資料篇
渠道之怪相
有的運營人員做渠道投放，每個渠道都投放了，點選量特別高，但啟用量只有個位數。也有可能點選啟用數量都很高，但是留存率很低。費用都花光了，但是效果沒有出來。自己做資料分析，但是卻得不到結論。
我們做資料分析的前提是需要拿到靠譜的資料。如果資料不準確，基於這個資料分析出來的結論是沒有意義的。
獲取準確的資料，首先需要我們選擇靠譜的統計分析平台，平台的選擇可以參考我的前一篇文章。即便在平台靠譜的情況下，也有可能出現一些不靠譜的情況。俗話說，有榜單的地方就有刷榜，有資料統計的平台就有資料作弊的作坊。
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
在移動網際網路生態中存在很多不為人知的渠道刷量工作室，這些工作室以非常低廉的**貢獻質量同樣低廉的使用者資料。
所謂道高一尺魔高一丈，平台有平台的方法，刷量工作室有刷量的方式。他們可能是採用分布式人肉刷量的方式來刷量（形式可以參考基於任務的積分牆）；也有可能是採用更為智慧型的方式，通過編寫程式指令碼，修改真機引數，驅動真機執行（有興趣的同學可以了解一下igrimace這個ios的刷量工具）。這些行為已經跟真實的使用者行為幾乎沒有差別了，統計平台也很難從技術上分辨這些資料。
其實有經驗的運營人員還是可以通過一些資料指標來分辨出真假使用者的差異。
渠道效果評估
（1）留存率
留存率是業內判斷使用者質量的通用指標。某一天的新增使用者，在n天後回訪的比例，就是這天的n日留存率。舉個例子，如果我們在2月1日獲取了1000個新增使用者，這批使用者在2月2日有400個使用者回訪，2月8日有200個使用者回訪，那麼2月1日新使用者的次日留存率是40%，7日留存率是20%。
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
留存曲線不僅可以幫助我們判斷渠道的質量，還可以在運營推廣和產品優化上給出很多參考性建議。後續我會專門寫一篇文章，來描述怎麼看留存率，留存率可能反映出來的產品運營上的問題，以及這些問題的後續改進建議。
（2）終端屬性
方法一：關注低價裝置的排名
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
幾乎所有統計分析系統都會提供新增使用者和啟動使用者終端屬性的分布，我們需要重點關注是否有低價裝置排名異常靠前的情況。
方法二：關注新版本作業系統的佔比
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
將渠道使用者的作業系統與移動網際網路作業系統的分布做比較，也是乙個好辦法。如果你發現某個渠道下面，不存在新版本的作業系統（比如ios 8.x），有一種可能性就是這個渠道合作的工作室的技術還沒有適配最新的作業系統。
方法三：關注wifi網路的使用情況
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
方法四：驗證使用者的地理位置
據說福建地區的作弊比較多，有很多同仁建議投放的時候遮蔽福建地區。我們在投放時可以選擇重點地區來投放，檢視資料時就需要驗證渠道使用者是否和我們的區域投放區域相符合了。
（3）使用者行為
方法一：把渠道使用者的行為指標與整體做比較
方法二：了解新增使用者、活躍使用者小時時間點資料曲線
真實使用者的新增和啟動是一條平滑的曲線。一般來說，使用者的新增和啟動會在下午6點之後達到高峰。新增相比啟動的趨勢會更加明顯。
用資料驅動渠道推廣（下：資料篇）
方法三：檢視使用者訪問的頁面名稱明細
（4）轉化率分析
轉化率資料的分析不僅可以幫助我們應對渠道作弊，還可以幫助我們判斷不同渠道的使用者質量，提高投放效率。
反作弊模組
（1）裝置號異常：頻繁重置idfa
（2）ip異常：頻繁更換地理位置
（3）行為異常：大量購買**商品等
（4）資料報不完整：只有啟動資訊，不具備頁面、事件等其他使用者行為資訊
寫在最後：
作為乙個運營人員，可能我們需要做好長期與渠道合（dou）作（zheng）的心理準備。用好資料是萬里長征的第一步。希望每個運營人員能夠通過資料的使用，挑選出合適的渠道，提高渠道投放的收益。
用資料驅動渠道推廣（上 工具篇）
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