计费方式：排名位置。优势：较高排名，提升曝光度，带动自然下载，用户质量较好。劣势：下架风险。停止刷排名，则排名下滑迅速。
总评：该方式目前基本不再采用，取而代之的是通过积分墙，提升游戏的排名，获取更多用户。此法主要聚焦在iOS平台。
以上了解了渠道的特性之后我们眼研究第二个要素：用户，用户洞察与分析主要有三个方法洞察分析用户。
第三方数据平台：以51信用卡管家为例，我们来看一下，他的使用场景：智能账单管理、还款提醒、信用卡还款、在线办卡、薅羊毛攻略、理财、借贷、分期等。
用户定位：业务相关人群：信用卡/贷款/分期/理财等，行业相关人群：保险/证券/股票等。
通过易观数据分析平台，我们可以看到，它的用户主要分布在一线城市，占比43%；其次，男性用户占比高达83%，以80后90后为主，占比71%，中等能力消费者占多数，其次是中高等用户。
第三方数据洞察分析平台很多，比如百度统计，腾讯它分析，谷歌分析等。
行业相关报告：我们在来看下行业数据分析中如何进行用户洞察，以信用卡用户为例。
DMP数据管理系统：我们在来看下行业相关报告的数据洞察分析，在以51信用卡管家为例子，从《中国银行产业发展蓝皮书（2016）》相关的信用卡分析报告来看，信用卡用户主要以80后为主占42%，年龄在27-37之间，男性占比高达86%，月收入5000-10000元，有房贷车贷。他们目前的消费场景主要是超市购物，网购，美食产业等，主要都是日常支付行为，整体上60%的用户对信用额度不太满意。
那么针对信用卡用户特征，我们给到的营销建议是：在信用卡分期，积分兑换，信用卡打折等活动上建议推荐男性偏好的商品为主，由于他们收入水平不高，消费压力大，我们还可以尝试给他们推荐贷款相关业务。
我们还可以基于使用场景优惠政策和额度，为用户推荐适合的信用卡品类，如旅行卡，高端卡，吃货卡等等。
基于DMP的人群洞察与分析流程：我们先来了解一下，基于DMP的用户画像分析方法，DMP其实就是将庞大的用户从不同维度进行划分，再枚举出各个维度的属性，最后对每个属性进行详细的拆分，基于DMP模型我们可以挖掘高质量的人口属性画像、用户兴趣画像、社交图谱画像及相关业务领域的画像，用于支撑广告营销、推荐、产品运营、DMP数据管理等多种业务场景。
那么我们在来看一下基于DMP的人群洞察与分析流程。
首先对自身核心用户进行画像分析，更好的理解自己，其次洞察出核心用户的群体特性，便于我们清楚潜在用户的特征，基于这些特征通过Lookalike扩展模型、关系链扩展模型 挖掘跟多的潜在用户，最后对每个定向进行测试分析并持续优化。
我们完成了人群的洞察，了解了渠道特性，在整个渠道投放过程中，还需要做好个性化素材定制和渠道选择。个性化素材需要综合考虑：品牌，产品，活动，渠道，活动形式，客群等因素，针对不同的人群，不同的活动，不同的渠道设计不同的素材 ，让我们的广告能够在对的时间，以对的形式出现在对的人面前。
渠道的选择，基于活动/产品/定向人群及KPI，评估转化成本，再进行选择，投放过程遵循：精准用户+海量曝光原则。
精准投放重点评估转化效果，在渠道选择上重点考核CPA,ROI,ARPU值等，海量曝光主要在选择上重点评估CPC,CPM成本。
不管是什么活动，其实在投放策略上都是要持续不断的引流，提高用户转化，同时想方设法抢占竞品流量，削弱对方的竞争力。
三、数据驱动渠道优化
我们了解了渠道运营的三大要素之后，我们最后来看下如何做好渠道运营，我们前面讲到的渠道特性，用户洞察，个性化素材和定制是做好运营的基础，想要做好渠道运营还需要结合数据分析进行持续优化。
无论是做预测还是做分析，数据都是基础，无数据不运营，在渠道推广过程中，我们需要明确数据目标，如活动时间，投入多少，预计收入多少，到活动上线前需要跟开发进行数据提报，再到活动过程中事实进行渠道数据分析，大道整个活动效果，每个渠道效果，小到每个连接的转化，每个时间段的数据情况等等，根据具体细节数据分析最终到实际的渠道位置，找到问题，在进行推广优化。
在实际的项目过程中，我们的定向投放流程是这样的，主要分为4步，测试，放量，沉淀和扩展。
测试阶段：我们需要针对每个定向进行小批量多素材，多渠道AB test测试。筛选出优质定向用户，素材和渠道资源。放量+沉淀：根据测试期，筛选出优质定向用户，素材和渠道，精准放量投放，持续优化活动期间我们需要沉淀相关的方法论，用户人群及标签，如：什么素材适合什么用户，什么渠道更适合拉新等等。拓展：最后我们会在活动期间沉淀到更多的用，基于这些用户，可以再次进行人群洞察分析，挖掘更多的潜在用户，更多的渠道资源。
营销效果的好坏主要跟定向，素材及资源三个因素有关。所以我们做用户画像 分析除了更好的定位用户群体外，还可以让我们更了解我们的用户，再结合品牌产品对进行个性化素材定制和渠道推荐。
