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实战经验分享：APP付费推广中的数据分析如何做？
更新时间：2025-6-3 01:29:42 作者：爱短链
近年来，在制作产品的过程中，我经历了一次有趣的工作经历。
APP付费投放一无所知，从0-1开始APP推广流程体系。
将客户获取单价降低1.6倍，也将新用户第二天的留存率提高到自然新渠道的1.4倍！ 在这个过程中，发现对数据的分析尤为重要，也是降低成本、提高效率的关键！也就是说，你能花更少的钱来带来更高质量的用户吗。
因此，本文总结和分享了我从困惑到澄清工作想法，然后在获得业务结果的过程中沉淀的工作经验，希望能帮助像我这样的朋友。
一是找出外投关键指标 能否花最少的钱，带来更高质量的用户因此，有两个关键指标：客户获取单价和客户获取质量。
1. 获客单价 也就是说，你需要支付多少钱才能得到你想要的用户。
这里需要注意的是，你需要根据交付的目的来确认你想要的用户是什么。
以我本次做APP以付费投放为例:投放的目的是拉新:即获得并使用APP对于新用户，我的客户获取被定义为：使用APP这是我们第一次使用它APP用户，即激活新用户，以前下载或下载但未打开的用户APP不算用户。
那么客户获取单价就等于消费金额/激活新用户数量。
2. 获客质量 也就是说，你得到了用户，他提供了什么价值。
不同类型的用户APP有不同的测量方法，如保留、支付、活动等，最终通过这些关键指标来衡量用户的质量，客户消耗的成本与用户产生的价值相比ROI。
二、如何识别数据异常 在过长的交付过程中，我们需要始终关注上述关键指标和相关指标。
然而，仅仅看一个单独的数据值是没有意义的。
我们感觉不到它是正常的还是异常的。
我们必须比较整体数据，找出差异。
主要有以下方法。
1. 在时间维度上，通常采用同比和环比两种方法 比如本周获客成本15元/人，上周10元，环比增长50%，说明数据异常。
那为什么会上升呢？ 此时，与去年同期相比，我们发现去年的这个时候也增加了48%，然后正常下降。
去年的分析得出结论，目前月份刚刚赶上618大促销，电子商务广告强度大，竞价激烈，导致其他类别客户获取成本上升。
在了解了这种情况后，这些数据的异常是否有想法？ 2. 在维度和指标上，分为横比和纵比 （1）横比 是指分析不同维度成员各指标的分布和比较，即分析广告数据在各维度的分布。
比如不同渠道的消费分布如何，是否符合投放要求，哪个渠道转化率最高，用户质量最好。
（2）纵比 指同一维度成员的同一指标水平，比较不同时间维度的趋势趋势。
趋势是基于时间维度的数据趋势。
通过趋势，我们可以看到广告中每个数据值的总体趋势、数据波动和变化范围，并发现异常点（异常是指不同于普通数据、良好数据开发或不良数据开发）。
三、如何分析异常原因并优化 如果发现数据异常，需要进一步优化异常的原因。
常用的数据分析方法是细分和归因。
1. 细分 细分是指在发现异常数据后，需要找出与该指标相关的其他指标进行拆解和分析。
比如某一天的效果数据比前一天差，原因是什么？ 需要进一步细分不同维度，找出原因。
哪个渠道的数据变差？数据哪个小时变差？哪个群体的效果数据变差？还是因为调整了一个交付策略，效果数据变差了？ 细分是为了更合理的比较，比较不同细分类别得到的数据更客观公正。
比如，A媒体优于B媒体的转化效果并不意味着A媒体优于B媒体。
细分可能会发现A媒体人群效果差导致整体转化效果水平下降，可以考虑通过过滤人群优化调整，或进一步分析人群细分维度导致转化效果差，通过层层细分维度关联，挖掘优化空间。
细分主要从以下角度进行。
人群特征细分：根据用户的需求、性别、年龄、行为、兴趣、消费水平或用户旅程的不同阶段，将用户划分为不同的人群，可以是单一层次或多层次，然后进一步分析不同细分组的数据。
例如，细分为男性用户和女性用户，细分为新老用户。
时间细分:细分不同时间维度。
媒体细分：对广告渠道、媒体、广告空间等进行数据细分。
创意细分:细分多套创意和版本。
其它维度细分：如根据区域等维度细分。
2. 归因 广告界有句名言，我知道有一半的广告费被浪费了，但我不知道哪一半被浪费了。
原因无非是无法衡量广告流量带来的转化效果。
广告放过程中，广告商往往不清楚 钱花在哪里了？如上图所示，在最终转中，应该归功于哪一步？这涉及到归因。
归因是指通过数据观察发现规则或数据之间的因果关系，并在此基础上推断和验证原因。
一般来说，广告效果可以通过建立归因模型来分析。
归因模型是指评估不同渠道、不同想法或不同内容对用户转换的贡献的方法。
(1)归因模型 归因模型的常见分类包括：最终转换归因模型、平均分配归因模型、时间衰减归因模型、价值加权归因模型和自定义归因模型。
最终转换归因模型：将转换（点击、注册、订单等行为）的所有功劳归因于最终接触对应的渠道或创意。
这是一个更直接的归因模型，但忽略了其他节点的功劳。
平均分配归因模型：将转换信用平均分配给每个接触点（用户从看到广告到转换过程中的每个接触点）。
这是一个相对简单的多渠道归因模型，但可能会高估中间节点的信用。
时间衰减归因模型：根据用户转换旅程中的时间轴，功劳倾向于分为最接近转换的接触点，即第一个接触的功劳最小，中间多个接触的功劳依次增加，最后一个接触的功劳最大。
这种方法相对合理。
价值加权归因模型：加权不同渠道的位置价值或不同创意的内容价值，并根据权重划分转换功劳。
这样，就需要合理划分不同渠道和创意的价值。
自定义归因模型：自定义各渠道或创意的权重，根据权重划分转化功劳。
虽然每个归因模型都有自己的优缺点，但只要所选模型符合业务场景，所有渠道都是公平公正的。
毕竟，所有参与转换过程的渠道都能对用户产生一定的影响。
(2)归因法 归因法将这些因事件与转化结果联系起来。
常见的归因主要包括以下几种: 设备号的唯一归因：In-App设备号归因主要用于投放，前提是设备号是唯一的，可以在不同的场景中关联。
当用户有交互行为时，如曝光/点击广告，广告平台获取设备号，并通过监控链接将设备号返回广告商。
当用户在广告主侧完成转换行为时，广告商的数据分析平台可以根据设备号匹配用户在交付渠道上的广告行为，以衡量和归因分析不同渠道的交付效果。
IP UA归因：IP UA归因属于模糊归因，因为没有设备的唯一标志，是补充无法获得设备号的归因方式。
其归因原理与设备号类似，是指用户在广告交互时收集用户IP和UA（User-Agent，包括用户操作系统、手机型号、浏览器信息等。
)，以及转换用户IP和UA匹配以实现转换归因。
渠道包归因：渠道包归因的主要应用场景是将事先定义的渠道号写入安卓端APK安装包中。
广告发布时，发布的下载链接是带有渠道号的App当用户下载和激活包链接时App之后可以从安装包中读取渠道号进行归因。
这种归因方法简单，不限于设备号码的获取，但安装包覆盖问题：安卓手机一般有系统级应用商店，指定的渠道号码安装包容易被应用商店拦截，强迫用户下载应用商店，导致最终转化效果归因于应用市场安装包。
举例： 如果按最后一次转换进行归因，则忽略设备ID，广告商将下载归功于点击3；如果设备必须匹配ID，由于点击2，广告商将下载。
以上是我在付费工作中对数据分析的总结：首先快速找到外部投资工作的关键指标，然后通过多键指标，然后通过多次比较发现核心指标及其相关指标的异常情况，然后通过细分、归因等方法订购异常原因并进行优化，以达到能否少花钱、带来更高质量用户的目的！ 本文由 @Elijah 每个人都是产品经理。
未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议 奖励作者，鼓励作者TA抓紧创作！ 赞赏 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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APP付费投放一无所知，从0-1开始APP推广流程体系。
将客户获取单价降低1.6倍，也将新用户第二天的留存率提高到自然新渠道的1.4倍！ 在这个过程中，发现对数据的分析尤为重要，也是降低成本、提高效率的关键！也就是说，你能花更少的钱来带来更高质量的用户吗。
因此，本文总结和分享了我从困惑到澄清工作想法，然后在获得业务结果的过程中沉淀的工作经验，希望能帮助像我这样的朋友。
一是找出外投关键指标 能否花最少的钱，带来更高质量的用户因此，有两个关键指标：客户获取单价和客户获取质量。
1. 获客单价 也就是说，你需要支付多少钱才能得到你想要的用户。
这里需要注意的是，你需要根据交付的目的来确认你想要的用户是什么。
以我本次做APP以付费投放为例:投放的目的是拉新:即获得并使用APP对于新用户，我的客户获取被定义为：使用APP这是我们第一次使用它APP用户，即激活新用户，以前下载或下载但未打开的用户APP不算用户。
那么客户获取单价就等于消费金额/激活新用户数量。
2. 获客质量 也就是说，你得到了用户，他提供了什么价值。
不同类型的用户APP有不同的测量方法，如保留、支付、活动等，最终通过这些关键指标来衡量用户的质量，客户消耗的成本与用户产生的价值相比ROI。
二、如何识别数据异常 在过长的交付过程中，我们需要始终关注上述关键指标和相关指标。
然而，仅仅看一个单独的数据值是没有意义的。
我们感觉不到它是正常的还是异常的。
我们必须比较整体数据，找出差异。
主要有以下方法。
1. 在时间维度上，通常采用同比和环比两种方法 比如本周获客成本15元/人，上周10元，环比增长50%，说明数据异常。
那为什么会上升呢？ 此时，与去年同期相比，我们发现去年的这个时候也增加了48%，然后正常下降。
去年的分析得出结论，目前月份刚刚赶上618大促销，电子商务广告强度大，竞价激烈，导致其他类别客户获取成本上升。
在了解了这种情况后，这些数据的异常是否有想法？ 2. 在维度和指标上，分为横比和纵比 （1）横比 是指分析不同维度成员各指标的分布和比较，即分析广告数据在各维度的分布。
比如不同渠道的消费分布如何，是否符合投放要求，哪个渠道转化率最高，用户质量最好。
（2）纵比 指同一维度成员的同一指标水平，比较不同时间维度的趋势趋势。
趋势是基于时间维度的数据趋势。
通过趋势，我们可以看到广告中每个数据值的总体趋势、数据波动和变化范围，并发现异常点（异常是指不同于普通数据、良好数据开发或不良数据开发）。
三、如何分析异常原因并优化 如果发现数据异常，需要进一步优化异常的原因。
常用的数据分析方法是细分和归因。
1. 细分 细分是指在发现异常数据后，需要找出与该指标相关的其他指标进行拆解和分析。
比如某一天的效果数据比前一天差，原因是什么？ 需要进一步细分不同维度，找出原因。
哪个渠道的数据变差？数据哪个小时变差？哪个群体的效果数据变差？还是因为调整了一个交付策略，效果数据变差了？ 细分是为了更合理的比较，比较不同细分类别得到的数据更客观公正。
比如，A媒体优于B媒体的转化效果并不意味着A媒体优于B媒体。
细分可能会发现A媒体人群效果差导致整体转化效果水平下降，可以考虑通过过滤人群优化调整，或进一步分析人群细分维度导致转化效果差，通过层层细分维度关联，挖掘优化空间。
细分主要从以下角度进行。
人群特征细分：根据用户的需求、性别、年龄、行为、兴趣、消费水平或用户旅程的不同阶段，将用户划分为不同的人群，可以是单一层次或多层次，然后进一步分析不同细分组的数据。
例如，细分为男性用户和女性用户，细分为新老用户。
时间细分:细分不同时间维度。
媒体细分：对广告渠道、媒体、广告空间等进行数据细分。
创意细分:细分多套创意和版本。
其它维度细分：如根据区域等维度细分。
2. 归因 广告界有句名言，我知道有一半的广告费被浪费了，但我不知道哪一半被浪费了。
原因无非是无法衡量广告流量带来的转化效果。
广告放过程中，广告商往往不清楚 钱花在哪里了？如上图所示，在最终转中，应该归功于哪一步？这涉及到归因。
归因是指通过数据观察发现规则或数据之间的因果关系，并在此基础上推断和验证原因。
一般来说，广告效果可以通过建立归因模型来分析。
归因模型是指评估不同渠道、不同想法或不同内容对用户转换的贡献的方法。
(1)归因模型 归因模型的常见分类包括：最终转换归因模型、平均分配归因模型、时间衰减归因模型、价值加权归因模型和自定义归因模型。
最终转换归因模型：将转换（点击、注册、订单等行为）的所有功劳归因于最终接触对应的渠道或创意。
这是一个更直接的归因模型，但忽略了其他节点的功劳。
平均分配归因模型：将转换信用平均分配给每个接触点（用户从看到广告到转换过程中的每个接触点）。
这是一个相对简单的多渠道归因模型，但可能会高估中间节点的信用。
时间衰减归因模型：根据用户转换旅程中的时间轴，功劳倾向于分为最接近转换的接触点，即第一个接触的功劳最小，中间多个接触的功劳依次增加，最后一个接触的功劳最大。
这种方法相对合理。
价值加权归因模型：加权不同渠道的位置价值或不同创意的内容价值，并根据权重划分转换功劳。
这样，就需要合理划分不同渠道和创意的价值。
自定义归因模型：自定义各渠道或创意的权重，根据权重划分转化功劳。
虽然每个归因模型都有自己的优缺点，但只要所选模型符合业务场景，所有渠道都是公平公正的。
毕竟，所有参与转换过程的渠道都能对用户产生一定的影响。
(2)归因法 归因法将这些因事件与转化结果联系起来。
常见的归因主要包括以下几种: 设备号的唯一归因：In-App设备号归因主要用于投放，前提是设备号是唯一的，可以在不同的场景中关联。
当用户有交互行为时，如曝光/点击广告，广告平台获取设备号，并通过监控链接将设备号返回广告商。
当用户在广告主侧完成转换行为时，广告商的数据分析平台可以根据设备号匹配用户在交付渠道上的广告行为，以衡量和归因分析不同渠道的交付效果。
IP UA归因：IP UA归因属于模糊归因，因为没有设备的唯一标志，是补充无法获得设备号的归因方式。
其归因原理与设备号类似，是指用户在广告交互时收集用户IP和UA（User-Agent，包括用户操作系统、手机型号、浏览器信息等。
)，以及转换用户IP和UA匹配以实现转换归因。
渠道包归因：渠道包归因的主要应用场景是将事先定义的渠道号写入安卓端APK安装包中。
广告发布时，发布的下载链接是带有渠道号的App当用户下载和激活包链接时App之后可以从安装包中读取渠道号进行归因。
这种归因方法简单，不限于设备号码的获取，但安装包覆盖问题：安卓手机一般有系统级应用商店，指定的渠道号码安装包容易被应用商店拦截，强迫用户下载应用商店，导致最终转化效果归因于应用市场安装包。
举例： 如果按最后一次转换进行归因，则忽略设备ID，广告商将下载归功于点击3；如果设备必须匹配ID，由于点击2，广告商将下载。
以上是我在付费工作中对数据分析的总结：首先快速找到外部投资工作的关键指标，然后通过多键指标，然后通过多次比较发现核心指标及其相关指标的异常情况，然后通过细分、归因等方法订购异常原因并进行优化，以达到能否少花钱、带来更高质量用户的目的！ 本文由 @Elijah 每个人都是产品经理。
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