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来源|APP干货铺子 ID:ganhuopuzi

作者:Growing IO


都在做 APP 推广,为什么就你的客单价居高不下?

同样的100块钱,为何别人花出了500块钱效果?

将 App 拉新数量提升200% ,你都有什么方法?

......


这篇文章从 App 渠道追踪的3大难题入手,详细介绍了渠道追踪的5种方法、以及渠道数据分析的两大思路,相信总有一个方法你会用得上。


常见的 APP渠道追踪方法


因为应用商店不提供渠道来源数据,所以 App 推广效果监测一直是个老大难的问题。为了追踪 App 渠道来源,人们想出了各种方法,下面我们给大家系统介绍一下。


(一)Android 渠道追踪方法


众所周知 Google Play 无法在中国使用,所以国内 Android 市场被数十家应用商店( 豌豆荚、百度助手、酷市场、360手机助手等等 )占领,Android 渠道追踪主要围绕上述渠道展开。


方法1:每个渠道打渠道包


具体来说就是开发者为每一个渠道生成一个渠道安装包,不同渠道包用不同的 Channel ID (渠道标识)来标识;当用户下载了 App 之后,运营人员就可以通过渠道标识查看各个渠道的数据。


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Android 渠道打包机制


虽然这样可以统计到不同渠道的来源数据,但是当渠道数量变多、抑或同一渠道在多个平台上做推广的话,打渠道包的做法就捉襟见肘了。


方法2:使用平台方提供的数据


部分第三方推广平台提供渠道数据,然而只依赖平台方的『一面之词』是很难找到真正的优质渠道。


(二)iOS 渠道追踪方法


和 Android 的开放生态不一样,iOS 则是一个完全封闭的系统;除了少部分越狱机器,绝大部分 App 都是从 App Store 中下载。在苹果一家独大以及严格的审核制度下,Android 打包的做法在这里就完全行不通。


为了追踪 iOS 渠道数据,开发者们想出了很多黑科技,下面我介绍一下常见的三种做法。


方法1:通过 IDFA 追踪渠道


IDFA 的全称是 Identifier for Advertisers ,即广告标识符的含义,这是苹果专门给各广告提供商用来追踪用户而设的标识。


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通过 IDFA 追踪渠道


今日头条作为广告提供商可以获取用户的 IDFA,当你在上面投放的 App 被用户下载激活,你的 App 也可以获取用户的 IDFA。将广告提供商提供的 IDFA 和自己获取的 IDFA 匹配,即可追踪渠道来源。


缺点是 IDFA 只能用于 App 类型的渠道,如果你在网页上投放广告是不支持的;同时,用户可以在iPhone 设置中选择关掉 IDFA 获取权限。


方法2:通过 Cookie 追踪渠道


iOS 9 里面引入了 Sfsafariviewcontroller 类,一方面是用户体验更好了,同时可跨 App 与 Safari 共享 Cookie。


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通过Cookie追踪渠道


当用户点击广告链接时,监控服务器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息;用户在 App Store 中下载激活 App,这个时候监控服务器再次收到 Cookie 信息。系统匹配前后两次 Cookie ,即可追踪渠道。


缺点是基于SFsafariviewcontroller 的追踪必须在 iOS 9 及以上版本才有效,而且微信公众号广告、朋友圈广告仍然无法实现追踪。


上述方法可以实现部分平台、部分渠道的追踪监测,然而三大缺点也是显而易见:


割裂了 Android 和 iOS 两个平台的渠道数据,难以整合分析;

Android 投放需要重复打包,效率低下;

iOS 渠道范围限制多,无法大规模推广。


基于用户设备标记的解决方案


下面我们介绍一种快速、灵活的解决方案 ––– 基于用户设备标识的追踪方法,它可以同时兼容 Android 和iOS 两个平台、适用于大部分投放渠道。


(一)基于用户设备标记的追踪原理


上面介绍的基于 IDFA 和 Sfsafariviewcontroller 的两种方法均受到 iOS 的限制,而用户的设备标记则不受系统的影响。在 GrowingIO 【渠道来源】解决方案中,我们将『 IP+UserAgent+设备ID 』组合设置为用户的设备标记。


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通过用户设备标记追踪渠道


用户点击含有UTM追踪参数的广告链接后,GrowingIO 服务器检测到用户的设备标记以及UTM渠道参数。链接跳转到应用商店( Android 和 iOS 均可以)后,用户下载安装并激活 App,此时 GrowingIO 服务器第二次收到用户的设备标记。


系统匹配前后两次的标记,可以确定用户的渠道来源,同时 UTM 参数含有的详细渠道信息一并呈现。


(二)用户设备标记方法的特点


当然,基于用户设备标记的方法也有一定不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时(如从 WiFi 切换到4G),此时 IP 前后不一致就会导致匹配失败。


但是相比于前面的4种方法,基于用户设备标记的渠道追踪方法显然更有优势:


打通了 iOS 和 Android 的渠道来源,可以将【操作系统】加入用户属性整合分析;

避免了 Android 平台重复打渠道包的工作;

规避了 iOS 原有诸多限制,适用于更加广泛的推广渠道;

只需修改推广链接中的参数、无需改动安装包,适合大规模、多渠道、敏捷的推广需求。


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UTM参数的含义


同时,广告链接中含有的渠道参数( 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 )可以一同加入用户属性数据中,方便后期对用户数据进行多维度的对比、交叉分析。


APP渠道数据分析两大思路


有了 APP 渠道追踪数据后,我们可以将 UTM 的五个参数作为维度,从数量和质量两个思路出发,进行 APP 渠道数据分析。


(一)数量:找到获客成本最低的渠道


根据业务需要,我们选取广告来源( utm_source )和广告关键词 ( utm_term  ) 两个维度,计算出不同渠道的获客数量并评估获客成本。


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不同渠道新用户的获客成本


某 O2O 类 App 先后在3个渠道上进行了2次投放,投放内容先后是『美食』和『外卖』。通过 UTM ,我们监测到每个渠道、每次投放的 『App 新增用户量』,然后计算出平均获客成本。


从广告来源上看,渠道1的平均获客成本最低;从广告关键词上看,『外卖』主题的广告平均获客成本最低。从客单价的角度出发,接下来可以针对性优化投放渠道和投放内容,大幅度降低投放成本、提高拉新效率。


(二)质量:找到获客价值最高的渠道


『App 新增激活用户量』和『获客成本』这两个指标是从数量的角度进行分析,但是数量大、价格低并不一定代表渠道用户质量高。我们还需综合考虑用新用户在接下来的表现,以及新用户所能带来的价值。


方法1:用户行为数据分析


在这个过程中,我们重点参考用户留存指标,包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。


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不同渠道新用户的留存曲线


我们按访问来源(utm_source)分析新用户的留存度,发现渠道2的三十日留存率高达14%,而渠道1为8%、渠道3为6%。从留存度上来看,渠道2 获取的新用户价值显著更高。


2.用户价值分析


除了用户行为指标,财务指标也非常具有参考性。按照广告来源(utm_source)我们统计出不同渠道获取到的新用户的财务价值,如新用户在第一个月的月付费率(MPR)和用户平均收益(ARPU)。


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不同渠道新用户的价值


通过分析发现,渠道3获取的新用户首月付费率(42%)最高,用户平均收益(30元)也是最高的。虽然渠道2的获客成本略高于渠道1,但是从收益的角度来说,投资渠道2显然是一种更加明智的选择。


综合上述指标,该 O2O 类 App 在下个月的市场投放中将资源集中到了渠道2,同时主打『外卖』主题内容。还是和上个月同样的市场预算,但是新增用户却提高了150%、新用户留存率提升了240%,这是一个巨大的增长。


移动互联网的流量红利逐渐褪去,数以百万的 App 正在一个存量市场中抢占用户;谁能提高获客效率,谁就有可能在激烈的竞争中获胜。


搭建一个完整的 App 渠道追踪体系,对每个渠道、每次投放的数量和质量进行精益化的分析,如此事半功倍的方法,难道你不想试一下吗?


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更新日期: 2017年01月03日
文章标签: 渠道运营留存率营销
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