學習數據分析，做大數據緊缺人才
市場投放用戶獲取方面如何做數據分析
隨著移動互聯網的發展，APP市場競爭日益激烈，用戶獲取成本不斷上升。為了提高用戶獲取效率，降低成本，APP開發者或發行商需要進行精準的用戶獲取投放。數據分析是精準投放的基礎，通過分析投放數據，可以了解投放效果，優化投放策略，提高用戶獲取效率。
常用數據分析指標
1. 基礎指標
下載量: 指通過廣告投放帶來的下載安裝量。
安裝率: 指廣告點擊后下載安裝的用戶占比。
激活率: 指下載安裝后啟動應用的用戶占比。為了防止假量和刷量，一般會把激活動作定義得更嚴格更深層一些。比如用戶瀏覽30秒，用戶完成注冊，用戶完成新手引導，用戶打過第一關等等。
留存率: 指在某個時間段內仍然活躍的用戶占比。一般會用次日留存、3日留存、7日留存等等。我建議用3留，這樣更容易剔除刷量影響。
獲取成本（CPx）：一般會用CPM，CPC，CPD，CPI，CPA等方式測量。越后面對量的衡量要求越嚴格，也越能防止假量濫竽充數。
2. 付費指標
付費率: 指付費用戶占用戶數（基數可以是下載用戶數、注冊用戶數等等）的比例。
首次交易用戶數: 指首次完成指定交易的用戶數。在游戲行業一般就是首次充值用戶。在交易所一般又可以分成首次入金FTD，首次交易FTT。按你所在行業的業務特征來定義。
ARPPU: 指平均每個付費用戶的付費金額。一般也有同時關注ARPU的，區別就是基數，ARPPU多出來的那個P指的就是paid user。ARPU的值會被白嫖用戶稀釋，不過它也能看出來業務的付費刺激能力。兩個可以結合看。
LTV: 指用戶生命周期內產生的總價值。用LTV可以計算投放資金的回收周期。與CPx進行對比可以觀察ROI、ROAS。
3. 其他指標
點擊率: 指廣告被點擊的次數占廣告展示次數的比例。
轉化率: 指廣告點擊后完成目標行為（如下載、安裝、注冊、付費等）的用戶占比。
ROI: 指投資回報率，衡量廣告投放的盈利能力。也有使用ROAS的。
數據分析方法
歸因分析
歸因分析是指將用戶的安裝、激活、付費等行為歸因到具體的廣告渠道或投放策略。
常用的歸因分析方法包括：
最后一擊歸因：將用戶的行為歸因到最后一個觸達用戶的廣告渠道。
多次觸點歸因：根據每個廣告渠道對用戶行為的影響程度，分配不同的歸因權重。
渠道分析
渠道分析是指分析不同廣告渠道的投放效果，包括下載量、安裝率、激活率、留存率、付費率等指標。
通過渠道分析，可以找到效果好的渠道，并加大投放力度；同時，可以淘汰效果差的渠道，避免浪費資源。
用戶分析
用戶分析是指分析用戶的人口統計特征、行為特征、興趣愛好等，了解目標用戶群體。
通過用戶分析，可以優化廣告素材和投放策略，提高廣告的吸引力和轉化率。
數據分析應用
優化投放策略
根據數據分析結果，可以優化投放策略，提高用戶獲取效率。例如：
根據渠道分析結果，將廣告投放到效果好的渠道；根據用戶分析結果，優化廣告素材，使其更符合目標用戶群體的喜好。
配合Google UAC等算法優化投放服務，使用數據分析提供更科學有效的種子用戶，提升優化效果。比如使用分類算法預測潛在付費用戶，把他們混合在已付費用戶中作為種子用戶提供給UAC做用戶獲取。
降低用戶獲取成本
通過數據分析，可以找到更有效的用戶獲取方式，降低用戶獲取成本。例如：
通過歸因分析，找到能夠帶來高價值用戶的廣告渠道，并集中投放資源。
通過用戶畫像，可以對用戶做精準描述，有針對性地使用不用的物料、時間、方式對用戶做精準投放。
提高用戶留存率和付費率
通過數據分析，可以了解用戶流失的原因，并采取措施提高用戶留存率。例如：
通過漏斗分析或者桑吉圖對用戶走向和卡點進行分析。
對各種轉換率指標做多種維度上的下鉆，比如以渠道、平臺、機型、系統版本、內存大小、屏幕大小、PPI等。避免辛普森悖論問題。
可以通過數據分析，了解用戶的付費意愿和付費能力，制定合理的付費模式和活動，提高用戶付費率。
預測渠道收入，及時變更策略止損
可以通過時間序列預測方式，觀察LTV走勢，預測N天后的LTV數值并計算ROI，對于預測虧損渠道及時止損。
希望這篇文章能幫你初步梳理在用戶獲取方面的數據分析指標和方法。
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