記一次對渠道流量異常情況的分析

流量部門目前對APP線上推廣需要支付較多的渠道推廣費用，但不同渠道帶來的用戶質量、活躍度、消費能力參差不齊

為了支持流量部門高效推廣，減少對垃圾渠道的投放費用。需要對部分投放費用較高，但是營收、活躍度轉化較低的渠道需要重點分析

對於渠道流量進行分析的幾個關鍵指標：

根據AARRR模型，從獲取用戶到用戶付費環節依次遞進的關係，這裡主要從激活、留存、付費三個環節展開

1）激活環節

①激活註冊轉化率：用戶從應用商店下載APP後，不一定都會有註冊行為。對於刷下載量、用戶為搶紅包、賺積分等目的而進行的下載，後續的註冊量會很低。對於一些問題渠道來說，他的激活註冊轉化率（註冊量/激活量）會遠低於正常渠道；

②激活時間：在某些特殊情況下（如部門為沖KPI而刷下載量），一些問題渠道的激活時間會存在問題。正常來說，用戶激活時間也符合人的正常作息時間段，而異常渠道因為存在機器刷量的情況，激活時間段分佈也就沒有那麼規律了，下圖就是一個栗子：

橙色和黃色線對應的渠道的激活時間分佈存在一些不正常。

2）留存環節

③7日留存率：對正常渠道來說，該渠道的用戶下載APP是為了使用，後續的留存會多一些。而對於刷量、刷積分下載、搶紅包下載等目的而下載的來說，下載激活後可能接著就卸載掉或再不使用了。從7日留存率這個指標也能看出一些問題渠道；

④訪問深度：這裡就指PV/UV了，對於渠道來說PV只該渠道一定時間段內的用戶總訪問量，UV只該時間段內訪問用戶數，相除代表該渠道每個用戶平均訪問頁面數。正常來說，用戶下載了APP即時不註冊也是為了使用或查看資訊等目的，因此訪問深度不會很低。而問題渠道的用戶根本目的不是為了使用產品，因此這些渠道的訪問深度就很低了；