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【增长参谋】产品介绍及产品使用
最近更新 2022-07-07 12:07:00

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一、 背景和初衷

随着精细化运营的如何降低买量成本,提升用户变现价值成为移动开发者迫切需要解决问题。

从效果角度:数据单薄、算法落后、买量变现系统化方法论缺失等能力不足,可以直接导致ROI、LTV、留存等回收效果不及预期;从投入和效率角度:企业自建完整的能力成本过高,包括人力成本(研发&维护成本、运营成本、商务成本)、时间成本(数年以上的积累和沉淀)、经济成本(大量财力投入能力建设)等。

二、什么是增长参谋

  • 增长参谋是一款旨在帮助开发者统筹提升ROI的数据产品
  • 它从用户粒度打通了单个应用买量及变现的双端数据,为开发者提供精细颗粒度的用户ROI、LTV等数据分析指标,从投放变现整体回收的视角,对投放、变现的数据进行分析和解读,辅以调优策略输出,并配合提供快捷操作调整的能力。
  • 增长参谋可以为开发者做什么?提效:增长参谋即接即用,接入当日即可查看分时ROI数据,次日即可查看天级ROI数据,开发者无需自建数据中台,投入高昂的时间以及人力成本打磨数据产品,高效优化投产比;降本:增长参谋提供用户颗粒度的ROI数据,针对不同渠道和广告位、出价方式、买量素材的ROI提供针对性的数据解读和操作建议,帮助开发者快速定位投放问题,优化投放策略;增收:增长参谋提供天级、小时级的数据,帮助开发者快速定位top ROI的素材和计划,将预算动态倾斜至优质策略,提高买量ROI;此外,开发者还可通过增长参谋分析应用收入结构,调整针对特定用户的变现效益,优化产品整体变现效率。
  • 增长参谋有什么,对比自建数据中台优势是什么?


增长参谋

自建中台

维度指标完整性


在维度、指标上参谋整体更完整并且数据产出相对更稳定

自建中台缺少行业指标参考辅助优化产品指标

数据准确性


  • 支持不同类型的收入和成本API自助回传
  • 支持穿山甲Gromore的变现收入来源
  • 预估ltv配合后验数据、行业平均参考准确率相对更高


使用便利性

支持「巨量」「腾讯广告」的计划进行关停、开启/批量操作

自建中台自动化投放能力相对比较完善,可以策略配置方式自动关停计划

  • 增长参谋的使用效果:

增长参谋从21年4月至今目前已服务300+开发者,覆盖多个行业,包含但不限于工具、游戏、网赚、阅读、资讯等,其中工具行业某开发者使用参谋后,通过关键行为分析等功能的使用,多个应用日均投放消耗增长65%,ROI增长36%,关键行为日消耗占比98%;网赚行业某开发者使用后,首日ROI提升80%,14日ROI提升46%;休闲游戏行业某开发者使用后,首日ROI提升35%,30日ROI提升12%,投放消耗提升43%;

行业

效果

功能使用

工具




三、产品接入

当前参谋支持4种数据接入类型:①归因数据、②投放数据、③其他收入&成本数据和④ 用户行为数据

  • 根据使用及分析计算需求建议接入的是:其他收入&成本数据和用户行为数据,可用于计算网赚ROI、内购ROI、应用留存率和用户使用时长

模块

是否必传

类别

主要人力

重点动作

归因数据

必传

自建归因

服务端研发

将归因数据通过API回传给增长参谋增长参谋快捷接入

三方归因:热云/友盟/TD/AF

运营

在三方归因后台配置一下参数跟回调地址即可

投放数据

必传1、已支持全渠道2、授权 or API接入按需回传渠道选择即可

页面授权(仅巨量引擎/腾讯广告)

运营

账户授权

openAPI自助接入(除巨量&腾讯外所有投放渠道)

服务端研发

将投放平台的投放数据拉取到开发者后台,再通过增长参谋提供的API将投放数据回传给增长参谋增长参谋快捷接入

运营成本和内购收益增长参谋-数据接入:运营成本和内购收益

非必传

API自助接入用户粒度IAP收入数据、其他ADN收益数据、激励提现、红包成本等数据回传

服务端研发

将除广告变现外其他的成本、收益投放通过的API回传给增长参谋1、收益:内购、订阅、其他adn收入等2、成本:运营成本(红包、金币提现等)

折算比例录入

运营

支持4种口径下的比例计算,支持录入返货、收入份额、超成本赔付等比例计算

用户行为回传

非必传

应用留存、APP使用时长

客户端技术

接入applog SDK若对应应用在巨量已接入巨量SDK,提供对应appid更新即可

四、产品功能及使用

产品使用手册:https://www.csjplatform.com/supportcenter/6067

1. 数据口径

「穿山甲」:统计新增用户在穿山甲平台的变现收益,只计算穿山甲收益(穿山甲部分收入+GroMore内穿山甲adn对应的变现收入)

「聚合预估」:开发者接入了GroMore,在GroMore配置瀑布流中设置的cpm target,以设置的cpm值计算收益,只计算Gromore的变现收益。

「聚合API」:开发者接入了GroMore,且授权了reporting API,以reporting API提供的数据进行收益计算,只计算Gromore的变现收益。

2. 数据分类

增长参谋数据字典:https://bytedance.feishu.cn/sheets/shtcnSsqjf7H3wvbu8UhD5qjTbd?sheet=UVX4SF

分类

数据来源

时间周期

指标

定义

归因数据

开发者

T0~T7~T14T30/T45/T60/T90

激活日期

用户激活当天为T0,次日为T1,激活第30天为T29;

投放渠道

判断用户来自某投放渠道(包含投放平台、厂商、应用商店等)

激活设备数

根据媒体回传的归因数据,汇总每天的新增用户数;

变现侧数据

穿山甲

累计变现收益、每日变现收益

激活累计第3天的变现收益,即T0-T3共3天累计的广告变现收益

请求/展示/点击渗透率、用户数

激活用户中X%用户产生广告请求,第N天仍有广告请求行为的用户

LTV

激活用户累计第N天的平均用户变现收益;

投放侧数据

开发者

投放消耗、投放展示、点击、投放cpm

投放广告花费的金额;

激活成本、转化成本、激活转化率

指单个用户的激活成本;

运营成本和内购收益

开发者

累计收益、每日收益

-

其他成本(提现、金币)

-

衍生指标

计算指标

ROI

激活用户在第N天的累计ROI;

用户行为

Applog SDK

留存率

新增用户在T1-30按天计算启动应用的用户比例;

人均使用时长

激活用户在第N天使用APP的人均时长;

3. 功能使用

3.1 FOR 投变现状概览

整体概览:快速查看全部已接入应用的投产情况

整体概览将开发者最关心的买量大盘指标和关键信息以可视化图表进行展示,方便开发者快速了解天级别新增激活数、ROI和LTV等指标;

整体概览共包括五个部分:①待办事项;②增长参谋信息汇总;③核心指标大盘;④核心指标分析(按应用);⑤回收效果监控。

  • 核心指标大盘:针对已同时接入归因数据和投放数据,且投放消耗>0的全部应用,在所选日期的新增激活用户,计算其投放&变现的大盘指标及波动趋势;
  • 核心指标分析(按应用):该模块相比上一模块而言,额外包括仅接入了归因数据,未接入投放数据的应用,并且以区分应用的方式呈现;
  • 回收效果监控:通过规则设置,检测优质/劣质在投计划,方便快速识别和复制优质计划,并支持跳转至广告平台一键关停劣质计划和配置告警:排行榜规则配置:可根据考核标准/指标(如计划消耗、LTV和ROI等)个性化配置排行榜规则,决定哪些计划回收效果属于正向/负向,保存后实时生效并默认按照ROI排序,可通过Top排行榜分别查看;推送规则配置:可根据考核标准/指标(如计划消耗、LTV和ROI等)个性化配置告警阈值,彼时增长参谋会将告警信息通过邮件或者待办事项等方式定时推送。
  • 一键关停功能包含四个入口,整体概览、天级报表、小时级报表和素材效果分析,支持批量操作,目前仅支持巨量和腾讯,操作后可在账户中心查看操作日志,无需担心误操作。
核心指标分析:针对应用核心指标进行不同维度的对比

支持筛选日期、数据类型、应用、投放渠道、投放账户、广告组和广告计划,筛选结果应用于下方所有图表;

  • 投放渠道建议必选,否则可能导致投放和变现指标对不齐:
    • 变现指标由归因数据得出,除投放渠道量外,还包括自然量和厂商量
    • 投放指标由投放数据得出,仅包含渠道量
  • 核心指标面板将对应渠道的投放-变现指标配对展示,并附上周/日度波动;指标包含激活设备数-变现请求UV数、投放消耗-广告收益,广告ROI t0、广告LTV t0,以及激活成本和转化率;
  • 投放/变现漏斗分析(按激活天数)追踪了应用的投放-变现效率,二者的设备覆盖面有差异:投放漏斗分析仅包括广告投放平台相关数据(不包括自然量、商店等渠道);变现漏斗分析包括归因数据回传全部设备相关数据;
  • 趋势分析(按激活天数)X轴为激活用户累计天数,支持选择7天、14天和90天的数据当选择90天时,默认展示1-7天、14天、30天、45天、60天和90天的数据
    • Y左轴即主指标,默认为广告LTV,可选留存率、广告累计收益和广告ROI;
    • Y右轴即副指标,默认为激活设备数和变现请求UV数;

以第7天的数据为例,说明6.1日总激活量为3824,这些用户在第7天仍有668个广告请求,即广告7留为688/3824,平均单个用户在7天内产生的累计广告变现收益(广告LTV)为0.63元支持按照维度和事件进行对比,以时间对比为例,可以看到在不同日期的激活用户累计n天的ROI表现差异;原始图表增加对比维度

    • 支持按照维度和事件进行对比,以时间对比为例,可以看到在不同日期的激活用户累计n天的ROI表现差异;
  • 明细报表:支持查看特定激活日期下,针对新增用户,第 n 天的累计广告收益、广告LTV、广告ROI等指标

3.2 FOR 投放模块

天级报表:提供完整天级别买量回收数据
  1. 支持自定义筛选字段,包括日期、数据类型、应用、渠道、投放账户id、广告组id、计划id,并可添加指标筛选(可快速过滤激活/消耗少的计划,精准查询),筛选结果应用于下方所有图表;
  1. 支持自定义筛选指标,指标分为激活类、成本类、收益类和行为类,默认仅展示t0,可筛选更长时段的数据;
  1. 支持导出数据,支持计划粒度一键关停。
  • 指标筛选功能
  • 新增其他收入和运营成本指标
    • 新增指标及释义:

类型

指标

释义


消耗类

累计运营消耗(元)


特定激活日期下,针对新增用户,激活第n天历史累计产生的运营成本金额,如红包提现等

累计人均运营消耗(元)

累计运营消耗/激活设备数

累计总消耗

累计投放消耗+累计运营消耗




收益类

累计内购收益(元)

特定激活日期下,针对新增用户,激活第n天历史累计产生的内购收益金额

内购LTV

累计内购收益/激活设备数

累计总收益

累计广告收益+累计内购收益

累计LTV

累计总收益/激活设备数

累计ROI

累计总收益/累计总消耗

  • 一键关停计划需要勾选广告计划粒度,即可直接在参谋侧一键关停计划,仅支持巨量和腾讯两个渠道,操作后可在账户中心查看操作日志,无需担心误操作。
小时级报表:产出小时粒度的实时买量回收数据

数据维度和指标与天级报表基本一致,暂不支持运营成本和其他收入等指标计算(22.06.20)

需注意分时数据更新时间,大约为1-1.5小时,在

当计划量太大时,无法筛选批量展示计划粒度

  • 使用小时级数据时,应注意顶部待办事项提示的上一时间段数据实际产出时间,避免出现非预期的数据问题;
  • 小时级数据包含两种统计方式:小时和累计
  • 累计当日0时起所有小时累计的新增用户,在当日累计数据指标的表现,用于评估哪条计划买来的用户回收效果好且稳定,针对该计划进行放量;

从零时截至当前小时(16点),某条计划累计带来1200个新增(0-15点),这些用户在0-15点期间累计创造了600元的广告变现收益;

  • 小时某小时内新增用户,在当日累计数据指标的表现,用于观测哪个时间段买来的用户买量回收效果最好,可在该时间段多放量;

11-12点,某条计划带来100个新增,当前时间为16点,则这100个用户在11-15点这4个小时累计创造了50元的广告变现收益;

素材效果分析:将投放-变现指标精细化至素材粒度,提升买量效果
  • 支持筛选日期、数据类型、应用(可多选)、渠道(仅支持巨量引擎和腾讯)、投放账户、广告组、广告计划、广告素材(计划cost>0)、素材类型(图片/视频),以及指标筛选(可快速过滤激活/消耗少的素材,精准查询),筛选结果应用于下方所有图表;
  • 包含素材天级报表和小时级报表两个看板,方便开发者快速分析素材自身质量、投放转化效果,以及其带来用户的留存和变现情况;
  • 开发者需要在归因数据回传创意id,参谋才能知道每个新增用户来源哪个创意id,产出创意粒度的相关数据;
  • 看板功能:
    • 素材作为影响回收效果的重要因素之一,增长参谋针对素材在投放侧、变现侧的数据汇总统计,开发者可根据数据进行素材的不同维度分析,提炼素材优化点;
    • 依托数据高效评估素材质量:
      • 针对优质素材,可根据账户id查看高价值人群标签画像,并应用于后续投放,如素材脚本和人群定向环节的优化;
      • 针对劣质素材,可跳转至天级报表查看该计划的回收效果表现,进行计划一键关停;
  • 天级报表:
    • 查看不同素材的投放回收指标(消耗、成本、ROI、LTV等),分析素材的回本情况,对ROI高的素材不断迭代加量;
    • 通过对比素材视频播放率、完播率、有效播放率,结合点击率、转化率、成本进行分析,分析素材的吸量效果;
    • 通过分析不同素材用户留存、穿山甲留存,分析不同素材带来的用户留存差异,得出高留存用户的素材类型、风格;
    • 快速定位素材对应计划:点击关联计划数,打开素材对应在投计划/账户,定位导致数据差异需要调整的计划/账户等;
  • 小时级报表
    • 累计Tab:展示素材维度,当日累计的回收效果,根据排序可快速定位当日回收较差/较好的素材,提高投放调整效率;
    • 小时Tab:分析素材在不同时段下的回收效果,更有效协助调整及分析素材对应的人群特征及更适合的买量时段。
人群定向分析:披露激活用户的画像分布及其效果指标

支持筛选日期、数据类型、应用(可多选)、渠道、投放账户、广告组和广告计划,筛选结果应用于下方所有图表。

  • 数据解读将筛选后的新增激活设备与字节系用户数据进行拼接匹配,精准分析其用户画像;给出在某些回收效果指标中显著更优的用户标签,这里使用的是TGI指数;建议应用至后续巨量投放定向中;
  • 人群定向功能主要包含用户属性和设备属性用户属性:包含标签性别、年龄、地域、城市级别、居民小区、人生级别、消费能力、职业分布;设备属性:包含标签平台、运营商、手机系统、手机价格、网络分布;

CASE:人群定向—产品优化参考

before:游戏的题材、风格、难易程度,缺少数据支撑;

  • after:根据增长参谋给出的人群定向,以人群画像确认游戏品类,并进行针对性的调整游戏设置:
    • 性別分布:调整游戏风格如果性别分布发现,男女性用户分布有明显差距,可以对游戏风格进行迭代,例如女性用户偏多且ROI更好,则将美术风格变得更卡通;男性用户多的话,美术风格则偏写实;
    • 年龄分布:调整游戏关卡难易程度,需要根据年龄分布进行调整。如果年纪偏大的人较多,则设置简单一些,如果年轻人多,则可以增加难度,让游戏更有挑战性;
    • 地域分布:可以在游戏内增加用户分布最多的地方特色,更换对应的美术风格,做一些特殊活动,活跃用户的游戏参与度;
    • 手机型号、价格:看消费能力,评估产品对高消费人群的吸引力,知道不同类型产品的消费人群分布,可以有针对性地推出游戏活动、广告变现策略的设置。
  • 图表分析
    • 可筛选多重指标,包括LTV、ROI等,展示在Y左轴,同时可选择TGI或激活设备数展示在Y右轴;

当Y右轴为TGI指数时,虚线代表TGI=100,当TGI>100时,展示为红色,代表该人群标签在所选指标的表现显著更优,且在虚线上方距离虚线越远显著性越高;当TGI<100时,展示为黄色,代表该人群标签在所选指标的表现不显著;

出价方式分析:计算不同出价方式的回收效果,明确更优的出价方案

支持筛选日期、数据类型、应用(仅单选)、投放账户和出价方式,筛选结果应用于下方所有图表;

目前出价方式仅支持巨量引擎的投放数据进行分析。

  • 数据解读:分别从投放(消耗&量级)、变现(广告LTV t0/13)、留存(广告留存率t1/3)和回收(广告ROI t0/1/3)数据四个维度评估更优的出价方式;
  • 出价方式分布分析:可查看所选条件下,不同出价方式的新增激活数/投放消耗占比和实际量级;
  • 出价方式趋势分析:可查看所选条件下,不同出价方式的新增激活数/投放消耗的比重和分日波动情况;
  • 回收效果分析(按出价方式):
    • 可比较所选时间段内,不同出价方式的投放情况,以及其所带来的新增用户的回收效果,可选多种指标,如t0/1/3/7的ROI、LTV和留存指标等;

case:广告LTV t7时,图例所示意为6.4日,次留双出价计划激活的用户累计7天的LTV时0.57,单出价计划激活用户的累计7天LTV为0.45;

  • 回收效果明细报表(按出价方式):可以查看按照出价方式分类的详细数据明细。
关键行为分析:多指标交叉定位关键行为,调整投放和变现策略

支持筛选日期、数据类型、应用(仅单选)、投放渠道、代码位(信息流、激励视频等)类型,筛选结果应用于下方所有图表。

主指标为Y左轴,可选t0/1/3/7的广告ROI和LTV等(同一批用户在激活后不同时间的累计回收效果);副指标为Y右轴,可选TGI指数或激活设备数,选择后默认应用于下方三个图表;

  • 数据解读:根据回收的目标周期选择广告ROI计算周期,由系统推荐该指标下的建议出价方案
    • 单一关键行为:T0展示次数IPU、T0-CPM、LTV0(Arpu0),建议均以分布区间方式给出:① 点击对应的建议可展示出在该区间范围内对应明细数据的区间范围(ROI、变现ECPM、LTV)

case:T0展示次数IPU为15-28:表示要使TGI>100,在当前筛选项下对应的ROI相对更好的IPU次数为15次以上,同时要使得以关键行为达成率预估≥20%,得到对应的IPU次数最高为28次;

    • 组合关键行为:常见组合方式为IPU*ECPM;IPU*LTV

建议:

  • 关键行为投放区别于次留双出价,不保障留存,因此次留可能会不稳定或者过低。因此在评估首日目标roi时应结合目标回收周期,判断次留是否满足可接受的最低值;
  • 结果导向,通过ROI和LTV锚定前置关键行为,同时关注达成率作为辅助参考,建议在30%左右投放会相对稳定;
  • 关键行为、达成率、ROI之间的关系:ROI=关键行为目标达成部分(≥目标值)+未达成部分(<目标值),建议结合关键行为达成率评估是否可加投起量;
  • IPU的选择应结合变现收入结构辅助判断,例如收入结构以视频类广告为主的应用ipu次数不宜过高,对用户留存影响相对更大。
  • 表1:变现展示量 T0分布
    • 根据用户IPU分布查看其对应的ROI表现,当TGI折线高于灰色实线(TGI=100)时,代表当前IPU下激活用户的ROI高于均值的用户比例,比全体用户中ROI高于均值的用户比例更高
    • IPU=0对应的激活展示数表示,未产生广告行为的激活用户数量,可能由于应用内广告展示链路、流量切分优先级和买到的用户质量有关。
    • 横坐标IPU间隔不同:由于不同收入结构ipu次数差异比较大,当所选条件下IPU>50+的用户占比超过5%时,间隔为5(【0-5】【5-10】【...】),当IPU>50+的用户占比低于5%时,间隔为1(【0】【1】【…】
  • case1:以IPU=17为例,6.1-6.7日间IPU=17的激活用户共11315个,占期间总激活设备数的1.86%,广告ROI为8.8,TGI=401.71,显著更高;
  • case2:以IPU=9为例,6.1-6.7日间IPU=9的激活用户共1781个,占期间总激活设备数的4.73%,广告ROI为0.2,TGI=11.13(>100),此时刚好为ROI折线和75分位辅助线的交界点,表示有约25%(预估达成参考)的新增激活用户ROI在0.20及以上;
    • 表2:eCPM(元)T0分布
      • 在变现CPM区间内对应多少新增激活设备,对应产生的平均ROI\LTV等其他指标分别是多少;

    case:6.9-6.15日,满足eCPM t0分布在30-40元的新增激活设备数共1108个,占总新增量的7.02%,广告roi t0为0.27,TGI>165.37说明该ecpm区间新增用户的roi显著更高;此外,roi折线与75分位数在该ecpm区间交叉,说明大约有25%的用户ecpm高于30;使用场景:新用户ecpm区间分布:判断不同区间大致广告填充率,配合调整瀑布流;T0对比T1\T3\T7:看整体ecpm的衰减幅度;

    • 表3:广告 LTV T0分布
      • 广告LTV t0可以理解为广告ARPU 0(新增用户首日广告arpu),图表横坐标为ltv0 的不同区间划分,柱状图为在不同区间内对应的新增激活设备数;
      • 使用场景:判断新用户变现价值分布; T0对比T1\T3\T7:对比用户变现价值的衰减幅度;

    case:6.9-6.15日,满足广告ROI t0分布在0-0.1元的新增激活设备数共6194个,占总新增量的39.26%,广告roi t0为0.03。

    FOR 变现模块

    收入结构分析:从广告变现场景维度多维分析数据,从变现侧出发做出调优

    支持筛选日期、数据类型、应用(仅单选)、代码位类型用户类型(新/老,且归因回传增长参谋),筛选结果应用于下方所有图表

    • 变现指标概览:所选条件下的变现展示量、eCPM、广告ARPU和当日广告收益,以及其周/日波动情况
    • 变现漏斗分析:包含两个维度,按设备维度和按次数维度,并提供行业同类应用的比较数据,方便开发者发现问题
      • 设备维度:当日访问——广告请求——广告展示——广告点击
      • 次数维度:广告请求——广告返回——广告展示——广告点击
    • 时间趋势分析:对比新老用户在一定时间段内的eCPM、ARPU、IPU和广告收益等数据
      • 主指标-Y左轴可选eCPM、ARPU、IPU等
      • 横坐标-X轴为日期
      • 副指标-Y右轴可选变现设备数、变现请求UV等指标
    • 广告频次分析:对比新老用户在不同IPU区间分布的情况,以及其对应的eCPM和ARPU
    • 收益分布分析:对比新老用户在不同ecpm区间分布的情况,以及其对应的IPU、变现人群请求和变现人均展示次数


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