最小涮较，中間的多個(gè)觸點(diǎn)的功勞依次變大，末次觸點(diǎn)的功勞最大冈止，這種方式相對(duì)較為合理。
④ 價(jià)值加權(quán)歸因模型：對(duì)不同渠道的位置價(jià)值或不同創(chuàng)意的內(nèi)容價(jià)值進(jìn)行加權(quán)熙暴，將轉(zhuǎn)化功勞根據(jù)權(quán)重進(jìn)行劃分慌盯。這種方式需要合理劃分不同渠道及不同創(chuàng)意的價(jià)值亚皂。
⑤ 自定義歸因模型：自定義各個(gè)渠道或各個(gè)創(chuàng)意的權(quán)重灭必，將轉(zhuǎn)化功勞根據(jù)權(quán)重進(jìn)行劃分乃摹。
雖然每一種歸因模型都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，在使用時(shí)播歼，只要選擇的模型是符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的秘狞，同時(shí)針對(duì)所有渠道是公平公正的就可以磷支，畢竟凡是參與過(guò)轉(zhuǎn)化流程的渠道都是能給用戶帶來(lái)一定影響的雾狈。
（2）歸因方法
歸因方法即將這些“因”事件和轉(zhuǎn)化結(jié)果關(guān)聯(lián)起來(lái)。常見(jiàn)的歸因主要包括如下幾種：
① 唯一設(shè)備號(hào)歸因
針對(duì)In-App投放辩蛋，主要使用設(shè)備號(hào)歸因悼院，前提是設(shè)備號(hào)是唯一的且在不同的場(chǎng)景中能夠關(guān)聯(lián)起來(lái)咒循。當(dāng)用戶產(chǎn)生交互行為時(shí)，例如曝光/點(diǎn)擊廣告颖医，廣告平臺(tái)獲取設(shè)備的設(shè)備號(hào)熔萧，通過(guò)監(jiān)測(cè)鏈接將設(shè)備號(hào)回傳給廣告主。當(dāng)用戶在廣告主側(cè)完成轉(zhuǎn)化行為時(shí)贮缕，廣告主的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以基于設(shè)備號(hào)來(lái)匹配用戶在投放渠道上發(fā)生的廣告行為感昼，以此來(lái)衡量和歸因分析不同渠道的投放效果抑诸。
② IP+UA歸因
IP+UA歸因由于沒(méi)有設(shè)備的唯一標(biāo)識(shí)爹殊，因此屬于模糊歸因，是用來(lái)補(bǔ)充當(dāng)獲取不到設(shè)備號(hào)的一種歸因方式层玲。它的歸因原理與設(shè)備號(hào)歸因類似辛块，是指用戶發(fā)生廣告交互時(shí)铅碍，采集用戶的IP和UA（User-Agent胞谈，包含用戶的操作系統(tǒng)、手機(jī)型號(hào)卿捎、瀏覽器信息等等）午阵，與轉(zhuǎn)化時(shí)用戶的IP和UA進(jìn)行匹配享扔，以此達(dá)到轉(zhuǎn)化歸因。
③ 渠道包歸因
渠道包歸因主要應(yīng)用場(chǎng)景是在安卓端戚啥，將事先定義好的“渠道號(hào)”寫(xiě)入到APK安裝包中。在廣告投放時(shí)候，投放的下載鏈接是帶“渠道號(hào)”的App包鏈接拖云，當(dāng)用戶下載和激活A(yù)pp后可以從安裝包中讀取到渠道號(hào)宙项，以此來(lái)進(jìn)行歸因株扛。這種歸因方式簡(jiǎn)單，不受限于設(shè)備號(hào)的獲取盆繁，但是該方式存在安裝包覆蓋問(wèn)題：安卓手機(jī)一般都會(huì)帶有系統(tǒng)級(jí)別的應(yīng)用商店旬蟋，指定“渠道號(hào)”的安裝包很容易被應(yīng)用商店攔截，強(qiáng)制用戶去應(yīng)用商店下載冕碟，導(dǎo)致最終的轉(zhuǎn)化效果都被歸因到了應(yīng)用市場(chǎng)的安裝包安寺。
舉例：
如果按末次轉(zhuǎn)化進(jìn)行歸因首尼，若忽略設(shè)備ID饰恕，廣告主會(huì)將下載歸功于點(diǎn)擊3；若必須匹配設(shè)備ID破加，廣范舀、告主則會(huì)將下載歸功于點(diǎn)擊2了罪。
以上是我對(duì)這段時(shí)間做付費(fèi)投放工作中關(guān)于數(shù)據(jù)分析的幾點(diǎn)總結(jié)：
新人入行做付費(fèi)投放的數(shù)據(jù)分析方法泊藕，首先要快速“找準(zhǔn)外投工作關(guān)鍵指標(biāo)”，然后通過(guò)多項(xiàng)比較發(fā)現(xiàn)核心指標(biāo)及其關(guān)聯(lián)指標(biāo)的異常情況蛾茉，再通過(guò)細(xì)分撩鹿、歸因等方法定位到異常原因并進(jìn)行優(yōu)化节沦，以達(dá)到花更少的錢(qián)，帶來(lái)更高質(zhì)量的用戶目的吼鳞！
以上获搏，希望對(duì)你有幫助常熙。
