在微信上做 H5 活动，我可能看了假数据～

甲方要关注这些数据，才知道自己没被代理公司忽悠～

最近有朋友特别纠结在微信上做H5活动，该怎么做效果统计？

很多时候把事情交给代理公司了， 但是代理公司签合同时信誓旦旦保证的数据到底有多少水分，天知道～

之前我们在做App和网页的数据统计的时候，已经有比较完善的工具和模式了。但是之前会接触到App和网页的数据统计的朋友一般都是在互联网圈子里的，或者其他圈子里技术向的朋友才会去了解到各种统计工具和各种统计相关的专业名词。

现在到了H5活动常态化的时候，营销圈和广告圈开始运用起H5来在微信上做社交媒体传播，也算是技术对广告实务的一种推进吧！

但是对广告圈来说，效果什么的，以前都是大笔钱投进去，算一下千人成本，事后写个调查报告搞定甲方就OK的。

现在一下子有特别详细的数据，很多人要么是一脸懵逼看不懂，要么是数据太真实不粉饰一下都不好意思给甲方爸爸看。反正甲方也看不懂那些数据，所以数据掺水成了要对爸爸们负责的代理公司的潜规则。

当花了一大笔钱做一个H5活动，但是代理公司给到的数据就是访问量多少、最后获奖的有多少，然后经费就花出去了，感觉像是被收了智商税一般。

首先还是给大家说一下做H5的数据统计可以使用的工具吧！ 目前来看其实很多做数据统计的工具，都很类似，国外的由于墙的原因就不给大家介绍了。

第一种类型是原先就是做网页统计起家的，比如百度统计、CNZZ，它们还是把H5活动当作传统网页来看待；

还有一种类型是专业做H5短期活动的数据统计的，比如 腾讯移动分析 提供的H5应用统计。

这些统计工具能提供的能力都类似，不过是界面好看不好看的区别,用腾讯移动分析的介绍给大家简单看一下功能吧！

腾讯移动分析H5应用提供了以下统计功能。

基础功能包括：
实时数据、历史趋势、实时访客、新老访客比、访客画像、地域信息、运营商、终端信息、页面排行、性能监控、访问深度、外部链接、入口页面、离开页面等；

高级功能包括：
渠道效果分析、自定义事件统计、自定义事件参数统计与漏斗模型统计；

下面还是不扯淡了，总结下近来我对做H5活动， 做效果统计需要关注的数据 。

1.访问数量；

访问数量其实是最基础也是最重要的参考数据，访问量有两种统计方式，一个是PV，一个是UV；
PV：就是页面访问量，Page Views中的Page一般是指普通的html网页，也包含php、jsp等动态产生的html内容。来自浏览器的一次html内容请求会被看作一个PV，逐渐累计成为PV总数。

UV：UV是unique visitor的简写，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人，也就说同一设备多次访问同一个H5只会记入一个UV。

关于访问数量，我们还需要做好的事情就是渠道统计。

通过渠道标记，我们可以了解到通过各个渠道来访问到这个H5的用户有多少。

比如一个H5活动你同时在微博、微信和qq上释放， 通过渠道统计你就能知道微博、微信和QQ分别带来了多少访问。

你还能统计到通过这些渠道， 用户二次分享又带来多少访问量。

通过渠道统计数据，我们能很清楚的了解到各个渠道的带来的价值与其对应的成本符不符合，也能了解某一渠道的人群对不同模式的敏感程度。

2.访客画像与目标用户匹配程度；

刚听到访客画像这个词的时候，我猜你是懵逼的。这个词也不陌生，大学的时候训练用户定位的时候好像是接触过，但是真正工作后我猜真正接触的人也不多。

其实这里的访客画像和做产品定位时做的用户画像是不太一致的。这里的访客画像其实是获取到了一些真正访问这个H5的用户的相关属性，搭建起一个想象中的群体。
最终显示出来其实就是一些关键指标的集合。

而对于效果评估来说， 访客画像和你的目标受众的重合度高低也就能判断效果。

比如一个房地产企业做的H5活动，结果一看访客画像80%都是小学生，我想你的内心一定是崩溃的

3.漏斗模型：活动用户参与深度；

一个费心费心，想尽了一切套路想把用户往深处引的策划怎么知道自己是不是真的套路到了用户呢？

这时候就得祭上统计界的大杀器了，通过在一个完整流程的各个节点埋上点，成功召唤这个流程的漏斗模型。

通过漏斗模型我们可以清楚的看到，我们的用户是在哪里流失的？哪里是需要优化来留住用户的？或者通过A／B test获取勾引用户分享的最佳方案

4.最终效果：

当然，费心费力的花了那么久的时间，那么多的经费，一切都是要以结果为导向的不是么？

在做任何的活动前都一定要确定好单一目标：比如目标是提升App下载，最主要的评估因素就是活动带来的App下载量；目标是让客人到售楼中心，最主要的评估因素就是活动带来的客流量。

一切目标不确定的活动都是刷流氓！

Tip：广告主怎么看数据是不是刷的
在这里给大家简单说一下广告主怎么看数据不是代理公司注的水。

1.独立IP数与UV的比值 ，虽然现在由于IPV4资源的紧张的确会出现多个设备的出网IP是同一个，但是一个线上活动，在一个IP下有上百个UV，这就很可疑量，基本可以断定是刷的量了。但是通过IP／UV的比值来看是否水还是比较难了，现在刷量的团队都通过各种技术手段各种虚拟动态IP了。

2.用户访问数量曲线； ，当我们看到数据连续几天出现断崖式增长和下跌，那基本可以断定，这肯定是注水的数据了。正常的访问数据在每天的几个时间点是会有峰值，但是增长和下跌表现出来的一般都是平滑的数据曲线。当你发现你的数据一整天都在100以下，就在6:00-6:30这个时间段突然涨到了10000，说不一定是运营看要下班了，顺手买了一下水呢！

作者 老猫观

关键字：数据, 产品经理, 统计

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