新用戶來自於哪里？
各個渠道的新用戶次留、7日留存、30日留存率如何？
各個渠道的新用戶付費轉化率有何差異？
如何提升付費率、復購率或其他關鍵行為的轉化率？
相信以上幾個問題是APP的產品和運營人員都想要了解清楚的，本文將基於華為分析5.2.0版本，介紹從渠道追蹤到渠道投放效果評估、打造高轉化用戶增長體系的解決方案。
渠道投放現狀
隨着移動互聯網的火熱發展，行業競爭加劇、推廣方式越來越多元、流量成本不斷攀升，如何精准拉新、找到最適合的投放渠道，是每款產品都會面對的難題。
APP推廣流程大體分為6大步驟，其中最后“跟蹤各渠道引流“和“復盤”這兩個步驟至關重要，它可以幫我們回答：每天的新增用戶都來自於哪些營銷渠道與營銷媒介、哪些營銷任務帶來的新用戶最多、哪種風格的素材吸量效果更好、哪些渠道帶來的用戶留存率高等問題。
華為分析5.2.0版本上線的新功能——安裝歸因，就是着眼於精准拉新場景，支持新用戶安裝來源追蹤，幫助APP的市場推廣同學科學衡量廣告投放效果，提升ROI。
華為分析安裝歸因實現原理
相信APP的運營推廣人員一定很熟悉UTM參數，這是一套標准的跟蹤渠道流量的參數。只需要按照華為應用市場或華為廣告（Huawei Ads Kit）的要求設計推廣鏈接格式，自定義拼接UTM參數，並將其配置在華為分析控制台。之后將推廣鏈接進行多平台多渠道投放，當用戶點擊鏈接下載APP並首次打開后，華為分析SDK將自動調取華為應用市場和華為廣告（Huawei Ads Kit）的API接口查詢UTM參數，為用戶匹配其營銷渠道、營銷媒介、營銷任務，從而生成安裝歸因報告。
具體步驟：
1） 按照華為應用市場或華為Ads Kit的要求創建APP推廣鏈接，並添加UTM參數。
以華為應用市場為例，鏈接示例：
https://appgallery.cloud.huawei.com/appDetail?pkgName=
pkgName&channelId=facebook&referrer=utm_source%3Dsocial%26utm_medium%3Dlink3%26utm_campaign%3DPR%0A&detailType=0&calltype=AGDLINK
2） 將您自定義拼接的UTM參數配置在華為分析控制台的“管理＞安裝來源”。
*安裝來源配置樣例
3） 當用戶點擊鏈接后跳轉到App下載頁，此時華為應用市場或華為Ads Kit將記錄用戶的UTM參數。
4）當用戶通過該鏈接下載並首次啟動 App后，華為分析SDK將調取華為應用市場、華為Ads Kit接口，獲取用戶的UTM參數並傳給服務端進行匹配。
5）若匹配成功，則會生成對應的安裝歸因報告。支持查看各個營銷渠道、營銷媒介、營銷任務帶來的用戶數及用戶占比。
*安裝歸因報告示意圖，數據為虛擬
安裝歸因報告在幫您區分買量用戶與自然量用戶的基礎上，支持新用戶安裝來源的精准追蹤，您可以清楚的了解各個營銷渠道、營銷媒介、營銷任務帶來的用戶數與占比情況，為營銷方案的優化提供數據支撐，讓拉新來的用戶都是高留存的目標用戶。
評估渠道投放的“量”與“質”
除了上面談到的引流“規模”，各個渠道的引流“質量”也同樣重要。
引流質量體現在兩方面，一是“留存層面”，通過華為分析的留存分析報告，對比各渠道的次留、3日留存、7日留存、30日留存率等，可以了解各個渠道引流用戶與產品目標用戶的匹配度。二是“轉化層面”，如果某些渠道引流規模小，但付費轉化率高於整體水平，則可考慮加大該渠道投入；相反，若某些渠道引流規模大，但付費轉化率低於平均值，說明其流量質量較低，若觀察一段時間后仍沒有明顯提升，建議減少該渠道投入力度。
*數據為虛擬
打造高轉化的用戶增長體系
一、 設計轉化漏斗，定位流失根因
新用戶來之不易，要想培養其粘性、提升活躍度，需在准確了解其行為特征的基礎上，設計運營活動，投其所好。
通過華為分析的路徑分析報告，結合過濾器，可以對比不同手機品牌、不同渠道、不同地域用戶的路徑差異，驗證用戶的實際行為路徑和產品設計是否相符。
*路徑分析報告示例，數據為虛擬
借助路徑分析報告，選擇“關鍵轉化事件”，觀察其前后的流向，可以洞察用戶的轉化率是否低於預期，對轉化率低的事件路徑支持一鍵存為漏斗，在漏斗分析報告中結合過濾器（如版本號、地域、機型、渠道來源、受眾等）進行維度下鑽，拆分影響因素，找到轉化率低的根因並對症下葯，設計優化方案。
*漏斗分析流程
*漏斗分析報告示例，數據為虛擬
二、 善用歸因模型，分析轉化貢獻
除了借助路徑分析模型、漏斗分析模型定位影響轉化率的因子，還可通過分析APP內各個運營位、各類營銷活動、各個Push對於目標轉化事件的貢獻率，總結對轉化率提升最有效的運營策略，不斷迭代運營策略從而促進用戶轉化。
例如，某電商APP平日里會綜合使用多種觸達方式（短信、Push、站內信等）、多種資源位（banner、開屏、彈窗、消息欄等）增強活動曝光力度，用戶可能在活動期間多次通過不同入口進入過活動頁面，但到底哪些運營動作對推動訂單成交最有成效？
通過華為分析提供的事件歸因分析模型，將“下單購買”作為目標轉化事件，將 “banner位點擊”、 “Push點擊”、“彈窗點擊”、“開屏點擊”等作為待歸因事件，選擇歸因模型為“首次事件歸因”或“末次事件歸因”，系統就會智能生成可視化的歸因報告。
清晰准確的還原各個待歸因事件對目標轉化事件的貢獻分布，幫您合理規划運營位的流量配置、不斷優化運營策略、不斷提升用戶轉化率。
關於華為分析服務：
華為分析服務（Analytics Kit）是針對移動應用、Web、快應用等產品的一站式用戶行為分析平台，貼合業務場景，提供數據采集、數據管理、數據分析、數據應用的一體化解決方案，驅動企業實現精准拉新、產品優化、精益運營、業務增長。
欲了解更多詳情，請參閱：
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原文鏈接：https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201520496831430032?fid=18
原作者：胡椒