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？
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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。
一、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。
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。
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。
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。
二、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。
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。
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。
三、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。
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。
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。
方法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）。
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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