学习数据分析，做大数据紧缺人才
市场投放用户获取方面如何做数据分析
随着移动互联网的发展，APP市场竞争日益激烈，用户获取成本不断上升。为了提高用户获取效率，降低成本，APP开发者或发行商需要进行精准的用户获取投放。数据分析是精准投放的基础，通过分析投放数据，可以了解投放效果，优化投放策略，提高用户获取效率。
常用数据分析指标
1. 基础指标
下载量: 指通过广告投放带来的下载安装量。
安装率: 指广告点击后下载安装的用户占比。
激活率: 指下载安装后启动应用的用户占比。为了防止假量和刷量，一般会把激活动作定义得更严格更深层一些。比如用户浏览30秒，用户完成注册，用户完成新手引导，用户打过第一关等等。
留存率: 指在某个时间段内仍然活跃的用户占比。一般会用次日留存、3日留存、7日留存等等。我建议用3留，这样更容易剔除刷量影响。
获取成本（CPx）：一般会用CPM，CPC，CPD，CPI，CPA等方式测量。越后面对量的衡量要求越严格，也越能防止假量滥竽充数。
2. 付费指标
付费率: 指付费用户占用户数（基数可以是下载用户数、注册用户数等等）的比例。
首次交易用户数: 指首次完成指定交易的用户数。在游戏行业一般就是首次充值用户。在交易所一般又可以分成首次入金FTD，首次交易FTT。按你所在行业的业务特征来定义。
ARPPU: 指平均每个付费用户的付费金额。一般也有同时关注ARPU的，区别就是基数，ARPPU多出来的那个P指的就是paid user。ARPU的值会被白嫖用户稀释，不过它也能看出来业务的付费刺激能力。两个可以结合看。
LTV: 指用户生命周期内产生的总价值。用LTV可以计算投放资金的回收周期。与CPx进行对比可以观察ROI、ROAS。
3. 其他指标
点击率: 指广告被点击的次数占广告展示次数的比例。
转化率: 指广告点击后完成目标行为（如下载、安装、注册、付费等）的用户占比。
ROI: 指投资回报率，衡量广告投放的盈利能力。也有使用ROAS的。
数据分析方法
归因分析
归因分析是指将用户的安装、激活、付费等行为归因到具体的广告渠道或投放策略。
常用的归因分析方法包括：
最后一击归因：将用户的行为归因到最后一个触达用户的广告渠道。
多次触点归因：根据每个广告渠道对用户行为的影响程度，分配不同的归因权重。
渠道分析
渠道分析是指分析不同广告渠道的投放效果，包括下载量、安装率、激活率、留存率、付费率等指标。
通过渠道分析，可以找到效果好的渠道，并加大投放力度；同时，可以淘汰效果差的渠道，避免浪费资源。
用户分析
用户分析是指分析用户的人口统计特征、行为特征、兴趣爱好等，了解目标用户群体。
通过用户分析，可以优化广告素材和投放策略，提高广告的吸引力和转化率。
数据分析应用
优化投放策略
根据数据分析结果，可以优化投放策略，提高用户获取效率。例如：
根据渠道分析结果，将广告投放到效果好的渠道；根据用户分析结果，优化广告素材，使其更符合目标用户群体的喜好。
配合Google UAC等算法优化投放服务，使用数据分析提供更科学有效的种子用户，提升优化效果。比如使用分类算法预测潜在付费用户，把他们混合在已付费用户中作为种子用户提供给UAC做用户获取。
降低用户获取成本
通过数据分析，可以找到更有效的用户获取方式，降低用户获取成本。例如：
通过归因分析，找到能够带来高价值用户的广告渠道，并集中投放资源。
通过用户画像，可以对用户做精准描述，有针对性地使用不用的物料、时间、方式对用户做精准投放。
提高用户留存率和付费率
通过数据分析，可以了解用户流失的原因，并采取措施提高用户留存率。例如：
通过漏斗分析或者桑吉图对用户走向和卡点进行分析。
对各种转换率指标做多种维度上的下钻，比如以渠道、平台、机型、系统版本、内存大小、屏幕大小、PPI等。避免辛普森悖论问题。
可以通过数据分析，了解用户的付费意愿和付费能力，制定合理的付费模式和活动，提高用户付费率。
预测渠道收入，及时变更策略止损
可以通过时间序列预测方式，观察LTV走势，预测N天后的LTV数值并计算ROI，对于预测亏损渠道及时止损。
希望这篇文章能帮你初步梳理在用户获取方面的数据分析指标和方法。
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