分析移动营销活动数据是一个复杂的过程。一个错误的数字会导致对整个竞选活动的误解。

在此背景下出现了一系列问题：

• 如何接收质量数据进行分析
• 如何使分析过程尽可能透明
• 如何使用指标妥善衡量活动或应用程序问题

什么是营销分析?

在一般意义上，分析是由于您的行为收到的反馈。有意义的是，一个人可以对他们的行为做出理性结论的反馈。

在业务中，一切都以相同的方式运行：需要反馈来分析以前的操作，然后形成或更改策略。为了获得反馈，您首先需要收集数据，营销分析可以受益。

因此，营销分析表明所选策略和收购的观众是如何正确的。

移动营销中的数据分析有各种解决方案。我们at.AdQuantum例如，它最常使用AppsFlyer、Adjust和谷歌Analytics等跟踪平台。

数据分析的原则

如何避免陷阱并正确分析数据？以下是一些指导方针：

• 关联对理解我们所分析的内容至关重要。例如，比较我们正在比较的国家有意义吗?例如，一级国家(如美国，澳大利亚)和三级国家(如古巴，韩国)的流量质量不同，所以它们的数据可能会有很大的不同。
• 季节性是移动营销中的一个共同概念。我们需要了解我们比较数据的时间段。例如，2019年12月的数据应与2020年的同月的数据进行比较。该方法在给定的一个月甚至一周内应该是相同的：例如，应该与周末相比，例如，因为移动应用程序的活动用户周末要高得多。
• 上下文部分包括季节性和其他数据参数，例如分析的广告系列的优化类型。不要将CPI与ROAS优化的广告系列的CPI进行比较。这些指标可能会变得非常差异。这就是比较苹果到鳄梨：是的，两者都是水果，两者都可以是绿色的，但它们是非常不同的。在选择分析数据时，在产品的终点目标上基础分析。

在开始分析之前，最好找出您将要处理的数据。比较最初不同的指标或选择错误的密钥指标可能是误导或根本无用的。

指标解释

指标是一种定性或定量的指标，反映了产品成功的特定特征和水平。任何营销指标都只是数字，如果不加以解释，它们就没有多大意义。同时分析所有营销参数也毫无意义;每一个都必须考虑到特定的目的。

让我们把他们分成不同的小组。

产品指标

日、周、月活跃用户(DAU、WAU、MAU);收入;保留率(RR);和流失率(CR)…所有这些都提供了对情况的大致了解:应用中有多少用户，他们如何喜欢它，他们支付了多少钱，有多少人离开了应用。

然而，这些指标不允许我们做出特定的营销决策或衡量产品变化的影响。在开发一个应用程序时，最重要的是它的体积，而不是质量。

终身价值(LTV)、每用户平均收益(ARPU)、用户获取成本(CAC)和投资回报(ROI)是定义产品经济成功及其对用户价值的指标。

营销指标

成本千/每千人(CPM)、每安装成本(CPI)、点击率(CTR)、安装率(IR)、用户粘性(ER)、每行动成本(CPA)、转换率(CR)和广告支出回报(ROAS)是营销人员的主要指标。

CTR，IR和CR尤为重要。他们允许我们得出关于我们对产品的工作效率的结论，并显示出收购的流量的质量。

如何组织分析

在开始绩效活动分析时，定义目标是至关重要的：您究竟想用这个特定的分析解决什么？

定义目标后，是时候进行战略和收集所需的所有数据。根据我们的经验，我们确定了规则，使我们能够组织透明和高质量的分析：

基准

这些是产品在与我们合作之前已经具备的指标。它们让我们知道我们的活动与过去相比表现如何。

完整的信息

对于目标是客观的，您需要在数据的大图片中拥有所有细节：我们从哪个交通来源进行指标？哪些国家？优化类型？交通量？

我们是在考虑TikTok的指标还是谷歌Ads的指标，这是非常不同的;无论交通来自美国还是印度;活动是针对安装量还是转化率进行优化;无论我们是从100个用户还是100万个用户中收集数据。

数据适当性

假设一个产品团队为我们提供了一组指标:IR、CPI、CR和CPA。现在我们有四个指标，但只要我们不知道它们来自哪个流量源，它们对我们就没有多大意义。

例如，Facebook、TikTok、Snapchat和谷歌广告都有自己的特点，这就是为什么如果我们在Facebook上开展活动，我们必须考虑来自那个特定流量来源的基准。国家也是如此:如果我们在美国开展活动，以全球数据作为基准是不正确的。

良好的数据的重要性

营销分析从质量良好，相关数据开始。很多取决于所收集信息的完整性和可靠性：KPI在报告中，在进一步指导活动的地方决定，项目最终赚取多少钱。糟糕的数据处理是失去时间和金钱的第一个原因 - 对于客户和营销机构而言。

不确定哪种营销策略适合你?你想让你的产品开始增长?让我们谈谈．