从方案到应用，解析渠道效果评估如何有效落实
App的流量获取以及用户增长是长期发展的根本要素，但随着流量红利的褪去，渠道的获客成本也逐渐水涨船高。根据光大证券研报，从2018年到2020年，阿里巴巴获客成本由278元增长到929元，拼多多由77元增长到203元；根据B站2021年Q4财报，该季度单个获客成本达391元，比去年同期的212元暴涨84%。
在流量如何珍贵的背景下，如何合理实现渠道效果评估、优化投放策略成为每个企业必须解决的核心问题。有效的渠道效果评估能够帮助企业控制渠道投放成本、找到最佳投放场景，为App持续的获客增长开源节流。
渠道效果评估解决方案
通常渠道效果评估主要集中在“评估的数据维度”、“发现并解决问题”两方面，这两者的基础在于明确拉新的目标、洞察渠道的价值。但在展开前，我们可以先探讨相关的技术解决方案。
全渠道归因分析方案
在数据分析层面，openinstall已经将H5渠道、广告平台、ASA、渠道包等形式的多种渠道场景与用户在渠道内产生的行为数据进行打通关联，从而能提供全渠道类型下具体的全链路数据以及详细的用户价值分析，帮助App运营者以数据驱动决策，优化投放效果，提高整体ROI。
数据归因流程.png
为了确保实践中的数据真实性和可靠性，openinstall还针对刷量假量等行为推出了完善的识别机制，运营人员可以根据自身产品属性做自定义规则配置，标记出异常的IP、设备、渠道等维度数据，并针对MTTI分布、点击劫持等风险进行图表分析，通过深度算法模型甄别全渠道流量真伪。
如何评估渠道投放效果
一、明确渠道拉新的目标
在进行渠道拉新前，要先明确拉新目标，只有根据业务属性制定的目标足够明确，所有的业务开展和数据分析才有方向和价值。
拉新目标可以帮助我们确认推广投放过程中如何选择渠道、制作素材、划定人群，而多项指标中，需要明确一个关键指标（北极星指标）作为用户增长的核心目标，通过观察在用户通过渠道安装后对核心指标的贡献，帮助我们清楚洞察当前阶段的整体运营效果。
举几个比较普遍的产品类型指标：
内容型产品
内容型产品为用户提供的最核心价值就是内容，优质的内容会吸引更多用户，用户停留时间越长，就会带来更多的盈利和增长，这类产品的北极星指标一般与内容和用户停留时长密切相关。
渠道的用户在线时长.png
游戏型产品
当前手游市场主要还是以免费游玩，内购道具或服务的方式变现。因此，对游戏类产品而言，玩家的付费率和ARPU值就尤为重要。如果玩家的变现欲望和付费率太低，那么游戏的玩家活跃度越高，我们需要付出的维护成本就越多，这样的用户增长模型就是不健康的。
工具型产品
工具型App主要以两种方式建立商业模型：一是功能免费开放给用户使用，然后通过广告收入盈利，比如墨迹天气；二是通过但为更高需求人群提供高附加值的付费服务，比如驾考类App，大部分功能都是免费的，但如果需要解锁更多题库和技巧，就需要付费购买会员。
无论哪种情况，都需要用户的活跃度够高才能支撑其商业模式，用户活跃度越高，广告和会员才更加具备竞争力，因此，活跃度相关的指标就相对核心。
活跃度相关的数据维度.png
电商型产品
电商或交易型的App最终目的，是促进用户达成交易以实现盈利。核心逻辑便是围绕用户的“下单”行为，DAU适合作为参考指标而非关键指标，高活跃而不产生下单，说明我们没有很好的解决用户消费痛点，因此，电商产品的指标往往与GMV（商品交易总额）更加密切。
社交型产品
社交的本质就是人与人之间的互动与沟通，这类产品应该时刻关注用户之间的互动与时长，如果仅仅以用户的登录和停留时长作为活跃标准并不客观，而是应该以用户之间的互动时长，或者互动次数作为评估标准。
以上是大部分商业模式的北极星指标，但具体情况要具体分析，许多产品由于自身业务的复杂性，也可能需要几种模式结合分析。另外，第一关键指标指的是在某个阶段最重要的指标，在不同的产品阶段需要找到不同的关键指标。
二、挖掘渠道价值
（1）勾勒用户画像
一方面，可以通过分析用户的地区属性、设备类型、IP分布等特征，以及对关键行为进行效果点监测，还有页面参数的传递分析，大致描绘出用户的画像，从而预测用户可能会做什么，付费痛点在哪里，消费区间在哪里。进而优化现有的渠道投放策略，加深部分召回和促销渠道的投放，在实现精细化运营的同时，释放渠道潜力。
渠道整体数据
（2）帮助渠道优化投放
另一方面，在进行H5渠道拉新时，将新用户在H5页面的操作轨迹提供给推荐算法，可以解决新用户冷启动的精准推荐问题；在进行广告平台投放时，通过回传事件数据，可以持续优化投放人群，使投放模型更精准。这两者都是基于技术解决方案的优势，在对渠道价值进行深入的归因洞察后，帮助渠道更好地发挥出成倍价值。
广告平台事件回传
总结
在应用自然增长举步维艰的当下，各类产品借助渠道获量是必然之路，但也需要借助工具和数据扬长避短，找对方法，在清晰的目标和科学的数据指导下，更好地实现用户增长和持续变现。
