growingIO合作中原地产：App 推广渠道监测

(1)客户介绍

中原集团是一家专业的房地产服务机构，和互联网行业相比，中原集团是一家非常传统的企业。数年前，中原集团获客渠道主要依靠线下门店，或者是在安居客、房天下等线上媒体平台投放广告。近年来，中原集团和互联网的联系越来越紧密，公司自主研发的 App 产品逐渐在市场上站稳脚跟。

(2)项目背景

中原地产从 2017 年开始使用数据分析产品 GrowingIO ，他们倡导的「数据驱动增长」理念对中原地产产品增长有非常大的影响，全新上线的「广告监测」功能也为我们带来了较多实质性的帮助。今天，我们就结合 GrowingIO 的产品功能，谈谈如何做好 App 推广。

推广可简单地划分为 “免费推广” 与 “付费推广” ，中原地产也不例外。下面，我先和大家分享我们是如何提升 “免费推广” 转化率的。

1.免费推广 ：提升流量转化率
中原找房 App 的免费推广方案中，有两个项目因为使用了 GrowingIO 而收获颇丰。一个是 App 引流的转化分析，另一个是经纪人线下推广 App 的效果监测。

1.1 线上：提升网站- App 引流转化率
每天访问中原官网的用户数量很大，如何将这部分用户成功、高效地导流至我们的 App，这需要系统地思考：

我们应该在哪些页面添加导流入口？

不同页面，应该如何选择入口位置？

导流中，用户在哪些环节容易流失？

借助 GrowingIO 的「广告监测」功能的「Normal-Link」和「One-Link」，外加几次小版本迭代，我们成功找到了问题的答案。

第一步：广告数据监测

第一种情况，在 Web 端页面，我们使用「One-Link」来监测 App 下载转化数据。因为在 Web 端的时候我并不知道用户的手机是什么操作系统（iOS 或 Android），但「One-Link」一条链接可以推广两个移动应用，这就很好满足了这种场景下的需求。

第二种情况，在 WebApp 上，我们使用「Normal-Link」来监测 App 下载转化数据。因为  WebApp 在移动端上，后续我们将采用「Deep-Link」功能。通过「Deep-Link」，已经下载中原找房App 的用户可以直接打开 App，无需再次下载，这样可以提升用户活跃度和用户体验。

第二步：优化转化流程

通过我们监测到的 App 下载转化数据，我们发现：

（1）用户下载转化率与页面本身流量成正比。在不破坏用户体验的情况，可以大胆新增导流入口。
（2）引流入口位置不能过于隐蔽，必须符合用户视线习惯。同时，设计上要表达清晰，告诉用户这个入口将通往哪里，并且自己可以获得什么。
（3）引流步骤越多，用户越容易流失，所以要简化引流过程。

(3)解决方案

为此，我们做了两个改进：

第一，拒绝过渡页面。

最初产品同事非常执着地将已经决心“下载 App ”的客户引导至产品介绍页面，期望用户看了“完美”的介绍后再进行“下一步”操作。过渡页会造成大量高意愿下载用户流失，这是 GrowingIO 的数据给我们的精确答案，于是我们删掉了过渡页。

第二，优化 Android 端扫码下载体验。

Android 用户微信扫描 Web 页面二维码后，将通过微信浏览器打开下载页面，该页面禁止用户进行下载操作，除非通过浏览器打开下载页面（又多了一步）。

无奈之下，我们选择了直接链接至应用宝下载与安装。

上述两项优化工作，我们都做了 A/B 测试，GrowingIO 的数据帮助我们最终说服了相关产品同事并实现了产品全面升级。通过一系列迭代，中原地产用户的导流工作获得的新下载用户数量对比上周期（未优化前）增长了 27.3%。

1.2 线下：监测经纪人推广效果
中原地产提倡经纪人向自己的客户推荐中原找房 App 。安装了 App 以后，业主可通过 App 及时了解委托房源的情况；

而买房客户则可通过 App 轻松地寻找适合自己的房源，摆脱了经纪人逐一向客户提供房源信息的原始方式。

2.付费推广：识别虚假流量
目前中原集团有三种付费推广形式，分别是信息流投放、地推和应用市场投放。在 App 推广过程中，我们借助 GrowingIO 进行渠道监测，尤其是应用市场投放。过去一段时间内，我们选择了多家应用市场进行试投，希望找出最具性价比的应用市场。

2.1 监测 App 推广激活效果
在某应用市场官方后台，我们看到中原找房  App  每天新增下载量在 135 个左右。但是， GrowingIO 「单图」中显示该应用市场下的平均每日新用户数每天不足 30 个。

2.2 识别 App 市场虚假流量
目前，应用市场刷量现象非常严重，作假量的手段已经到了 “非常高级” 的阶段。如何识别虚假流量，这是一个巨大的考验。

某应用市场官方后台提供的下载量，它与 GrowingIO 统计的「新访问用户量」非常接近。因为大部分应用市场都会有一些自然流量，所以该应用市场付费渠道带来的下载量略低于GrowingIO 统计的「新访问用户量」是非常合理的。

同时，我们也查看了该应用市场的用户留存情况，若干天后依然会有留存。一切的数据看起来都是非常合理的。

然而，当我们通过 GrowingIO 的「单图」分析各个渠道的新用户转化率时，我们还是发现了问题。真实的用户总有一定的比例会发生转化，但是这个渠道 5%的转化率远远小于其他渠道 54% 的转化率，这个差异引起了我们的高度重视。

为了验证我们的猜想，我们抽取了部分异常用户进行观察，通过 GrowingIO 的「用户」-「用户细查」功能，我们发现：大部分用户的行为路径完全一致！

(4)价值体现

GrowingIO 「用户细查」监测到的异常行为

当时我们应用广告的投放范围是「广州」，也就是说当地用户打开 App 时会自动定位城市，只有非广州地区的用户才需要切换城市。而这些用户的的行为竟然是，第一步打开 App，第二步切换城市。结论很明显，我们花钱投广告「收获」了一大批的虚假用户。

这是 GrowingIO 对我们最大的帮助：通过鉴别付费推广渠道带来用户的「真伪」和「质量」，从而不断优化渠道、提升推广 ROI。