获客拉新的3大难题！

首先为什么要做获客分析，那其实很简单。

互联网时代流量就是钱，流量是硬通货 ，各大产品都希望能够控制更多的流量，但是流量又不是凭空而来的，不论是线下邀请还是口碑传播，又或者投放推广，都是获取用的一个过程 。

之所以要做获客分析，关键点还是在于涉及钱，涉及到预算，这往往是我们要首要分析的一个事情 ，所以我们需要对流量有一个清晰的认知，从数量、质量以及到后续的转化都能了如指掌，花同样的钱能够获得更好的效果。

我们首先梳理一下完整的付费投放场景，第三方投放内容主要是两类：

广告位的投放：比如说一些app的开屏广告，就是内嵌在这种应用的信息流里面的一些广告，或者说广告banner之类的。

Sem关键词的投放：主要其实就是指百度关键词的这种付费投放。

第一条，用户手机里有没有安装app，就会跳转到应用商店安装app然后再打开。

第二条，如果在点击落地页的时候，用户手机有安装app，那就会从落地页直接唤醒然后打开app；

第三条，网页端产品就会直接进入网页端的产品进行使用。

第一在于核对和监测合作方的数据。企业要直接花钱做投放，但是却没法从企业的角度客观监测其数据的地方，那就只能依靠第三方给到我们的数据进行核对。

第二就是在于如何识别出唯一的用户，这其实是一个非常根本的一个痛点，用户从落地推广页到网页端，然后跳转到应用商店里再下载app这个过程，应用商店就是一个完全的第三方，企业无法采集到数据，这个时候甚至无法衡量这是一个用户在两个平台上的行为，还是压根就是两用户。如果不能解决用户识别的问题，根本无法确认用户是自然流量还是推广活动的流量。也就谈不上做分析了。

第三在于各平台的数据无法汇总统一分析。打个比方来说 一个用户在安卓上面，就是在不断的查看商品；最后下单的时候是在ios上完成的。如果行为不能汇总进行分析，我们就只能认为安卓上有一个非常有价值的用户，在支付前流失掉了。那在这种情况下如果对这样的用户做一些其他的策略或者说短信提醒 ，那势必是无用功， 可能会导致用户的反感。

广告监测技术从存在广告开始，就在持续进化。这里出现的难点在于广告在第三方平台，一般企业是不能直接去添加数据监测代码的，所以主流的广告监测技术会通过对图片的一些请求次数，来记录广告的曝光和点击 ，从而实现对第三方广告相关数据的一个监测。

另一方面，对于广告的检测我们通常会使用添加参数的方式，这是当时谷歌做的一套方案，现在基本上已经是行业的一个共用的，收到行业认可的一套方式。通过 UTM参数，对不同渠道落地推广页配置不同的参数， 当用户进入落地页后，浏览器会记录到这个url的地址，从而直接就解析url的这个参数的具体的设置，来明确用户是从哪个途径、哪个关键词进入我们产品，最后汇总。

所以， 对于合作方数据的问题，涉及的主要是用户进入落地推广页之前的时候，以及之前广告曝光的部分，广告监测技术是一整套的解决方案。市面上其实有很多这方面的产品， 同时诸葛也有对广告，监测效果监测和评估的分析，感兴趣的可以上诸葛了解一下。

有五个独立维度分别是来源、媒介、活动名称、活动内容和关键词。当对一个url添加这五个维度的参数，基本上就足够覆盖所有的新闻场景。

当然，每个参数的名称，本质上它就是一个代号，之所以定义了名字，其实只是初步的给大家做一个应用场景的梳理。您也可以完全不按照名字的含义与去设定参数。其实本质上，只要知道哪个参数对应着你设计的哪个维度就可以了。配置好以后传输内容的数据就会被自动记录下来 ，就可以让我们了解不同关键词、不同媒介带来流量人数的数量和趋势，最终帮我们进行这么一个分析。

从用户识别来讲有几个常见的场景，每个场景还会有用户从未登录状态转化为登陆状态的这么一个过程。这里背后还涉及到一个用户在多个设备、多个技术平台使用后唯一标识的问题。

首先在网页端，为了方便用户使用是可以在浏览器里储存cookie信息的，通过cookie来识别用户是业内通用的做法。但会存在一个用户在多台设备的多个浏览器上使用的可能性。

所以在用户有登陆行为后，一般以用户账号作为唯一识别的标识来打通各个平台、各个浏览器上的行为；

如果用户是未登录状态，我们主要通过这个浏览器的cookie来识别用户；

当用户从未登陆状态转变为登陆状态后，那我们就将用户账号信息作为用户的唯一识别标识。并在关联层面上，通过cookie的唯一性，不管用户在登录前还是登录后，cookie是唯一的，这样就可以将用户在登录前的行为打通。

移动端其实和js端是一样的道理，但是难度最大的就是如何在js的移动端和app的移动端之间来标识用户。

比如说你做了一个活动推广，然后同时在知乎、豆瓣、贴吧上做推广。那用户打开推广页后点击下载， 就会跳转到苹果商店或者应用宝、豌豆荚之类的应用商店等，启动app的时候你就并不知道这个用户是从知乎带来的，还是豆瓣带来的，你只能看到这些从苹果商店来的或者说是从应用宝来的。但显然这并不能对我们推广活动任何的帮助，最后可能都归到同一个应用平台上或应用商店里了。

Deeplink技术的原理来给大家解释一下。

那之前说过的第三个痛点在于，各平台的数据无法汇总做统一分析的问题。在刚才说了用户唯一标识的这个问题，被解决以后汇总分析的就比较简单了。在诸葛的最终方案中，提供整体各平台数据分析的一个能力，用户只要是在我们自有平台上的行为数据，我们都是可以整合到一起进行分析，实现完整用户生命周期行为。

打个比方，我们可以精准的看到哪些用户是从知乎的推广渠道来的，同时这些从知乎来的用户有多少注册了，那么这些用户在js、安卓和ios的行为特点是什么样的。通过对全平台用户行为的监测和监控，其实能够清楚地知道各渠道用户质量的一个情况。可以帮我们了解到比如说js端是否承载了引流的功能 ，移动app端是否承载了沉淀用户的作用等。

我们今天的内容简单的跟大家聊了聊获客分析中的三个重点，其实这三个维度的价值就是能够精准衡量用户的获取来源和新增活跃状态，能够在平台之上更为宏观和真实的看到多个平台的新增活跃到底是一个人还是多个人；其二就是分析用户各平台之间的一个流转状态，相信绝大多数企业对各平台的应用端是有定位的，当我们看到用户在各平台之间的流转状态后，才能够知道用户是不是按照我们设计的那样。

总之呢，在现在大多数公司都呈现出这种全平台客户端的状态下，整合各平台数据做分析其实是非常有必要的。

作者：诸葛io

来源：诸葛io