腾讯移动分析平台分析报告

一、 市场现状

自2016年第二季度起,中国移动智能终端规模增速连续七个季度低于2%,增长困局下,移动数据的应用场景细化,与线下消费的深度融合成为了破局点。在此契机下,移动应用数据分析就显得举足轻重,不同的数据分析方式和结果对移动应用产品运营决策的不同影响让这一行业的机会与挑战并存。

二、 产品概述

  1. 体验环境

(1)机型及系统:pc,win10;android:7.1.1

(2)体验时间:2018/5

(3)体验人:刘陆

  1. 产品概括

腾讯移动分析(MTA)是一款免费的数据统计和分析工具。主要功能有:

(1)为用户提供免费的app应用的实时移动统计分析

(2)实现用户洞察、数据可视化、数据挖掘、渠道效果分析等综合数据服务

(3)实时生成移动报表,定位到错误代码级别的错误监控,协助用户更高效的进行产品运营决策

  1. 产品定位

“精准数据驱动产品运营”

从官方给出的产品描述可以看出MTA着眼于产品运营方向,致力于采用精准的数据分析方案打造更有针对性的产品运营模式。

而精准二字体现在整个产品中最突出的部分莫过于:秒级实时分析,小时维度展示用户活跃曲线,可以让产品运营者真正做到“实时”掌握产品最新的动向。来自腾讯社交体系的亿级用户数据资源,更是在最大程度上保证了用户画像的准确度。

三、 产品分析

  1. 产品结构图

MTA作为一个产品运营数据统计分析平台,首先做到了对用户数据的监测、管理和分析,其次在运营者关心的广告推广效果和运维监控方面进行了重点关注。

因此在产品结构上分为数据看板(帮助不同需求用户监控不同数据)、应用分析(对应用和用户进行深入浅出的剖析)、广告监测(对广告投放效果进行实时评估)、开发组件(提供专业工具及时解决移动应用产生的问题)、配置管理(对应用的配置进行管理)五大基本模块。除此之外平台提供的移动报表、情报中心等模块在满足运营者基本需求的同时还能让他们更为便捷地掌握业界动态。

  1. 产品SWOT分析:

Strength:

精准用户画像、秒级实时分析、多维错误统计与定向、权威行业数据

Weakness:

用户数据安全性、产品未占有市场绝对份额

Opportunities:

技术优势、宣传优势

Threat:

其他竞争者的模仿

  1. 功能体验分析

在本次功能体验中,笔者重点体验了平台的“移动应用”模块。以 “多多记账MTA2.0”为体验Demo,笔者对平台进行了一个基本分析。

(1) 平台模式分析

MTA作为一个数据统计和分析平台连接企业和终端用户。将终端用户在移动应用产生的数据进行深度分析,反馈给企业的产品运营者,驱动产品运营决策优化和产品改进。

(2) 基本功能分析

MTA功能十分强大,难以列举齐全。笔者将从每个大型模块中选择一个笔者认为最具特色的模块进行体验分析。

a. 数据看板

用户日活数量,产品活跃账号数量,产品用户留存统计……用户每天都有很多数据产生。但其实对于不同的产品,不同产品所处的不同阶段,我们最关注的用户数据侧重点有所不同。

有了数据看板,我们可以在产品的不同时期创建不同的面板,或是给不同职能的运营人员创建不同的面板,将我们最关心的数据放在最显眼的位置,方便我们实时监控和管理数据。

b. 反作弊分析

面对多数移动端的游戏,“外挂”是整个游戏中最破坏用户体验的部分。而对于普通应用,信息劫持,刷单等等作弊手法也是令运营者和用户产生矛盾的原因之一。

反作弊分析这个功能可以监测到这些不良行为,并且支持异常用户的数据导出。这在许多同类产品中还少有出现,对一些金融类、游戏类移动应用,可以说是很有针对性的分析方式。

c. 推广效果

在广告推广这一模块,最具特色的模块就是效果推广。运营者可以选择以推广活动为单位统计PV,UV,激活转化率等关键数据,也可以按同一个推广计划的不同模块,同一个投放渠道的不同效果分析数据。

d. Crash分析

错误管理是很多大型数据平台都在做的基础功能,向维护人员提供错误信息是维护的重要途径。令人欣喜的是MTA
的异常告警功能,它可以通过邮箱或者微信告知维护人员基本的错误异常消息。

这将会使维护人员更加及时的收到产品的bug,并及时改进产品。

e. 接入调试

在产品不同版本上市前,或是用户上报问题后,我们通常会有针对性对移动产品进行接入调试。传统测试方式中测试数据可能会混入真实数据中导致数据污染;在使用集成测试之后,所有测试数据不会进入应用正式的统计后台,由测试数据引发的数据污染问题得以解决。

四、 如果我是PM

  1. 产品重构建议

(1)数据看板模块:这一模块用户虽然可以自主添加自己想要的数据,但图表和数据框图规划稍显混乱,一定程度上影响用户视觉体验。如能将图表和数据框图标签化,或添加时稍作分区(如:左右结构),则会有更好的用户体验效果。

(2)安装来源分析模块和版本

渠道模块**:两部分内容稍显杂糅,推广计划放入安装分析模块显得有些生硬。或可以对模块名字稍加更改。

(3)导出格式:平台中多处导出格式仅为CSV,如果使用平台用户想要用更多的格式分析自己的数据,则略显不便。

(4)模块依据功能分块:根据已有功能,如:广告监测模块,进行封装。在后期可针对不同需求用户提供定制化功能,可以在功能全面的同时体现定制性。

  1. 产品运营方案

基于腾讯移动分析后台提供的“多多记账MTA2.0”Demo,笔者对平台阐述的数据驱动产品改进和运营策略优化有了更深层次的理解。

(1) 移动应用错误数据监控:

错误数据监控是每个产品的保障。越迅速的找到错误所在的根源就能越快速度挽回用户的心。MTA的错误监控帮助开发者检查app未捕获的异常,将错误定位到代码级别。这样高效的错误数据监控,可以说是为产品的改进加了一道保险锁。

(2) 广告推广数据:

产品运营的广告转化率一直是困扰运营者的大问题。广告在何时生效,哪个用户群效果最好?传统运营分析平台往往无法深度剖析。运营者只能靠用户的留存量和页面点击量去推断广告的作用。

但MTA在多多记账这一应用中投放的广告不同,我们可以直观地看到哪一渠道的广告在何处起了作用,带来多少用户留存,激活多少流量。在运营过程中,我们可以有选择性的投放广告,达到广告渠道上的策略优化。

(3) 用户行为数据:

腾讯拥有亿级用户,这些用户遍布各行各业,年龄不尽相同,他们的行为数据为平台提供了强大的数据分析来源。用户的行为数据可以为产品提供更好的功能改进建议,更加迎合用户喜好的产品将会使产品运营效果进一步提升。

3.同类产品分析

移动设备活跃量较多的平台将会是MTA最有力的竞争对手,笔者列举几个平台比较突出的几个同类产品进行浅析:

友盟:优势:于2010年创建,创建时间较长,有深厚的用户基础

​ 劣势:尚未做到秒级用户数据监控,错误预警功能尚不完善

百度:优势:用户数据丰富,用户画像较为精准

​ 劣势:错误分析未能精确到代码级

Flurry: 优势:轻量级SDK,实时分析

​ 劣势:不够本地化,使用门槛较高