参赛者: 缪育家
编辑:Fiona
“腾讯移动分析(MTA)有专业的移动应用数据分析能力,为您的应用提供实时数据统计分析服务,监控版本质量、渠道状况、用户画像属性及用户细分行为,通过数据可视化展现,协助产品运营决策。”以上为官方对 MTA 的解释,这段话已经很明确的指出了这个平台所提供的服务。
肯定有很多的参赛者已经对功能部分进行了测试性的体验分析,接下来我将从一个移动应用管理者的视角,去聊聊 MTA 还可以给我们提供什么服务。
一、如何让用户了解和使用 MTA
如果没有用户知道,一个产品做的再优秀也没有体现价值的机会。MTA 与腾讯大部分to C 的产品不同,主要面向的使用人群并不是广域覆盖的,更多的是 App 的管理者,如产品经理、运营等人员。触达用户的渠道多种多样,网上百度一下就会出现很多相关的信息,但是大部分都是 App 等产品自身的触达方式。
MTA 与普通产品的不同之处就在于我们是服务于 App 的,所以无法对 App 这些“用户”进行诸如消息推送、弹窗、站内信等操作。
移动应用的管理者最关心的就是数据,这与 MTA 提供的服务是相同的,那么我们如何触达这些移动应用的管理者,让他们了解和使用 MTA,就是一个很重要的问题。
1)正向反馈
产品经理在找解决方案的时候往往会在网上搜索对应的信息,然后进行深入了解和对比,最终选定合适的方案提供商。MTA 的官网就是产品经理深入了解服务的载体,目前来看 MTA的官网做的还是不错的,所有官方信息都非常全面,但是 MTA 的产品经理忽略了一点,我们在找解决方案时除了看官方展示给我们的信息,我们更多的会想去了解使用效果或者用户反馈。
现在我们想去了解 MTA 的相关使用信息,只能在网上找到零散的信息,很难把这些用户反馈的问题集中起来,进行管理和反馈,这样对 MTA 本身的运营就带来了一定困难,同时也增加了用户深入了解 MTA 的成本。
我们可以搭建一个用户反馈平台,用于用户之间的交流和反馈,虽然会造成一定的管理成本,但是可以快速对用户的反馈进行处理,同时也能让新用户有更多的渠道去深入了解 MTA 及其他管理者的使用效果,形成正向反馈。这一点对于产品经理在确定方案时,有很大的帮助。
2)应用宝
每家提供应用分析的平台都有自己的武功秘籍,但是有一项是 MTA 的“祖传神功”,能够轻易的领先对手,那就是 Android 应用分发平台应用宝。应用宝上有海量的 App,每款 App都有对应的管理者,这些资源就是 MTA 的内功心法,可以精准触达每个移动应用管理者,然后把这些管理者转化成 MTA 的用户。
有针对性的营销、推广永远比地毯式轰炸强,这是所有人的共识,也是 MTA 得天独厚的优势,当然,应用宝也有对应的数据管理要求,但是集团内部沟通,总比其他没有这些资源的分析平台强。
3)自传播
不管是产品经理还是运营人员,都有一个行业集体,他们出于自身成长或者工作需要,都会在各自的圈子进行社交活动,包括探讨各自用的比较好的方案和工具等,这是 MTA 在提升自传播时可以侧重关注的地方。自传播的方式有很多种,我们不对具体方式做讨论。
就 MTA 而言,我觉得应该关注内容传播和口碑转播两个方面。在官网、新媒体等各种渠道新增分享图文的露出,方便这些管理者获取到对应的分享内容(前提是这些内容能打动移动应用管理者并触发分享欲望),对分享行为进行奖励,提高转化效果。口碑传播是所有产品都通用的一个手段,提升用户体验,为细分行业提高差异化的服务等措施,都是这些管理者愿意为同行“推销”MTA 的理由。
二、活跃用户留存
在 MTA 中,我们可以找到留存率一项数据,根据官方解释,只统计了新增用户留存,与友盟等平台一样,都是按照次日至 30 天的维度来计算和展示数据,非常详细,可以根据版本和渠道等条件来筛选数据。这对于应用管理者对拉新活动的分析提供了很好的数据分析帮助,同时可以分析应用的用户发展情况。
图 1 留存率活跃用户留存,是指某日活跃用户在之后第 N 日仍在使用该应用的用户,这些用户占当时活跃用户的比例即为活跃留存率。活跃用户留存往往会被忽视,但是在产品生命周期中往往是很重要的一个数据,比如:某个运营活动或者某个功能的上线,不仅带来了新的用户,也可能激活了老的沉默用户。
如果只关注拉新数据,将会陷入不断拉新,活动过后数据就跌入谷底的情况,这时我们往往需要对活跃用户数据进行分析,活跃用户留存就是一项很重要的参考数据。由于这项数据没有被统计,我在自己的项目中会自己采集并分析这一类数据,如果 MTA 能够提供这项数据支持,将会减少应用开发的成本和难度。
设备分析中未知数据的解释在使用一款数据分析产品时,对于数据分类往往要非常注意,一定要让用户一看就明白。数据分类和来源的清晰程度,决定了用户使用这款产品的成本,如果对其中一些数据无法分析出原因或者提供参考价值,将会影响整个产品的质量。
图 2 设备分析MTA 中不管是 Android 还是 iOS 平台,设备分析的数据中有一项未知,在产品中并没有找到任何地方有对这个“未知”进行解释,我猜测有可能是用户未授权获取设备信息或者相关信息传输失败。
但正如我所说,这都是我的猜测,如果这些数据需要靠应用管理者去猜测得出自己的结论,本身就是这个产品的缺陷,特别是此类数据占比非常大的时候。就这个问题而言,应该清晰的让用户知道这类数据存在的原因,其次要在产品设计和技术上尽量降低发生这种情况的概率。
三 、行业数据的对比
应用管理者对分析平台的使用场景,一般都是在需要关注某个数据时才会登录查看,但是也有像我一样每天早上习惯性的在副屏上打开数据统计页面,查看相应的数据。这方面MTA 做得很好,可以把所有数据都添加到数据看板,让用户灵活添加自己想要关注的数据。
但是,如果你是一个长期使用这些平台关注自己应用数据的管理者,你会发现,不管如何变化,我们能看到的都只是自己应用的数据,没有横向数据的对比,有时甚至无法判断某个数据是否健康。
我曾经被这个问题困扰过,只能通过其他途径去佐证和对比,才能对自己应用的数据做到心里有数。那么,对于 MTA 来说,我们除了给用户提供自己应用的数据之外,还能做些什么呢?
个人觉得,作为应用管理者,最关心的有两点:一是数据的真实准确性;二是有行业数据可以判断自己的应用是否健康。数据的真实准确性方面,相信 MTA 有对应的技术实力去保证,但是行业数据方面就目前的版本来看,还远远不够。
本次评测提供的 demo 应用,由于是记账理财类软件,列表中展示了借贷业务分析,有很多数据类型是空的,这可能与测试应用有关。除此之外,我们无法获知这款软件与同行业的软件进行数据对比分析的内容。作为应用管理者,我更想了解我的每项数据在行业里面的表现情况,从而辅助我进行分析,是否需要进行优化。
数据分析平台本身就是一个使用低频的产品,但是重要性一点也不低,除了提供应用本身的数据之外,可以提供更多的数据服务,比如:提供报告输出模板,减少应用管理者的使用成本,这样才能吸引更多的应用进来,从而形成良性循环。
四、降低方案切换成本
目前 MTA 的市场份额并不算很大,那么除了争取新应用的进入之外,最重要的一个工作就是需要去获取其他平台的市场份额。在获取这批用户时,需要面临一个问题,这些移动应用已经使用了别的方案,MTA 如何降低切换方案的成本。
草率的切换方案是一个应用管理者很忌讳或者很不愿意面对的选择,如果你的产品成功的吸引了他,接下来你就要通过降低切换方案的成本来最终保证转化。
比如:我现在正使用友盟的方案,如果切换到 MTA,因为 App 版本迭代需要一定的周期,那将会有相当长的一段时间,数据出于混乱状态,这是一件非常头疼的事情,MTA 的产品团队可以考虑一下应用管理者这方面的需求。
MTA 有很多很好的功能,比如:集成简单,数据详细等,由于本次只是针对 demo 进行体验,并没有实际的应用经验,不对更多的功能进行主观猜测。本次评测大赛是一个很好的宣传机会,让更多人了解 MTA,但是我觉得从产品本身来说,应该着重去了解应用管理者的需求,因为他们是 MTA 最直接的使用者。