使用Facebook分析工具来提高手机App性能

数据架构 2017年 02月 27日

Facebook推出“App分析工具”,为app发行商提供强大完善的平台,以期提高手机app性能。不过这意味着众多app要告别专用工具,且将更进一步被封闭于Facebook内部生态系统。

市场上可用的工具形形色色,正日趋成熟

各种手机App工具数量繁多,不甚枚举,如Firebase、Fabric、Localytics、MixPanel、脸书分析工具等。发行商承诺提供一体化的解决方案以满足开发商和营销商集报告、分析、崩溃监测和推送通知一体化的期望。

这些解决方案主要基于免费增值模式,即把免费和付费服务打包为一体,非常有利于app快速上线,尽快满足用户期待。鉴于测量app活动和使用移动平台提供的所有功能都需要选择并使用工具,其中困难重重,因此优势颇多的免费增值模式确实意义重大。

面对激烈的市场竞争,总部位于门洛帕克市(Menlo Park)的Facebook公司于2015年3月推出了“Facebook分析工具”。该工具将数据采集、归因媒体和推送通知传输的工具打包为一体置于单一平台之上,以方便用户。

Facebook推出强大工具,以期与用户建立个性化关系

由于用户网站浏览记录分散在台式机、移动网络和app上,所以提高app在用户访期内的性能就得越来越不连贯。针对此问题,Facebook态度明确,直接在其“Facebook分析工具”的关键性能指标栏内删除了这一信息。

通过 “Facebook分析工具”进行的分析依旧聚焦于用户,这也体现了Facebook对发行商的承诺。

首先,原始报告中包含了详细的性能数据。例如,就归因而言,Facebook广告促成的下载可被直接整合。

列队分析得以优化,即可制定精确的用户留存报表,为想要提升用户忠诚度的app带来高附加值。其次,有望在报告中添加用户个性化活动,使分析更加深入,从而有望免费整合业务指标(如:向发行商提供内容类型或向电子零售商提供产品特性),进而高效协调点击流数据和转化目标。

“Facebook分析工具”效仿主流网络分析工具,也配有使用简便且功能强大的分段模块。虽然市场上的其他工具早已使根据设备或流量来源分离用户成为可能,但Facebook拥有精确可靠的声明性社会人口学数据,助力“App分析工具”使其优势尽显。此外,该分析工具还可通过综合功能推送通知工具直接激活众多分段受众,进一步凸显上述优势。。

尽管目前还存在一定的局限性,但“Facebook分析工具”却有望成为提高 app性能的重要工具,盖过市场上其他专业工具的风头

分析与推送通知相结合,Facebook还为其用户提供用于测量和归因下载的工具。此工具在某种程度上已开始入侵Tune和AppsFlyer等专业竞争对手的领域。不过,由于只纳入了Facebook渠道,所以其分析能力受限。广告商也因此愈发依赖Facebook生态系统及其网络上可用的收购杠杆——Facebook广告。

虽然Facebook似乎是鼓励用户尽可能多地使用自家广告网络,但这一app分析工具的使用也不可能一直仅限于其自身的渠道。也许有朝一日,监测所有定制通道的下载活动也会变得可行。这一工具也许不会一直免费,但如果以上假设最终都能成为现实,那么“Facebook分析工具”就有可能成为一个独特的平台,既能提升app性能,又能整合一项真正的归因工具以追踪现存的内容,即分析、崩溃监测和通知推送。此类工具可能会推高用户依赖度,从而使Facebook可能取得一项让众人担心不已的佳绩——将移动端归因市场中的所有竞争对手扫地出局。

若是Facebook能成功兑现其在这一工具上作出的最大承诺,即成功调和网络和app端使用的话,那么上述情形就愈发可能成真!网站像素与嵌入app的软件开发工具包相结合,再辅以用户唯一身份识别,“Facebook分析工具”有望全程追踪用户线上活动,而不受浏览器和设备的限制。

Facebook这一承诺的确深得人心,但尚需深度反馈以确认此项创新是否成功,并证明这一多重功能整合是否真的行之有效。这一协调是否足以说服广告商义无反顾一头扎入Facebook生态系统,并更换其所有数字资产的性能监测工具,从网站到包括聊天机器人在内的手机app?我们拭目以待。

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