从投放到变现——移动应用如何从数据中挖掘增长潜力？

在移动互联网红利逐渐见顶的新常态下，无论是大厂还是中小开发者，降本增效都成为当下最重要的课题。

曾经满天飞的故事不见了，曾经遥不可及的大饼不见了。

每一个应用开发者都在现实的压力下变得更加务实，这个务实体现在对增长和变现的效率有着近乎苛刻的追求。

效率从哪里来？

数据是一个不错的切入点，的确，数据是新时代的石油，对于中小开发者而言，如何将“原油”提炼成能真正推动前进的“汽油”变得非常关键。

一、增长和变现是移动应用的两个飞轮

你有多久没有安装新应用了？

没错，原来国内的移动互联网市场到处遍布着大大小小的APP工厂，这种热闹的状况像极了改革开放的商品市场——

即便是乡镇企业和家庭作坊，只要能做出差不多的产品，也可以有不错的销量；

的确，在需求激增的时代，移动应用是有过滋润的日子的。

只要功能可以切中需求、体验上没有明显缺陷，即便不做任何推广、不参加任何买量，仅仅靠自然增长往往也能获得不少下载量，然后顺理成章地接一个广告SDK就可以坐等收钱了。

然而，今天的大环境早已变天，市场进入了残酷的下半场。

“总量不增，存量内卷”成为行业的真实写照，直接的信号就是逐渐飙升的买量获客成本，每一个增长负责人都在为买量的ROI焦头烂额。

曾经粗放的增长与变现变得不再可行，特别是在行业监管越发规范的过程中，原来五花八门的所谓“增长黑客”的奇招和套路开始失效。

买量成为一种确定性最高的增长手段，只不过今天的买量变得极度精细化，对ROI的关注到了前所未有的阶段。

增长和变现是一个应用的两个互相拟合的飞轮，只有增长做好了，才有变现的可能性，而只有变现效率提高，才有更多的资源投入到增长中，整套系统才能越转越快。

所以，在存量博弈的时代，增长和变现必须“两手抓，两手都要硬”。

在这个阶段，我提一个词——“精益增长”，这个词脱胎于丰田的“精益生产”。

这种追求精确和效率、避免浪费的灵活生产方式让丰田超越了以大生产为核心的众多美国汽车巨头。

对于一个APP而言，“精益增长”意味着每一次投放和买量都需要清楚地看到它相应的回报，需要系统地看到不同维度上的投入产生的微小差异，以便灵活地调整策略，提升整体的投放增长效率。

而“精益增长”的前提是“度量”。

彼得德鲁克说过——“ If you can't measure it, you can't improve it”

没错，精准度量是改进的前提，而要做到精准度量，需要全方位的数据；

这个数据首先要是全面的，即它不能是局部数据；其次是需要可分析的，即能方便地从不同维度进行洞察；

这时候，专业的“商业化数据分析工具”就可以派上用场了，它能最大程度上收集并分析买量与变现的数据，精确计算每一次买量投放的ROI并提供切实的优化建议。

二、一个合格的“商业化数据分析工具”应该解决什么问题？

很多APP在投放的时候尽管能看到最基础的投放数据，也能从本身的商业化后台看到变现的数据。

但整个从买量到变现的数据链路是断层的，并不能非常精确地定位到哪些钱是通过买量挣来的、哪些是自然增长，哪一次买量真正物有所值，哪一次得不偿失。

如果没有一个专业而准确的商业化数据分析工具，每一次买量是一次拆盲盒的过程，到底能不能达成目标全凭运气。

如何将买量和变现的数据链路关联起来？

我们从一个最基础的公式开始聊起——

每一次投放的ROI其实就两个核心变量——

分子“变现LTV”就是买来的一个用户在全生命周期内所带来的量化价值，而分母“买量CPA”则是一个用户的投放获客成本。

在实际的操作时，APP在买量之后需要基于用户颗粒度的数据专门计算每一次投放的不同渠道、不同平台、不同广告计划所带来的整体LTV和CPA，从而有针对性地优化后续的不同买量投放策略。

这就意味着数据分析工具必须获取到两个层面的数据——

首先是变现层面的数据，包括广告的曝光、点击、收益的详细数据，其次是买量的数据，包括不同渠道广告计划的曝光、互动、消耗、激活成本等等。

当数据维度齐全且准确之后就需要提供详细的分析功能，以便精细化地计算每一次投放买量的ROI。

当洞悉不同渠道、不同平台、不同广告Campaign的具体ROI之后，就能针对下一次投放进行相应的优化，以提升整体ROI。

所以，买量效果评估的整个过程其实分三步——“数据统计、分析洞察、优化建议”。

而要完成这三步，一款移动应用通常需要一个类似“总经济师”的角色，他可以打破增长与变现的部门墙，将买量数据与商业化变现的数据进行真正的整合，进行总体的“买量效果评估”，从而提升整体的ROI。

而实现买量效果评估的商业化数据分析工具通常有两种实现方式——第一是自行开发；第二种是使用第三方；

二者的优势和劣势都是相对的，自行开发胜在数据较全、功能可以自定义，但需要付出足够的开发成本和维护成本；

而使用第三方节省了开发成本，但通常在第三方很难拿到最细颗粒度的数据，因而有效性会打一定折扣，同时也需要付出购买成本。

那有没有一个相对平衡的解决方案呢？

穿山甲团队出品的增长参谋在很大程度上就致力于解决这个问题。

作为一款以提升开发者买量回收效果为目标的数据分析产品，增长参谋在打通投放和变现两侧数据的基础上，帮助开发者完成从获客、变现再反哺获客的正向循环。

长按扫描试用穿山甲“增长参谋”

三、从数据基建到优化工具：穿山甲增长参谋如何将数据转化成价值？

事实上，增长参谋是穿山甲“站在开发者角度考虑问题”的产物。

作为一个领先的移动变现平台，穿山甲思考问题的方式从来不仅仅局限在变现这一个单一的维度，而是真正去解决开发者在增长与变现过程中遇到的实际问题。

穿山甲来做增长参谋是有明显优势的，这个优势最直观地体现在穿山甲本身是专业的变现平台，天然具有“洞穿投变双端”的全局视角

同时也意味着它可以提供有很多行业一手信息，而这种信息具有不可替代性。

我们具体来看一看它有哪些核心和独家的功能：

首先，最核心最常用的功能是即接即算ROI。

对于买量的开发者而言，投放是一个连续的过程，它对数据的即时性有着极高的要求，需要随时根据投放结果调整策略。

一个合格的增长总监，每日除了盯消耗、互动率、激活率、激活成本等具体指标外，他关注的核心指标归根到底就是ROI，不同维度的ROI。

如果不能即时看到这个指标，就如同开车失去了方向盘。

增长参谋深刻理解开发者这方面的痛点，因此在设计产品特性的时候，首先强调的就是即接即用，不需要开发者等待，接入当日即可查看分时ROI数据，次日即可查看天级ROI数据。

计算ROI最终落脚点还是优化，而优化的前提是能够分析不同维度、不同颗粒度的数据。

对于“精益增长”的开发者而言，数据的分析维度和颗粒度不怕细。

因为买量的操盘手最终是要决定在哪个渠道是否投入、投入多少、消耗速度要不要加速或减速、应该投哪些广告位、创意和出价如何调整这些能落地的具体决策上来的。

因此，增长参谋提供了最细颗粒度——单个用户维度的天级和小时级的ROI数据。

针对不同渠道和广告位、出价方式、买量素材的ROI提供针对性的数据解读和操作建议。

这样开发者就能非常精细化地对症下药，快速定位投放问题，优化并落地最终的投放策略，实现对ROI的实时调优。

其次，增长参谋最新推出了免费的投放归因服务。

归因分析是买量投放极其重要的一环，它主要用来确定一个新增用户的转化到底来自于哪个具体的渠道，准确的归因是衡量不同买量渠道各自ROI的重要前提。

搞不定归因，ROI就无法计算，因此，在某种意义上，归因是应用买量的刚需。

而归因分析其实是一个繁琐的过程，除非自身有强大的开发资源，否则大部分中小团队一般都直接购买第三方的归因服务。

穿山甲当然知道开发者的这个痛点。

因此，增长参谋最近基于自身的核心能力推出了免费归因服务，该服务贯穿三方、厂商、SEM、私域在内20余种主流渠道数据，满足不同开发者的的精准归因需求。

俞军老师说过一个著名的公式——产品价值=新体验-旧体验-迁移成本。

没错，如果一个新产品没办法做到相对旧产品大幅的提升，那么是无法说服旧产品用户选择新产品的。

那么，增长参谋的归因服务有哪些差异化的特点呢？

首先是它的覆盖全。

如果客户选择一个归因服务，发现某一个渠道无法覆盖，那这是很痛苦的，特别是当这个渠道原来的ROI还不错的情况下。

而增长参谋考虑到了这个痛点，它可以实现全渠道的实时归因，除覆盖20余种主流渠道外，还独家支持抖音达人营销设备号归因，还可实现厂商付费激活归因。

其次，配置丰富。

这是什么意思呢？

今天的归因早已不是市场初期简单的下载、激活的简单归因，已经进一步进化到了包括次留、购买、付费等深度事件的归因。

因此，一个优秀的归因服务应该支持丰富的深度事件的配置。

增长参谋的归因服务配置就非常丰富，它支持归因窗口期配置及深度事件回传能力，不仅支持激活及深度事件回传，还支持关键行为投放和自定义事件回传，如点击归因、曝光归因等。

第三，它的归因策略非常丰富。

归因策略是什么意思呢？

其实归因的方法有很多，比如一个用户在A渠道点击了3次，在B渠道只点击1次，但B渠道的点击在A渠道之后，那么最终的激活应该算到A渠道还是B渠道呢？

这里就涉及到归因策略的设计。

不同的归因策略各有优劣，开发者一般会根据自己的经验选择适合自己的归因策略。

增长参谋的归因服务可以满足个性化的精准归因策略，比如它支持多触点归因、激活劫持分析、归因构成分析等。

同时也支持点击、曝光归因、延迟归因、指纹归因等归因模型，还支持在公平性的前提下，灵活调整归因优先级等等。

在归因分析之外，增长参谋一个重要独门武器就是准确的LTV前置预估。

我们上面提到了ROI的计算必须依赖LTV数据，但LTV数据严格意义上需要用户真正流失之后才能准确计算，但如果真这么做，那这个计算工作就得等到猴年马月了。

这时候，根据已有数据预估LTV就是一项非常重要的工作。

当APP自己独立预估LTV时，通常只能拿到用户在APP内的行为和相对简单的用户画像，导致结果往往不够准确。

比如我是一个修图应用，我通常只知道一个用户在我APP修了几张图、用了几次付费滤镜、点了几次广告这些行为和画像。

但它整体而言的其他画像和付费倾向我是不知道的，因此单一的数据去预估LTV准确性就会打折扣。

在这样的背景下，增长参谋依托穿山甲平台能力，将行业特征、用户画像、变现行为、预算变化等多种维度加入LTV预估模型算法中，帮助开发者准确预估LTV。

在投放次日即可查看昨日新增用户的预估LTV T1~T7、T14、T30、T45、T60和T90。

经验证，预估LTV和真实LTV误差低于10%，历史数据累积越多，LTV预测模型也会越准。

今天的开发者往往只关注“低头走路”，常常忘记了“抬头看天”。

因此往往只关注自己的数据，但忽略了行业内竞品和大盘的数据，而这些稀缺的数据有时候能起到“北极星”的作用。

因此，增长参谋还独家提供LTV的行业大盘及历史数据，帮助进行更科学的决策。

提供APP所处行业的较高水平LTV，让开发者横向评估自身应用相较行业大盘的差距；

同时提供APP历史较高水平的LTV，便于纵向比对自身历史水平，辅助开发者进行参考决策。

我们来看一个头部游戏APP的实际案例：

游戏行业在某种意义上比其他应用要更加关注即时的ROI，对买量和买量的回报异常敏感。

这背后的逻辑在于，一款游戏特别是中小游戏的生命周期通常比其他长线应用要短的多，一旦ROI不能打正，就需要及时止损放弃。

在接入之前，该游戏应用的买量策略缺乏科学参考，无法衡量计划粒度ROI，数据的精细化程度不足，导致开发者仅能通过整体数据进行模糊判断。

接入增长参谋后，该游戏根据增长参谋所提供的ROI数据，可以非常清晰地看到ROI最优的关键行为买量。

通过小时级的关键要素数据洞察并及时进行了调控，从而找到并放大高转化意向用户，最终该游戏实现了首日ROI增长35%、30日ROI增长12%的亮眼提升。

很多开发者看到增长参谋在功能上的专业性和丰富性，可能会问：提供这些高阶服务收费肯定不便宜吧？

毕竟市面上商业化的数据分析SaaS产品大多都价格不菲，比如仅仅归因服务每年的花费就是一笔不小的开支。

但事实上，增长参谋是一个免费的产品，不收任何费用。

穿山甲想的很清楚：开发者选择穿山甲其实就是对其商业生态的支持。

如果能帮开发者本身提升增长与变现，对于穿山甲整个商业生态的长远发展而言，远不是一次简单的收费所能比拟的。

结语

作为一个行业观察者，这两年我直观的感受是平台之间的竞争的确更加激烈了。

但这种激烈的竞争对于开发者而言是一件好事，它意味着不同平台都在拼尽全力为开发者解决实际问题。

穿山甲的增长参谋毫无疑问是一个优秀的商业数据分析工具。

对于开发者特别是广大的中小草根开发者而言，是时候扔掉手中的“三八大盖”、换上精准制导的导弹了。

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