四. 同類產(chǎn)品對比

在了解使用群體的數(shù)據(jù)訴求后，我們來看下MTA對數(shù)據(jù)訴求及應(yīng)用場景的滿足情況，同時(shí)我們也會挑選市面上的幾款產(chǎn)品進(jìn)行對比分析。

由于不同的行為分析產(chǎn)品，其功能框架都是不同的，所以為能直觀對比出不同產(chǎn)品的場景滿足差異，下面我們上面第三部分內(nèi)容中劃分的四個(gè)模塊進(jìn)行縱向?qū)Ρ取?/p>

1.?用戶獲取

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用戶獲取，可以看到，五款產(chǎn)品對于廣告效果、渠道分析的場景分析都是能支撐到的。

其中Google Analytics（后簡稱GA）相較其他產(chǎn)品，還提供了關(guān)鍵詞點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化情況，更有利于推廣判斷目標(biāo)用戶搜索偏好，便于進(jìn)行關(guān)鍵詞優(yōu)化。同時(shí)，GA還提供更加豐富的維度供用戶進(jìn)行細(xì)分分析，如根據(jù)年齡、國家、偏好等，簡單數(shù)了下，超過100個(gè)維度。

但站在國內(nèi)APP推廣角度，考慮到國內(nèi)外行業(yè)環(huán)境差異以及國內(nèi)的渠道資源，MTA在國內(nèi)廣告效果監(jiān)控這塊，較其他產(chǎn)品在打通曝光點(diǎn)擊到付費(fèi)轉(zhuǎn)化的過程上，更具優(yōu)勢。

2.?用戶分析

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用戶分析，可以看到，五款產(chǎn)品對于用戶畫像、用戶生命周期、留存分析、活躍分析等場景分析都是能支撐到的。

個(gè)人理解，這塊更多是用于了解產(chǎn)品用戶活躍狀況及典型的用戶畫像，從而有利于業(yè)務(wù)去甄選用戶進(jìn)行運(yùn)營/推廣，同時(shí)對于運(yùn)營的結(jié)果能得到較為及時(shí)的反饋。

五款產(chǎn)品相較下來，可以看到GA對于典型用戶畫像是還原更充分的（但對于國內(nèi)用戶畫像可能數(shù)據(jù)來源單一，還原精度未知），而且也缺少重要的用戶抽取用于運(yùn)營，同時(shí)運(yùn)營活動結(jié)果難以直接有效反饋。而其他產(chǎn)品雖然在畫像還原上稍欠缺，但勝在能便于業(yè)務(wù)進(jìn)行落地，同時(shí)也提供了自己一些特色功能，如神策的行為預(yù)測等。

3.?行為分析

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行為分析，可以結(jié)合上面第三部分中產(chǎn)品人員工作思路，需要支撐到日常監(jiān)控、發(fā)現(xiàn)異常、原因分析、效果驗(yàn)證，五款產(chǎn)品對于該數(shù)據(jù)分析框架的大多場景分析都是能支撐到的，情況如下：

• 日常監(jiān)控：5個(gè)產(chǎn)品都提供了自定義事件部署及自定義看板；
• 發(fā)現(xiàn)異常：除諸葛IO對比分析較為欠缺，較難及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題外，其他4個(gè)都能提供對比分析；
• 原因分析：GA能提供更豐富的維度進(jìn)行細(xì)分分析，而MTA則維度較為單一；
• 效果驗(yàn)證：通過自定義事件的對比分析，基本都能完成驗(yàn)證，但GA提供實(shí)驗(yàn)功能，滿足了AB測試的效果驗(yàn)證場景。

4.?內(nèi)容分析

根據(jù)不同類型App，結(jié)合自定義事件進(jìn)行內(nèi)容定制：

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內(nèi)容分析，結(jié)合上圖產(chǎn)品對比，可以發(fā)現(xiàn)，除GA外，其余均不支持內(nèi)容分析；其中MTA對借貸行業(yè)做了進(jìn)一步定制，但還不屬于借貸內(nèi)容的分析，而即使GA支持內(nèi)容分析，也僅面向電商行業(yè)。

個(gè)人理解，對于App產(chǎn)品而言，核心在于其輸出內(nèi)容的質(zhì)量好壞，而現(xiàn)有分析工具都欠缺對App核心產(chǎn)生內(nèi)容的分析監(jiān)控。如果市場上有一款較高自定義的內(nèi)容分析模塊，就可以構(gòu)建產(chǎn)品的護(hù)城河，伴隨越來越多的同類App產(chǎn)品的接入，同時(shí)也可提供行業(yè)平均水平作為參考依據(jù)，在大多APP產(chǎn)品行業(yè)競品數(shù)據(jù)來源單一的情況下，這會是產(chǎn)品的一大賣點(diǎn)。

五款產(chǎn)品均未能滿足的使用場景：

• 現(xiàn)在內(nèi)容使用情況怎樣？
• 有沒哪些內(nèi)容沒有達(dá)到預(yù)期？
• 存不存在哪些內(nèi)容需要優(yōu)化？
• 優(yōu)化后內(nèi)容效果怎樣？

對數(shù)據(jù)訴求及應(yīng)用場景角度來說，除內(nèi)容分析的數(shù)據(jù)支撐外，五款產(chǎn)品都能滿足不同使用群體的基本數(shù)據(jù)訴求，只是在數(shù)據(jù)支撐的深度及靈活度，體現(xiàn)出不同產(chǎn)品的差別。

講完數(shù)據(jù)訴求及應(yīng)用場景，相同指標(biāo)在不同基本統(tǒng)計(jì)單位下，也是會有明顯差異。

下面我們也來簡單分析下5款產(chǎn)品的數(shù)據(jù)模型、指標(biāo)差異。

（1）MTA：開發(fā)文檔沒有翻到相應(yīng)的介紹，只能從功能角度揣測

• 數(shù)據(jù)模型：用戶-會話-頁面-事件
• 模型描述：A用戶在C會話里，先訪問了B頁面，并在B頁面觸發(fā)了D事件
• 指標(biāo)差異：比如跳出率，定義是訪問該頁面隨即關(guān)閉應(yīng)用的用戶占訪問該頁面用戶數(shù)的比例；講下個(gè)人的理解，對于App產(chǎn)品，都是有它的轉(zhuǎn)化目標(biāo)，比如交易、下載、點(diǎn)擊等等，那么意味著用戶每一次的會話開啟，都有可能達(dá)成轉(zhuǎn)化目標(biāo)，那么從產(chǎn)品運(yùn)營的角度出發(fā)，目標(biāo)是不是用戶每一次的會話開啟都要促成目標(biāo)轉(zhuǎn)化呢？那么，在這里是否是以會話為統(tǒng)計(jì)單位更合理呢？

（2）GA：開發(fā)文檔也沒有翻到相應(yīng)的介紹，從數(shù)據(jù)采集內(nèi)容角度推斷

• 數(shù)據(jù)模型：用戶-會話-頁面-事件；
• 模型描述：A用戶在C會話里，先訪問了B頁面，并在B頁面觸發(fā)了D事件；
• 指標(biāo)差異：和MTA相比，GA采用的是會話為統(tǒng)計(jì)單位。

（3）友盟：開發(fā)文檔也沒有翻到相應(yīng)的介紹，從功能角度推斷

• 數(shù)據(jù)模型：用戶-會話-頁面-事件；
• 模型描述：A用戶在C會話里，先訪問了B頁面，并在B頁面觸發(fā)了D事件；
• 指標(biāo)差異：和MTA一樣，采用的是用戶為統(tǒng)計(jì)單位。

（4）諸葛IO：看到有介紹了！

• 數(shù)據(jù)模型：用戶-觸點(diǎn)-會話-事件；
• 模型描述：A用戶在C會話里，以B行為接觸到了D事件（目測觸點(diǎn)就是把頁面的“瀏覽”屬性和事件觸發(fā)的“行為類型”歸類到了“觸點(diǎn)”這個(gè)概念）；
• 指標(biāo)差異：和MTA一樣，采用的是用戶為統(tǒng)計(jì)單位；不過統(tǒng)計(jì)上可能有優(yōu)化空間，比如諸葛提供的行為路徑分析是基于事件的，那么每新添一個(gè)事件，都可能造成路徑的變更，起不到穩(wěn)定監(jiān)控的作用，參考價(jià)值會不會降低呢？

（5）神策：也有介紹

• 數(shù)據(jù)模型：用戶-事件；
• 模型描述：A用戶觸發(fā)D事件（將行為類型合并到事件表，會話屬性也合并到事件表，接受冗余）；
• 指標(biāo)差異：和GA一樣，采用的是會話為統(tǒng)計(jì)單位。

五. MTA功能體驗(yàn)

講完MTA對數(shù)據(jù)訴求及應(yīng)用場景的滿足情況，下面會從各使用群體角度從MTA中挑選常用模塊進(jìn)行闡述，將包含以下幾個(gè)功能模塊：

• 推廣效果：直接反映推廣效果；
• 用戶分群：用于運(yùn)營挑選目標(biāo)用戶進(jìn)行目標(biāo)轉(zhuǎn)化；
• 漏斗模型：用于產(chǎn)品流程監(jiān)控。

1.?推廣效果

（1）功能組成

• 維度：推廣單元、推廣計(jì)劃、投放渠道
• 指標(biāo)：提供了基礎(chǔ)指標(biāo)、活躍情況、消費(fèi)/收入等20個(gè)指標(biāo)
• 視圖：折線圖

（2）場景體驗(yàn)

① 今天我的推廣效果是否異常？

體驗(yàn)：

• 首先進(jìn)到界面，看到推廣單元情況（十幾頁），不能直接感知到推廣效果是否異常；

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可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 新增推廣效果匯總，如曝光量、激活轉(zhuǎn)化率、注冊率、激活設(shè)備數(shù)；
• 新增周同期比較，一般情況下數(shù)據(jù)都有周期性變化的共性，便于發(fā)現(xiàn)本日異常指標(biāo)；如較上周同期，注冊率下降了30%；
• 默認(rèn)顯示推廣渠道情況，直觀了解各大渠道推廣效果及周同比漲幅情況。

② 為什么今天廣點(diǎn)通渠道的激活轉(zhuǎn)化率下降20%？

體驗(yàn)：

• 只能從推廣單元維度查看細(xì)分渠道，需先切換到推廣單元視圖，再篩選廣點(diǎn)通渠道；操作較為繁瑣，而且不能做到逐級細(xì)分排查，理應(yīng)是先看推廣計(jì)劃哪個(gè)異常？再看異常推廣計(jì)劃具體哪個(gè)推廣單元異常？

可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 交互上，可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊下鉆渠道 → 進(jìn)到渠道下所有推廣計(jì)劃 → 點(diǎn)擊下鉆推廣計(jì)劃 → 進(jìn)到推廣計(jì)劃下所有推廣單元；
• 維度層級關(guān)系上，建議：推廣渠道（頂級）-推廣計(jì)劃-推廣單元，目前在推廣計(jì)劃維度下，不能選擇推廣渠道。

③ 效果看著挺好，實(shí)際效果好不好？會不會不劃算？或者預(yù)算消耗太多？

體驗(yàn)：

• 不能直觀反映費(fèi)用消耗情況以及獲客成本，不能快速為推廣計(jì)劃做數(shù)據(jù)支撐；轉(zhuǎn)化率好，但單個(gè)設(shè)備獲取成本高出其他渠道幾倍，也是不劃算，可能要停掉。

可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 新增廣告費(fèi)用指標(biāo)、獲客成本指標(biāo)，便于推廣人員的推廣決策。

④ 用戶獲取到后，質(zhì)量行不行？

體驗(yàn)：

• 每個(gè)App產(chǎn)品都有個(gè)核心轉(zhuǎn)化目標(biāo)，按目前提供的指標(biāo)能從付費(fèi)、留存上評估用戶質(zhì)量。

2. 用戶分群

（1）篩選范圍

• 用戶范圍：活躍、新增、不活躍
• 用戶屬性：基于App自身采集的維度信息
• 設(shè)備屬性：版本、品牌、CPU、內(nèi)存
• 自定義事件：達(dá)成過某一行為
• 漏斗模型：完成過目標(biāo)路徑轉(zhuǎn)化

（2）場景體驗(yàn)

① 電商行業(yè)，在MTA用戶畫像中，發(fā)現(xiàn)喜歡閱讀的用戶占比達(dá)到20%，近期有一批書，想要搞活動促銷出去，需要篩選出喜歡閱讀的用戶進(jìn)行定向營銷，該怎么篩選？

體驗(yàn)：

• MTA提供了應(yīng)用偏好給用戶查看，但是實(shí)際創(chuàng)建用戶群卻不提供自身構(gòu)建的用戶畫像用于營銷（可能是出于隱私保護(hù)）。

可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 依托于騰訊數(shù)據(jù)的廣度和深度，用戶畫像的精度是要高于App自身數(shù)據(jù)得出的畫像。對于App運(yùn)營來說，能夠根據(jù)騰訊提供的畫像，并通過騰訊的廣告平臺去投放廣告精準(zhǔn)命中用戶，會是MTA一個(gè)極大的賣點(diǎn)，同時(shí)也能加大廣告主對平臺的依賴度。

② 觸發(fā)過核心操作的用戶，是怎樣一批人群？是否可以篩選過濾查看人群特征，便于推廣策略制定或定向運(yùn)營？

體驗(yàn)：

• MTA可以滿足到觸發(fā)核心操作或流程的用戶出來，并從基礎(chǔ)屬性、設(shè)備屬性、應(yīng)用偏好等角度查看人群特征。

3. 漏斗模型

（1）功能點(diǎn)

• 支持最多5級路徑創(chuàng)建
• 支持事件參數(shù)高度自定義
• 支持漏斗分布查看

（2）場景體驗(yàn)

① 我要監(jiān)控注冊流程，行為路徑為：抵達(dá)注冊頁 → 輸入手機(jī)號 → 點(diǎn)擊驗(yàn)證碼 → 輸入驗(yàn)證碼 → 點(diǎn)擊注冊 → 成功注冊

體驗(yàn)：

• 盡管各個(gè)環(huán)節(jié)都能實(shí)現(xiàn)，但從一個(gè)較為簡單且常用的注冊流程細(xì)分監(jiān)控，便卡在了最多5環(huán)這里，可以刪掉某一環(huán)節(jié)，但是環(huán)節(jié)少了，意味著可能的流失環(huán)節(jié)就忽略了。

可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 增加漏斗環(huán)數(shù)

② 完成很多核心漏斗構(gòu)建后，要監(jiān)控每一核心流程健康狀況，得怎么看？

體驗(yàn)：

• 首先進(jìn)到漏斗列表，看到很多漏斗，30日平均轉(zhuǎn)化率？比如注冊漏斗到底有沒異常？50%？是高還是低？不知道，得和誰比，才知道高低？
• 平時(shí)知道是52%左右，現(xiàn)在是50%是不是正常？會不會被30天平均掉？不知道，還是得進(jìn)到漏斗里具體看；
• 點(diǎn)進(jìn)漏斗后，看到是時(shí)間段內(nèi)的情況，到底昨天有沒出問題？不知道，選下昨天看看；
• 點(diǎn)了下昨天，突然沒有數(shù)據(jù)，可能是埋點(diǎn)出問題了，得找人補(bǔ)下埋點(diǎn)。

整個(gè)過程下來，昨天沒有數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過多個(gè)環(huán)節(jié)跳轉(zhuǎn)判斷才知道漏斗數(shù)據(jù)異常，需要耗費(fèi)較長時(shí)間用于分析判斷。

可能優(yōu)化點(diǎn)：

• 漏斗列表，直接顯示昨天轉(zhuǎn)化率情況，并提供周環(huán)比輔助判斷異常；
• 漏斗分布查看，默認(rèn)顯示昨天轉(zhuǎn)化情況，上下環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，也提供周環(huán)比輔助判斷環(huán)節(jié)異常；
• 細(xì)分維度排查時(shí)，如直接版本維度體現(xiàn)在二維表，實(shí)現(xiàn)多版本同時(shí)對比；避免逐個(gè)版本點(diǎn)擊查看判斷，還缺少同維度同比判斷。

六. MTA腦洞

下面內(nèi)容，并未結(jié)合產(chǎn)品所處的背景，也未仔細(xì)斟酌，純屬個(gè)人腦洞：

1. 渠道畫像

寫這次分析報(bào)告，按分析思路拆解，冒出了一個(gè)渠道畫像的數(shù)據(jù)訴求，基于騰訊現(xiàn)有的生態(tài)圈，是否可以構(gòu)建生態(tài)圈的渠道畫像，向市場兜售呢？（可能偏廣告端提供）

會有一個(gè)場景，比如我是賣豪宅的，想找個(gè)地?cái)傂麄?，聽說某個(gè)地?cái)側(cè)肆髁亢艽?，可能轉(zhuǎn)化幾率高，結(jié)果找了個(gè)地鐵口，人流量是大，但是能買得起豪宅的人數(shù)多少呢？導(dǎo)致廣告費(fèi)用ROI下降。

而現(xiàn)在我就告訴你，手頭有這些渠道，這個(gè)渠道有錢人多，這個(gè)渠道00后多等等，可以加大廣告主對平臺方的依賴，同時(shí)也有利于拉高整體廣告主的ROI。

2. 內(nèi)容分析

從用戶數(shù)據(jù)訴求到多產(chǎn)品支撐對比，可以發(fā)現(xiàn)，除GA外，其他行為分析系統(tǒng)對App核心內(nèi)容的數(shù)據(jù)支撐是不足的。名義都是用戶行為分析系統(tǒng)，但是用戶接觸的主體是什么？是App核心輸出的內(nèi)容。

• 對于電商來說，是商品；
• 對金融來說，是金融產(chǎn)品；
• 對視頻網(wǎng)站來說，是視頻。

而核心內(nèi)容分析缺失，可能導(dǎo)致面向的群體是有限的，得出的結(jié)果可能是片面或錯(cuò)誤的，比如商品質(zhì)量就是差，用戶買了后認(rèn)為上當(dāng)受騙不回頭，做再多的運(yùn)營活動但卻不解決核心內(nèi)容輸出的質(zhì)量，可能也是徒勞的。

在現(xiàn)有行為分析產(chǎn)品對內(nèi)容支撐不足的情況下，推出該類模塊，在豐富產(chǎn)品使用人群的同時(shí)，也采集了大量的行業(yè)核心內(nèi)容數(shù)據(jù)，例如對商品名稱文本的分析、視頻標(biāo)題的文本分析等等，都能免費(fèi)獲取到大量行業(yè)情報(bào)數(shù)據(jù)。

聲明：

（1）對于行為預(yù)測與AB TEST的功能，騰訊移動分析MTA即將在7月上線。

（2）文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表騰訊移動分析MTA立場。

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作者：JM，從事互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)3年，其中2年數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，從0到1規(guī)劃過訪客日瀏覽量超千萬的流量分析系統(tǒng)，現(xiàn)為公司商業(yè)分析系統(tǒng)的產(chǎn)品主要負(fù)責(zé)人。

本文為「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理」社區(qū)和騰訊移動分析聯(lián)合主辦的“騰訊移動分析測評大賽”中的一等獎(jiǎng)作品，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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