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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
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、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。
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=”Channel ID” 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
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。
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
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。
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。下一篇，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。
作者：罗曼罗，微信公众号：pm-miao，技术出身的pm，一线互联网平台高级产品经理
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如何用数据来做渠道效果的分析(工具篇)
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。~
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、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文件的节点中添加下面这行配置。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。下一篇，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。&来源：人人都是产品经理作者：罗曼罗，微信公众号：pm-miao，技术出身的pm，一线互联网平台高级产品经理
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鸟哥笔记 联系地址：上海市闸北区共和新路层通过数据评估渠道用户质量的方法
编者注：众所周知，一款新产品横空出世后，首要问题便是获取用户，推广就成了产品运营环节中的上游，成功的宣传推广能够帮助产品运营人员筛选出最为精准的目标用户，这些用户获取App的主要方式还是来自于渠道(这里的渠道是广义的，任何用户可以下载App的地方都可以称之为渠道)。
然而每个渠道用户的质量参差不齐，不同渠道的用户又有着不同的属性特点，而不同渠道又要求不同的合作方式，在不同的渠道上对用户进行测试之后，如何通过数据对用户的质量进行甄别呢?又如何评估某个渠道含有产品​的多少呢?这个渠道适不适合投入大量人力物力财力进行推广呢?这便是我们本文需要重点探讨的问题。
现在渠道的合作方式主要有如下几种：
CPA(Cost Per
Action)：以每行动一次付费。(行动可以是下载、注册、登录等行为)
CPS(Cost Per Sale)：以实际销售产品数量来换算广告刊登金额。
CPC(Cost Per Click)：以每点击一次计费。
CPM(Cost Per
Thousand)：以每展示给1000个用户来计费。
CPT(Cost Per Time):以展示时常来计费。
以上几种主流的渠道合作方式中，大家最喜爱的方式无非是CPS，其风险较小，收益有保障。但是随着竞争的日益激烈，渠道往往会和收益比较和的产品采取CPS的合作模式，久而久之就会造成，短期内不以收入为导向的产品很难通过这种方式获取到用户，优质的渠道用户资源往往向一些高付费率和高ARPU值得产品倾斜。于是乎，一些有迫切推广需求的产品无法与渠道进行CPS合作模式。那么只有通过其余的一些合作方式来打广告进行推广，这种合作方式就意味着风险，前边我们说过，渠道的用户良莠不齐，并且都有着各自的特点和属性，在一个渠道投入大量的资金后可能会达不到预期的效果，用户活跃度和留存等均没有达到理想的状态。我们如何通过渠道反馈的数据来客观的评判渠道用户质量并对渠道用户进行选择呢，且听我娓娓道来。
通常可以通过以下四个类型的指标来对一个渠道的用户质量进行评估：
一、数量指标
要在一个渠道进行推广，其用户数量达到一定规模是一个必不可少的前提。这里可以有如下维度来衡量一个渠道用户数量的多少：单位时间内的展示数量、下载数量、安装数量、激活数量、注册数量、登录数量。
由于不同渠道对于各个环节的统计定义有所不同，可以在以上的众多指标中选取要对比的渠道中定义相同的指标进行横向比较。对比时要控制好变量，在推广文案相同的情况下选择渠道最好的位置，或在投入成本相同的情况下进行对比。
二、转化率指标
渠道用户在看到产品宣传并最终变化成为产品用户的过程中要先后经历：接触广告→进入下载页面→点击下载→下载成功→点击安装→安装成功→激活→注册→登录。
这样一系列过程。可以用一个漏斗模型进行简化。
统计各个环节的数据，不但便于评判每个渠道在各个环节用户转化率的情况，更加能够监控到自己的产品在推广过程中可能存在的问题。
转化率=后一个环节人数/前一个环节人数*100%
一个真实小案例，A和B渠道最好的位置1天的数据如下：
A、B两个渠道各个环节的转化率计算结果如下：
相同投入的条件下，如果仅仅从广告触达的角度来看，B要好于A。但是我们通过转化率指标的分析，层层计算转化率后，会发现实际A渠道的转化率要好于B。
经过观察数据不难发现，点击下载—下载成功、点击安装——安装成功这2个环节B的转化率明显落后于A。通过观察设备数据我们发现，B渠道的用户群体主要位于三线城市、普遍网速偏慢，导致下载转化率偏低。又经过体验我们发现，产品的硬件性能有一定要求，B渠道整体设备性能偏弱，安装过程的持续时间是A渠道设备的2倍甚至更高，导致B渠道的下载—安装转化率低，最终导致广告效果不及A。
三、 质量指标
渠道的用户通过重重艰难险阻成功注册并登陆产品成为产品的用户后，这部分用户的质量如何呢?是不是我所运营产品的目标用户呢?是否值得继续进行推广呢?解决这些问题我需要通过如下指标来进行评判。
用户进入产品后，作为产品运营我们人人都希望用户对产品的粘度越高越好，用户在产品上的操作行为越多越好，用户登录的天数越多越好，回头客越多越好。通常我们会观察对比如下指标：
一次用户占比：只登陆一次客户端的用户占这批用户的比例。(越小越好)
N日用户留存率：用户首次登录游戏后的第N日又登录游戏的用户占这批用户的比例。
人均日使用时长：这批用户平均每天使用产品的时长。
人均日登录次数：这批用户平均每天登录产品的次数。
以及其他一些产品特性的指标：例如，游戏产品可以去观测这批用户的等级情况和游戏局数。社交产品可以对比用户每天发出的消息的数量。电商产品可以对比用户浏览的商品数量等。
四、收入指标
产品运营的最终目的一定是要为了营收负责，为了KPI负责，尤其是变现能力很强的产品，如游戏、旅游、电商等。通常都会去计算投资回报率，及通常所说的ROI。
推广N日后的ROI计算方法：ROI_N=N日总收入/N日前投入ROI_
N&1时的N被称为回本周期。N越小，回本越快。
虽然KPI很重要，但ROI只是结果，我们对比渠道收入指标的时候通常还要观察：
PR(付费率)：付费用户数占导入用户数量的比例。
ARPU：某天平均每个用户所付金额。
ARPPU：某天平均每个付费用户的付费金额。有些渠道的用户喜欢细水长流，而另一部分用户可能喜欢一次性的大额付费。
ARPPU=ARPU/PR &
&ARPPU和付费率通常呈负相关，二者不可兼得。
要评估渠道收入指标的好坏，具体要看是追求付费率还是ARPPU又或是ROI?
经过对以上渠道质量评估四个维度的介绍，相信大家对于渠道质量评估的方法有了一个初步的认识。对四个维度都进行了对比后，如何综合评估呢?
根据自己对各个类型指标的要求、给各个维度赋予权重，再将实验的多个渠道的每个指标进行打分或排名，各个指标与权重值相乘得到综合得分，例如下表：
此次评估中，数量指标权重0.2、质量指标权重0.2、转化率指标权重0.1、收入指标权重0.5。再分别对A、B、C的四个维度指标进行排名。最终得到渠道质量评估排序为：C&B&A。所以最优质的推广资源应该向C倾斜。
为什么要设置权重值呢，下边一个小问题可以帮你理解，如下表，甲、乙两个渠道的各项指标如下：
这种情况下，发现甲、乙2个渠道很难做出取舍。如果在资金有限而且仅能在一个渠道进行推广的条件下如何做出抉择呢?
在处理此类问题的时候，权重的作用就发挥出来了，在意用户规模的话可以给数量和质量相关的指标赋予更高的权重，更在意短期内收入的话，可以将收入相关的指标的权重值提高。
总结，在各式各样的渠道推广中，产品运营方往往处于弱势，信息通常较为闭塞，能够得到更多的数据固然好，在数据有限的情况下如何精准的评判出渠道用户质量、在有限的时间内做出决策提高推广资金的利用率，是每个运营人员的必修课。一定要活学活用。
数据指标不是万能的，但是没有数据指标是万万不能的。在做任何的过程中都不应该仅仅满足于对于现有常规指标的分析，更不可仅看某一项指标就草率决策，单一指标往往具有片面性，我们更多的是需要根据不同的产品或渠道特性定制出一些更加合适的指标进行对比分析，才能够体反映出最为真切的状况。
数据运营路漫漫，指标用来别孤单。
本文转自：数据分析网
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做好渠道分析的三个步骤
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是运营工作中非常重要的一块，因为占据了预算的大头，所以在投放中也慎重，后续的投放行为要根据之前的投放来进行考量。但是作为运营你是否发现，有些渠道点击很高，但激活很低?有的数据很好，但付费率很差?这些表面上数据不错的渠道很可能作为你下一步的选择，但也因为你没有看穿背后的造假行为，导致后续无力，直接影响到产品的发展。那么如何尽量做好渠道评估呢?
次日留存率：新用户在首次登陆后的次日再次登陆App的比例;
7日留存率：新用户在首次登陆后的第7天再次登陆App的比例;
30日留存率：新用户在首次登陆后的第30天再次登陆App的比例。
(2)每付费用户平均收益(ARPU: Average Revenue Per Paying User)：衡量付费用户收益(公式：月总收入/月付费用户数)。
(3)平均生命周期：有新增账户在首次进入App到最后一次参与游戏的时间天数。比如记录某一个月，这个月里，每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
(4)平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users)：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数)。
(5)最高同时在线人数(PCU:Peak concurrent users)：即在一定时间内，抓取最高在线数据。(例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU)。
(6)每日注册并登陆的用户数(DNU: Daily New Users)：这个言简意赅，就不详谈了，直接从后台抓取即可。
(7)新登用户中只有一次会话的用户(DOSU: Daily One Session Users)：这个也很简单，此类数据主要衡量新用户的质量，买量的可以参考一下。
(8)每日登陆过App的用户数(DAU: Daily Active Users)：直接从字面就能了解了，一般从后台抓取。
(9)七天内登陆过App的用户数(WAU: Weekly Active Users)：这个还是很好理解，就不废话了，此类数据主要衡量周变化。
(10)30天内登陆过App的用户数(MAU: Monthly Active Users)：浅显易懂，主要衡量产量的粘性以及用户的稳定性。
由于本人是做ASO的，现简单介绍下应用商店优化(ASO：App Store Optimization)广义讲是提升App在各大应用商店排名和搜索结果排名，类似移动端App的SEO优化;狭义讲就是优化App Store的下载排名和搜索排名。现详细探讨iOS平台上的数据监控分析。
第一步：原理分析
iOS是一个封闭的生态，我们无法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。
第二步：工具介绍
每个App开发公司，皆可自建短链监控系统，当然，也可以选择国内外成熟的解决方案来进行iOS渠道的监控。
行业内较为知名的渠道监控平台
广告平台自带广告监测工具：Inmobi AdTracker、
第三方广告监测平台：umtrack、appcpa、mobile app tracking、Tapstream。
通常来说，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。
第三步：数据分析
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。
(2) 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。
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