凤凰彩票大厅～welcome|五种渠道追踪方法、两大数据分析思路，解决App渠道追踪难题有技巧？

本文摘要：的；同时，用户可以在iPhone 设置中自由选择开动 IDFA 提供权限。

的；同时，用户可以在iPhone 设置中自由选择开动 IDFA 提供权限。方法2：通过 Cookie 跟踪渠道iOS 9 里面引进了 SFSafariViewController 类，一方面是用户体验更佳了，同时可横跨 App 与 Safari 分享 Cookie。

图3：通过Cookie跟踪渠道当用户页面广告链接时，监控服务器可以接管到 Cookie 中所含的渠道信息；用户在 App Store 中iTunes转录 App，这个时候监控服务器再度接到 Cookie 信息。系统给定前后两次 Cookie ，才可跟踪渠道。缺点是基于SFsafariviewcontroller 的跟踪必需在 iOS 9 及以上版本才有效地，而且微信公众号广告、朋友圈广告依然无法构建跟踪。

上述方法可以构建部分平台、部分渠道的跟踪监测，然而三大缺点也是显而易见：（1）混杂了 Android 和 iOS 两个平台的渠道数据，无法统合分析；（2）Android 投入必须反复包，效率低落；（3）iOS 渠道范围容许多，无法大规模推展。| 二、基于用户设备标记的解决方案下面我们讲解一种较慢、灵活性的解决方案 ––– 基于用户设备标识的跟踪方法，它可以同时相容 Android 和iOS 两个平台、限于于大部分投入渠道。（一）基于用户设备标记的跟踪原理上面讲解的基于 IDFA 和 SFSafariViewController 的两种方法皆受到 iOS 的容许，而用户的设备标记则受系统的影响。

在 GrowingIO 【渠道来源】解决方案中，我们将『 IP+UserAgent+设备ID 』人组设置为用户的设备标记。图4：通过用户设备标记跟踪渠道用户页面所含UTM跟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。链接函数调用到应用于商店（ Android 和 iOS 皆可以）后，用户下载安装并转录 App，此时 GrowingIO 服务器第二次接到用户的设备标记。

系统给定前后两次的标记，可以确认用户的渠道来源，同时 UTM 参数所含的详尽渠道信息悉数呈现出。（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严重不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时（如从 WiFi 转换到4G），此时 IP 前后不完全一致就不会造成给定告终。

但是比起于前面的4种方法，基于用户设备标记的渠道跟踪方法似乎更加有优势：第一点，切断了 iOS 和 Android 的渠道来源，可以将【操作系统】重新加入用户属性统合分析；第二点：防止了 Android 平台反复打渠道包在的工作；第三点：回避了 iOS 原先诸多容许，限于于更为普遍的推展渠道；第四点：只需改动推展链接中的参数、需要改动安装包，合适大规模、多渠道、灵活的推展市场需求。图5：UTM 参数的含义同时，广告链接中所含的渠道参数（ 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 ）可以一起重新加入用户属性数据中，便利后期对用户数据展开多维度的对比、交叉分析。

| 三、App 渠道数据分析两大思路有了 App 渠道跟踪数据后，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抵达，展开 App 渠道数据分析。（一）数量：寻找获客成本低于的渠道根据业务必须，我们挑选广告来源（ utm_source ）和广告关键词 ( utm_term ) 两个维度，计算出来出有有所不同渠道的获客数量并评估获客成本。图6：评估获客成本某 O2O 类 App 先后在3个渠道上展开了2次投入，投入内容先后是『美食』和『店内』。通过 UTM ，我们监测到每个渠道、每次投入的 『App 追加用户量』，然后计算出来出有平均值获客成本。

从广告来源上看，渠道1的平均值获客成本低于；从广告关键词上看，『店内』主题的广告平均值获客成本低于。从客单价的角度抵达，接下来可以针对性优化投入渠道和投入内容，大幅度降低投入成本、提升拉新效率。

（二）质量：寻找获客价值最低的渠道『App 追加转录用户量』和『获客成本』这两个指标就是指数量的角度展开分析，但是数量大、价格低不一定代表渠道用户质量低。我们还须要综合考虑到用新的用户在接下来的展现出，以及新的用户所能带给的价值。方法1：用户不道德数据分析在这个过程中，我们重点参照用户存留指标，还包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。图7：有所不同渠道新的用户存留曲线我们按采访来源（utm_source）分析新的用户的存留度，找到渠道2的三十日留存率高达14%，而渠道1为8%、渠道3为6%。

从存留度上来看，渠道2 提供的新用户价值明显更高。方法2：用户价值分析除了用户不道德指标，财务指标也十分具备参考性。

按照广告来源（utm_source）我们统计资料出有有所不同渠道提供到的新用户的财务价值，如新的用户在第一个月的月收费亲率（MPR）和用户平均值收益（ARPU）。图8：有所不同渠道新的用户的价值通过分析找到，渠道2提供的新用户首月收费亲率（42%）最低，用户平均值收益（30元）也是最低的。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似乎是一种更为明智的自由选择。

综合上述指标，该 O2O 类 App 在下个月的市场投入中将资源集中于到了渠道2，同时主打『店内』主题内容。还是和上个月某种程度的市场支出，但是追加用户却提升了150%、新的用户留存率提高了240%，这是一个极大的快速增长。移动互联网的流量红利渐渐褪色，数以百万的 App 正在一个存量市场中守住用户；谁能提升获客效率，谁就有可能在白热化的竞争中胜。

搭起一个原始的 App 渠道跟踪体系，对每个渠道、每次投入的数量和质量展开精益简化的分析，如此事半功倍的方法，怎么会你想试一下吗？版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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