前幾天和幾個BD的朋友聊天，聽說“很多頻道的效果就像霧裏看花，點擊很多，激活很少，保持下去更是皮包骨頭……”想到現在的統計背景我還是知道的，我想從數據的角度講講渠道效應分析的壹些體會。
幾乎所有運營商都會接觸到渠道推廣。這些頻道可以是付費頻道或免費頻道。無論哪個渠道推廣，都需要付出成本。在與渠道打交道的過程中，有時會涉及到與渠道的共享或與渠道的合作。我們需要統計從渠道獲得的用戶數量。有時候會涉及到渠道支付。我們需要識別渠道用戶的質量，控制和改善渠道的效果。
鋒利的工具能做好工作。我們可以利用第三方統計工具對渠道投放進行監控，通過壹些指標對渠道投放的數量和質量進行有效監控。
Android渠道監控工具
總的來說，統計工具有完整的安卓渠道監控功能。我們可以選擇集成了統計分析的SDK來使用Android渠道監控的功能。下面我列舉了壹些統計分析工具。
國外統計工具:mixpanel，flurry，localytics，谷歌移動分析。
如果我們的應用是海外發行，建議優先考慮國外的統計工具。除了時差(大部分統計工具都是用服務器時間來計算)，由於長城的存在，從國外傳到國內會有壹定比例的丟包。
國內統計工具:友盟、騰訊移動統計、talkingdata、avodcloud、dataeye。
如果我們的用戶主要集中在中國大陸，我們可以優先使用國內的統計工具。好的統計工具，其服務穩定，數據安全，指標和維度齊全，具有自由靈活的高級功能。
友盟是國內最早的統計分析工具，在數據穩定性和功能完整性方面的表現非常優秀。
Talkingdata和dataeye是從遊戲分析開始的。在遊戲領域，talkingdata和dataeye分別在華北和華南有很大的知名度。他們在遊戲指標和維度的設計上也非常專業。
騰訊的優勢是強大的社交關系鏈。這個優勢也輸出到騰訊的統計分析中。騰訊統計分析有強大的用戶畫像功能，這些數據可以幫助開發者更好地了解用戶。
獨立部署企業版:talkingdata企業版，ly，Cobub razor。
我們還可以購買獨立部署的數據服務，並將數據收集、計算和顯示放在私有雲上。
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統計學原理
Android平臺應用市場多，推廣手段豐富。我們可以通過分包分銷來區分不同的渠道。
簡單來說，開發者為每個通道生成壹個通道包，每個通道包都標有不同的通道字段。運營商會將這些渠道包上傳到渠道，用戶下載激活app，就可以在報表頁面查看不同渠道用戶的數據。
比如用友的統計分析。開發人員可以使用
& lt元數據Android:value = " Channel ID " Android:name = " UMENG _ Channel "/& gt；
將“渠道ID”改為需要標註的渠道，如小米、豌豆莢。
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論數據的準確性
壹般來說，統計工具使用IMEI+MAC來唯壹標識壹個Android設備。當然，這是壹種簡化的說法。其實Android設備id有很多缺陷，比如mac漂移，imei沖突，所以好的統計工具會有自己的id組合策略，而不是單壹的設備id來唯壹標識壹個設備。不同的統計系統有不同的id方案，所以我們會發現不同的統計系統會有細微的偏差。如果這個偏差在壹定範圍內，是可以接受的。
除了可接受的誤差，我們可能會遇到許多其他的數據問題。我總結了其中的壹些，列在下面。
為什麽渠道後臺的數據大於統計系統的數據？
渠道基於下載計算，統計工具基於激活計算。也就是說，
用戶下載了app但沒有運行，統計系統無法統計；用戶在使用app時沒有連接互聯網，統計系統無法獲取這個用戶數據；用戶之前已經安裝了該應用程序，並從某個渠道下載了新版本。這個用戶只能算是老用戶，不計入這個渠道的新用戶。這些情況都會導致渠道後臺的數據大於統計系統的數據。
為什麽渠道後臺的數據比統計系統的少？
安卓市場的情況很亂，會有小渠道搶包放包。同時，各種渠道之間也有合作。比如豌豆莢，和20多個渠道進行資源交換。如果豌豆莢中沒有發布新版本的應用，豌豆莢自帶的搜索引擎nature仍然可以通過豌豆莢從其他渠道(如安智)下載安裝包。此時，該應用在自身安智頻道的下載量不會增加，但友盟統計後臺安智頻道會增加用戶+1。
統計工具不同，數據不匹配。
如前所述，不同的統計系統有不同的id方案，會有細微的偏差。
另外，如果壹個統計工具基於賬戶體系，壹個統計工具基於設備，可能會出現壹個設備登錄幾個賬戶，或者壹個賬戶跨屏登錄的情況，兩個體系的數據肯定會不匹配。
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IOS通道監控原理
相對於Android平臺，iOS是壹個封閉的生態系統(暫時不考慮越獄渠道)。我們無法通過分包分銷來區分渠道用戶，只能通過短鏈分銷來監控渠道的效果。
具體來說，每個應用程序都對應於appstore中的壹個唯壹鏈接。我們可以把這個原始鏈接打包成不同的短鏈接，把短鏈接給渠道，這樣就可以區分不同渠道的用戶。
從技術角度來說，如果終端手機用戶在頻道上點擊這個短鏈接，就會跳轉到appstore頁面。這個過程會觸發壹個服務器端的請求，服務器會記錄被點擊設備的信息，包括ip地址，型號等。如果最終用戶下載並激活此應用程序，它將向服務器發送激活包。短鏈監控平臺將激活信息與點擊信息進行匹配，從而計算出點擊、激活等數據。
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工具
可以自建短鏈監控系統，也可以選擇國內外成熟的解決方案對iOS通道進行監控。
廣告平臺自帶廣告監測工具:Inmobi AdTracker、google adwords第三方廣告監測平臺:umtrack、appcpa、手機app tracking、Tapstream壹般來說，選擇第三方平臺會比廣告平臺自帶的監測工具更公平。我們需要盡快做好準備，在壹個app還沒有進入推廣期的時候，選擇接入第三方廣告監測平臺。這樣這個app的歷史數據保存在第三方平臺，在渠道推廣的時候可以判斷新老用戶，這樣數據會更準確。
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論數據的準確性
精確
有的運營商推出渠道，每個渠道都推出。點擊量特別高，可能達到幾萬甚至兩三萬，但是激活量特別低，呈個位數。費用都花了，效果卻沒出來。我自己也做了分析，我推出的平臺也做了分析，但是得不出結論。
我們進行數據分析的前提是得到可靠的數據。如果數據不準確，基於這個數據得出的結論是沒有意義的。
我們做正版iOS的渠道推廣。需要註意的是，第三方短鏈服務存在準確性的問題。
具體來說，當用戶點擊短鏈時，服務器只能獲得ip地址，而不能像openudid壹樣獲得設備標識符的信息。我們知道ip地址是壹個可變的地址，它不能唯壹地標識壹個設備。
比如我在公司的wifi下點擊下載app，到家後才打開app體驗產品，因為ip地址被切換，這個激活無法匹配；再比如，在咖啡店裏，壹個客人點開了短鏈接，另壹個客人在appstore裏搜索下載app激活。因為兩個客人都連接了咖啡店的wifi，屬於同壹個ip地址，所以系統會認為這個點擊和激活是可以匹配的。
所以和ip地址匹配的原理有天然的缺陷，這是壹個錯誤的統計。
合作平臺
正是因為這種統計原理的缺陷，監測平臺才會與DSP、互聯網聯盟等渠道建立合作，避免和消除不準確。
當用戶點擊壹個短鏈接時，通道會向監控平臺發回壹個可靠的設備標識符(如idfa、idfv、openid等。).當用戶激活時，監控平臺可以使用設備標識符來匹配激活和點擊的數據，從而提高整個系統的數據準確性。
如果采用付費推廣獲取新用戶，壹定要提前了解監測平臺是否與相應渠道建立了合作關系。如果有合作，監控平臺上的數據非常準確，廣告平臺也認可這個數據用於結算。
同時，總有壹些推廣渠道是監測平臺的合作無法覆蓋的。比如社會化營銷推廣，這種推廣的效果只能靠ip地址來匹配。
這個不準確的效果數據對我們的意義在於:大致了解每壹次推廣的趨勢，通過相對比較分析每壹次推廣的效果，優化營銷推廣方案。
寫在最後:
渠道監控工具的正確選擇只是我們數據分析的第壹步。我們還需要學會使用數據指標和高級函數來分析渠道的效果。在接下來的文章中，我會圍繞這個話題，談談可以用什麽指標和維度來反映渠道的用戶質量，如何通過數據分析識別渠道作弊，分析渠道的效果。
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