内容来源：本文为腾讯移动分析与人人都是产品经理联合举办产品测评大赛的参赛作品。
参赛者：连长，新媒体运营从业者
编辑：Fiona
本文围绕腾讯移动分析及2种同类产品作为竞品做出的竞品分析报告，旨在分析腾讯移动分析这款工具在同类竞品中的优劣势。
以下笔者从竞品选择、移动应用分析市场发展、用户需求、功能对比几方面进行分析。
一、 竞品选择及简介
笔者选择了腾讯移动分析、友盟、百度移动统计三种移动分析工具作为该竞品报告的分析对象，基本信息简介如下：
腾讯移动分析：腾讯旗下移动应用分析工具，原腾讯云分析，成立于2013年5月。截至目前平台已累积为上百万款应用、数十万开发者提供了数据统计分析服务。
友盟：成立于2010年，最早被创新工场投资，后被阿里巴巴收购。其团队成员多来自于谷歌、百度、搜狐、微软、雅虎等国内外知名互联网公司。截至目前已有超过34万的移动应用使用了友盟的数据统计分析服务。
百度移动统计：成立于2012年，是百度旗下的移动分析工具。截至目前已为爱奇艺、墨迹天气、世纪佳缘、凤凰网等诸多行业重量级应用提供了相关数据统计分析服务。
二、 移动应用分析市场发展概述
如上所述，移动应用分析工具是基于移动app市场的发展需求而诞生的，那么通过对“app”这一关键词在网上的搜索关注度趋势进行分析，我们也能间接的判断出移动分析工具的一个大概发展趋势。
如下图（百度指数仅提供2011年1月以后的数据）：在2008年左右智能手机诞生并开始普及，也使得app的数量和关注度也日益提升，2011年-2014年app的关注度急速上升并于2015年达到峰值，随后进入到平稳期。
而移动分析相关的工具也基本上是集中在这一时间段内诞生。包括以上3种移动分析工具，笔者整理了共15家移动分析平台的成立时间对这一结论加以验证。
可以看出，伴随着app的极速普及，市场竞争激烈倒逼产品团队开始关注如何通过数据针对产品进行精细化运营的工作，而诸多三方数据统计分析服务平台的大规模集中诞生的现象亦在情理之中。
三、 移动分析工具用户需求分析
移动分析工具面向的是具有app的团队，而随着精细化运营的重要性日益增加，更确切地说是面向app的运营团队。
对于一款app，大致要经历探索期、成长期、成熟期及衰退期四个阶段。而在产品的不同阶段所侧重观察的数据指标也不尽相同。
比如：产品探索期阶段更注重用户画像的数据整合，以此验证潜在用户是否与设想一致，通过对初期用户的留存数据验证产品功能是否真实有效的解决了用户的痛点；成长期阶段的产品更注重于用户的增长数据，通过增长数据验证一系列运营手段是否达到预期；成熟期阶段的产品则注重用户活跃度相关的数据，如：DAU/WAU/MAU等。
所以对于移动分析工具来讲，满足产品不同阶段运营人对于数据的差异化需求，是核心。
同时另一个摆在app运营团队面前的一大问题是，对于数据价值的挖掘不足，难以通过数据达到真正的指导产品迭代的目的。
四、 三种移动应用分析工具功能及使用对比
移动分析工具基本上会围绕几个方面的数据进行分类统计：基础数据分析；用户行为数据分析；渠道/设备/设备统计；埋点、事件及漏斗分析；其他差异化功能。
以下我将围绕这几个方向对三家产品进行比对。
4.1 功能列表界面体验
首先我们对各家的功能列表展现形式做一番对比，以下是三家的功能列表图：
从上图可以直观的看出各家的功能服务，基本覆盖了app运营所需的数据版块。而相较于其他两种工具，腾讯移动分析的数据看板功能可以依据工作侧重点不同自定义添加数据版块，这一点无疑更好的满足了不同用户对数据的差异化需求。
而界面功能分类的体验上，腾讯移动分析及友盟稍显臃肿，在实际使用过程中，比如想了解用户相关的数据，可能需要运营人员多次切换页面，而百度移动统计相对更加简单直接。
基础数据的呈现，渠道/版本/设备分布的统计，三个平台大同小异，在这里不多赘述。
4.2 用户分析版块
三个平台的功能列表对比如下：
除去各平台相一致的功能，笔者重点对用户分析版块中腾讯移动分析相较于其他两家的差异。在用户画像的相关分析上，腾讯移动分析缺少如百度关于用户的兴趣偏好分析，而这一功能可以帮助运营人更完善的了解用户特征；同时在我们运营过程中，也迫切希望得知我们的运营数据在整体市场上的表现如何，但遗憾的是在腾讯移动分析中，缺乏如友盟类似的行业数据比对功能。
而腾讯移动分析的用户自定义分群功能则是优于其他平台的功能，可以更方便的让运营人员结合自身的需求从不同维度获取用户画像数据。
4.3 埋点、事件、漏斗分析
首先将三个竞品中关于埋点、事件、漏斗分析的功能进行罗列如下：
我们知道针对app进行的埋点、事件、漏斗分析的目的是为监测用户对于产品中的某项特定功能的使用情况。
三家相关功能列表如下：
在进行深度体验后，笔者发现目前友盟所采取的代码埋点的方式存在着诸多缺陷，如：技术人员工作量较大需要针对不同功能逐一埋点，容易出现错埋或者漏埋的情况。
百度的埋点被称作是可视化圈选功能，可以相对灵活的在可视化埋点与代码埋点间进行选择与转换，发挥各自优势之处，补充彼此的短板。比如，客户如果希望对事件进行更加精准的数据抓取分析，而可视化埋点技术无法实现，此时可以通过技术手段将可视化埋点转化为代码埋点，解决这一短板。但这种方式依旧需要技术人员提供一定程度的支持。
腾讯移动分析采用的为可视化埋点，这种方式对于即便不是了解代码的运营同学也可以方便操作。而可视化埋点的操作优势在于减少技术人员工作量提升了效率，技术人员只需在前期进行单次埋点而后续无需考虑因版本更新进行重新埋点的工作。而通过事件参数配置，腾讯移动分析可以覆盖更多想要抓取的事件，并进行深度的数据抓取。
通过对埋点功能的分析，可以看出腾讯移动分析无论在埋点接入体验还是功能全面性上，都要好于友盟和百度移动统计。
而在漏斗分析模块，三个产品也基本都可以实现自定义漏斗模型和查看分布及整体的转化率数据。
4.4 差异化功能
在满足大多数客户的基础数据采集需求后，各平台也开发了自己的特色功能。
友盟的差异化功能是社会化分享功能。可针对用户的分享、评论、喜欢等行为进行深度洞察。
百度移动统计的差异化功能是定制数据报告，根据不同app产品的数据需求，自定义数据模块。
腾讯移动分析的差异化功能则体现在针对金融理财类产品的丰富的借贷业务漏斗模型，并实现以趋势图和数据列表形式展现。
而三者相对比较，笔者认为百度移动统计的定制数据报告功能，可以更好地满足用户的个性化需求。对于不同形态的产品，针对产品定制的数据建模和分析维度亦不相同，这需要运营人员通过在移动分析工具里提取的数据进行重新拆分，在本地进行二次分析的工作。当然我在腾讯移动分析里看到的数据分析报表大多是具有普适性的基础功能，那为什么不再进一步呢？比如在工具中加入自定义分析维度并进行数据建模的功能，所需数据直接在工具内同步，而这样则省去了运营人员将数据导出并重新拆分的过程，极大地提升了效率。
五、 总结
在进行了上述的调研分析之后，也说下我的整体使用体验。
5.1页面跳转
腾讯移动分析的帮助文档确实设置相对人性化，在不同位置都有对相关定义进行说明，这一点非常有助于像我一样的新手快速理解不同的功能版块的目的及意义。但在使用过程中在关于跳转页面的体验却并不一致，具体如下：
当我在实时数据中点击查看更多，是以打开新页面的形式展现相关内容的，而当我在Crash概览的版块下打开【帮助中心】的时候，则在当前页面直接跳转至相关内容页。
从体验上来讲，我更倾向于前者，当我在浏览数据的时候对某方面内容不明确从而点击帮助后，我希望保留当前页面在另一个新的页面浏览。
5.2 登陆
而使用过程中关于登陆的问题也一度给我造成并不友好的体验感受。当我登陆页面后的大概10-20分钟后，如果我没有对页面进行相关动作或者我在其他页面有过登陆过相关QQ账号的时候，腾讯移动分析的后台会频繁出现账号自动变更或者下线的情况，需要用户为此重复进行登陆操作。在这一点上，百度和友盟的统计分析工具并未出现类似问题。
5.3 数据看板模块添加
另外，以多多记账为例，其用户在过往通常使用手机 or 电脑的记事本或者手写的方式进行记账，针对这一行为我们需要思考多多记账相较于传统方式能够解决的痛点。比如在购物的同时记录账单避免遗忘，数据同步功能保证账单数据不会丢失，数据统计功能让用户对自己的消费行为能够有更为直观的判断等。
那么app运营团队希望通过数据得到更具体真实的用户画像以及产品功能所要解决的用户痛点的真实性，在腾讯移动分析工具里的应用分析功能版块可以获得对应数据，所以这些目的基本能够实现。但，在数据看板中，我是无法添加关于用户行为和用户画像相关的趋势图或者图表的，比如页面访问及用户自定义属性相关数据。这对于产品在探索期运营人员希望直观看到与用户画像信息相关的数据的意愿违背。
5.4 数据价值最大化的尝试
最后再结合自身的经历提出一个问题：我们都知道数据的重要性，但如何让数据发挥的价值最大化是核心。提出这个问题的初衷是因为很多团队在数据价值挖掘上明显不足，数据成为了鸡肋，运营人员无法深刻洞察数据背后体现的产品问题，这样不能很好的利用数据优化迭代产品。
那如果出现这种问题，对于运营团队来讲可能会选择降低对数据和工具的依赖，从而用户粘性下降。这里我认为一个比较不错的尝试如下：腾讯作为行业的大咖存在，关于内部的app运营相关的成功案例不胜枚举，将成功经验经过打磨包装对接到移动分析工具里，在某些环节可以直接跳转至相应课程给到运营团队实质性帮助。
这对于app运营团队来讲是增加忠诚度的一种方式，这一点是结合我本身做SEM的经历进行的发散思考。零散的碎片化知识缺乏体系，对从业者的帮助有限，而为了在使用腾讯移动分析工具中能最大化利用数据的价值，接入知识课程，我想能够吸引更多的产品选择腾讯移动分析工具。
比如：在分析用户流失的场景下，我作为app运营人员，可能看到数据后心急如焚，用户流失严重，但这时我缺乏一套具体的可执行的方法，以及依据数据挖掘问题本质并给出解决方案的能力。那我会迫切的希望在这一单点上能够有所突破。
目前来看，百度移动统计和友盟均没有这方面的尝试。
以上则是我针对腾讯移动分析这款工具做出的竞品分析报告。
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