文源：人人都是产品经理@罗曼罗
版权声明：未经授权，严禁任何形式的转载、部分转载或改写，违者必究！
欢迎投稿运营小咖秀，交流微信号：kuko1028
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~
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、爱盈利应用排名、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
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<application>节点中添加下面这行配置：
<meta-data android:value="ChannelID" android:name="UMENG_CHANNEL"/>
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。
为什么渠道后台的数据小于统计系统的数据：
安卓市场情况非常混乱，会存在小渠道抓包发布的情况。同时，各渠道之间有资源互通的合作，例如豌豆荚与二十多家渠道互通资源，如果一个应用的新版本未在豌豆荚发布，豌豆荚本身的搜索引擎性质仍能通过豌豆荚下载其他渠道（如安智）的安装包，此时应用在本身安智渠道的下载量并不会增加，但友盟统计后台安智渠道会新增用户+1
不同的统计工具，数据对不上：
正如前面所说，不同的统计系统的id方案不同，会存在微小的偏差。
此外，如果一个统计工具是基于账号系统，一个统计工具基于设备，可能会存在一个设备登陆好几个账号，或者一个账号跨屏登陆的情况，这两个系统数据肯定是对不上的。
iOS渠道监控
原理
相比Android平台，iOS是一个封闭的生态（暂不考虑越狱渠道）。我们不能通过分包发布来区分渠道用户，只能通过短链分发来监控渠道的效果。
具体的说，每个App在AppStore上对应了一个唯一的链接，我们可以将这个原始链接封装成不同的短链接，将短链接交给渠道，这样就可以区分来源于不同渠道的用户了。
从技术步骤上来看，一个终端手机用户如果点击了渠道上这个短链接，会跳转到AppStore页面上。这个过程会触发一个服务器端的请求，服务器会记录这次点击的设备信息，包括ip地址、机型等。如果这个终端用户下载并激活了这个App，会向服务器发送一个激活包的信息。短链监控平台将激活信息与点击信息进行匹配，从而计算出点击、激活等数据。
工具
我们可以自建短链监控系统，也可以选择国内外成熟的解决方案来进行iOS渠道的监控：
广告平台自带广告监测工具：Inmobi AdTracker、google adwords
第三方广告监测平台：umtrack、appcpa、mobile app tracking、Tapstream
一般来说，选用第三方平台会比广告平台自带的监控工具更加具备公正性。我们需要尽早做好准备，在一个App还没有进入推广期时，就选择接入第三方广告监测平台。这样，第三方平台中保存了这个App的历史数据，在进行渠道推广时能够判断新老用户，从而数据会更加准确。
关于数据准确性的问题
精确性
有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，可能达到上万，甚至两三万，但激活量特别低，呈现个位数。费用都花光了，但是效果没有出来。自己也做分析，投放的平台也做分析，但是却得不到结论。
我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。
我们做iOS正版的渠道推广，需要注意的是，第三方短链服务存在一个精确度的问题。
具体来说，用户点击短链的时候，服务器端只能获取到ip地址，获取不了openudid这样设备标示符的信息。我们知道ip地址是一个会变化的地址，并不能唯一的标示一台设备。
比如我在公司wifi下点击下载App，但是回家才打开App体验产品，因为ip地址切换了，这个激活是匹配不上的；另外一个例子就是，一个咖啡店中，一个客人点击短连接，另一个客人去AppStore上搜索并下载激活了这个App，因为这两个客人都连接了咖啡店的wifi，属于同一个ip地址，系统会认为这个点击和激活是可匹配的。
所以用ip地址进行匹配的原理存在天然的缺陷，是一种有误差的统计。
合作平台
正是因为这种统计原理的缺陷，监控平台会通过跟DSP、网盟这样的渠道建立合作来避免和消除不准确性。
当有用户点击短链接时，渠道回传可靠的设备标示符给监控平台（如idfa、idfv、openid等）。用户激活时，监控平台可以使用设备标示符来匹配激活和点击的数据，从而提高了整个系统的数据准确性。
如果我们使用付费推广的方式来获取新用户，一定要提前了解监控平台是否与对应的渠道建立了合作关系，如果有合作，那么监控平台上的数据是非常准确，广告平台也认可用这个数据来结算的。
与此同时，总有一些推广渠道是监控平台合作所覆盖不到的。比如社会化营销推广，这种推广的效果只能使用ip地址来匹配。
这种不准确的效果数据对我们的意义就在于：粗略地了解每一次推广的趋势，通过相对的对比来分析每一次推广的效果，优化营销推广方案。
写在最后：
正确的选择渠道监控工具只是我们数据分析的第一步，我们还需要学会使用数据指标和高级功能来分析渠道的效果。以后我将重点针对这个主题，谈谈有哪些指标和维度可以用来反映渠道的用户质量，如何通过数据分析来辨别渠道作弊，分析渠道的效果。（完）
