推廣投放分析這塊的思路是相對固定的，主要用戶質(zhì)量和獲客的性價比為主，當(dāng)分析出問題后，找到原因就需要對推廣投放的場景和各種影響因素有比較多的了解。

而分析的難點就在于推廣投放這個場景的水是很深很復(fù)雜的，所以多數(shù)人只會接觸到其中的一小部分。出現(xiàn)問題的時候往往想不到是哪出了問題。

一方面在分析維度和方法這方面，我們一般會基于用戶質(zhì)量和投資回報率來做一些交叉評估的方案。

另一方面就是當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常以后，我們該如何排查，如何做分析。

首先現(xiàn)在的推廣渠道特別多樣化，除了一般的在內(nèi)容中平臺或者應(yīng)用商店中的廣告位，最近幾年比如說移動端的視頻廣告、程序化廣告等都增長很快，但是從分析的角度上，這些新興的方式只是具體推廣手段的不同，并沒有

影響到我們分析的目標(biāo)，所以我們可以以不變應(yīng)萬變。

從分析方法上來看，我們可以從四個維度來看，用一個可視化的效果圖來說，這個可視化的效果圖代表了四個維度的信息。

首先先看渠道，每一個顏色的氣泡都代表著流量渠道，氣泡的大小代表著流量的數(shù)量。而每個氣泡所在的位置是由兩個維度的信息交叉而成的。縱軸為整體用戶，質(zhì)量從低到高，橫軸為這個渠道整體投資回報率，從低到高的

一個情況。

用戶質(zhì)量就是對有效用戶的一個衡量標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)我們具體產(chǎn)品業(yè)務(wù)的特點，來確定用戶的關(guān)鍵行為，給予不同行為的觸發(fā)頻次設(shè)定分值，整體進(jìn)行建模，最終為渠道用戶的整體質(zhì)量進(jìn)行打分。投資額這個指標(biāo)是希望通過提

高投資資產(chǎn)的利用效率，來獲取更高的回報。

渠道獲客分析一般有以下三個基本原則：

第一就是不要輕易的扔掉任何一個流量入口，一方面在于用戶是真實的在投資，回報率不是特別低（低至負(fù)數(shù)）的情況下，那用戶的積累本身還是有意義的。另一方面在于推廣過程中，多個渠道之間可能會有關(guān)聯(lián)，比如用戶從

知乎點擊過廣告，進(jìn)入h5看了一下覺得沒意思，可能就沒有下載，但是兩周后在朋友圈又看到公司同事在玩，受同事的邀請然后又下載了，成為了一個優(yōu)質(zhì)用戶。那這個過程中，知乎這個渠道本身起到了一個預(yù)熱的作用，帶給

客戶一個好的印象，如果沒有這個渠道的預(yù)熱，后續(xù)用戶的接受程度可能也沒那么高，所以建議大家不要完全拒絕某個渠道

第二就是在于目標(biāo)的明確，我們這個分析衡量的過程不僅僅是為了得出判斷，其實核心還是為了提升投放推廣的性價比，評估后要分析背后的原因，如果是渠道用戶的特點問題，一方面我們可以調(diào)整我們對這個渠道用戶的運營

策略，另一方面也可以配合商務(wù)，與推廣渠道進(jìn)行談判，降低投放的價格。

第三就是多做策略調(diào)整，不斷優(yōu)化。即便想要去掉某個渠道，那也是建議大家能夠逐步進(jìn)行先減少25%的投放，看看是否對其他的渠道影響也不大，再逐步減少最終去掉。如果在過程中發(fā)現(xiàn)它的減少對其他渠道造成了一定的影

響，那還是要及時的調(diào)整，整體做在做評估。 

初步篩選

這個時候主要先查看一下數(shù)據(jù)趨勢波動的一個轉(zhuǎn)折點，在什么時間數(shù)據(jù)異常（比如說增高或者降低的），再細(xì)化到分鐘級的時間維度去看，同時去查閱我們的產(chǎn)品運營、市場推廣相關(guān)的一些動作，從時間點上進(jìn)行一個業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)

尋找原因。

那還有一個維度就是用戶的地域城市方面也容易出現(xiàn)異常，從比例上來講，大概率容易出現(xiàn)異常的地方也建議大家在第一步初步篩選的數(shù)據(jù)中進(jìn)行確認(rèn)。在這個階段，就可以找到一些數(shù)據(jù)異常的端倪，可以幫助我們縮小分析范

圍。

細(xì)分業(yè)務(wù)篩查

然后就可以進(jìn)入第二步細(xì)分業(yè)務(wù)進(jìn)行篩查，簡單說就是圍繞第一步分析的那些維度，查看不同渠道、推廣活動來源以及產(chǎn)品版本的來源情況和用戶質(zhì)量相關(guān)的數(shù)據(jù)。比如說用戶的停留時間、關(guān)鍵業(yè)務(wù)行為活躍比以及次日/7日留

存的數(shù)據(jù)都是要著重對比的關(guān)鍵點，通過這些維度的分析基本上與過往數(shù)據(jù)對比，一般來說就能夠找到導(dǎo)致數(shù)據(jù)波動的原因，這塊兒原因其實無非兩方面：

一方面就是某個渠道用戶質(zhì)量出現(xiàn)了波動，這又涉及到了另一個問題，就是數(shù)據(jù)波動是不是可以歸結(jié)為這兩種原因？比如說由于版本之間的數(shù)據(jù)差異，就認(rèn)為是產(chǎn)品設(shè)計出了問題，這樣真的可以嗎？會不會是打包版本出了問

題，比如說流量質(zhì)量的問題，會不會是因為這個渠道本身就如此，只是渠道方由于一些原因或者活動等階段性原因?qū)е滤o我們導(dǎo)入的流量就比較精準(zhǔn)。

另一方面是產(chǎn)品本身出了問題，導(dǎo)致流量數(shù)據(jù)異常，通常會體現(xiàn)在app版本之間的數(shù)據(jù)差異上。

流量是否作弊？

最后在獲客階段，有一個相對獨特的場景，就是如何識別一些渠道刷量、渠道作弊的情況。

如果我們對數(shù)據(jù)上有這方面的懷疑，首先可以從用戶新增后行為的軌跡上來進(jìn)行分析，基本上能找出80%的一個作弊渠道，一般體現(xiàn)為新增用戶沒有觸發(fā)任何行為或者只觸發(fā)了幾個固定行為，行為軌跡模式相對正常，用戶來

說很單一，做一個簡短的匯總分析可能就能看出來，畢竟刷量的，大多數(shù)是通過技術(shù)來做的，那一般也就是模擬啟動行為和固定的幾個這種瀏覽行為，很難做到像真實用戶行為那樣的隨機(jī)效果，這是我們基于業(yè)務(wù)方面的一個

篩查。另一方面在于技術(shù)篩查，可以基于ip設(shè)備型號和屏幕分辨率這個角度逐一向下進(jìn)行查詢。基本上能覆蓋大多數(shù)的一個場景，尤其是屏幕分辨率，畢竟 ip和設(shè)備型號是可以通過模擬手段進(jìn)行修改的，而屏幕分辨率雖然說

本質(zhì)上也可以，但是往往會被刷機(jī)的人員忽略，也是一個很明顯的特征，推薦大家可以留意這個方面。