跨平台数据打通: Android、iOS、Web与小程序
在信息发展的时代,移动互联网发展的也很迅速,现在都是一人有着多台设备,现在用户触点在跨设备之间移动已经成为常态。早在2016年,市场研究机构Extole就一个电商企业的用户推荐和消费转化行为做了研究,发现只有65%的推荐和消费是在同一类型的设备上。因此,实现跨平台数据打通对于企业和用户来说,都很有必要。
实际上,很多企业也会搭建产品矩阵,在Android、iOS、H5、Web、公众号、小程序等多端着力。但多数情况下,这些数据之间割裂的,那么是否有必要进行跨平台数据打通?如何打通?打通后如何应用?需要一一分析。
是否有必要进行跨平台数据打通?
说到数据打通,大多数人会觉得,站在运营的角度来看,自然是希望能够知道用户在各个平台上的完整数据,通过用户行为来挖掘用户的真实需求,使得很多基于此的分析变得可能,比如:
1.获得完整的用户旅程
2.对比了解用户在不同平台上的使用情况,优化用户体验
3.能够在一个系统中查看所有平台的数据,提高工作效率
虽然有这样的好处,但是当不同平台之间差异巨大,都是独立运营,更多关注的是平台内的使用情况时,跨平台数据打通就失去了它的重要性。分开数据源、分开数据分析、分开数据使用有利于保证数据不受干扰,易于发现问题,针对特有平台做追踪反而能提高效率。
如何打通数据?
在梳理清楚数据运营的逻辑之后,确定有必要打通时,就需要确定跨平台识别的标准。
通常会有两种方法:1.确定性方法识别;2.概率论方法匹配。
1.确定性方法识别:
利用用户帐号体系中的数据资源,可以是系统生成的UserID,可以是手机号,也可以是邮箱,不同的产品情况略有差异,总之就是用户唯一的标识。
比如,X应用在Android、iOS、Web、小程序四个平台上运营,各个平台用统一的帐号体系。假如小明有Android、iOS、PC三台设备,早上在Android的小程序上看了一个推荐的,中午登录了网页查看了详细信息,晚上回家在iOS手机上下了单,那么完全可以通过UserID将用户行为连贯起来。
2.概率论方法匹配:
使用设备相关的间接数据来匹配。比如,Cookie、IDFA、上网时间、Wifi、IP等等,通过机器学习或者其他复杂的规则来分析。但是严重依赖于数据的多样性和算法,相对确定性的方法来说,准确性差距很大,因此不推荐。
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