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数据分析

每个决策都有数据支撑。

用清晰的定义把获客、产品使用和营收连起来,并说明不同数据来源在哪里不一致。

一句话版本。

广告平台、应用分析和付款记录给出的结论往往各不相同。我们会检查事件如何采集、适用哪些归因窗口,以及哪些记录可以相互核对。

您会得到一个涵盖获客、留存和营收的视图,并清楚标出它的局限,让团队做决策时不会把报表口径的差异误当成业务变化。

Kelsey Sarasqueta-Allen(数据与分析工程师)负责应用投放的衡量工作,包括从广告到安装、再到付费用户的路径。在游戏 Crush Crush 上,她负责追踪付费安装的看板,数据来自 Adjust,一个记录每次安装来自哪条广告的服务。

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我们替您完成。

归因

基于您自己数据的衡量,并与广告花费最终带来的结果对应起来。

仪表盘

团队每天都会看的同一个视图。

实验设计

测试计划会明确结果指标和样本需求,并在结论里说明证据能支持什么。

数据分析,一一解答。

你们会替换我们现有的数据体系吗?

很少。通常我们先让您现有的体系变得清楚易读,再加上衡量和测试。

为什么现在这些数字不能信?

各平台使用不同的归因窗口、模型和事件来源。我们会排查缺失或重复的事件,并解释剩下的差异。一份有用的报告,并不要求每个平台的总数完全一致。

交付物是什么?

视范围而定,工作包括事件与归因检查、一个把获客和营收放在一起的仪表盘,以及记录了衡量指标和局限的实验计划。

隐私政策变化之后,这套做法还成立吗?

我们使用获准使用的第一方数据、服务器数据和平台数据,并记录同意设置、隐私控制或报表限制造成的缺口。服务器端采集并不能消除这些限制。

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