騰訊移動分析平臺分析報告
自2016年第二季度起，中國移動智慧終端規模增速連續七個季度低於2%，增長困局下，移動資料的應用場景細化，與線下消費的深度融合成為了破局點。在此契機下，移動應用資料分析就顯得舉足輕重，不同的資料分析方式和結果對移動應用產品運營決策的不同影響讓這一行業的機會與挑戰並存。
二、 產品概述
- 體驗環境
（1）機型及系統：pc,win10；android：7.1.1
（2）體驗時間：2018/5
（3）體驗人：劉陸
- 產品概括
騰訊移動分析（MTA）是一款免費的資料統計和分析工具。主要功能有：
（1）為使用者提供免費的app應用的實時移動統計分析
（2）實現使用者洞察、資料視覺化、資料探勘、渠道效果分析等綜合資料服務
（3）實時生成移動報表，定位到錯誤程式碼級別的錯誤監控，協助使用者更高效的進行產品運營決策
- 產品定位
“精準資料驅動產品運營”
從官方給出的產品描述可以看出MTA著眼於產品運營方向，致力於採用精準的資料分析方案打造更有針對性的產品運營模式。
而精準二字型現在整個產品中最突出的部分莫過於：秒級實時分析，小時維度展示使用者活躍曲線，可以讓產品運營者真正做到“實時”掌握產品最新的動向。來自騰訊社交體系的億級使用者資料資源，更是在最大程度上保證了使用者畫像的準確度。
三、 產品分析
- 產品結構圖
MTA作為一個產品運營資料統計分析平臺，首先做到了對使用者資料的監測、管理和分析，其次在運營者關心的廣告推廣效果和運維監控方面進行了重點關注。
因此在產品結構上分為資料看板（幫助不同需求使用者監控不同資料）、應用分析（對應用和使用者進行深入淺出的剖析）、廣告監測（對廣告投放效果進行實時評估）、開發元件（提供專業工具及時解決移動應用產生的問題）、配置管理（對應用的配置進行管理）五大基本模組。除此之外平臺提供的移動報表、情報中心等模組在滿足運營者基本需求的同時還能讓他們更為便捷地掌握業界動態。
- 產品SWOT分析：
Strength:
精準使用者畫像、秒級實時分析、多維錯誤統計與定向、權威行業資料
Weakness:
使用者資料安全性、產品未佔有市場絕對份額
Opportunities:
技術優勢、宣傳優勢
Threat:
其他競爭者的模仿
- 功能體驗分析
在本次功能體驗中，筆者重點體驗了平臺的“移動應用”模組。以 “多多記賬MTA2.0”為體驗Demo，筆者對平臺進行了一個基本分析。
（1） 平臺模式分析
MTA作為一個數據統計和分析平臺連線企業和終端使用者。將終端使用者在移動應用產生的資料進行深度分析，反饋給企業的產品運營者，驅動產品運營決策優化和產品改進。
（2） 基本功能分析
MTA功能十分強大，難以列舉齊全。筆者將從每個大型模組中選擇一個筆者認為最具特色的模組進行體驗分析。
a. 資料看板
使用者日活數量，產品活躍賬號數量，產品使用者留存統計……使用者每天都有很多資料產生。但其實對於不同的產品，不同產品所處的不同階段，我們最關注的使用者資料側重點有所不同。
有了資料看板，我們可以在產品的不同時期建立不同的面板，或是給不同職能的運營人員建立不同的面板，將我們最關心的資料放在最顯眼的位置，方便我們實時監控和管理資料。
b. 反作弊分析
面對多數移動端的遊戲，“外掛”是整個遊戲中最破壞使用者體驗的部分。而對於普通應用，資訊劫持，刷單等等作弊手法也是令運營者和使用者產生矛盾的原因之一。
反作弊分析這個功能可以監測到這些不良行為，並且支援異常使用者的資料匯出。這在許多同類產品中還少有出現，對一些金融類、遊戲類移動應用，可以說是很有針對性的分析方式。
c. 推廣效果
在廣告推廣這一模組，最具特色的模組就是效果推廣。運營者可以選擇以推廣活動為單位統計PV，UV，啟用轉化率等關鍵資料，也可以按同一個推廣計劃的不同模組，同一個投放渠道的不同效果分析資料。
d. Crash分析
錯誤管理是很多大型資料平臺都在做的基礎功能，向維護人員提供錯誤資訊是維護的重要途徑。令人欣喜的是MTA
的異常告警功能，它可以通過郵箱或者微信告知維護人員基本的錯誤異常訊息。
這將會使維護人員更加及時的收到產品的bug，並及時改進產品。
e. 接入除錯
在產品不同版本上市前，或是使用者上報問題後，我們通常會有針對性對移動產品進行接入除錯。傳統測試方式中測試資料可能會混入真實資料中導致資料汙染；在使用整合測試之後，所有測試資料不會進入應用正式的統計後臺，由測試資料引發的資料汙染問題得以解決。
四、 如果我是PM
- 產品重構建議
（1） 資料看板模組 ：這一模組使用者雖然可以自主新增自己想要的資料，但圖表和資料框圖規劃稍顯混亂，一定程度上影響使用者視覺體驗。如能將圖表和資料框圖標籤化，或新增時稍作分割槽（如：左右結構），則會有更好的使用者體驗效果。
（2）安裝來源分析模組和版本
渠道模組**：兩部分內容稍顯雜糅，推廣計劃放入安裝分析模組顯得有些生硬。或可以對模組名字稍加更改。
（3） 匯出格式 ：平臺中多處匯出格式僅為CSV，如果使用平臺使用者想要用更多的格式分析自己的資料，則略顯不便。
（4） 模組依據功能分塊 ：根據已有功能，如：廣告監測模組，進行封裝。在後期可針對不同需求使用者提供定製化功能，可以在功能全面的同時體現定製性。
- 產品運營方案
基於騰訊移動分析後臺提供的“多多記賬MTA2.0”Demo，筆者對平臺闡述的資料驅動產品改進和運營策略優化有了更深層次的理解。
（1） 移動應用錯誤資料監控：
錯誤資料監控是每個產品的保障。越迅速的找到錯誤所在的根源就能越快速度挽回使用者的心。MTA的錯誤監控幫助開發者檢查app未捕獲的異常，將錯誤定位到程式碼級別。這樣高效的錯誤資料監控，可以說是為產品的改進加了一道保險鎖。
（2） 廣告推廣資料：
產品運營的廣告轉化率一直是困擾運營者的大問題。廣告在何時生效，哪個使用者群效果最好？傳統運營分析平臺往往無法深度剖析。運營者只能靠使用者的留存量和頁面點選量去推斷廣告的作用。
但MTA在多多記賬這一應用中投放的廣告不同，我們可以直觀地看到哪一渠道的廣告在何處起了作用，帶來多少使用者留存，啟用多少流量。在運營過程中，我們可以有選擇性的投放廣告，達到廣告渠道上的策略優化。
（3） 使用者行為資料：
騰訊擁有億級使用者，這些使用者遍佈各行各業，年齡不盡相同，他們的行為資料為平臺提供了強大的資料分析來源。使用者的行為資料可以為產品提供更好的功能改進建議，更加迎合使用者喜好的產品將會使產品運營效果進一步提升。
3.同類產品分析
移動裝置活躍量較多的平臺將會是MTA最有力的競爭對手，筆者列舉幾個平臺比較突出的幾個同類產品進行淺析：
友盟：優勢：於2010年建立，建立時間較長，有深厚的使用者基礎
劣勢：尚未做到秒級使用者資料監控，錯誤預警功能尚不完善
百度：優勢：使用者資料豐富，使用者畫像較為精準
劣勢：錯誤分析未能精確到程式碼級
Flurry: 優勢：輕量級SDK，實時分析
劣勢：不夠本地化，使用門檻較高