友盟产品总监演讲实录：App 开发工具这样用才能形成运营闭环

友盟发布会演讲实录分享：

日前，友盟“开发数据无线潜能”的发布会上，友盟产品总监李荟分享了她对2014年移动开发者需求的理解和 App 运营中工具使用的经验总结。演讲速记梳理如下：

2014年，开发者的需求是什么？友盟所有工作都是围绕开发者的需求来进行的，我们发现，新团队需求集中在降低开发运营成本、标准化服务、快速接入，而成熟团队对更深入的数据分析、定制化服务以及运营的强化是有更加迫切的需求。

友盟的产品布局按功能性划分四类：统计分析、运营工具、开发组件和行业数据。统计分析专注于数据的采集、处理及分析，能将 App 的真实状况反映给开发者；运营工具是帮开发者建立与用户直接取得联系的途径；开发组件则是帮 App 实现一些功能上的扩展；行业数据是基于友盟平台海量数据，帮助开发者追踪最新的行业趋势、用户行为喜好变化。

今天主要是想分享下，统计分析和运营工具这两类产品分别能帮开发者解决什么问题？今年有哪些新变化？

一.【统计分析】关键词：精！细！

今年开始，友盟更关注于数据采集和分析，力求提供更丰富、更精确、更详细的数据信息。友盟在各个生产环节做了什么？

开发环节，帮开发者缩短开发周期。相信工程师们会比较熟悉“错误分析”工具，它能收集各个版本的崩溃率，收集错误日志，从上线到现在，平均每天能收到 6400 万条错误日志。今年“错误分析”进行了大的升级：

1. 筛选的维度上从原来的版本筛选扩展成了版本、操作系统、机型、错误类型；
2. 增加了错误管理的模块，支持工程师主动标识错误管理的状态，支持自定义标签，导出；
3. 增加错误定位功能，缩短错误定位时间。

推广环节要考虑的是如何省钱，或者说如何把推广经费花得更科学？友盟有款工具，叫推广效果分析，能够监测 App 在多个推广渠道的推广效果，譬如点击、激活、留存率。它是如何工作的？

开发者先要把 App 集成一段代码，在后台生成渠道推广的短链，然后去分发这些链接，最后通过后台报表来查看推广效果。当然开发者还可以结合在推广上的投入，有效衡量每个推广的投入产出比。

这个产品是 2012 年 6 月上线的，今年做了一次比较大的重构，在提高数据稳定性基础上，增加了权限管理系统，方便团队内部的协同和合作。预计今年底，会支持 Android 平台，后续接入更多广告网络，也会加入一些行为指标，让效果评估更加全面。目前美图、唱吧、百度手机卫士等 App 都在使用这款产品。

运营环节，友盟提供的是最早、最核心的产品——统计分析，它能帮助开发者分析流量的来源，内容的使用情况，了解用户的属性和行为。

大家可以看下统计分析的工作流程。今年友盟统计在每个节点上都做了很多工作。

1. 在数据采集方面，对原有的 SDK 进行重构，提升数据采集的准确度；

2. 在数据传输方面，完成了新的协议升级，新协议的保密性和安全性比原来更高，而且可以为终端用户节省30% 的数据流量；

3. 在服务器数据方面，先后完成了机房扩充和实时+离线数据改造，每天离线数据的完成时间可以从上午 10 点提前到早上 6点，满足大家每天醒来第一时间看数据的需求；

4. 在Web端方面，也新增了很多指标和新模型。

前三项在现场很难感知，所以举一个能够让大家感知的例子， “新鲜度模型”，它能够让开发者直观了解到每天活跃用户的新老构成情况。

下面的图是两个 App 活跃用户曲线。

常看数据的朋友很容易发现，这两张图的活跃用户趋势、周期性是很像。首先，都是在周末及节假日的活跃度会高一些；其次，从趋势角度来说，都比较平稳。那可以说这两个 App 的内在规律也完全一致吗？来看第二张图。

第二张图就是统计今年新上的“用户新鲜度”报表，它通过颜色来表现了两款 App 的用户构成差异，最浅的颜色代表当天的新增，最深的颜色代表 30 天前的新增，中间颜色的渐变意味着用户由新到老。因此可以得出结论：左边 App 的老用户占比约在 70% ，右边 App 的老用户占比约在 20% 。

上述案例能说明什么？即便是两个 App 的活跃曲线非常相似，但实际用户构成差异很大，所以对应的运营推广策略应该是不同的。左边的 App 以老用户为主，开发者应该花更多精力在产品细节的打磨以及用户运营维系上；右边 App 是以新用户为主，开发者要在推广上投入更多，保证每天的新用户维持在一定水平，才能保证一定的 DAU 。

最后揭晓下两个 App 的类别，左侧是一款休闲娱乐 App ，右侧是一款社交游戏。

二.【运营工具】关键词：融合

如果说统计分析是提供数据、辅助决策，那“运营工具”产品线其实是帮开发者把决策转化成行动。2014年，友盟运营工具线做的最核心的一件事就是：以“消息推送”为中心，一方面打通了“统计分析”的数据，一方面打通原有的一些“运营工具”产品。

今年友盟将消息推送与统计做了底层数据融合。会有什么效果呢？开发者在每次推送活动开始之前，根据“基本属性”、“行为特征”、“兴趣画像”这三大类，几十个子类维度对用户进行细分。开发者可以根据每次营销的不同目标选定最匹配的受众，给他们发送定向的、更合适的内容。

这里的“行为特征”来源是友盟统计分析的数据采集，“兴趣画像”是来源于友盟数据工场的挖掘成果。每次推送活动结束后，友盟不但提供了最基本的推送效果评定，包括送达数、打开数、忽略数等；锁定这部分受众，观察它后续的启动次数、活跃用户以及留存用户，从而更长期地评估这次推送活动带来的效果。

简单地说，与“统计分析”的融合，使友盟的“消息推送”服务具备了“精准定位”、“全面评估”这两个特点。

之前总有开发者问到推送的服务质量，在此广告下，友盟消息推送可以满足长连互保、智能心跳、省电节流等一系列功能，并且对在线用户的送达率可以达到 99% 。

友盟运营工具 + 统计分析打通后，其实很容易形成一套运营的闭环：统计分析提供数据，消息推送等运营工具帮助大家做执行。数据分析的结果能够帮助你做决策，帮你制定更合理的营销方案；反过来，这些运营工具可以去拉升用户活跃程度，并改善数据的表现，这就是友盟一直以来在努力给大家提供的一站式解决方案。

友盟希望通过一站式服务把开发者的多个独立需求点（从开发环节到运营推广）整合起来统一提供，为开发者提供完整链条服务，帮助开发者更省时省力的做运营。

接下来还有一个非常重量级的产品，友盟服务于整个行业的友盟指数产品。2012 年-2013 年这两年间，友盟推出了设备指数和市场指数，在今年第三季度，友盟上线了社交指数以及应用指数，并对设备指数做了一些优化。透过友盟指数，你可以研究手机设备排行、用户社交分享行为、应用大盘涨跌趋势、应用排行榜，了解行业趋势等。（新版指数详解后续分享，好奇的朋友可以 登录 进行查看。）