精细化运营下APP推广渠道选择与效果监测分析

李红 吴赜书 李瑞新

摘 要：在移动互联网领域，一款移动应用，产品设计开发完成、测试后就需要经由渠道推广送达到用户手中，渠道是连接产品与用户的桥梁。随着精细化运营越来越被重视，地毯式铺设渠道的做法，推广成本高、用户质量参差不齐，已被广告主摒弃。如何选择有效的推广渠道并监测评估各个渠道的推广效果是APP推广需要重点关注的问题，本文以教育阅读类产品KSAPP为例，通过其推广的实际过程和相关数据，分析总结出APP推广渠道的选择与效果评估方法。

关键词：APP推广 渠道选择与效果评估 数据监测体系

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）12（c）-176-03

KSAPP是一款为儿童提供交互式富媒体阅读书籍的产品，笔者曾主要负责KSAPP的运营推广工作，从零用户开始一直到几百万级的用户量，如何将一款新开发的APP推广到用户中去，通过哪些渠道和方法，如何分配预算并通过数据监测体系评估各推广渠道的效果，考虑好这些问题是实现精细化运营推广的重要保障。

1 APP推广的主要渠道

从广义上讲，渠道就是产品向目标用户转移过程的具体通道或路径。无论是官方市场、第三方市场还是搜索引擎、社会化媒体等，都可以成为一个渠道。渠道是最有效的获取潜在用户的方式。渠道分析是通过把渠道数据和运营数据相结合进行分析，对未来运营方向作决策提供判断依据。最佳渠道能够获取核心目标用户，并建立忠诚关系。现在主流的APP推广渠道主要有以下几种[2]。

1.1 应用市场

应用市场是专门为移动设备手机、平板电脑等提供游戏，应用下载服务的电子应用商店，分为面向ios系统的App Store和Android应用市场。现在国内主流的Android应用市场包括360手机助手、百度手机助手、应用宝、豌豆荚、小米应用市场等；这些第三方的Android应用市场有首发、专题、新品自荐、换量互推等免费的合作方式，也有CPT（按位置付费）、CPA（按激活付费）、CPD（按位置竞价排名）等几种付费的推广方式，因为各大应用市场的宣传位有限，竞争比较激烈。

App Store的分发量分布于搜索、榜单、推荐位和外部导量，其中最主要的是搜索和榜单。提升搜索曝光和排名的主要推广方式是ASO（应用商店优化）、积分墙（通过激励机制，促使用户下载，以达到上榜效果）和评论优化。

KSAPP覆盖了基本所有的主流Android应用市场，每月1～2次的更新、每月进行1次首发活动和专题活动，通过CAP和CPD的推广方式扩大宣传，同时通过完善产品的标题、描述、截图、评论和关键字，提升从曝光到下载的转化率。在App Store优化标题和关键词，使用应用雷达、Appcodes等关键词优化软件，通过100字搜索关键词的排列组合，实现了排名前50的词覆盖730个，排名前10的词200个；通过积分墙的推广实现了榜单排名的提升，達到了分类榜前三名。

1.2 搜索引擎营销

搜索引擎推广是通过搜索引擎优化，搜索引擎排名以及研究关键词的流行程度和相关性在搜索引擎的结果页面取得较高排名的营销手段。其中搜索引擎营销（SEM），利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在检索信息的时候将信息传递给目标用户。SEM要覆盖更多的关键词，并提升各关键词下的排名；影响排名的因素为关键词出价和关键词质量度。在关键词的生成方面，可以使用搜索词报告、百度指数、百度搜索引擎推荐、百度搜索添加关键词工具，根据产品功能拓词、根据产品面向人群在需要使用产品时可能搜索的词去拓词。

KSAPP将整个账户分成了品牌词、公共词、内容分类和年龄分类4个计划，每个计划下设置了不同的单元，每个单元配置3～5套创意，每个创意都添加“免费下载”的链接，覆盖了近3万个关键词，并根据CPA（激活成本）调整关键词的出价和匹配方式。

1.3 广告投放及其他

广告投放包括信息流广告（广点通、粉丝通等）、超级APP中的广告、DSP（程序化购买）等广告渠道，还有社会化媒体营销、线下推广等多种推广方式，这里就不一一阐述。可以尝试多种渠道推广方式，不断测试出一种或几种最有效的方法，把手中的资源集中在一个可能爆发的渠道上，不断调整放大，用最小的投入把品牌效果最大化，最终吸引更多的用户，提高产品的市场份额[2]。

2 渠道数据监测体系的建立及推广效果评估

产品通过不同渠道推广到市场中，每个渠道带来多少用户、用户质量如何、每个用户成本是多少。这些都是在推广的同时需要通过数据监测体系实时掌握的。这里主要涉及到三个主要问题：数据如何获取、获取哪些数据、数据如何分析。

2.1 数据获取方式

无论是做预测还是分析，数据都是用来支撑的基础，可以通过一些固有的第三方统计分析工具获取数据，如友盟、Talkingdata、GrowingIO等，同时还需要根据自己的商业逻辑、业务模式建立一套数据分析指标体系，建立数据分析模型和数据分析后台来优化渠道投放策略。

2.2 基于数据驱动的渠道分析运营策略与步骤

在做渠道推广时，要把握推广的思路与步骤，形成闭环，从渠道分析到追踪评估再到推广优化，这三部分是密不可分的，是渠道推广分析的核心，基于数据驱动的渠道分析运营策略与步骤如下。

（1）利用工具追踪自然增长用户和推广用户的激活。

（2）对比、识别自然激活用户和推广激活用户的特征，挖掘忠诚用户转化漏斗的路径特征；主要了解忠诚用户从下载到转化为忠诚用户的行为路径。

（3）聚焦于忠诚用户的获取途径。

（4）监控忠诚用户以及渠道所带流量的情况，并计算所需费用。

（5）调整到性价比高的渠道。

2.3 “QQM”渠道评估的指标体系及效果评估

渠道的指标可以从数量（Quantit）、质量（Quality）和收入（Money）三个维度来评估。数量评估渠道获取用户的能力，质量评估用户参与产品使用的情况，收入评估渠道收入能力的情况。

数量维度关注新增用户数、注册量、注册转化率和渠道份额四个方面；质量维度关注日活跃、一日用户比例、次日留存率和首周付费率；收入维度关注收入、付费人数、付费率和ARPU（每个活跃用户收入）、ARPPU（每个付费用户收入）、ROI（投入产出比）[3]。

以下是KSAPP8个不同渠道一个月的每日平均指标数据表现，因为用户数据是企业的商业机密，本文中的所有数据在不影响数据比例结构的前提下，根据实际数据有所调整，如表1所示。

这些渠道是从KSAPP所有渠道中选择出的一部分，从“数量、质量和收入”三个维度评估指标如下。

（1）数量指标评估：从数量指标看，渠道F为一级渠道；渠道A、渠道C、渠道E和H为二级渠道；渠道B、渠道D、渠道G为三级渠道。

（2）质量指标评估：以平均次日留存率为质量指标的代表，各渠道基本持平，数量做多的渠道F次日留存率最低。

（3）收入指标评估：从收入的角度，渠道F为一级渠道；数量最少渠道G的ARPPU值最高。

3 精细化运营下的渠道质量指标评估

对于推广渠道的精细化运营，质量指标是需要重点评估的，除了次日留存率，新增用户占比、注册转化率、ROI等也是要关注的指标。

3.1 新增用户占比

衡量渠道质量时，要从时间发展的纵向角度，看渠道是否具有长尾效益。可以用每日新增/每日活跃，这个比值的区间是[0，1]，当比值越接近1时，说明新增用户占比越高，用户的长尾效应越不明显，忠诚度低，反之说明玩家忠诚度高，适合做长尾营销。

KSAPP分渠道监控新增用户占活跃用户比例分别是渠道A为63.34%、渠道B为70.25%、渠道C为86.26%、渠道D为45.32%、渠道E为63.41%、渠道F为80.25%、渠道G为22.65%、渠道H为73.21%，渠道C和F具有明显的新增用户占比过高的特点，说明该渠道靠新用户来支撑用户体量，这种数据的渠道还可能有刷量嫌疑，需要进一步作用户来源分析。

3.2 注册转化率

注册转化率是用户从下载产品后，打开激活，注册成功的比率，及注册賬户/激活账户数，如果出现单个设备多个账号的情况，算作一次转化。注册转化率能反映出渠道带来用户的质量和产品的用户接受度等问题，通过对比不同渠道的注册转化率可以评估渠道的质量。以KSAPP其中4个渠道的注册转化率表现为例，同一个产品在不同渠道的注册转化率水平变化较大，从30%～85%不等，其中渠道A和渠道G在60%～85%左右浮动，渠道B和F在30%和50%左右浮动。

3.3 ROI

在实际操作过程中，渠道的质量更体现在投入产出比ROI上，因为移动互联网产品为虚拟产品，所以产品本身的成本趋近为0，在计算APP的ROI上，主要是用一段时间内的收益/推广成本，ROI会随着时间的变化发生改变。KSAPP渠道每日ROI，如表2所示。

这组数据中列举了每个渠道的ROI变化趋势，从数据中可以看出，能够很快达到100%的渠道即为优质渠道，渠道A为一级渠道，渠道C和H为二级渠道。

一般精细化的推广会主要综合考虑渠道的用户质量和CPA（每激活用户成本）两方面的因素，筛选出最优的渠道。其中，对于渠道质量的衡量，不同推广目标、策略和推广阶段的产品不尽相同，如果一款产品所处的阶段是以C端盈利为主，那么ROI是主要的考虑因素，如果一段产品所处阶段的运营目标是高质量的活跃用户，那么注册转化率、留存率等是主要的参考因素。KSAPP本阶段主要关注C端盈利，图1是以ROI为主要参考因素对各渠道性价比的评估。

处在第四象限渠道质量好且CAP较低的A和E为一级渠道，处在第一象限渠道质量好且CPA较高的D和G为二级渠道。衡量渠道质量的方法和角度很多，不能完全依靠一种方法和角度，要根据实际的运营目标、需求、推广阶段和预算，有针对性地判断渠道的质量。在通过一定的积累掌握了各个渠道的特点之后，就能够根据经验判断出如何铺设渠道以及进行用户选择。

参考文献

[1] 王振江.关于产品生命周期理论在营销实践应用中的突出问题与对策思考[J].经济研究导刊，2012（33）.

[2] 刘博.APP的移动广告投放策略研究[D].北京交通大学，2016.

[3] 于洋，余敏雄，吴娜，等.游戏数据分析的艺术[M].北京：机械工业出版社，2015.