Cómo utilizar datos para analizar los efectos del canal
Cómo utilizar datos para realizar un análisis del efecto del canal
Hace unos días estuve charlando con algunos amigos de BD y escuché que "el efecto de muchos canales ahora es como mirar flores en una niebla, con muchos clics. La activación es muy poca, y la retención es aún más ósea... "La idea. Sé mucho sobre los antecedentes estadísticos actuales, por lo que me gustaría hablar sobre mi experiencia en el análisis de los efectos de la entrega del canal desde una perspectiva de datos.
Casi todos los operadores estarán expuestos a la promoción del canal. Estas promociones de canales pueden ser canales pagos o canales gratuitos. No importa qué promoción de canal se utilice, tendremos que pagar costos. En el proceso de tratar con canales, a veces cuando compartimos o cooperamos con canales, necesitamos contar la cantidad de usuarios adquiridos de los canales, a veces cuando pagamos por canales, necesitamos identificar la calidad de los usuarios del canal, controlar y mejorar la efectividad de los mismos; canales.
Para hacer bien este trabajo, necesitamos buenas herramientas. Podemos utilizar herramientas estadísticas de terceros para monitorear la entrega del canal y usar múltiples indicadores para monitorear de manera efectiva la cantidad y calidad de la entrega del canal. Monitorización de canales Android
Herramientas
En general, las herramientas estadísticas tienen funciones de monitorización de canales Android muy completas. Podemos optar por integrar el SDK de análisis estadístico para utilizar la función de monitoreo de canales de Android. A continuación he enumerado algunas herramientas de análisis estadístico.
Herramientas estadísticas extranjeras: mixpanel, flurry, localytics, google Analytics para móviles.
Si nuestra aplicación se va a lanzar en el extranjero, se recomienda dar prioridad a las herramientas estadísticas extranjeras. Además del problema de la diferencia horaria (la mayoría de las herramientas estadísticas utilizan la hora del servidor para los cálculos), debido a la existencia de la Gran Muralla, una cierta proporción de los paquetes de datos transmitidos desde el extranjero a China se perderán.
Herramientas estadísticas nacionales:
Si nuestros usuarios se concentran principalmente en China continental, podemos dar prioridad al uso de herramientas estadísticas nacionales. Una buena herramienta estadística tiene servicios estables, seguridad de datos, indicadores y dimensiones completos y funciones avanzadas gratuitas y flexibles.
AU es la primera herramienta de análisis estadístico en China y tiene un rendimiento excelente en estabilidad de datos e integridad funcional.
Talkingdata y dataeye comenzaron como analizadores de juegos. En el campo de los juegos, Talkingdata y dataeye tienen una gran reputación en el norte y sur de China, respectivamente. También son muy profesionales en el diseño de indicadores y dimensiones del juego.
La ventaja de Tencent radica en su fuerte cadena de relaciones sociales. Esta ventaja también se exporta al análisis estadístico de Tencent. El análisis estadístico de Tencent tiene una poderosa función de retrato de usuario, y estos datos pueden ayudar a los desarrolladores a comprender mejor a los usuarios.
Edición empresarial implementada de forma independiente: Talkingdata Enterprise Edition, ly, Cobub razor.
También podemos adquirir servicios de datos implementados de forma independiente y colocar la recopilación, el cálculo y la visualización de datos en la nube privada.
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Principios estadísticos
La plataforma Android tiene muchos mercados de aplicaciones y varios métodos de promoción. Podemos diferenciar diferentes canales subcontratando la distribución.
En pocas palabras, los desarrolladores generan un paquete de canales para cada canal, y cada paquete de canales está etiquetado con diferentes campos de canal. Luego, el operador carga estos paquetes de canales en cada canal y, cuando el usuario descarga y activa la aplicación, los datos del usuario para diferentes canales se pueden ver en la página del informe.
Tomemos el análisis estadístico de AUO como ejemplo. Los desarrolladores pueden agregar las siguientes líneas de configuración en el nodo
lt; meta-data android: value="Channel ID" android: name="UMENG_CHANNEL"/gt
Cambie "Channel ID" al canal que debe marcarse; , como mijo, vainas de guisantes, etc.
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Preguntas sobre la precisión de los datos
En términos generales, las herramientas de estadísticas utilizan IMEI MAC para etiquetar de forma única los dispositivos Android. Por supuesto, esto es solo una simplificación. De hecho, la identificación del dispositivo Android tiene muchos defectos, como la deriva de Mac y el conflicto de imei, por lo que una buena herramienta estadística tendrá su propia estrategia de combinación de ID en lugar de usar una única ID de dispositivo para marcar de forma única. dispositivo. . Los diferentes sistemas estadísticos tienen diferentes esquemas de identificación, por lo que encontraremos pequeñas desviaciones entre los diferentes sistemas estadísticos. Esta desviación es aceptable si está dentro de un cierto rango.
Además de los errores aceptables, existen muchos otros problemas de datos que podemos encontrar. Resumo algunas de estas cuestiones a continuación.
¿Por qué los datos en el fondo del canal son mayores que los datos en el sistema de estadísticas?
Los canales se calculan en función del volumen de descarga, mientras que las herramientas estadísticas se calculan en función del volumen de activación. Es decir, si el usuario descarga la aplicación pero no la ejecuta, el sistema estadístico no puede contar el usuario no está conectado a Internet cuando utiliza la aplicación y el sistema estadístico no puede obtener los datos que el usuario ha instalado; la aplicación antes y descargó una nueva de una determinada versión del canal, el usuario solo puede contarse como un usuario antiguo y no puede contarse como un usuario nuevo en el canal.
Estas situaciones harán que los datos en el backend del canal sean mayores que los datos en el sistema estadístico.
¿Por qué los datos en el fondo del canal son más pequeños que los datos en el sistema estadístico?
El mercado de Android es muy caótico y hay casos en los que los canales pequeños toman paquetes y los liberan. Al mismo tiempo, existe intercambio de recursos y cooperación entre canales. Por ejemplo, Wandoujia tiene intercambios de recursos con más de 20 canales. Si no se lanza una nueva versión de una aplicación en Wandoujia, la naturaleza del motor de búsqueda del propio Wandoujia aún puede serlo. accedido a través de otros canales Wandoujia (como Anzhi) descargue el instalador En este momento, el volumen de descarga de la aplicación en el canal Anzhi no aumentará, pero el canal Anzhi en el fondo de estadísticas de Umeng tendrá nuevos usuarios 1 <. /p>
Las herramientas estadísticas son diferentes y los datos no coinciden.
Como se mencionó anteriormente, diferentes sistemas estadísticos tienen diferentes esquemas de identificación y habrá ligeras desviaciones.
Además, si una herramienta estadística se basa en un sistema de cuentas y una herramienta estadística se basa en un dispositivo, puede suceder que un dispositivo inicie sesión en varias cuentas o que una cuenta inicie sesión en varias cuentas. Pantalla Los dos sistemas Los datos definitivamente son incorrectos.
?Monitoreo del canal iOS
Principio
En comparación con la plataforma Android, iOS es un ecosistema cerrado (dejando de lado el canal jailbreak por el momento). No podemos distinguir a los usuarios del canal a través de la distribución de subpaquetes y solo podemos monitorear los efectos del canal a través de la distribución de cadena corta.
Específicamente, cada aplicación corresponde a un enlace único en la tienda de aplicaciones. Podemos encapsular este enlace original en diferentes enlaces cortos y asignar los enlaces cortos al canal, de modo que podamos distinguir a los usuarios de diferentes canales.
Desde un punto de vista técnico, los usuarios finales que hagan clic en el enlace corto del embudo serán redirigidos a la página de la tienda de aplicaciones. Este proceso activará una solicitud del lado del servidor y el servidor registrará la información del dispositivo de este clic, incluida la dirección IP, el modelo, etc. Si el usuario final descarga y activa la aplicación, la información del paquete de activación se enviará al servidor. La plataforma de monitoreo de cadena corta compara la información de activación con la información de clics y calcula los clics, la activación y otros datos.
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Herramientas
Podemos construir nuestro propio sistema de monitoreo de cadena corta, o podemos elegir soluciones maduras de monitoreo de canales iOS en el país y en el extranjero.
Las plataformas publicitarias vienen con sus propias herramientas de seguimiento de anuncios: Inmobi AdTracker, google adwords Plataformas de seguimiento de anuncios de terceros: umtrack, appcpa, seguimiento de aplicaciones móviles, Tapstream
En general, terceros plataformas de partidos La selección será más justa que las herramientas de seguimiento que vienen con la plataforma de publicidad. Necesitamos hacer los preparativos lo antes posible y optar por conectarnos a una plataforma de monitoreo de publicidad de terceros antes de que una aplicación entre en el período de promoción.
De esta manera, la plataforma de terceros guarda los datos históricos de la APLICACIÓN y puede juzgar a los usuarios nuevos y antiguos durante el período de promoción del canal, y los datos serán más precisos.
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Acerca de la precisión de los datos
Precisión
Algunos operadores colocan los canales después de colocar cada canal, hacen clic en El volumen es extremadamente. alto, posiblemente alcanzando decenas de miles, o incluso 20.000 o 30.000, pero el volumen de activación es extremadamente bajo, de un solo dígito. Se gastó el costo, pero no se logró el efecto.
La premisa para nuestro análisis de datos es que necesitamos obtener datos confiables. Las conclusiones basadas en el análisis de datos no tienen sentido si los datos son inexactos.
Cuando promocionamos canales genuinos de iOS, debemos prestar atención al problema de precisión de los servicios de cadena corta de terceros.
En concreto, cuando el usuario hace clic en el enlace corto, el servidor sólo puede obtener la dirección IP, pero no el identificador del dispositivo openudid. Sabemos que la dirección IP es una dirección variable y no podemos identificar de forma única el dispositivo.
Por ejemplo, si hago clic para descargar una aplicación en el wifi de la empresa, pero solo abro la aplicación cuando voy a casa para probar el producto, la activación no coincidirá porque la dirección IP se ha intercambiado; otro Por ejemplo, en una cafetería, un cliente hizo clic en una conexión corta y otro cliente ingresó a la tienda de aplicaciones para buscar, descargar y activar la aplicación, porque ambos clientes estaban conectados al wifi de la cafetería y el wifi pertenece al mismo. dispositivo como otro invitado.
Así, si el wifi de la cafetería pertenece a la misma dirección IP, el sistema considerará que el clic y la activación coinciden.
Por lo tanto, el principio de coincidencia por dirección IP es inherentemente defectuoso y es una estadística errónea.
Plataforma de cooperación
Es precisamente por las fallas en este principio estadístico que las plataformas de monitoreo evitan y eliminan errores al establecer relaciones de cooperación con canales como DSP y alianzas en línea.
Cuando un usuario hace clic en un enlace corto, el canal enviará un identificador de dispositivo confiable (como idfa, idfv, openid, etc.) a la plataforma de monitoreo. Cuando un usuario se activa, las plataformas de monitoreo pueden usar identificadores de dispositivo para hacer coincidir los datos de activación y clic, mejorando la precisión de los datos en todo el sistema.
Si utilizamos promoción paga para adquirir nuevos usuarios, debemos saber de antemano si la plataforma de monitoreo ha establecido una relación de cooperación con el canal correspondiente. De ser así, los datos en la plataforma de monitoreo serán muy precisos y. reconocido por la plataforma publicitaria. Estos datos se utilizan para la liquidación.
Al mismo tiempo, siempre hay algunos canales de promoción que no están dentro del alcance de la cooperación de la plataforma de seguimiento. Por ejemplo, promoción de marketing social, el efecto de este tipo de promoción sólo puede igualarse por la dirección IP.
La importancia de estos datos de rendimiento inexactos para nosotros es comprender aproximadamente la tendencia de cada promoción, analizar el efecto de cada promoción a través de comparaciones relativas y optimizar el plan de promoción de marketing.
Resumen:
Elegir la herramienta de seguimiento de canales correcta es solo el primer paso en nuestro análisis de datos. También necesitamos aprender a utilizar indicadores de datos y funciones avanzadas para analizar la eficacia del. canal. En el próximo artículo, me centraré en este tema y hablaré sobre qué indicadores y dimensiones se pueden utilizar para reflejar la calidad del usuario del canal, cómo identificar el comportamiento de trampa del canal y analizar el efecto del canal a través del análisis de datos.
Lo anterior es lo que he compartido contigo sobre cómo utilizar los datos para analizar los efectos del canal. Para obtener más información, puedes seguir a Global Green Ivy para compartir más información útil.