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分析營銷數據知易行難，雖然營銷人員可借助各種直觀化數據圖表，但如果不加以區分，這些圖表的內在價值就無從展現。

通過AppsFlyer營銷分析報告管理、解析各項營銷指標，能夠幫助您解構數據背后的真實意義，揭示趨勢與洞察。成功營銷的關鍵在于，將有意義的數據洞察應用到后續廣告投放。

目前，應用商店絕大部分應用都可免費下載。基于這樣的現實，營銷人員需在應用下載后實現用戶變現。因此，我們必須優化廣告，來吸引變現能力強、經常使用應用的忠誠用戶。

我們的營銷分析報告可基于數據，找出可以吸引最高價值用戶的渠道，幫助App實現更好的變現。

這篇文章給大家介紹五種不同的數據報告，每種數據報告為優化應用廣告系列發揮不同重要效用。

1.LTV生命周期價值報告

LTV報告即生命周期價值報告，展示的是從應用激活開始，特定日期范圍內用戶執行的所有事件帶來的價值。

LTV即生命周期價值，但這里的“生命周期”其實是指“截止于當前或LTV報告生成的那一刻”。一份包含3月1日激活應用的用戶的LTV報告，如在4月1日生成，將涵蓋一個月的應用激活后數據；如在5月1日生成，則將涵蓋兩個月的激活后數據。

在免費增值的經濟模式下，LTV報告中的多個指標蘊含用戶真實價值的關鍵信息，包括用戶活躍度或變現能力。

請注意，生命周期價值指的是一位用戶在特定日期范圍內產生的收入；生命周期價值報告則包含多個指標，可量化用戶安裝應用后的行為。

因此，LTV報告可對比分析不同營銷渠道、媒體渠道、廣告系列甚至廣告創意帶來的用戶質量，繼而針對性的優化廣告。

比如，在渠道A投放的廣告吸引了更多應用激活，渠道B帶來的用戶雖然數量較渠道A較少，但在應用內消費更多。因此，營銷人員可為渠道B增加預算投入，并考慮減少渠道A的預算，前提是該應用有能力提升用戶規模、且廣告花費回報率（ROAS）表現良好。

LTV報告還可對比不同組用戶，分析應用激活后的用戶價值，以便更好理解不同組用戶的顯著特征，比如該組用戶何時下載應用，位于哪個地區、獲取成本多少。

這樣的話，您可對比3月1日激活應用的用戶與4月1日激活應用的用戶在30天后產生的收入。

有了這樣的數據作為理論依據，就可以快速定位帶來真實價值的高質量用戶和高質量渠道，自然也可以快速篩查價值過低的用戶和渠道，進一步優化后續營銷活動。

下圖顯示某應用相關數據維度，我們一起來解析該應用的營銷活動有哪些成功之處，有哪些地方還需改進。

這份LTV生命周期價值報告基于11月第一周激活應用的用戶，于30天后生成報告。可以看到，渠道3（Media Source 3）的忠誠用戶數/激活數（Loyal Users/Installs）是最高的（80.39%）。渠道1（Media Source 1）帶來的激活數（Installsgt;Total）是渠道3的兩倍多，忠誠用戶數/激活數（76.25%）卻不如渠道3。

有了這樣的數據觀察，營銷人員可進一步決定是先為渠道3增加投入，提升忠誠用戶數，還是為渠道1增加投入，先著力于新用戶獲取。

2.活躍數據報告

活躍數據報告衡量的是特定日期范圍內活躍用戶執行的事件，不考慮該用戶激活應用的日期。活躍數據報告的重要性在于衡量特定時段內，某營銷渠道或媒體渠道的效果。

活躍數據報告對于衡量節日或重大事件對于營銷效果的影響是十分有意義的。我們可以通過活躍數據報告查看2月份所有應用用戶帶來的收入，與上一年的2月或1月進行對比。

活躍數據報告從另一個角度揭示了同等重要的數據洞察，營銷人員由此進一步考慮增加或減少某渠道的廣告花費。接下來遇到節假日、年度大事都可以基于已有的數據洞察優化廣告花費、提升廣告效果。

還是同一個應用的數據，我們查看活躍數據報告中生成的結果。可以看出，渠道5（Media Source 5）在特定日期范圍內活躍會話（Activity Sessions）指標顯示為第二。需要強調的是，LTV報告中忠誠用戶指標，渠道5并未進入前五名，但在活躍數據報告中的表現則令人刮目相看。

我們還觀察到，渠道5轉化率（Conversion Rate）較低，平均eCPI較貴，因此，即使渠道5活躍數據表現良好，但是轉化率過低，還有優化和提升的空間。相較而言，渠道3的轉化率和平均eCPI兩大指標都高出平均水準。

活躍數據報告可直觀顯示特定日期范圍內的重要KPI、購買等關鍵事件表現如何。在如下圖示例中，11月26日活躍用戶水平明顯下降，觀察到這一點的營銷人員可進一步調查發現原因。

3.留存報告

上文提到，用戶下載并打開應用只是第一步，真正的任務還在后面。留存關注的是用戶在激活應用后的表現。應用商店內上百萬App同時爭奪用戶注意力的當下，獲取忠誠用戶并滿足極高的用戶期待，已經成為一項巨大挑戰。

留存是變現的基礎，因為留存對于優化應用廣告系列極為關鍵。留存報告可清晰看到用戶流失的時間節點，并明確優化廣告或與用戶再次互動的時間節點。將激活應用后某一天或某一周的活躍用戶數量，除以激活應用后首次下載并打開應用的用戶總數，就可以得出日/周留存率。

留存報告呈現各個渠道的長期表現，揭示總體留存率。渠道A可能帶來更多用戶，渠道B帶來的用戶長期來看留存率可能更高。

該維度的數據洞察可助您了解哪些媒體渠道帶來的用戶會持續性打開應用，以及何時才是優化應用廣告的最佳時機，在用戶冷落應用之前與用戶再次互動。

同樣的數據，不一樣的視角，會帶來意想不到的有趣發現。在LTV報告中，渠道4的忠誠用戶/激活數排名倒數第二（用戶打開應用三次，即記為忠誠用戶）。但是留存報告中顯示，渠道4前十天的留存率是最高的。

雖然渠道4的忠誠用戶/激活數偏低，但因為渠道4帶來的用戶在下載安裝應用的十天后，打開應用的可能性最大，該App營銷人員決定為該渠道增加預算。

4.群組分析報告

群組分析報告通過選取有類似特征的用戶，比如同一個國家同一天安裝的用戶，呈現進一步細分的數據報告。為數據報告設置特定參數、篩選條件，將數據放到不同情景中進行分析。

為數據添加分析情景，可過濾一部分噪聲數據，凸顯關鍵走向。營銷人員由此可發現廣告活動的成功和不足之處，后續更加針對性的優化廣告。

群組分析報告可呈現特定時段內哪一家渠道帶來的用戶與App互動更多，或某個特定地點吸引了更多用戶下載App。如果沒有按照群組細分，這樣的數據洞察可能就無法察覺。

群組分析報告中的數據雖有多種查看方式，但通常為累計式查看。因為這樣可以清晰看出收入等重要KPI的增長速率。另外，如果設定一個明確目標，通過累計數據我們就能清楚看出離實現目標還需要多少天。

為舉例說明，我們在下圖暫且移除了自然流量。我們觀察到，在忠誠用戶指標表現最突出的渠道3在收入指標也拔得頭籌。在下圖中，多個媒體渠道的收入增長趨勢基本相同。

如果我們改變群組分析報告，按照激活日期查看KPI就會發現不同角度的洞察。我們觀察到，三天后，大部分收入來自于11月22日通過渠道1（Media Source 1）激活應用的用戶。如能進一步深入分析11月22日的數據，就可以更加了解營銷成功的因素，比如廣告創意和廣告上線時間。

另外一個醒目的趨勢是，周一或周二激活應用的用戶帶來了更多收入，營銷人員也可以進一步了解緣由。這些日期是否大規模上線了廣告？是否推出了特別的推廣活動？銷售量見長是否有其他外部因素刺激，還是該群組用戶的固有屬性所致？

如能給出這些問題的答案，就可以確定周一和周二最有可能帶來營收，在這兩天投入廣告資源最有可能帶來理想效果。

簡言之，群組分析提供最直觀的數據走勢，即刻凸顯廣告表現的顯著趨勢。

5.再營銷報告

再營銷（Remarketing）是所有營銷人員的必備工具，通過付費與自有營銷渠道與老用戶再次互動，提升用戶忠誠度。統計顯示，大部分App成功獲取用戶后的頭30天便失去95%的用戶，再營銷由此成為對抗用戶流失的利器，而它的成本也遠低于新用戶獲取的成本。

如上圖所示，渠道3和渠道4雖然并未記錄曝光和點擊，卻通過再營銷廣告帶來了額外營收。另外，渠道2再營銷投入較多，轉化率較高，但每用戶平均收入（ARPU）較低。

上圖顯示，渠道4的每用戶平均收入排名最靠前，因此為該渠道加大預算投入是合理的。

LTV數據VS活躍數據

需注意的是，除了活躍數據報告，其他營銷分析報告都基于LTV數據，也就是說，所有LTV數據都關乎用戶激活應用的時間節點與應用激活后查看報告數據的那一天。活躍數據報告的特殊之處在于，不論用戶何時轉化，始終呈現的是某一天、一周或一月的總活躍數據。

用等火車做類比，我們站在月臺上看著火車呼嘯而過，在某一時刻，我們看到的是同一時間所有乘客作出的所有活動，這是活躍數據。

現在假設你身處火車上的一節車廂，你可以看到跟你同時上車的所有乘客的所有活動，這是生命周期數據。

同樣的數據丨不一樣的視角

從不同視角探索同樣的數據，我們發現，每個數據報告給出不一樣數據趨勢和洞察，為營銷人員提供了多重價值。結合所有數據報告可得出總體趨勢，深入到每個報告可根據不同的KPI查看廣告效果、提煉高顆粒度結論。

總而言之，營銷分析報告可將海量數據變為深度洞察，是營銷人員優化預算與廣告的必備武器。

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