前段日子，拼多多發布了 2021 年財報。財報顯示，拼多多的營銷費用超過 400 多億，相較于 2020 年增加了 30 多億的投入，是經營費用中占比最高的一項。
圖片來源：東方財富
雖說在 21 年拼多多砸了 448 億做營銷，但也是收獲滿滿：
年度活躍買家達到 8.687 億，全年營收為 939.499 億元，同比增長 58%，經營利潤超 68 億，是創立以來最賺錢的一年。
在流量增長緩慢的大環境下，像拼多多一樣這樣加大“流量”的投入，獲得更高的營收增長的公司還有很多，比如游戲公司“吉比特”、短視頻平臺“快手”、內容電商平臺“小紅書”等。
流量成本越來越高是不爭的事實，在如此環境下，運營從業者需要轉變傳統的運營思維，要用商業化的思維去做運營，實現流量和收入健康增長。
基于此，運營社提出了 RRA 模型 （第一期內容點擊查看），并且開設 《商業化運營實戰指南》專欄，研究如何更加高效的進行變現、留存與引流。
在專欄前幾期，我們分別聊到「R - 營收」中的「流量變現」和「服務變現」和「R - 留存」中的「用戶分群留存」與「內容運營留存」的核心策略與方法。
本期內容是專欄的第六期，進入 RRA 模型的第三環節「A - 引流」。
運營社將和大家聊聊 App 們如何高效做好引流，主要圍繞以下 3 個問題展開：
互聯網引流的“手段”有哪些？
如何實現流量高效增長且增收？
做買量投放有什么好用的工具？
在研究如何高效引流之前，我們先要了解當下移動互聯網 App 的主要引流手段。
目前 App 的引流手段主要有 3 種：
第一，自然增長的流量；
第二，付費購買的流量；
第三，裂變帶來的流量。
自然增長的流量，指的是依靠產品自身的品牌知名度，讓用戶自發搜索和尋找應用所帶來的流量。
除此之外，還可以通過搜索引擎優化，提升應用在業務關鍵詞的排名，進而帶來的流量。
付費購買的流量，顧名思義指的是花錢采買的流量。
比如，工具型產品，在大環境較好的情況下會增加買量的投入；游戲型產品們，在大型節日、周年慶、或者有新版本上線等關鍵節點也會增加買量的投入。
裂變帶來的流量，指的是發動用戶在社交平臺上進行傳播，通過人拉入的方式帶動流量增長。
比如，通過產品功能讓用戶帶動身邊的朋友加入，典型的有拼多多的砍價玩法，微信讀書的分享領取免費讀書卡，叮咚買菜邀請新用戶獲得滿減券等，都是利用裂變活動帶來流量。
左微信讀書，右拼多多
自然增長的流量的雖然成本低、用戶精準，但是規模小，增長速度慢，長期投入成本高；裂變流量雖然成本低，但獲取的流量并不精準，且需要冒著很大的風險去做 （比如風控風險，避免被薅羊毛；政策風險，有誘導分享嫌疑等） ；
對于變現和留存能力較為成熟的產品，我們建議選擇付費購買流量，也就是俗稱的「買量」。讓變現賺來的錢快速周轉起來，直接通過「買量」的方式，快速擴大用戶規模和營收增長。
不過，我們發現傳統「買量」更多關注用戶量的增長，少部分能關注留存率指標，這就是導致變現團隊和買量團隊之間經常“相互甩鍋”：變現埋怨增長買的量價值低，增長埋怨變現不給力，沒錢去搞量。
這也引出了所有運營人都應該思考的一個問題： 「買量」和「變現」到底應該怎么配合？
商業化運營視角下的「買量」，是去找到能夠讓用戶規模和營收規模快速增長的杠桿。
「買量」的目的是實現有效增長，買來的量如果留存不住、無法變現，則會加快企業經營指標的惡化。
那么，如何通過「買量」提升產品用戶規模和營收規模，讓買量回報收益最大化？
運營社認為對買量、留存、變現全流程的「數據分析」能力是關鍵。在這里，我們將和大家分享，如何利用數據分析實現流量高效增長且增收的 3 個步驟。
要想實現流量高速增長且創造營收，第一步，我們需要具體指根據業務流程，梳理出「買量側」和「變現側」的核心數據指標。
從買量層面，首先我們要考慮，當用戶下載 App 時，其下載行為對應 App 的「激活」相關數據：
比如，激活數，激活成本等，除此之外，還要考慮在廣告投放平臺上創建的投放計劃的相關數據，比如曝光、點擊、消耗金額等。
其次，需要考慮當用戶下載 App 后的「留存率」指標。特別是關注用戶的次日留存率情況、以及用戶長久的留存情況 （一般看的是 7 日留存和 30 日留存） ，因為留存率是衡量一個流量價值高低的核心數據，以此來評估買來的流量與產品價值的匹配程度。
從變現層面，我們需要監測用戶在 App 里的「用戶價值」數據，主要包括用戶內購付費金額 （IAP） 和用戶廣告變現收入 （IAA） ，綜合計算出用戶LTV （用戶生命周期價值） 。
IAP （In-App Purchase）：指的是用戶內購變現
IAA （In-App Advertisement ）：指的是用戶廣告變現
當我們收集了買量、留存、變現全流程的核心數據指標后，第二步，就需要根據現有數據，評估出買量的回收效果。具體該如何做呢？
我們不妨先看看買量回收效率的計算公式，即買量 ROI=變現 LTV/買量CPA。
公式來源：穿山甲
從買量效率的評估公式中我們可以看到，影響 ROI 的因素主要有變現 LTV、買量 CPA，即買量帶來的用戶產生的收入 / 買來這些用戶所需要的成本。
基于這個公式，我們可以從兩個維度進一步分析：
第一，LTV 對應的是「變現側」的分析優化：
重點分析不同買量渠道導入的用戶「變現數據」和「用戶行為」數據，比如重點分析曝光、點擊、收益、滲透率等變現數據等。
第二，CPA 對應的是「買量側」的成本優化：
可以按照買量不同的維度進行分析，比如按照投放渠道、廣告賬戶、廣告計劃的進行數據分析。
想對買量回收效果進行評估，就要要打通買量、變現兩端數據。從 ROI 到變現LTV、買量 CPA 進行拆解分析，實現從整體到細分的不斷優化，為后續買量提供“精打細算”的夯實基礎。
最后一步，則是根據數據分析結論進行優化調整，不斷提升買量的 ROI ，買到更高質量的流量，從而形成良性循環。
接下來，運營社將從這兩方面，分別聊聊如何優化投放效果。
① 買量側：買量渠道優化
監測買量渠道的時候，重點關注的數據指標是 ROI 情況，通過不同渠道的 ROI 數據對比，做渠道優化。
ROI 高則加量：變現好的渠道，加大投入，買到更好的流量，買到更多的高轉化用戶， 變現收益會不斷提升；ROI 低則進一步分析：變現不好的地方，分析同類產品在這個渠道的買量效果如何，然后進行優化調整。
在雙重優化下，整體 ROI 不斷提升，利潤空間可以得到跨越性提升。
② 變現側：收入結構優化
收入結構分析指的是從廣告變現場景維度，對流量的回收效果進行分析。對于商業化運營來說，可以更更進一步的細化掌握產品里不同變現場景的收益情況 （包含變現效果和變現趨勢） 。
緊接著，按照收入結構分析數據，對廣告位置進行優化。
查看不同廣告位置的收益、eCPM （每展示 1000 次廣告獲得的收益） 等數據，對于變現收益較高，且 eCPM 較高的廣告位置可以加大流量曝光和買量投入。
相反，對于收益較低，eCPM 較低的廣告位置則需要進行更細的分析，如請求滲透率、展示滲透率、人均請求、人均展示、點擊率等指標，找到核心問題進行優化或者渠道、廣告位置替換。
通過以上內容的詳解，我們知道想要實現流量高效增長且增收，需要找到業務的核心數據指標，并根據核心數據的分析結果進行優化調整。
整個流程走下來，非常考驗運營的買量變現的整體性數據分析能力。那么，如何落地實現買量、留存、變現的全鏈路數據分析工作呢？
目前市面上常見數據分析工具有兩類：
第一類，自建數據后臺的工具。
這類工具一般是 App 自建，一方面可以獲取完整的數據、數據分析結果準確、分析維度也較為豐富，另一方面，也可根據 App 不同的變現需求定制化。 （Ps.創建這類工具需要公司投入非常大成本和精力）
第二類，用戶行為數據分析工具。
商業化運營可以使用用戶行為數據分析工具，一來省時省力，二是這類工具具有一定的數據分析能力。不過，它無法獲得廣告變現收益數據，買量、留存、變現的全鏈路數據分析全在斷點。
如果能把兩者的優勢相結合，對于開發者和運營從業者來說就再好不過了。
在這里我們就聊到第三類工具：第三方廣告變現平臺上的提效調優工具。國內典型的產品，比如穿山甲的增長參謀可以將第一類與第二類工具的優勢相互結合。在數據獲取上，增長參謀可以為運營從業者提供更全面的數據，涵蓋買量變現等，比如：
投放效果：不同投放渠道、廣告計劃的 ROI 對比；
變現情況：分析變現收益、變現行為數據（滲透率、變現展示、變現點擊）；
用戶行為：用戶留存、人均使用時長。
值得一提的是，這些數據都是天級數據以及小時級數據，涵蓋買量、變現的數據，有更全面的數據參考。
在分析能力上，運營從業者們還可以自定義數據項，進行詳細的分析，整個數據貫穿用戶全生命周期，分析買量、變現數據，實現流量、收入的增長。
圖片來源：穿山甲「增長參謀」產品介紹
運營人員也可以對不同的渠道效果進行分析、篩選出高 ROI 的渠道。
圖片來源：穿山甲「增長參謀」產品公開課
很多開發者在商業化過程中會面臨的一大難題就是數據能力不足，且對回收效果有著高評估要求。為了打破瓶頸，讓廣告投放更加有效，給團隊帶來更高的投資回報，他們紛紛選擇接入增長參謀。
比如某頭部游戲 App 在接入增長參謀之前，通過自建數據后臺做分析，無法實時監測到變化的數據，買量缺乏科學的參考，無法進行實時的買量策略調控。
當接入增長參謀之后，商業化運營可以洞察產品不同階段并調整買量策略，找到影響買量變現的關鍵因素，并放大高轉化意向用戶，使得整體利潤率提升了 70% 以上，首日 ROI 提升了 35% 以上。
總的來說，基于 RRA 模型下的商業化運營，不僅要求運營們懂商業模式，盤點自身資源，找準變現方式，還需要能夠從變現的視角出發，來做流量高效增長和收益增長的工作，提升產品的變現效率。
以上，就是 《商業化運營實戰指南》欄目方法論部分的所有內容了，相信我們分享投放的策略和技巧，可以幫助廣大開發者們以及運營從業者們，提升流量質量，降低投放成本，實現收益的最大化。
《商業化運營實戰指南》系列專欄的下一期，我們將基于 RRA 模型，從營收-留存-引流的全過程為大家拆解具體的行業案例，敬請期待。
作者 ｜郭曉爽
編輯 ｜楊佩汶
設計｜晏談夢潔
