Part 1 如何從數據評估渠道質量
Part 2 國內數據分析工具介紹
Part 3 如何從數據辨別渠道做弊android
Part 一、如何從數據評估渠道質量ios
渠道數量過多，魚龍混雜，想要挑選出合適的優質渠道很是不易。數萬元推廣費用，得到上萬激活量，只有幾個真實用戶的案例絕非個案。網絡
一個優秀的推廣渠道不只要有穩定的新增用戶和活躍用戶，還要在數據上體現出用戶真實的行爲數據來供咱們不斷優化產品，下面就和你們分享一些經過統計分析工具評估渠道質量的方法。app
首先，明確幾個指標的定義。工具
一、新增用戶，也就是常說的激活用戶，即用戶下載應用並啓動。優化
二、活躍用戶，是指在所選的時間段內至少打開過一次應用的用戶數。網站
三、活躍用戶構成，它能清晰的體現出活躍用戶中的新老用戶所佔的比例。操作系統
四、使用時長，即用戶一次啓動使用應用的時長分佈。代理
五、留存率，用戶在某段時間內開始使用應用，通過一段時間後，仍然繼續使用應用的被認做是留存；這部分用戶佔當時新增用戶的比例便是留存率。
舉個例子：1月1日渠道A新增用戶1000人，1月2日這1000人中有500人再次啓動了應用，1月3日有400人再次使用，那麼1月1日A渠道新增用戶的第二天留存率爲50%，兩往後留存率爲40%。blog
六、自定義事件，能夠記錄終端用戶的一個行爲，一個操做。好比用戶下載、分享、付費等行爲，均可以經過自定義事件來埋點監測。不一樣的用戶行爲可能有不一樣的指標須要被關注，能夠分爲數值型事件和計數型事件。
其餘一些常見的指標如設備型號、網絡類型、地域分佈等信息在評判渠道質量的時候也有參考性做用，下面和你們聊聊如何利用這些指標來評估渠道用戶質量。
留存分析
首先要說，如今不管是第二天留存、七日留存、30日留存均可以做假，甚至能夠算到很很天然，因此單看留存沒有什麼意義，必須結合使用時長、自定義數據等其餘指標來看。
在假設數據沒有摻假的狀況下，開發者能夠經過比較對不一樣渠道在固定時間長度後的用戶留存率來評估渠道用戶的質量。
好比渠道A的每個月新增用戶的3個月後留存率保持在30%左右，而渠道B的每個月新增用戶在3個月後的留存率大概是20%，兩個渠道的新增用戶數量差很少，但渠道A的用戶質量優於渠道B。
使用時長
真實用戶行爲產生的數據和造假數據的使用時長必定是存在差別的，運營同窗一般對應用的使用時長分佈會有一個總體的把握，若是經過數據發現，某一渠道的使用時長和其餘渠道有明顯的差別，那這個渠道的數據真實性就值得懷疑了。
終端屬性
這裏我所說的終端屬性包括設備型號、網絡和運營商、地域分佈。有一個案例，一個知名公司的運營同窗一直懷疑渠道商有數據造假的行爲，但一直苦於找不到明確的證據證實，通過多項數據指標的對比，最後在終端屬性的數據中發現了蛛絲馬跡：正常渠道的機型多爲三星、小米等設備，而這個渠道的機型卻90%以上都是一款市價400元左右的廉價安卓手機，其中還有一些型號竟然是是一款安卓開發板！
總之，活用統計分析工具，能夠幫助咱們甄別通常的數據做假行爲，評估渠道質量。
另外一方面，數據造假愈來愈專業化、產業化，如何和做弊高手過招，從看似漂亮的推廣數據背後找到造假的蛛絲馬跡，本文第三部分【如何從數據辨別渠道做弊】將進一步討論。
Part 二、數據分析工具
17款國內數據分析工具：
國內的數據分析工具大多由小部分免費功能+高級的收費功能服務相結合，早期免費的估計也會逐步轉向收費模式。
1、 友盟
http://www.umeng.com/
支持iOS、Android應用數據統計分析，APP所須要的數據分析功能基本覆蓋了了。2016年1月26日 友盟、全球中文網站統計分析平臺「CNZZ」、國內互聯網數據服務平臺締元信網絡數據這三家阿里巴巴共同投資的公司宣佈合併爲「友盟＋」，「友盟 +」 天天能夠觸達全球超過 9 億的獨立互聯網活躍用戶。
2、 Cobub Razor
http://www.cobub.com/
開源版的友盟。支持iOS、Android應用數據統計分析。主要提供渠道、版本、使用頻率、使用時長、頁面訪問路徑、用戶留存、終端與網絡、運營商分佈、事件與轉化率、錯誤分析和自動更新等多項數據統計，並提供按區域查看和按時間段的查看方式。
3、 清源火眼(huoyanapp)
http://www.huoyanapp.com/
能夠查看任一APP用戶的日活躍、周活躍、月活躍。另外，還能進行應用對比。其功能主要分三大塊，分別是渠道監測、用戶分析、人羣分析。用戶分析主要包括新增用戶、活躍用戶、時段分析、使用頻率。
4、 AYL愛盈利App榜單監控
http://rank.aiyingli.com/
監控本身的應用在國內各大應用市場的排名狀況和下載量變化狀況，iOS和Android皆覆蓋。
一直以來的，iOS的工具不少，Android的不多。以前統計Android下載量數據，統計搜索排名，總榜，分類排名都是很人肉的方法，有了這個好不少了。聽說，不少產品轉讓交易、融資、CPT統計都會參考他們家的數據.
5、 應用雷達
http://www.ann9.com/
僅針對iOS，查看App Store總榜和分類排名。查看產品在App Store 裏的搜索度得分，評判ASO效果的標準之一。
6、 諸葛iO
https://zhugeio.com/
特點是能夠經過屬性篩選-選擇條件-選擇時間篩選條來對用戶行爲進行洞察分析，根據用戶的每一步操做更直觀的對用戶進行畫像，可將不一樣的消息推送給不一樣的用戶!並且推送事後，還有效果監測。
7、 TalkingData
http://www.talkingdata.com/
統計類別有用戶與使用(新增、活躍、地區分佈、設備機型等)、渠道統計、事件與轉化、分析工具這四大類，咱能夠經過渠道數據查看用戶的來源，以此來評估推廣的效果。
8、 百度移動統計
http://mtj.baidu.com
支持ios和android平臺。另外，開發者在嵌入統計SDK後，能夠對自家產品進行較爲全面的監控，包括用戶行爲、用戶屬性、地域分佈、終端分析等。安卓渠道多的嚇人，不可能全方位的去維護每個渠道，因此就要靠分析了，咱能經過百度移動統計對不一樣渠道的推廣效果進行監測，從而淘汰劣質渠道。
9、 ASOU
http://www.asou.com/
經過熱門搜索能夠分析出用戶在某個時間段內的搜索行爲，但考慮到如今刷子很厲害，這一塊的數據已無多大參考價值了，能夠重點查看其中是否有行爲詞，另外有iPad業務的開發者們也是可使用asou工具進行分析。
10、 微拓ASO
http://vtool.cc/
能夠幫助開發者們進行ASO關鍵詞分享、關鍵詞還原、關鍵詞擴展、關鍵詞24小時排名、下載量預估等針對在關鍵詞的分析統計。
11、APPDUU
http://www.appduu.com/
僅支持ios.能夠查看APP權重、ASO關鍵詞覆蓋等狀況，不過這是一款付費APP統計工具，普通用戶的限制較多，升級VIP後能夠看到較爲全面的數據。關鍵詞分析還有個亮點是有分詞工具。
12、ASO100
http://aso100.com/
支持蘋果總榜和分榜前1500名的查詢，開發者能夠隨時查看本身的應用排名。可搜索關鍵詞指數排行，查詢每一個分類榜單每一個關鍵詞的排名。還可進行競品分析功能。開發者可借鑑競品在用哪些關鍵詞，爲本身的App查漏補缺。
十3、酷傳
http://www.coolchuan.com/
僅支持android平臺應用監控。開發者能夠查看應用在主流市場下載量、排名、評分評論、關鍵詞排名等數據，還能系統地與同類競品進行數據對比。
十4、Play Data
http://www.playdata.cn
支持iOS、Android、WP主流平臺應用數據統計分析。功能包括運營分析、用戶使用、渠道分析、用戶終端、事件及轉化、錯誤分析、廣告位監測。
十5、海度雲分析
https://m.hiido.com/
支持主流智能手機平臺，標榜永久免費，可幫助APP創業者統計和分析活躍設備、用戶來源、用戶屬性、渠道數據和留存率等。
十6、蟬大師
http://www.ddashi.com/
支持iOS、Android應用數據統計分析，可跟蹤應用在各個市場渠道的表現。同時提供ASO關鍵字診斷工具、拓展工具以及智能推薦工具。
十7、Shareinstall
http://www.shareinstall.com
APP開發者能夠經過Shareinstall更精準的進行產品的推廣。另外，Shareinstall仍是一款渠道統計工具，可以全方位的分析渠道推廣效果。
優點：
一、精確度高，接近 100%，能夠用來作結算；
二、跨平臺性，可同時統計iOS和Android兩大平臺的數據，一站式解決統計問題；
三、渠道分享，容許推廣人員實時查看本身負責渠道的統計數據；
四、定製安裝，集成了個性化安裝服務，可經過參數實現適用安裝用戶的個性化安裝。
Part 3 如何從數據辨別渠道做弊
如何判斷用戶是否真實、是否來自牆、是否機刷or肉刷而來？目前從跟蹤統計到的用戶屬性上很難分別了，看用戶留存、機型、地域、聯網等正常也不能說必定沒做弊，如今人的手段都過高了，這些都能搞定，連手機號註冊都能給做假！
終極判斷法——就是看用戶對內容貢獻：
首先要看本身應用的類型，舉3個例子
好比你是電商類的應用，最直接的就看這個渠道用戶的下單消費狀況--激活到訂單建立轉化率，若是這個造假能給你產生營收貢獻那也不錯呀，哈哈，因此這個不會假。
好比你的應用是生活類能夠產生信息的應用，如：問醫生系列，那就看這個渠道用戶的提問量，這個造假成本高，造假這個他們也不划算。
好比你的產品是遊戲類，那就和電商差很少了，看用戶購買增值道具的比例，看用戶玩到個關卡的比例，他們不會僱人玩遊戲造假吧！！
經過3個例子可見，仍是先看本身產品，從產品內容細節上去判斷，這樣就容易多了。
相對容易常路出馬腳的做弊數據：
(一)留存率
渠道刷量會選擇在第二天、7日、30日這些重要時間點上導入用戶數據。而後發現APP在第二天、7日、30日這些關鍵時間點上的數據明顯高於其餘時間點。而真實的用戶的留存曲線是一條平滑的指數衰減曲線,若是他們發現留存曲線存在陡升陡降的異常波動,基本上就是渠道干預了數據。
(二)用戶終端信息
1,低價設備排名:根據經驗分析渠道的新增用戶或者啓動用戶的設備排名。若是發現某款低價設備排名異常靠前,他們就視其爲異常,開始報警。
2,新版本操做系統的佔比:通過渠道多年蹂躪,運營人員終於發現,不少渠道刷量工做室在操做系統版本的適配上會有延時。查看渠道用戶的操做系統時,能夠和全體手機網民的操做系統的分佈作比較。
3, wifi 網絡的使用狀況:好比說2G、3G、4G的使用比例分佈是否正常等等。
(三)延伸信息
1,註冊暱稱的分佈和規律,不少低端的刷假量的註冊暱稱有很強的規律性,各位運營看官確定遇到這樣的狀況;
2,註冊手機號碼的歸屬地分佈,這點相比各位看官也遇到過,某個渠道上來的用戶手機號碼不但來自某運營商的某個地市,甚至都是連號手機號碼。
(四)單個指標
1,IP:是否爲黑名單IP、是否爲代理IP,跟一個巨大的黑名單庫進行比對;
2,IMEI:是否爲黑名單IP;
3,手機號碼:號碼是否非法,是否在黑名單。
(五)羣體指標
1,IP:用戶IP的地域分佈是否符合先驗數據的分佈,地域包括國內的省份分佈和海外市場的分佈;
2,IMEI:用戶IMEI號的地域分佈是否符合先驗數據的分佈,IMEI所表明的製造商的分佈是否隨機;
3,OS:該渠道操做系統版本的分佈狀況是否符合必定的隨機性和統計性,並與以前的先驗數據進行對比判斷;
4,機型:機型分佈是否符合先驗數據,以及最新智能手機出貨量的比例;
5)位置信息:位置信息打開的比例,以及獲取到位置信息的地域分佈比例是否符合先驗數據的分佈,是否符合渠道承諾的地域狀況,是否符合應用的實際分佈狀況;
6)運營商:運營商的數據分佈是否隨機,是否符合國內運營商的正常分佈,以及海外運營商的隨機分佈;
7)網絡接入方式:wifi、2G、3G、4G的分佈比例是否與先驗數據保持一樣的趨勢和數據特徵。
(六)信息一致性 設備一致性的驗證,包括:CPU、製造商、Mac地址、IMEI、機型、操做系統的一致性驗證;