App开发者有1000个谜题，但只有一个谜题：如何实现高效增长？

增长永远是企业的极端命题。在某种程度上，这意味着困难。开发者需要通过N个不同渠道的流量端口掌握大量的用户数据和交付数据，并具有较强的数据分析能力作为回顾和优化的遗产。然而，由于技术规模等客观因素，绝大多数开发人员无法解决复杂的增长命题，也无法从绕组的困境中找到解决方案。

App商业化实现模式无非是App收费、增值收费、导购佣金或差价、线下分流、应用分发、广告实现等。在商业路径中，有一个非常重要的链接：实现的关键在于增长，增长的关键在于购买，购买的关键在于数据。

在数据维度上，App购买量的规模决定了效率；购买量的质量决定了生命周期。这就形成了非常清晰的App商业价值图录，影响了App的商业估值。

两个生动的案例。

先说两个案例。在疫情的作用下，虽然对广告商投放预算的影响只是暂时的，但广告商投放习惯的变化可能是深远的，这让他们花钱更谨慎，营销预算ROI更苛刻。

那么如何适应开发者的变化，满足更高的转型需求呢？先用两个效果案例来证明：

●百度游戏:首日ROI只调整购买策略35%

游戏是一个典型的实现行业。游戏的数量周期很短，需要回收效果数据来支持游戏本身的测试和数量。

在iOS隐私新政的背景下，游戏发行商面临着更多的不确定性。不到40%的用户愿意授权IDFA(苹果用户的广告标志)，其他用户的行为习惯只能在游戏中推导。

对于游戏发行商来说，如何衡量用户的投资回报，从而更好地评估投入产出比是业界关注的一大问题。

2021年5月，百度游戏旗下模拟运营休闲游戏《奶奶小农场》上架iOS平台，首日ROI增长35%，ROI增长12%。

百度游戏面临的问题和很多游戏同行一样:在优化了产品层面的能力后，开始寻找更多提高产品ROI的可能性。

由于没有自建数据背景，无法打开客户端和实现端数据，采购效果更接近模糊的直觉判断，无法衡量广告计划的粒度投资回报，也无法评估材料的效果。

因此，百度游戏接入了穿山甲的增长参谋，帮助奶奶的小农场实现了ROI的快速提升。

第一步是调整购买策略。根据增长者提供的投资回报率，优化关闭计划，通过不同的投资组合找到最佳投资回报率的关键行为，不断优化。不断接近当前购买量的最优解，最终推动ROI拉升。

第二步，调整成交量节奏。员工数据维度的增长是小时实时数据。通过观察每小时购买用户的投资回报率，分析不同时期用户的投资回报率质量，合理提高价格，限制不理想时期的预算，提高投资回报率。

第三步是测试测量材料。通过建立广告计划，测试不同的材料。屏幕记录内容、情感内容、田园治疗内容等实际适合游戏，广告商模糊判断效果也依次减少排列，但实际测试效果，但与游戏实际图片无关，唤起人们回到田园治疗材料最终恢复，其次是游戏屏幕视频。

在找到最佳材料、最佳ROI时间段、最佳ROI行为习惯后，成功找到了增长密码。

●工具：优化购买动作，多应用利润率提高70%+。

工具应用行业本身的特点不同于游戏。这个周期很短，是一个非常典型的交付和实现类别。手机清洗、WIFI助理、天气预如手机清洗、WIFI助理、天气预报、图像处理等，竞争激烈，对整体采购效果的评价需求很高。

同时，整体市场需求逐渐饱和，导致购买成本越来越高。受广告市场监管的影响，整体广告的收入效率逐渐降低。在此背景下，工具应用程序开发人员利用增长员工的不同功能优化和调整购买政策模式，最终全面提高利润、消费和投资回报，多个应用程序的利润率增长70%以上。

(ROI增长图每个工具累计天数)

具体来说，工具开发人员将其购买动作分为测试期、上量期和增量期。

测试期:通过增长参谋测试不同材料的跑量标识，找到影响用户行动的最合适的出价范围和关键行为。

上量期：测试过的高ROI材料通过增长人员分割不同的关键行为，找到最合适的回收效果，根据结果增加数量，最大限度地提高ROI输出。

增量期：确定的计划也应实时监控和调整。查看单日积累数据和小时分级数据，实时调整交付计划，提高预算，然后跑出去。

解决成长问题的想法：你迫切需要成长顾问。

因果关系，因果关系。如何获得高效增长的关键可能落在数据上。实现数据开放的交付行为和实际转化几乎是窥破增长奥秘的关键。

以上两个案例看似复杂，底层逻辑其实很清晰可辨:整个链接的数据收集是原始成分，分析和归因更像是厨师处理的过程。如何让这道菜好吃，或者增加员工参与整个过程提出建议。

增长参谋是什么？开发发者提供的双向增长解决方案是高效购买用户+最大化流量。

增长顾问作为一种旨在提高回收效果的数据分析产品，在整合全渠道归因数据、广告数据、实现数据和用户行为数据的基础上，为开发者提供一套高效有效的数据分析、数据解释、优化建议和优化工具。

●两个核心能力:数据优势和优化指导。

归因、购买、实现和用户行为数据是增加员工的核心能力。单维数据容易受到影响，多维数据交叉参考可以帮助广告商准确感知用户需求，为高ROI奠定基础。

在数据优势的基础上，成长顾问将快速帮助广告商在交付过程中定位问题环节，并根据行业整体业务方法为广告商提供足够的优化迭代策略和工具辅助。

●精准、降本、实时、方便四大显著优势。

投放效果的核心在于ROI。通过整合全链接数据，增长人员交叉比较不同属性用户的真实数据，帮助决策实现人群，帮助广告商准确联系目标用户，实现准确增长。

在交付过程中，成长参谋还可以自动识别问题，提供数据洞察和调整方案，降低无效交付成本，降低成本，提高效率。

穿山甲本身的超计算能力已成为增长参谋最强的技术支撑。实现小时实时准确预测，实现交付优化，帮助控制成本。

对于广告商来说，技术门槛并不高。通过增加参谋，广告商可以节省自主研发类似系统的人工成本和资源，零门槛即接即用，显著提高广告效率。

多维数据指标：T-1数据+实时数据。

什么样的数据可以称之为全，从而影响最终的增长？

答：多平台、多渠道、多口径、多维度、实时粒度小，从大到小，从粗到细分析。

增长参谋提供的数据维度指标有两种：

●T-1数据：广告商可以看到不同渠道和计划的投资回报计划，观察购买量的回收效果，一站式观察整体实现，监控渗透性、显示、点击等行为数据，并根据收入优化广告计划。

除了发布和实现数据外，广告商还可以从发布情况中看到用户行为数据，并获得全方位的数据参考。从保留到人均使用时间，从用户的角度优化产品，获得准确的用户体验研究。

●实时数据：无论是从积累维度出发，统计当天归因激活用户的回收效果，还是从小时维度出发，统计当天不同时间段激活用户的回收效果，都可以实时提供成长者(以小时量级)。

广告商可以在交付当天实时了解回收效果的估计，从实时小时数据中心获得决策数据支持，并将交付的计算粒度拉到最细。

有效信息量的秩序增长是增长的本质之一。信息本身就是物理客观秩序。信息的组合不同，向观众展示的最终呈现也不同。对商业决策的判断自然会产生相反的影响，最终导致输赢伤害。

数据是增加信息秩序的栅栏。从数据维度出发，看透对自己有益的信息内容，整理出来，从而定义自己的成长秩序，这是底层逻辑。

精细数据分析：核心指标分析+渠道分析+收入分析。

数据本身所包含的信息反映了用户信息的背景。

对ROI(投资回报率)、LTV(生命周期总值)、保留等核心指标进行分析。通过对交付、实现和用户行为全链接的数据分析，广告商可以研究每个交付行动和每个交付计划的问题和亮点，对症下药，去芜存精。

目前，可选渠道过于复杂。另一个渠道可能无法复制一个渠道的成功，需要多渠道综合考虑。通过对不同购买渠道的分析，可以帮助广告商调整和优化渠道消费分布、趋势和不同渠道回收效果的综合统计。

此外，不同广告的实现场景也是用户反应的核心数据。是激励视频不被用户反感，还是开屏广告跳得更多？这些广告实现场景的数据可以帮助开发者调整，从而在不损害用户感知的情况下最大化效益。

数据是方向。

增长不是一个虚幻、似是而非的概念，而是一个接一个地点击和观看背后的真实用户。无论是情感反馈还是利益实现，用户的增长肯定会给开发者带来价值。

每个开发者都在无尽的夜晚，眼前似乎都有一些微弱的光，勉强能前进，却无法告诉开发者该去哪里。而数据，将是天空中的北极星，准确、稳定地告诉，哪里是北，该去哪里。

深入数据洞察：用户洞察+设备洞察+归因洞察。

简单的数据，还不能完全解决问题，给出分析，提出建议，是增长参谋二字的初衷。

用户有属性，属性是标签。性别、年龄、地区、社区、消费能力、职业、家庭状况等，可以对用户IP标签进行非常精细的分类。在此基础上，开发者可以更详细地了解自己购买的用户类型和价值，从而在下一阶段制定优化策略。

同时，相同的交付策略对不同类型的用户有不同的影响。例如，与LTV相比，女性ROI和LTV可以显著帮助开发者做出目标用户的决策。

除了人为的角度，设备也可以签。移动终端还分为不同平台、系统、品牌、价格和运营商的详细标签，以帮助分析用户洞察力。

通过掌握用户和设备的数据和洞察力，握用户和设备的数据和洞察力，可以获得参考。

关键字覆盖优化！因为这个部分的内容比较多，要深入学习App关键字覆盖优化，首先要弄明白AppStore的规则和玩法，从原理开始。好了，咱们开始吧！01、应用商店搜索原则。下载App的操作大家都很熟悉吧，只不过是在搜索框中输入关键字，然后找到相应的App进行下载。但你知道这种方法背后的原理吗？不要着急，让米队长一步一步地解释。“因特网是有记忆的”，其实也并非真的，因为每个人上网时，并不只是把我们所能看到的东西放到网上，而是生成一系列行为数据，即Deepweb(深层网络)数据。一般情况下，Deepw 预估方法主要是用群组分析cohort方法进行预估测算，其中有两个核心指标是新增量和留存率的测算。 新增量的测算： C端用CAC和新客费用，比如100W能够 买量 100W个用户，其中CAC获客成本在市场中是固定的，也是可以直接得到具体数值的。 B端用人效和人数，比如做增量的销售有100个，每个人每月能签约10个客户，那么本月新增量等于100*10=1000个客户。 留存率的测算： 留存率为新增量m个在第n天的留存率Rn是多少，那我们需要通过历史数据(散点图)拟合得出留存率曲线函数，函数一般用幂函数或