一键衡量 门槛低 | 教你如何获取高质量用户

本文整理自诸葛io数据巡展·成都站-诸葛io高级数据驱动顾问王叶鑫的分享，主题为《数据驱动高质量用户获取》。PPT干货获取请关注诸葛君订阅号zhugeio1，回复“高质量用户获取”。

现场发言整理：

各位下午好！ 今天（7月8日）很高兴能够来到成都，今天跟大家分享高质量用户获取这一话题，先来看一段对话截图。

“你好，请问你用什么方式二个月内吸收1亿粉丝”
这个老板很不靠谱

正常情况下，老板会提出这样的要求，比如：在两个月内新增10万用户，这种情况下我们应该怎么办？ASO、ASM、SEO、线下活动、公众号软文推广等获客渠道，这些都对，这些都没有问题，但是我们怎样知道这些方法，这些手段适不适合我们的行业，我们的公司，适不适合我们的业务？如果不看数据，上来就直接套用方法，往往结果都达不到预期。

那么，围绕这些问题，今天我（诸葛io高级数据驱动顾问王叶鑫，以下简称“我”）分享3点经验：

1、获取高质量的用户阻碍是什么？
2、如何从源头标识出我们的用户？
3、如何利用有效的资源获取有效的用户？

在展开讨论前，以下2个问题将贯穿始终：
1、流量数量——从哪个渠道过来的用户数量最多？
比如APP产品，我们并不关注用户从哪一个渠道下载是最多的，而是关注用户搜索了哪一个关健词，然后下载哪一个关健词搜索的最多。如果开展线下活动，我是放在春熙路还是放在宽窄巷子来的用户更多。

2、流量质量——哪一个渠道质量是最高的？
哪个渠道来的用户留存率最高，关键行为转化率最高？这个是用户的质量。什么是关键行为转化率，比如，以留存作为用户的关键转化。

获取高质量用户的阻碍

上图是获取用户到用户进入应用的整个流程，用户在最开始可能是看到我们合作位的广告，这个合作位的广告可能是网易的，也可能是新浪的，可能是大媒体的广告。第二，用户可能通过SEM关健词。第三，用户可能扫描了线下二维码。当用户通过这三个“触手”接触到我们的产品信息后，进入到落地页的H5页面，比如，我点击广告，进入H5点击下载，接下来如果到了落地页之后，如果这个人是新用户，之前没有下载和安装我们的APP便会自动跳转到应用商店下载我们的APP，最后打开。如果用户之前已经下载APP，那么此时他将唤醒APP，如果没有唤醒APP那就直接打开H5。此时已进入产品的用户，接下来将进行线上操作，这张图的痛点是什么呢？

上图，最左侧是产品与用户接触的源头：合作广告位，SEM关健词，线下二维码，接着到了商店和产品内，每一个画红线的地方是一个独立的平台，平台之间的数据是断层的，我们知道广告曝光量和点击量，线下二维码有多少人扫描了，到这边落地页进来的用户有多少，到产品里面引流来多少人，而知道这些数据实际上对最终指导产品运营没多大帮助。因为这些数据是彼此独立的，没有打通，所以从这张图没办法知道源头的渠道是什么？也没办法知道各渠道带来的用户的质量和数量，这就是我们获取用户最大的一个痛点。

针对这一痛点，诸葛io通过曝光监测和点击监测，从源头标识用户，从而实现用户的获取分析。

首先是广告监测，广告往往投放在比较大的媒体平台，如腾讯、网易，这些平台会给你一些数据，比如：点击量和曝光量，但是我们拿到这些数据，我们还是不知道进入我们产品的用户做了什么。

通常，我们会自己准备投放素材——广告图片，这个图片同时会嵌入一个1×1像素透明的图片，叠加后上传到媒体的网站上，这个图片1×1像素透明图片放在诸葛io，每当媒体网站加载这个透明图片时，就向诸葛io的服务器发起一次请求，此时，虽然监测不到这个网站的情况，因为不能对它进行埋点，不能监测用户是否点击和查看，但我们在服务器里面是可以监测得到的，即，图片加载一次，诸葛io就在站外对它进行一个监测。

其次是点击监测，正常流程是用户点击广告直接跳转到目标页H5。而诸葛io的解决方案是，让用户先跳到诸葛io服务器上，再跳转到落地页，通过诸葛io服务器即可监测到点击数据。

这样做的好处是什么？我们知道产品有一个漏斗分析的模型，一个简单的漏斗是用户的落地、详情，到购买和复购，通过这个漏斗我们分析的是什么？就是每一个用户的转化率和用户的流失情况。每一步用户的流失量我们都是知道的，但是，在上图中黄色漏斗，并没有监测到用户第一次、第一时间接触到我们产品的情况。如果我们能够采集到广告的点击和曝光数据，即可对用户从曝光到复购全用户生命周期建立一个完整的漏斗，这一点是诸葛io广告监测可以提供的一个最大价值。

通过对广告的监测，我们能知道点击广告后进入到落地页的用户是谁，从哪里过来，他们有什么特点，并进行标识。

从源头标识你的用户——utm参数

对于某些初创型公司来说，在大媒体平台投放广告成本是很高的，我们会运用其他的拉新手段，比如线下推广，软文转发等。标识用户来源的另一个方式是utm参数，通过五个维度就可以非常精确的知道这个用户是从哪里来的。

举一个例子，一个广告来源是百度，广告媒介是CPC，关健词是什么？是3W，还是咖啡，比如到3W官网，用户是通过哪一个关健词过来的。或者线下地推时，用户是在哪一个地点扫描二维码进入产品。

再比如，举办一场免费试用的活动，把这个活动分享到朋友圈进行自传播，同时对活动进行A/B测试。原链接是诸葛io的官网，那么在设置了UTM参数后，我们增加了广告来源是朋友圈，媒介是社交网络，活动是免费试用，内容是A等等。

在后期数据分析中，我们可对不同渠道进行区分，衡量各渠道进入产品的用户数量。

到这里，我们就能知道进入落地页的用户是从哪个源头渠道进来的。

用户扫描二维码跳转到H5页面，点击安装下载APP，跳转到应用商品，再跳转到我们的应用里面，而在这一过程中，往往无法识别跳转到应用商店的用户与从应用商店跳转到应用内的用户是否是同一个。

诸葛io使用Deferred DeepLink技术，能够通过半小时的时间窗口、USER-AGENT、网络和IP 、设备标识和特征信息这4个因素，将大部分用户进行一一识别，即实现用户的打通。

这样我们的中间流程就已经打通了，现在我们就能够回答第一个问题了，诸葛io能够监测到通过各渠道进入产品的新增用户数，即，这个渠道的流量数量。

在产品内部各关键环节和各个节点进行埋点，即可知道用户在我们的产品上面到底进行了什么样的操作，是购买了、注册了，还是查看了、点击了哪些页面，通过埋点全部可以记录下来，这样整个流程被诸葛io全部打通了，我们可监测用户对关键事件的触发情况。

利用有限资源高效获取用户

在了解评估渠道流量和质量的方法后，现在我们建立一个坐标系，X轴为流量数量，Y轴为流量质量，将各渠道按照评估的结果放到对应的象限：

第一象限为优质大流量渠道，这类渠道毋庸置疑为ROI担当，我们理应对这类渠道加大资源投放的力度；

第二象限为优质小流量渠道，这类渠道带来的用户转化率或留存率较高，但是新增用户的数量不多，那么我们可以在诸葛io中查看这类用户的用户画像，并对这类用户按属性进行细分，探究用户的组成，若的确因为目标用户群体不在这些渠道覆盖的范围内，则减少这类渠道的资源投放；

第三象限为低质小流量渠道，对这类渠道趁早抛弃，别浪费资源；

第四象限为低质大流量渠道，首先应该探究这类渠道的流量质量低下的原因，可能是用户群体偏向某一属性，拥有这类属性的人不太容易理解你的产品，那么就需要对这类用户进行相应的引导；另外大流量是一个产品存活的基础，有了较大的用户群体才有生存下去的可能，因此对于这类渠道也需要适当加大资源的投放。

以上就是诸葛io高级数据驱动顾问王叶鑫在诸葛io数据巡展·成都站上的发言整理：获取高质量的用户阻碍是：传统手段无法评估各渠道的流量和质量，诸葛io从源头标识用户，以UTM参数区分用户来源，通过Deferred DeepLink技术打通中间流程，对用户从曝光到复购全用户生命周期建立一个完整的漏斗。

总之，与传统方案相比，诸葛io获取分析可实现渠道效果的一键衡量，降低分析门槛；企业可根据自身业务设定转化目标，帮助企业从源头标识用户，为之后的有针对性的精准触达从而实现核心转化打下基础，进而助力企业从数据洞察中获益。

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