1.APP广告商业化团队为什么要做数据分析？

数据分析是运营决策的客观依据，尤其在精细化运营时代，APP的整个广告商业化周期都离不开数据支撑。广告主一般为达到拉新促活（游戏、电商...） 等效果目标完成自身业务KPI，主要依据CPS（电商）、CPA(游戏、工具、发展初期APP等）、CPM 、 CPC等效果指标数据来结算APP广告流量，由于广告商业化运营数据分析能力参差不齐，经常出现同类同量APP流量价值和收益差异性较大。

产生这种现象的原因是从数据产生到得出决策，存在大量的人为评估空间，数据精准度、从业经验、敏感度差别都有可能导致结论差异，对广告商业化运营造成不可估量的影响。不过数据是客观的，当使用更精准的数据定位、更科学的分析方法时，就能帮助广告商业化团队不断优化决策，让流量变现更高效和更有价值，大大提高团队效率和广告商业化收益。

那么什么是数据分析？简单说就是采用适合方式，整合、分析、研判数据，得出客观信息和总结的过程，广告商业化运营中的数据分析就是指收集整合产品的相关数据，采用特定的方法分析数据，指导APP流量变现。在此过程中，一般包括定义问题、获取数据、数据整理、数据分析建模，数据结论等过程，下面我们进一步介绍实操方法。

2.基本方法和思路

数据分析的过程中，方法和思路对应的分别是“答题”技巧和“解题”思路。

2.1常用的分析方法

广告商业化运营中的数据分析方法主要是用于驱动广告商业化业务，不能等同专业的数学统计分析， ECPM = 收入/网页展示次数×1000 ； 收入 = 广告单价×网页点击率×网页展示次数；网页点击率×网页展示次数 = 网页点击数…… 因此，ECPM = 广告单价×网页点击率×1000对公式层层拆解就是公式法；对比法也比较通用，环比、同比、竞品分析、类别分析皆属于该范畴；象限法多用在策略驱动，偏向思维考虑；经典的二八法，要求产品抓住创造80%收益的20%用户；近些年比较流行的漏斗模型，是对效果转化和产品生命周期的一种可视化模拟。

2.2数据分析思路

排除人为刻意干涉，数据一定是客观的，如何客观的提取和分析数据，决定了结论的准确性程度。常用的数据分析思路如下：

2.2.1基于流量变现转化漏斗的关键节点

从广告商业化运营的角度，基于APP广告商业化各节点的数据分析，分析各个关键节点数据并进行相关优化，从而对APP形成关键影响。比如小而美APP，不同广告位形式类别纬度的数据杂乱，经常出现无法对流量变现转化漏斗的各个关键节点进行合理设计，使运营后续统计理解分析难度增大，所以需要基于关键节点结合行业上游广告投放优化师分析优化习惯搭建数据收集和整理通道，为广告商业化运营生成自动化易读图表。

2.2.2基于广告商业化运营使用习惯

广告商业化运营方法论时刻需要流量变现效果的不断验证优化，所以需要对相关运营使用路径进行分析，从而驱动广告商业化策略调整。广告商业化运营的操作流程数据能够客观反应运营的行为习惯，什么样的APP广告商业化运营使用某些功能更积极，什么样的APP使用哪些报表更积极，都能通过对数据的规律特点分析得出，从而形成有针对性细分APP类型的模版。

3.APP广告商业化数据分析

3.1数据支撑广告商业化策略制定调整

APP流量库存、广告位填充率、流量售卖单价变现转化链条中，数据分析能围绕每一个节点，精准洞察渠道投放习惯，帮助广告商业化运营人员构建360度全景画像，还原特定时间段内渠道流量采买真实面貌，洞察渠道特征偏好。让广告商业化运营人员直观获取易读的可视化数据报表，帮助运营人员实时制定调整广告商业化策略用来提升流量售卖单价和广告位填充率。

3.2识别流量路径，提升流量变现效果

对各个节点转化流失数据分析，探索用户对同一渠道同一广告主不同素材让用户产生的“爽点”与“痒点”，提升APP用户粘性。此外，全面分析不同渠道与广告投放素材的“质”与“量”，按用户行为优化，可以针对每一次运营行为的底层逻辑和行为漏斗进行深刻的分析和复盘，通过追踪流量路径，直接锁定流量转化中的关键环节，从而针对性提高广告展示转化率，进而帮助流量变现效果提升。

3.3沉淀数据支撑产品升级迭代

数据分析工作不是简单的数据统计更新制表，数据分析的结论一定要应用验证，基于问题不断优化，采用A/B测试的方式分流执行并实时验证优化措施，驱动广告商业化数据分析产品迭代和调整。

4.总结

数据分析带给广告商业化业务的价值，绝不仅仅是指导运营那么简单。在数据分析产品工具的加持下，基于客观数据、科学模型方法，可以有效的帮助运营对各个环节进行监测和优化，从全盘流量变现链路到关键的路径节点，数据分析都能够始终以直观、客观易读的方式呈现，这些指标数据分析除了能够高效的指引运营人员做出决策，还能提高APP流量收益。