漏斗分析

一、功能定位

APP用户增长的最终目标是进行价值变现，每一个APP在产品设计及运营活动策划中，都设定了理想的用户路径。越多的用户按照这一既定的理想路径使用您的APP，不仅可以获得更好的用户体验，还能促成更多的用户价值变现。这一过程好比一个漏斗，通常开口大，出口小。为了让最终的转化能实现最大化，就需要去监控漏斗每个关键步骤的用户流量，分析步骤之间的流转关系，提升每个步骤的转化率。这就是漏斗分析的意义与价值。

二、功能详述

1. 准备工作

目前移动统计实现的转化漏斗分析是基于理想路径的每一个关键事件节点的监控，即漏斗的每一个步骤为一个自定义事件。因此，想要创建转化漏斗，需要先对希望监控的每个关键节点进行事件埋点，相关操作请见自定义事件埋点

2. 漏斗的创建

进入“漏斗分析”报告页，点击右上角“新建转化分析”，进入“新建转化”页面。这里提供四种漏斗模板可供选择

2.1 以“自定义路径转化”说明漏斗的设定流程

第1步：输入漏斗的名称

第2步：填写第一个步骤的名称，选择第一个步骤对应的事件

第3步：参考第2步，继续添加剩余步骤，最多支持添加5个转化步骤

第4步：确定统计规则，包含

1）转化率统计规则：默认为按用户数统计，可选按事件次数计算

2）转化完成时间统计规则：默认“同一天内”，可选“访问一次APP、同一天内、7天内”

小提示：“访问一次APP”是指指定的5个步骤，都是发生在同一次启动过程中，才会被记入漏斗。

第5步：点击“完成创建”，成功创建漏斗。

2.2 除了自定义路径转化外，移动统计还提供对应三种典型的转化分析场景的转化漏斗模型。

渠道转化：分析不同渠道完成目标步骤的转化情况，帮您分析不同渠道的优劣。

注册转化：分析转化为注册用户的比率以及注册路径各步骤设置的合理性。

购买路径转化：分析用户完成最终购买的比率以及购买路径各步骤设置的合理性。

2.3不同应用等级可添加转化分析模型数量不同，相关权益说明请参见会员中心；

2.4 新转化分析模型创建后数据次日生成。

3. 漏斗数据的查看（天级更新数据）

3.1 点击左侧导航栏“转化漏斗”，进入漏斗列表页，可以看到目前已经创建的所有漏斗 

3.2 列表展示了“漏斗名称、转化步骤、30日平均转化率”，同时可以通过“配置”功能，更改漏斗的步骤，或删除整个漏斗。

3.3 “30日平均转化率”是考察转化效果最重要的指标，即从漏斗的第一步到目标步骤的最终转化率。点击“漏斗名称”可以进入漏斗详情页，进一步分析漏斗每个步骤的转化用户数和转化率。

3.4 漏斗详情页

3.4.1 漏斗视图：从步骤看漏斗的转化效果  进入漏斗详情页，默认展示该漏斗的“漏斗视图”。上图可以清晰的看出，进入主界面、进入宝箱二级、玩宝箱的各个步骤用户数，以及两个步骤之间的转化率，还有整体转化率。

3.4.2 趋势视图：从时间趋势中看漏斗的优化效果  点击右上角的“趋势视图”图标，切换进入趋势视图，如果此时选择的是一段时间，即可从趋势图中看出这一段时间总体转化率的变化趋势（如图中，在3月24日、25日转化率有显著提升），并在数据表中查看每一天的数据结果。

4. 通过“用户分群”考察不同人群的漏斗转化

一般情况下，漏斗是对所有用户进行分析的，即漏斗的每一个步骤均是所有用户中满足漏斗设置步骤的用户数及转化情况。而新上线的“用户分群”突破了这一限制。 通过设置用户分群，比如设置分群为“上海地区新用户”，即可在漏斗分析中的“用户群”控件中，选择“上海地区新用户”这一分群，此时下方所有的数据结果均是上海地区新用户的漏斗转化结果。 这一功能的加入，为各种特定细分人群的漏斗转化分析提供了可能。

留存分析

一、功能定位

如果说APP用户的增长是开源节流的结果，那么拉新是开源，留存就是节流。

留存是APP增长运营的重要核心，留存率的高低代表APP对用户的持续吸引力大小，它是丈量产品核心价值的主要指标之一，也是投资人最关注的指标。

在移动统计平台上，留存分析按照对象的差异分为两大类“新用户留存”和“活跃用户留存”。

二、功能详述

1. 留存的概念

移动统计平台的“留存”，目前仅指“启动层面的留存”，即A用户在m日期有启动过APP，则就算A为m日期的留存用户。

1.1 新用户留存：某段时间的新用户，在考察的时间段（如第2天、第3天或任意之后的某个时段段）再次启动APP的用户数，为新用户留存用户数；再次启动的用户数占原本新用户数的比例，为新用户留存率。

1.2 活跃用户留存：概念同1.1，只是将新用户替换为活跃用户。

2. 新用户留存报告（天级别更新）

 2.1 新用户首次留存

2.1.1 选择新用户时段；新用户的留存时段可选择按日、周、月三种粒度查看。

• 天粒度：第2天、第3天、第4天…第7天、第15天和第30天。
• 周粒度：第2周、第3周、第4周…第8周和第9周。
• 月粒度：第2月、第3月、第4月…第8月和第9月。

2.1.2 可以通过选择“#或%”，切换显示留存用户数或留存率。

2.1.3 可视化显示套用Cohort Analysis（同期群分析）模型，并以颜色深浅直观反馈数据表现差异，蓝色越深留存效果越好。

2.2 新用户自定义留存  与“新用户首次留存”相比，可以自定义“留存时段”。可以帮助解决诸如“考察元旦期间的新用户在2月16日-17日春节期间的留存情况”这种典型商业问题。

2.2.1 汇总指标展示所选时间段内总体的“新用户数、留存用户数、留存率”

2.2.2 数据表展示新用户时段的分日数据结果。

2 活跃用户留存（天级更新）

 “活跃用户留存”的报告分析逻辑与“新用户首次留存”一致，即选定“活跃用户时段后”，仅可按固定的 天、周、月的时段查看留存情况。

3 灵活运用“渠道”和“版本”高级控件

无论是在“新用户留存”还是“活跃用户留存”中，都可以同时选择多个渠道或版本，以考察：

• 某一（或多个）渠道的新用户/活跃用户的留存情况
• 某一（或多个）版本的新用户/活跃用户的留存情况
• 属于某一（或多个）渠道且属于某一（或多个）版本的新用户/活跃用户的留存情况

渠道分析

一、功能简介

APP的用户增长，拉新是基础。谈到拉新，就不得不说“渠道”。不管是免费的自然增长渠道，还是付费的推广渠道，都有必要通过渠道分析，了解各个渠道的用户规模，并准确判断渠道的用户质量。以此来解决以下商业问题：

1）APP的新客来源的主要渠道有哪些？各个渠道的带量能力如何？

2）付费推广时各个渠道质量如何评估，该如何调整渠道投放策略？

3）某些需要标记用户来源的线上线下活动，取得活动效果如何？后续效果如何追踪？ ……

二、功能详述

在移动统计中，提供了“渠道分析”和“渠道来源细分”两个功能。

1. 渠道分析（分钟级更新）

 选择想要查看的渠道及查询时间范围，即可在报告中看到对应指标的分日变化趋势，并在下方表格中按渠道汇总每个渠道的数据指标结果。

1.1 如何使用渠道分析报告

1.1.1 评估渠道拉新能力：通过“新用户”指标，明确该渠道给APP带来的全新用户的数量。同时，“本渠道新用户”是指只要首次在该渠道下载激活就被被记入，该指标无法用户结算，但客观体现了渠道能力；此外，还可通过“启动用户数”判断渠道累计的拉新成效，因此也可用来考察渠道拉新能力。

1.1.2 评估渠道的质量：好的渠道，应该是既有强大的拉新体量，同时确保优质的新客质量。在本报告中，查看“平均使用时长”可以直观判断本渠道用户的粘性；而结合“启动用户和启动次数”计算人均启动次数，能进一步判明本渠道用户对平台活跃的贡献程度。  以上图为例“android market”渠道在近30日的新用户是“google default”渠道的2.9倍，而前者新用户的累计启动次数却是后者的80倍，即“android market”渠道新用户平均启动次数是“google default”的26倍之多。由此可见“android market”的新用户在后续间接价值更大。

1.2 除了汇总各个渠道数据结果的“渠道分析概况页”外，您还可以通过点击每一个渠道的名称，下钻查看单一渠道的数据详情  主要指标与渠道概况页一致，实现了单一渠道分日数据的呈现，能够更好从时间维度分析单一渠道对产品的拉新贡献。

1.3 渠道统计的技术原理  通过在SDK中配置channelID，进行渠道标记识别并统计呈现。详细的配置请见XXXXX

2 指定广告跟踪（原“渠道来源细分”，小时级更新）

“渠道分析”依赖在APP包中嵌入channelID，即每一种渠道来源对应一个APP安装包。但众所周知，IOS软件的官方下载渠道只有一个APPSTORE，即如果通过安装包打channelID的方式统计IOS的渠道来源，就只有app store一个渠道了。而实际情况，IOS通常也会在诸如社区、论坛、门户网站等付费推广平台买流量，因此有必要监测不同平台购买流量的效果。

正是为了解决：单一软件安装包在不同来源的投放效果统计与追踪的问题，我们设计了“指定广告跟踪”这一功能。

2.1 指定广告跟踪的技术原理 

2.2 如何设置指定广告跟踪

2.2.1在“指定广告跟踪”报告中，点击数据表右上角“+”进入如下“添加渠道”页，输入初始的下载链接【初始渠道URL】以及【渠道名】，点击“生成渠道URL”生成新的下载链接  此处的【初始渠道URL】是指APP上传渠道（如应用市场）后的下载链接，也可以为在论坛中的下载链接

2.2.2 将【生成渠道URL】提供给渠道商。 通知渠道商将【初始渠道URL】替换为【生成渠道URL】再进行推广。

2.3 如何查看指定广告跟踪报告 

2.3.1 展示每个渠道的“点击总数、移动设备点击、去重点击、激活、转化率”五个指标

2.3.2 其中“激活”通常是与渠道结算的考核指标，再结合渠道投放费用，即可计算ROI等；“转化率”体现了该渠道的投放效率。

2.3.3 点击该渠道名称，进入单一渠道的详情页，数据指标与上图一致，额外增加了从时间维度查看单一渠道的投放变化情况。

三、渠道作为高级筛选项在其他报表的衍生分析

除了在 “渠道分析”和“渠道来源细分”两张报表进行主要的渠道引流规模和质量的分析外，移动统计还将“渠道”作为高级筛选项，应用在其他的所有报告中。这使得，查看某一渠道的用户事件点击情况，某一渠道用户的页面浏览偏好等诸多以渠道进行细分的分析得以实现。大大提升了渠道分析的自由度和下钻深度。

1.案例一：在事件分析报表中结合渠道

 图注：在百度移动统计的“事件分析”中，我们可以分渠道，查看不同时间区间某个具体事件行为的 触发次数、触发用户数和使用时长。

案例二：在漏斗分析中结合渠道

图注：在 “转化分析”报表中，使用“渠道转化”模型，查看具体某一个渠道的用户在目标步骤的转化情况。如图中展示A渠道近30日在企业广告变现路径中，从打开APP、feed广告展现、点击、到最终下载这一路径各环节转化效果。通过比较不同渠道最终广告下载转化差异，断定渠道的优劣。