如何跨平台打通Android、iOS、Web、小程序上的数据?
随着移动互联网的发展,在多数人拥有多台设备的今天,用户触点在跨设备之间移动已经成为常态。他可能中午在PC上看到了一件T恤,晚上在iPad上看了类似商品,最后在手机上下了单;也可能在公众号上看到了推荐,最后进入网站产生了关注。
早在2016年,市场研究机构Extole 就一个电商企业的用户推荐和消费转化行为做了研究,发现只有65%的推荐和消费是在同一类型的设备上。
实际上,很多企业也会搭建产品矩阵,在Android、iOS、H5、Web、公众号、小程序等多端着力。但多数情况下,这些数据之间割裂的,那么是否有必要打通?如何打通?打通后如何应用?需要一一分析。
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说到数据打通,大多数人会觉得,站在运营的角度来看,自然是希望能够知道用户在各个平台上的完整数据,通过用户行为来挖掘用户的真实需求,使得很多基于此的分析变得可能,比如:
1. 获得完整的用户旅程
2. 对比了解用户在不同平台上的使用情况,优化用户体验
3. 能够在一个系统中查看所有平台的数据,提高工作效率
虽然有这样的好处,但是当不同平台之间差异巨大,都是独立运营,更多关注的是平台内的使用情况时,跨平台打通就失去了它的重要性。
分开数据源、分开数据分析、分开数据使用有利于保证数据不受干扰,易于发现问题,针对特有平台做追踪反而能提高效率。
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在梳理清楚数据运营的逻辑之后,确定有必要打通时,就需要确定跨平台识别的标准。
通常会有两种方法:1. 确定性方法识别;2. 概率论方法匹配。
1. 确定性方法识别: 利用用户帐号体系中的
数据资源
,
可以是系统生成的UserID,可以是手机号,也可以是邮箱,不同的产品情况略有差异,总之就是用户唯一的标识。
比如, X 应用在Android、iOS、Web、小程序四个平台上运营,各个平台用统一的帐号体系。假如小明有Android、iOS、PC三台设备,早上在Android的小程序上看了一个推荐的,中午登录了网页查看了详细信息,晚上回家在iOS 手机上下了单,那么完全可以通过UserID将用户行为连贯起来。
2. 概率论方法匹配: 使用设备相关的间接数据来匹配。
比如,Cookie、IDFA、上网时间、Wifi、IP 等等,通过机器学习或者其他复杂的规则来分析。但是严重依赖于数据的多样性和算法,相对确定性的方法来说,准确性差距很大,因此不推荐。
易观方舟支持通过UserID来识别用户的确定性方法,只需要在不同的平台中使用同一个AppKey即可。
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