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App推广优化三步走，全面提升ROI
更新时间：2025-6-3 01:21:56 作者：爱短链
全球采购旅程监控，数据驱动科学改进
作者：刘杰丰，GrowingIO 增长咨询师
来源：GrowingIO 增加公开课第一 39 期
今天和大家分享的主题是如何通过数据优化 App 推广效果，监控全球购买旅程，科学提升 ROI。
1. 建立符合公司目标的推广指标体系 在进行 App 在推广之前，我们需要明确一个概念：企业需要建立符合业务目标的推广指标体系。
前段时间，一家知名餐饮企业因涨价引发热议，最终在舆论压力下发表道歉信，宣布恢复原价。
为什么疫情期间企业涨价压力这么大？对此，我们可以从企业经营的角度使用三基分析法进行拆解。
通过 3 一个基本要素可以推导出第二年的业绩增长: 用户数量主要指付费用户，可拆解为新老用户； 人均消费金额是指新老用户的平均单价； 用于衡量客户对企业的粘性。
在上图的右表中，我们可以根据过去两年的数据制定明年的战略目标。
在此过程中，保留用户由前年决定，企业将根据增长目标确定下一年的新量。
以上述知名餐饮企业为例。
当受疫情影响，用户数量不可避免地下降时，它选择通过涨价来增加人均消费量，但这条路被证明是非常坎坷的。
企业不应该轻易尝试。
最好通过增加新量来实现我们的绩效目标。
对于 App 在投放方面，增加新量是我们的主要目标，那么如何围绕公司的经营目标建立投放指标体系呢？ 如果你直接从非常详细的指标开始，从下到上优化交付，这种方法将很难继续下去核心原因是与公司的业务指标脱节。
我们建议您遵循公司的业务目标，即 CXO 销售额和目标增长率，从上到下拆解一、二、三级指标。
一级指标：部门主任关注的渠道/活动 ROI； 二级指标：不同渠道/活动新客户的规模、质量、转化、保留等。
由部门主任关注； 三级指标：交付专家通过上图中的具体指标进行优化。
这样，我们就可以从上到下继续推动数据，通过数据不断实现公司的业务目标。
2. 全面购买旅程监控 目前大部分 App 推广并没有真正实现数据驱动。
无数据、数据不完整、数据不连贯已成为登陆数据驱动的难点，企业难以科学衡量 App 推广的 ROI。
我们可以从三个角度来分析这个问题： 1.用户旅行视角 在 AARRR 模型中，App 用户的全生命周期旅程分为六个阶段：感知价值、下载激活、激活注册、激活次留、激活支付和深度转换。
2.触点视角 用户在旅程的每个阶段都有不同的接触点。
例如，在感知价值阶段，有自己的渠道推广、广告、KOL 传播等触点。
目前的普遍情况是，大多数情况 App 推广 ROI 衡量只停留在第一阶段或第二阶段。
也就是说，通过各种渠道下载数据，App 激活数据等。
没有真正衡量激活支付和深度转化阶段，也没有衡量用户是否真的给我们带来了价值。
为什么会这样？我们可以从数据的角度发现问题。
3.数据视角 结合用户旅程和触点的视角，我们会发现每个阶段的数据都是分开的。
主要困难在于： 站外：自有渠道或 KOL 无数据传播，头条、微信等平台统计口径不一致； 站内：用户在 App 难以收集内部浏览内容等关键行为的数据； 通常，我们通过业务系统查看付费情况，这部分数据很难与预业务相连。
结合以上三个视角，我们将数字营销监控技术的进化过程分为三个阶段 App 推广 ROI 你可以评估你目前处于哪个阶段。
第一阶段：用于测量传播音量，主要监控点击，PV、UV； 第二阶段：用于计算用户获取情况，主要监控下载和激活； 第三阶段：用于计算市场对收入的影响，主要监控注册、购买、再购买，可连接用户旅程，监控整体交付效果。
那么，如何实现全球购买旅程监控呢？ 这里给大家简单的科普 App 客户获取监控：广告商提供材料，媒体传播材料，用户下载 App 在这个链条中，完成关键行为是一个完整的交付链，GrowingIO 与媒体深入合作，将用户设备信息传递给我们； 当用户成功激活未对接的媒体时，GrowingIO 的 SDK 直接收集用户行为数据，并与用户旅程相关联。
我们将对原本杂乱无章的数据进行排序，转化为匹配报告，提供给广告商和媒体。
全链数据采集完成后，将以下表的形式可视化，呈现各客户获取渠道的性能。
然后，你可以用一个简单的函数来计算 ROI。
第一阶段：广告阶段点击量、到站访问量； 第二阶段：用户总量、新增量和回访量； 第三阶段：基于平均 DAU、人均访问时间/次数，次日/7 判断用户质量的日常保留； 第四阶段：用户行为。
我们的平台支持用户自由设置具体行为。
数据的准确性在这一过程中尤为重要。
GrowingIO 与数百家主流媒体深入合作，确保这些回传的数据和 App 采集的数据是准确的。
此外，我们与头部渠道深入合作，用户可以看到注册、订单、保留等转换数据，无需开发，从而有效调整交付计划。
3. 优化 App 推广策略（4 个方法） 接下来，我将分享 3 一种方法可以帮助您更好地利用模型和分析数据，从而优化 App 推广策略。
1.漏斗对比法 在进行渠道投放时，我们需要遵循 2/8 法则，即 20% 渠道承担者 80% 的获客量。
例如，下图是一家企业的交付渠道 A 和 B，这 2 漏斗清晰显示，通道 B 如果投资效果更好，可以考虑增加投资。
GrowingIO 通过这种方法，可以一键实现全渠道漏斗的对比分析，一张表可以直观地显示所有渠道的转换。
2.波斯顿矩阵 这是一种相对容易使用的分析方法。
我们以流量规模为横轴，以流量质量为竖轴建立矩阵，快速划分 4 类别渠道：优质小渠道、优质渠道、低质量小渠道、低质量大渠道。
如何判断流量质量？该指标可以通过注册、购买、保留、使用关键功能等行为数据来衡量，但不同行业采用的具体方法不同，如： 以加购行为判断高频电商行业用户质量 ； 以订单行为判断旅游业用户质量； 付费内容
1. 建立符合公司目标的推广指标体系 在进行 App 在推广之前，我们需要明确一个概念：企业需要建立符合业务目标的推广指标体系。
前段时间，一家知名餐饮企业因涨价引发热议，最终在舆论压力下发表道歉信，宣布恢复原价。
为什么疫情期间企业涨价压力这么大？对此，我们可以从企业经营的角度使用三基分析法进行拆解。
通过 3 一个基本要素可以推导出第二年的业绩增长: 用户数量主要指付费用户，可拆解为新老用户； 人均消费金额是指新老用户的平均单价； 用于衡量客户对企业的粘性。
在上图的右表中，我们可以根据过去两年的数据制定明年的战略目标。
在此过程中，保留用户由前年决定，企业将根据增长目标确定下一年的新量。
以上述知名餐饮企业为例。
当受疫情影响，用户数量不可避免地下降时，它选择通过涨价来增加人均消费量，但这条路被证明是非常坎坷的。
企业不应该轻易尝试。
最好通过增加新量来实现我们的绩效目标。
对于 App 在投放方面，增加新量是我们的主要目标，那么如何围绕公司的经营目标建立投放指标体系呢？ 如果你直接从非常详细的指标开始，从下到上优化交付，这种方法将很难继续下去核心原因是与公司的业务指标脱节。
我们建议您遵循公司的业务目标，即 CXO 销售额和目标增长率，从上到下拆解一、二、三级指标。
一级指标：部门主任关注的渠道/活动 ROI； 二级指标：不同渠道/活动新客户的规模、质量、转化、保留等。
由部门主任关注； 三级指标：交付专家通过上图中的具体指标进行优化。
这样，我们就可以从上到下继续推动数据，通过数据不断实现公司的业务目标。
2. 全面购买旅程监控 目前大部分 App 推广并没有真正实现数据驱动。
无数据、数据不完整、数据不连贯已成为登陆数据驱动的难点，企业难以科学衡量 App 推广的 ROI。
我们可以从三个角度来分析这个问题： 1.用户旅行视角 在 AARRR 模型中，App 用户的全生命周期旅程分为六个阶段：感知价值、下载激活、激活注册、激活次留、激活支付和深度转换。
2.触点视角 用户在旅程的每个阶段都有不同的接触点。
例如，在感知价值阶段，有自己的渠道推广、广告、KOL 传播等触点。
目前的普遍情况是，大多数情况 App 推广 ROI 衡量只停留在第一阶段或第二阶段。
也就是说，通过各种渠道下载数据，App 激活数据等。
没有真正衡量激活支付和深度转化阶段，也没有衡量用户是否真的给我们带来了价值。
为什么会这样？我们可以从数据的角度发现问题。
3.数据视角 结合用户旅程和触点的视角，我们会发现每个阶段的数据都是分开的。
主要困难在于： 站外：自有渠道或 KOL 无数据传播，头条、微信等平台统计口径不一致； 站内：用户在 App 难以收集内部浏览内容等关键行为的数据； 通常，我们通过业务系统查看付费情况，这部分数据很难与预业务相连。
结合以上三个视角，我们将数字营销监控技术的进化过程分为三个阶段 App 推广 ROI 你可以评估你目前处于哪个阶段。
第一阶段：用于测量传播音量，主要监控点击，PV、UV； 第二阶段：用于计算用户获取情况，主要监控下载和激活； 第三阶段：用于计算市场对收入的影响，主要监控注册、购买、再购买，可连接用户旅程，监控整体交付效果。
那么，如何实现全球购买旅程监控呢？ 这里给大家简单的科普 App 客户获取监控：广告商提供材料，媒体传播材料，用户下载 App 在这个链条中，完成关键行为是一个完整的交付链，GrowingIO 与媒体深入合作，将用户设备信息传递给我们； 当用户成功激活未对接的媒体时，GrowingIO 的 SDK 直接收集用户行为数据，并与用户旅程相关联。
我们将对原本杂乱无章的数据进行排序，转化为匹配报告，提供给广告商和媒体。
全链数据采集完成后，将以下表的形式可视化，呈现各客户获取渠道的性能。
然后，你可以用一个简单的函数来计算 ROI。
第一阶段：广告阶段点击量、到站访问量； 第二阶段：用户总量、新增量和回访量； 第三阶段：基于平均 DAU、人均访问时间/次数，次日/7 判断用户质量的日常保留； 第四阶段：用户行为。
我们的平台支持用户自由设置具体行为。
数据的准确性在这一过程中尤为重要。
GrowingIO 与数百家主流媒体深入合作，确保这些回传的数据和 App 采集的数据是准确的。
此外，我们与头部渠道深入合作，用户可以看到注册、订单、保留等转换数据，无需开发，从而有效调整交付计划。
3. 优化 App 推广策略（4 个方法） 接下来，我将分享 3 一种方法可以帮助您更好地利用模型和分析数据，从而优化 App 推广策略。
1.漏斗对比法 在进行渠道投放时，我们需要遵循 2/8 法则，即 20% 渠道承担者 80% 的获客量。
例如，下图是一家企业的交付渠道 A 和 B，这 2 漏斗清晰显示，通道 B 如果投资效果更好，可以考虑增加投资。
GrowingIO 通过这种方法，可以一键实现全渠道漏斗的对比分析，一张表可以直观地显示所有渠道的转换。
2.波斯顿矩阵 这是一种相对容易使用的分析方法。
我们以流量规模为横轴，以流量质量为竖轴建立矩阵，快速划分 4 类别渠道：优质小渠道、优质渠道、低质量小渠道、低质量大渠道。
如何判断流量质量？该指标可以通过注册、购买、保留、使用关键功能等行为数据来衡量，但不同行业采用的具体方法不同，如： 以加购行为判断高频电商行业用户质量 ； 以订单行为判断旅游业用户质量； 付费内容
