移动端统计分析工具Firebase、AppsFlyer、Adjust、Flurry、Tap stream、Kochava 、branch不完全对比分析

简介: 文章对比分析了Firebase、AppsFlyer、Adjust、Flurry、Tapstream、Kochava和Branch等移动端统计分析工具的优缺点,包括成本、数据追踪能力、用户界面、市场占有率和特定平台的集成情况,旨在帮助用户根据自身需求选择最合适的分析工具。

Firebase(free)

可以用Firebase+bigquery,实现零成本追踪。

Firebase和 Bigquery都是google 开发者生态内的工具包。

用户在GooglePlay下载应用,启动app后,firebase sdk会获取用户设备数据,并上报到google服务器。这些数据在firebase无法下载,但可以通过firebase与bigquery关联

firebase+bigquery相比于其他三方统计,优点是免费,但若投放facebook,facebook流量是算在direct流量里的,所以无法区分facebook和direct过来的用户是谁

无法区分facebook,自然也无法给facebook回传打点事件,导致facebook广告无法按事件进行优化。如果你投放的不是品牌广告,那这基本上属于盲投了。

AppsFlyer VS Adjust

Appsflyer是一款自带分析功能的一体化营销工具。你可以在同一款工具内跟踪应用内购买、软件安装情况和用户使用表现。除了支持主流的iOS、Android和Windows系统外,Appsflyer还支持其它平台与引擎,包括:Unity、Marmalade、Appcelerator等。可谓是真正地实现了全平台支持。

appsflyer、adjust这种三方统计是可以的,但是贵,能够pull用户设备数据的套餐,至少得选择每月1500美金。

appsflyer/adjust是可以区分google和facebook的量,但如果你还是不想花钱,来解决嵌入firebase后导致facebook广告无法优化的问题,那只能在嵌入facebook sdk,用facebook自家的打点,来优化广告。

AF的优势:一控制面板,可视化做的比较好。二:进入中国市场相对较早,所以市场份额从用户量这里来说,AF比较多。不过,Adjust中大型广告主比较多,从广告支出这块看的话,Adjust市场份额差不多占40%多。Adjust成本低,虽然面板丑了点,不过数据颗粒度比较细,数据纬度多,很适合喜欢研究的优化/变现同学。而且很舍得给,自然量免费,添加应用数量,授权用户数量,事件点什么的都是免费的。

AppsFlyer在国内第三方广告效果监控市场的占有率超过70%

AppsFlyer中国区的所有同事(包括销售)都会自己写代码,能跟客户沟通各种技术细节

AppsFlyer是唯一一家和Facebook做了深度对接,可以获取曝光,点击,安装,成本等多维度数据的第三方。几乎所有的客户都会用AppsFlyer追踪Facebook。

Appsflyer对fb广告投放很有一套,效果监控及时,接口人也很积极,配套的数据后台也做的一目了然。如果只考虑Facebook的话,比较建议appsflyer。

Flurry(free)VS Tap stream (free)

Flurry几乎是移动应用分析的“行业标准”。Flurry帮助你跟踪用户会话,以便您可以看到用户在操作App时遇到了什么困难。你也可以创建自定义人群分组,以求更好地了解App的用户群体。

Tap stream的亮点在于对用户生命周期的分析。如果你想知道用户每天都在哪里搜索你App的信息、或者他们在某个渠道上的实际下载频率,Tap stream将成为值得你信赖的信息源。Tap stream支持iOS、Android、Windows和Mac应用程序。

Kochava VS branch

Mobile App Marketing Attribution | Mobile Attribution Platform

Branch:基于深度链接,为出海App提供全域营销归因监测平台。

相关文章
|
25天前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
42 3
|
25天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据挖掘
R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域
【10月更文挑战第21天】R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域。本文将介绍R语言中的一些高级编程技巧,包括函数式编程、向量化运算、字符串处理、循环和条件语句、异常处理和性能优化等方面,以帮助读者更好地掌握R语言的编程技巧,提高数据分析的效率。
42 2
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
statsmodels, Python 统计分析工具库!
statsmodels, Python 统计分析工具库!
93 1
数学建模统计分析-典型相关分析
统计分析-典型相关分析
88 0
数学建模统计分析 回归分析与预测
数学建模统计分析 回归分析与预测
61 0
|
算法
统计分析 -- 判别分析算法模型
统计分析 -- 判别分析算法模型
105 0
|
SQL 监控 数据可视化
网站流量日志分析--统计分析--受访分析热门页面 topN|学习笔记
快速学习网站流量日志分析--统计分析--受访分析热门页面 topN
203 0
网站流量日志分析--统计分析--受访分析热门页面 topN|学习笔记
|
SQL 数据采集 移动开发
网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析实现|学习笔记
快速学习网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析实现
233 0
网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析实现|学习笔记
|
SQL 监控 HIVE
网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析 &hive 级联求和问题|学习笔记
快速学习网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析 &hive 级联求和问题
307 0
网站流量日志分析--统计分析--漏斗模型转化分析 &hive 级联求和问题|学习笔记
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
统计学与Python:实现描述性统计和推断性统计分析
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python在统计学中的应用,重点讲解了如何使用Python进行描述性与推断性统计分析。Pandas和NumPy库用于描述性统计,提供数据概括和总结功能;Scipy和Statsmodels库支持推断性统计,包括假设检验和模型建立。通过数据导入、描述性统计量计算、图表绘制以及假设检验和回归分析等步骤,展示了Python实现统计分析的基本流程。持续学习和实践将有助于提升Python统计分析能力。
441 0