本文以APP为例，分享了一组数据分析框架，希望对您有所帮助。

产品操作的三个核心指标：拉动新的，主动的和保留的。我相信每个小伙伴都不陌生。

不同的产品阶段可能有不同的运营策略，但对于各种新活动，例如H5活动，广告，软文本传播，渠道交换等，它们肯定不会陌生。

每轮启动活动都需要衡量投入产出比ROI。每项活动都以重新讨论结束。每轮迭代可以验证一些猜想。

我们的目标是通过各种方法以合理的投入成本最大化结果的产出。

但是，在实际操作中，您经常会遇到各种交付方式：

这个频道说我们无法实现直接跳转下载;

那个渠道还说我们是品牌，高曝光是我们的优势，转型不是我的事;

在其他情况下，在一个通道上，有3种不同的位置x3种材料x3种跳跃模式。跳转到应用程序市场后，下载由木材制成，APP打开。如何测量效果，头部有点头晕和hellip;…

但实际上，我们关注以下方向：合理输入，优化路径和最大输出。总之，我们关注的是：投入产出比。

（在不同渠道推出）

如何找到最大投入产出比，这是每个负责拉动新业务的小伙伴已经或正在头疼的事情。

从上述过程中，我们可以优化几个方面：产品是否具有吸引力，渠道是否高质量，交付方式是否有效，以及效果是否符合预期。

这里不讨论产品定位，我们只讨论优化多彩渠道的效果。

我有100个放置手势，并询问你是否敢于尝试〜

在这里，虽然我们以APP为例，我们讨论了一个多通道效果数据分析系统，但它适用于每个不是APP产品的产品，或者你的新产品不是以增加APP用户为核心。重用这组数据分析框架。

设定预期目标

首先，对于任何发射，我们必须定义其目标输出。只有在明确的效果测量系统下，通道数据的比较才有意义，并且多通道ROI具有可比性。

对于APP的新发布，​​常见的预期效果可能是：

提高APP的认知度（用于广泛的目的）

成为APP用户（APP下载并激活）

在应用程序中完成特定行为（例如购买，身份验证或礼品包）

让我们采取通常的拉动——“ APP下载和激活”例如，首先设置一个数据漏斗，以查看我们需要在效果上观察到哪些数据。

如果我们想在上述内容中监控3的效果数据，我们将在激活后继续添加下一级别的渠道，并计算流程，例如添加购物车，确认订单和付款。

除了这样的漏斗流程，我们还可以构建监控指标。有时，监测数据可能无法达到预期的统计指标。我们可能需要添加其他监控指标，有时不需要这种准确的数据粒度。

我们上次监测的数据指标如下（表1）：

效果数据部分可以通过MTA的新报告实现——安装源分析。

为什么这会添加到“用于下载的网络的百分比”??

原因是下载完成后才安装，这两个事件属于APP应用市场的原始事件，开发人员无法主动收集，但我们仍然关心转换步骤，主要是因为用户担心下载如果他们在一个糟糕的网络环境中的行为。它可以被终止，因此这里使用辅助字段数据，例如“所使用的网络的百分比”。

这里的辅助场数据主要是为了优化转换效果。确定目标后，我们可以在第二步中对交付流程进行数据记录。

交货流程记录

要做这部分数据记录，主要目的，一是为了便于分析和比较以便重新分配，二是在有更多方向时优化迭代。

Eric·表示; Rice的《精益创业》观点：每次实验迭代实际上都是为了获得经过验证的认知。

在促销和交付系统下，每个交付策略旨在验证交付策略的有效性，以便提高效果的输出。

这个链接是一个多向分支，我们需要做一些版本记录才能更好地定位问题。流程图大致如下：

记录过程表2是：

（表2广告服务战略记录）

*根据传送方式，录制方法可能略有不同

**具体的战略信息可以在详细表格中扩展

然后将表1的效果数据映射到表2，以获得交付活动的完整记录。然后，您可以使用数据来验证特定交付策略的有效性。

有必要验证目标的交付策略。这需要在发布开始之前进行规划，以便数据分析能够得出有效的结论。

分析和优化效果

对于收集的许多详细数据，我们可以对数据的结果进行一些分析。

首先，我们可能想验证材料交付对渠道1的横幅1的影响，然后，我们分别采用表2中的渠道1，您可以得到以下形式：

（表3.服务材料对渠道1的横幅-1的影响）

如果我们想要比较通道1上的横幅和源节点流之间的差异，我们可以得到：

我们还可以分析多个维度的数据，例如拥挤的交付效果，不同的交付时间和渠道质量比较。我们验证了我们的战略并优化了投入产出比。

因此，虽然有数千个姿势，但效果路径总是相似的。

如果您有丰富多彩的交付策略，请不要担心，不要惊慌，走出路径，控制策略版本，使用A/B TEST加速验证迭代，最后获得有效的交付策略和最大化ROI效果。

以上是关于分享数据指标系统的交付效果。类似的分析思路可以在不同的需求交付场景中重复使用，包括一些在线和离线操作活动。实际上，这个框架也可以重用。