アプリプロモーションと運用の知識を網羅したガイド：【データ分析】

第1部データからチャネル品質を評価する方法第2部国内外のデータ分析ツールの紹介第3部データからチャネル不正を見分ける方法パート1: データからチャネル品質を評価する方法チャンネルが多すぎて混在しており、適切な高品質のチャンネルを選択するのが非常に困難です。企業がプロモーションに数万元を費やしたにもかかわらず、アクティベーションが数万件しか得られず、実際のユーザーがわずかしかいないというケースは、決して珍しいことではありません。優れたプロモーションチャネルには、新規ユーザーとアクティブユーザーの数が安定しているだけでなく、実際のユーザー行動データをデータに反映して、製品を継続的に最適化できる必要があります。ここでは、統計分析ツールを使用してチャネルの品質を評価する方法をいくつか紹介します。まず、いくつかの指標の定義を明確にしましょう。 1. アクティブ化されたユーザーとも呼ばれる新しいユーザーを追加します。つまり、ユーザーはアプリケーションをダウンロードして起動します。 2. アクティブユーザーとは、選択した期間中にアプリを少なくとも 1 回開いたユーザーの数を指します。 3. アクティブユーザーの構成。アクティブユーザーのうち新規ユーザーと既存ユーザーの割合を明確に反映します。 4. 使用期間、つまりユーザーが一度にアプリケーションを起動する時間分布。 5. 継続率: 一定期間内にアプリの使用を開始し、一定期間経過後も引き続きアプリを使用しているユーザーは継続ユーザーとみなされ、その時点での新規ユーザーに対する継続ユーザーの割合が継続率となります。たとえば、1 月 1 日にチャネル A に 1,000 人の新規ユーザーが追加されました。1 月 2 日には、この 1,000 人のユーザーのうち 500 人がアプリを再度起動し、1 月 3 日には 40 人が再びアプリを使用しました。その後、1 月 1 日にチャネル A に追加された新規ユーザーの翌日の維持率は 50% で、2 日後の維持率は 55% でした。 6. カスタムイベントは、エンドユーザーのアクションまたは操作を記録できます。たとえば、ユーザーのダウンロード、共有、支払いなどの動作はすべて、カスタムイベントを通じて監視できます。ユーザーの行動が異なれば、注意を払う必要のある指標も異なります。これは、数値イベントとカウントイベントに分けられます。デバイスモデル、ネットワークタイプ、地理的分布などの他の一般的な指標も、チャネル品質を判断する際の参考になります。これらの指標を使用してチャネルのユーザー品質を評価する方法について説明します。保持分析まず、今日では翌日リテンション、7日間リテンション、30日間リテンションなど、すべて偽装可能であり、非常に自然に計算されることさえあると言わなければなりません。したがって、リテンションだけを見るのは意味がありません。使用期間、カスタムデータなど、他の指標と組み合わせる必要があります。データが改ざんされていないと仮定すると、開発者は一定期間後のさまざまなチャネルのユーザー維持率を比較することで、チャネルユーザーの品質を評価できます。たとえば、チャネル A の新規ユーザーの 3 か月後の月間継続率は約 30% のままですが、チャネル B の新規ユーザーの 3 か月後の月間継続率は約 20% です。2 つのチャネルの新規ユーザーの数は似ていますが、チャネル A のユーザーの質はチャネル B よりも優れています。使用期間実際のユーザー行動によって生成されたデータと偽データの使用時間には違いがあるはずです。通常、運用スタッフはアプリケーションの使用時間の分布を全体的に把握しています。データから、特定のチャネルの使用時間が他のチャネルの使用時間と大幅に異なることがわかった場合、このチャネルのデータの信頼性は疑わしいものになります。端末プロパティここで言及している端末属性には、デバイスモデル、ネットワークとオペレーター、地理的分布が含まれます。ある有名企業の業務担当の同僚は、チャネルディーラーがデータを改ざんしているとずっと疑っていたものの、それを証明する明確な証拠を見つけるのに苦労していた。複数のデータ指標を比較した後、彼はついに端末属性データに手がかりを見つけた。通常のチャネルのモデルは主にサムスン、シャオミなどのデバイスであるのに対し、このチャネルのモデルの90％以上は市場価格が400元程度の安価なAndroidスマートフォンであり、一部のモデルは実際にはAndroid開発ボードであった。つまり、統計分析ツールをうまく活用することで、一般的なデータの改ざんを特定し、チャネルの品質を評価するのに役立ちます。一方、データ詐欺はますます専門化、産業化しています。不正行為の達人と戦う方法、一見美しいプロモーションデータの背後にある不正の手がかりを見つける方法については、この記事の第 3 部 [データからチャネルの不正行為を識別する方法] でさらに詳しく説明します。パート2: データ分析ツール  16 のローカルデータ分析ツール 30 の外国データ分析ツール 国内データ分析ツール16選： 国内のデータ分析ツールの多くは、少数の無料機能と高度な有料機能サービスを組み合わせたものであり、初期の無料モデルは徐々に有料モデルに移行していくと予測されます。 1. ウメンhttp://www.umeng.com/ iOSおよびAndroidアプリケーションデータの統計分析をサポートし、基本的にAPPに必要なデータ分析機能をカバーしています。 2016年1月26日、アリババが共同出資するUmeng、グローバルな中国ウェブサイト統計・分析プラットフォーム「CNZZ」、国内インターネットデータサービスプラットフォームDiyuanxin Network Dataの3社が合併し、「Umeng+」を設立すると発表しました。「Umeng+」は、毎日、世界中の9億人以上の独立したアクティブインターネットユーザーにリーチすることができます。 2. Cobub Razor http://www.cobub.com/ は、Umeng のオープンソースバージョンです。 iOS および Android アプリケーションデータの統計分析をサポートします。主に、チャネル、バージョン、使用頻度、使用時間、ページアクセスパス、ユーザー保持率、端末とネットワーク、オペレータ分布、イベントとコンバージョン率、エラー分析、自動更新などの複数のデータ統計を提供し、地域別および期間別の表示を提供します。 3. 清遠火炎（huoyanapp） http://www.huoyanapp.com/ どの APP ユーザーの毎日、毎週、毎月のアクティビティも表示できます。さらに、アプリケーションの比較も行えます。その機能は主に、チャネル監視、ユーザー分析、群衆分析の 3 つの部分に分かれています。ユーザー分析には、主に新規ユーザー、アクティブユーザー、期間分析、使用頻度が含まれます。　　 4. AYL Aiyingli アプリランキングモニタリングhttp://rank.aiyingli.com/ iOS と Android の両方をカバーする国内の主要アプリ市場におけるアプリのランキングとダウンロード数の変化を監視します。歴史的に、iOS 向けのツールは数多くありましたが、Android 向けのツールはほとんどありませんでした。これまで、Android のダウンロードデータ、検索ランキング、総合ランキング、カテゴリランキングの統計には、すべて手動の方法が必要でした。この方法ははるかに優れています。多くの商品移転取引、資金調達、CPT統計がそのデータを参照すると言われています。 5. アプリケーションレーダーhttp://www.ann9.com/ iOS のみ、App Store の全体およびカテゴリのランキングを表示します。 ASO の効果を判断する基準の 1 つである、App Store での製品の検索スコアを確認します。 6. Zhuge iO https://zhugeio.com/ は、属性フィルタリング、条件選択、時間フィルタリングバーの選択を通じてユーザー行動の洞察分析を行い、ユーザーの操作の各ステップに基づいてより直感的なユーザーポートレートを表示し、異なるメッセージを異なるユーザーにプッシュできます。また、プッシュ後には効果の監視もあります。 7. トーキングデータhttp://www.talkingdata.com/ 統計カテゴリには、ユーザーと使用状況（新規、アクティブ、地域分布、デバイスモデルなど）、チャネル統計、イベントとコンバージョン、分析ツールが含まれます。チャネルデータを使用して、ユーザーのソースを表示し、プロモーションの効果を評価することができます。 8. Baidu モバイル統計http://mtj.baidu.com iOS および Android プラットフォームをサポートします。さらに、統計 SDK を組み込むことで、開発者はユーザー行動、ユーザー属性、地理的分布、端末分析など、自社製品のより包括的な監視を実施できるようになります。 Android チャネルが多すぎて、すべてのチャネルを総合的に管理することは不可能なので、分析に頼らざるを得ません。Baidu Mobile Statistics を通じてさまざまなチャネルのプロモーション効果を監視し、劣ったチャネルを排除することができます。　　 9. アソウhttp://www.asou.com/ 人気検索を通じて、一定期間のユーザーの検索行動を分析できます。ただし、現在ではブラシが非常に強力であることを考えると、このデータはもはやあまり参考になりません。行動的な単語が含まれているかどうかを確認することに集中できます。また、iPadビジネスを展開している開発者も、asouツールを使用して分析できます。　　 10. Vtool ASO http://vtool.cc/ 開発者が ASO キーワードの共有、キーワードの復元、キーワードの拡張、キーワードの 24 時間ランキング、ダウンロード量の推定、その他のキーワード分析と統計を実施するのに役立ちます。　　 11. アプリデュhttp://www.appduu.com/ iOSのみ対応。APPの重み、ASOキーワードのカバレッジなどを閲覧できます。ただし、有料のAPP統計ツールであり、一般ユーザーには制限が多くあります。VIPにアップグレードすると、より包括的なデータを見ることができます。キーワード分析のもう一つのハイライトは、単語セグメンテーションツールです。　　 12. ASO100 http://aso100.com/ Apple の全体およびサブリストの上位 1,500 個のアプリのクエリをサポートしており、開発者はいつでもアプリのランキングを確認できます。キーワードインデックスランキングを検索したり、各カテゴリリスト内の各キーワードのランキングを照会したりできます。競合製品の分析も行えます。開発者は競合他社が使用するキーワードから学び、自社のアプリの不足部分を補うことができます。 13. クールチュアンhttp://www.coolchuan.com/ Android プラットフォームのアプリケーション監視のみをサポートします。開発者は、主流市場でのアプリのダウンロード数、ランキング、評価やコメント、キーワードランキングなどのデータを閲覧できるほか、類似の競合製品とデータを体系的に比較することもできます。 14. プレイデータhttp://www.playdata.cn iOS、Android、WP などの主流プラットフォーム上のアプリケーションデータの統計分析をサポートします。機能には、運用分析、ユーザーの使用状況、チャネル分析、ユーザー端末、イベントとコンバージョン、エラー分析、広告スペースの監視などがあります。 15. Haiduクラウド分析https://m.hiido.com/ 主流のスマートフォンプラットフォームをサポートし、永久に無料であると主張しており、APP 起業家がアクティブデバイス、ユーザーソース、ユーザー属性、チャネルデータ、保持率などをカウントおよび分析するのに役立ちます。 16. Chandashi http://www.chandashi.com/ は、iOS および Android アプリケーションデータの統計分析をサポートし、さまざまな市場チャネルでのアプリケーションのパフォーマンスを追跡できます。また、ASO キーワード診断ツール、拡張ツール、インテリジェントな推奨ツールも提供します。 海外のデータ分析ツール30選 ユーザーグループのセグメンテーション 1. Upsight（有料アイテムを含む） Upsightは、モバイルアプリケーション開発者向けの分析ツールです。その機能には、ユーザーセグメンテーション、ファネル分析、リテンション分析、アプリ内購入コンポーネント、無制限のデータストレージスペースが含まれます。 Upsight は、iOS、Android、Java Script、Adobe Air など、ほぼすべてのモバイルプラットフォームをサポートしています。 2. Tap stream（無料） Tap streamのハイライトは、ユーザーのライフサイクルの分析です。ユーザーが毎日どこでアプリの情報を検索しているか、または特定のチャネルから実際にどのくらいの頻度でアプリをダウンロードしているかを知りたい場合、Tap stream は信頼できる情報源になります。 Tap stream は、iOS、Android、Windows、Mac アプリをサポートしています。 3. Flurry Analytics (無料) Flurry は、モバイルアプリ分析のほぼ「業界標準」です。 Flurry を使用すると、ユーザーセッションを追跡して、ユーザーがアプリの使用時に問題を抱えている場所を確認できます。アプリのユーザーベースをより深く理解するために、カスタムセグメントを作成することもできます。 4. Capptain（有料アイテムを含む） Capptain は、一連のデータダッシュボードのようなリアルタイム分析ツールです。リアルタイムのユーザー行動を追跡できるだけでなく、ユーザーの使用状況のフィードバックを監視したり、ユーザーグループをリアルタイムでグループ化したり、地理的な位置に基づいてインスタントメッセージを送信したりすることもできます。 Capptain は、iOS、Android、HTML 5、Blackberry、Windows などのプラットフォームで利用できます。 5. Followapps – アプリの洗練された分析プラットフォーム 6. MobileAppTracking – ユーザーデータの追跡と予測モデルタッチスクリーンのホットスポット分析 7. HeatMa.ps ヒートマップ (有料)ヒートマップは、数少ないアプリのホットゾーン追跡ツールの 1 つです。ヒートマップは、アプリ開発者がすべての画面タッチ、ジェスチャ（拡大/ズーム/スワイプ）、デバイスの位置を記録するのに役立ちます。ユーザーのタッチスクリーンの詳細なホットスポットマップを取得することもできます。唯一残念なのは、ヒートマップが iOS アプリでのみサポートされていることです。 8. Heat Data（有料） Heat Data は、モバイルアプリや Web サイト向けのもう 1 つのヒートゾーンツールです。クリック、スワイプ、ズームなど、ユーザーが画面をタッチしたときに発生するすべてのアクションを追跡し、詳細な視覚分析レポートを取得できます。 Heat データはクロスプラットフォームなので、JS コードを 1 行コピーしてアプリに埋め込み、使用するだけです。ただし、アプリに JS を埋め込みたくない場合は、別のツールを使用する必要があります。アプリ内購入の追跡 9. Appsflyer（有料アイテムを含む） Appsflyerは、分析機能が組み込まれたオールインワンのマーケティングツールです。アプリ内購入、ソフトウェアのインストール、ユーザーの使用状況を同じツールで追跡できます。 Appsflyer は、主流の iOS、Android、Windows システムのサポートに加えて、Unity、Marmalade、Appcelerator などの他のプラットフォームやエンジンもサポートしています。まさに完全なプラットフォームサポートを実現していると言えます。 10. Appfigures（有料アイテムを含む） Appfigures は、イベントに関連するアプリ内販売を追跡しながら監視できます。 Appfigures は、さまざまなチャネルからアプリの評価、ダウンロード数、支払い金額を収集して表示します。 Appfigures は、iOS、Android、Mac プラットフォームでも利用できます。また、API も提供されているので、それを使用して必要なものをすべて取得できます。 11. Swrve – アプリ内購入分析プラットフォームチャネル追跡、アプリ評価での広告配置 12. Apsalar（有料アイテムを含む） Apsalar は、大規模なアプリケーションストア向けに特別に設計されたデータ分析ツールです。 Apsalar には、基本的なユーザー分析機能に加えて、強力な広告管理コンポーネントも備わっています。 13. App Annie (有料アイテムを含む) App Annie は非常にユニークな分析ツールです。ユーザーアクティビティを分析するのではなく、アプリのダウンロードと売上のみを追跡します。 iTunes、Google Play、Amazon ストアのいずれであっても、App Annie を通じてアプリのダウンロード数、評価、レビュー、ランキングを直接把握できます。 14. Askingpoint（有料アイテムを含む） Askingpoint のハイライトは、アプリの評価を追跡できることです。実際、その主な機能は、より多くのユーザーにアプリのレビューを促すことです。これはユーザーレビューを改善する最善の方法ではないと思いますが、このツールは開発者がレビューをより簡単に取得して追跡するのに役立ちます。 15. Distimo の AppLink は、クロスプラットフォームのチャネル配信およびコンバージョン率追跡ツールです。また、いつでもどこでもアプリの操作データを監視できる独自のアプリもあります。 16. Trademob – モバイルマーケティング分析 17. Adxtracking – アプリ内広告の運用、最適化、分析ツール基本統計 18. Amazon Mobile Analytics（無料）モバイルデータ分析は、Amazon の巨大なエコシステムのほんの一部であり、基本的なクロスプラットフォーム分析ツールです。 iOS、Android、そしてもちろん Amazon で公開したアプリを追跡するために使用できます。考えられる典型的なデータ分析機能はすべて備わっています。同時に、オペレーターが 1 つのアプリケーションでさまざまな動作モードをテストできるようにする A/B テスト機能も備えています。 19. Roambi (有料) Roambi は大規模な R&D チームへのサービス提供に重点を置いています。基本的なデータ分析、モバイルアプリケーション向けの BI レポート、プログラム異常警告という 3 つの主要機能を統合した 3 in 1 分析ツールです。 Roambi では、データを Box コンポーネントにプッシュバックして、チームメンバーが読みやすいレポートを生成することもできます。 20. App celerator (有料プロジェクトを含む) App celerator の主な事業はモバイルアプリケーションの統合マーケティングコンポーネントですが、アプリケーション分析ツールも単独でも十分機能します。 App celerator ツールでは、新規ユーザーとカスタムイベントのセッション期間を追跡できます。 21. Countly (有料アイテムを含む) Countly はオープンソースのモバイルアプリ分析ツールです。ほとんどのオープンソースプロジェクトと異なる点の 1 つは、Countly が実際には非常に優れていることです。 Countly を使用すると、さまざまなプラットフォーム、画面サイズ、デバイスでのアプリの分布を簡単に確認できます。 22. Kontagent – モバイルアプリケーションデータ分析コンポーネント 23. Claritics – アプリ BI データ分析 24. Appsee – モバイルアプリのビジュアル分析 25. Yozio – モバイルアプリデータトラッキング 26. AppsFlyer – モバイルアプリの計測とデータ追跡 27. Telerik – モバイルアプリ分析モバイルゲーム分析に焦点を当てる 28. Honey Tracks（有料アイテムを含む） Honey Tracksの違いは、ゲームのモバイルアプリケーション分析に重点を置いていることです。 Honey トラックは、モバイルゲームユーザーのエンゲージメントとリテンションの分析を含む 90 を超える指標をゲームスタジオが追跡できるように構成されています。 29. Playtomatic（無料） Playtomatic もオープンソースのアプリ分析ツールですが、モバイルゲーム分野に重点を置いています。 Playtomatic は、iOS、Android、JavaScript、HTML 5、Unity 3D エンジンなどの複数のプラットフォームをサポートし、ゲーム開発者がモバイルゲーム内でプレイヤーの位置と成果を追跡するのに役立ちます。 30. Applicasa – モバイルゲーム管理プラットフォームパート3 データからチャンネル不正を識別する方法ユーザーが本物かどうか、ファイアウォール経由かどうか、マシン生成ユーザーか人間生成ユーザーかをどのように判断するのでしょうか?現時点では、追跡・カウントされたユーザー属性に基づいて判別することは困難です。ユーザーの保持、モデル、地域、インターネット接続が正常であっても、不正行為がないとは言えません。最近の人々は非常に洗練されており、これらすべてを行うことができます。携帯電話番号の登録さえ偽造できます。 最終的な判断方法は、ユーザーのコンテンツへの貢献度を見ることです。 まず、アプリケーションの種類を確認する必要があります。ここに 3 つの例を示します。たとえば、e コマースアプリケーションの場合、最も直接的な方法は、このチャネルでのユーザーの注文消費、つまりアクティベーションから注文作成までのコンバージョン率を確認することです。この不正行為によって収益に貢献できるのであれば、それは悪いことではありません。ハハ、これは間違いではありません。たとえば、あなたのアプリケーションが Ask a Doctor シリーズのような情報を生成する生命関連のアプリケーションである場合、このチャネルのユーザーからの質問の数を確認する必要があります。これを偽造するコストは高く、偽造することは費用対効果が高くありません。たとえば、製品がゲームであれば、eコマースと似ています。付加価値のある小道具を購入するユーザーの割合と、レベルをクリアするユーザーの割合を確認します。ゲームをプレイする際に不正行為をするために人を雇うことはありませんよね? ！これら 3 つの例から、まずは自社の製品を見て、製品コンテンツの詳細に基づいて判断する方がはるかに簡単であることがわかります。 比較的簡単に明らかにできる不正行為データ: 1. 定着率チャネルは、翌日、7 日後、30 日後などの重要な時点でユーザーデータをインポートすることを選択します。すると、翌日、7日目、30日目などの主要な時点でのAPPのデータが、他の時点のデータよりも有意に高いことがわかりました。実際のユーザーのリテンション曲線は、滑らかな指数関数的減少曲線です。リテンション曲線に急激な上昇と下降を伴う異常な変動が見られる場合、基本的にはチャネルがデータに介入したことを意味します。（II）ユーザー端末情報 1. 低価格デバイスのランキング：チャネル内の新規ユーザーまたはスタートアップユーザーのデバイスのランキングを経験に基づいて分析します。低価格のデバイスが異常に高いランクにランク付けされていることがわかった場合、彼らはそれを異常とみなし、報告し始めます。 2. オペレーティングシステムの新バージョンの割合: チャンネルの荒廃が何年も続いた後、オペレーターは、チャンネルを後押しする多くのスタジオがオペレーティングシステムのバージョンの適応に遅れをとっていることをようやく発見しました。チャネルユーザーのオペレーティングシステムを表示すると、すべてのモバイルインターネットユーザーのオペレーティングシステムの分布と比較できます。 3. Wi-Fiネットワークの使用状況：例えば、2G、3G、4Gの使用比率が正常かどうかなど。（III）拡張情報 1. 登録されたニックネームの分布と規則性。低レベルの偽の登録ニックネームの多くは強い規則性を持っています。すべてのオペレーターはこのような状況に遭遇したことがあるはずです。 2. 登録されている携帯電話番号の地域別分布。皆さんもこれまでに見たことがあると思いますが、あるチャネルから来たユーザーの携帯電話番号は、ある事業者の特定の都市のものであるだけでなく、連続した携帯電話番号でもあります。（IV）単一指標 1. IP: ブラックリスト IP かプロキシ IP かを問わず、巨大なブラックリストデータベースと比較します。 2. IMEI: ブラックリストの IP ですか? 3. 携帯電話番号: 番号が違法かブラックリストに載っているか。 5. グループ指標 1. IP: ユーザー IP の地理的分布が、国内の各省および海外市場の分布を含む以前のデータの分布と一致しているかどうか。 2. IMEI: ユーザーの IMEI 番号の地理的分布が以前のデータの分布に準拠しているかどうか、および IMEI によって表される製造元の分布がランダムであるかどうか。 3. OS: チャネルのオペレーティングシステムバージョンの分布が、ある程度のランダム性と統計に準拠し、以前のデータと比較されているかどうか。 4. モデル: モデルの分布が過去のデータや最新のスマートフォン出荷台数の割合と一致しているかどうか。 5) 位置情報: 位置情報の公開率と取得した位置情報の地理的分布率が、事前データの分布、チャネルが約束した地理的状況、アプリケーションの実際の分布と一致しているかどうか。6 ) オペレーター: オペレーターのデータ分布がランダムであるかどうか、国内オペレーターの正規分布と海外オペレーターのランダム分布と一致しているかどうか。 7) ネットワークアクセス方式：WiFi、2G、3G、4Gの配分比率が前回データと同じ傾向とデータ特性を維持しているかどうか。（VI）情報の一貫性デバイスの一貫性の検証（CPU、製造元、Mac アドレス、IMEI、モデル、オペレーティングシステムの一貫性の検証を含む）。

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