下面我们介绍一种快速、灵活的解决方案 ––– 基于用户设备标识的追踪方法，它可以同时兼容 Android 和iOS 两个平台、适用于大部分投放渠道。

　　（一）基于用户设备标记的追踪原理

　　上面介绍的基于 IDFA 和 SFSafariViewController 的两种方法均受到 iOS 的限制，而用户的设备标记则不受系统的影响。在 GrowingIO 【渠道来源】解决方案中，我们将『 IP+UserAgent+设备ID 』组合设置为用户的设备标记。

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通过用户设备标记追踪渠道

　　用户点击含有UTM追踪参数的广告链接后，GrowingIO 服务器检测到用户的设备标记以及UTM渠道参数。链接跳转到应用商店（ Android 和 iOS 均可以）后，用户下载安装并激活 App，此时 GrowingIO 服务器第二次收到用户的设备标记。

　　系统匹配前后两次的标记，可以确定用户的渠道来源，同时 UTM 参数含有的详细渠道信息一并呈现。

　　（二）用户设备标记方法的特点

　　当然，基于用户设备标记的方法也有一定不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时（如从 WiFi 切换到4G），此时 IP 前后不一致就会导致匹配失败。

　　但是相比于前面的4种方法，基于用户设备标记的渠道追踪方法显然更有优势：

　　第一点，打通了 iOS 和 Android 的渠道来源，可以将【操作系统】加入用户属性整合分析；

　　第二点：避免了 Android 平台重复打渠道包的工作；

　　第三点：规避了 iOS 原有诸多限制，适用于更加广泛的推广渠道；

　　第四点：只需修改推广链接中的参数、无需改动安装包，适合大规模、多渠道、敏捷的推广需求。

UTM 参数的含义

　　同时，广告链接中含有的渠道参数（ 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 ）可以一同加入用户属性数据中，方便后期对用户数据进行多维度的对比、交叉分析。

　　三、App 渠道数据分析两大思路

　　有了 App 渠道追踪数据后，我们可以将 UTM 的五个参数作为维度，从数量和质量两个思路出发，进行 App 渠道数据分析。

　　（一）数量：找到获客成本最低的渠道

　　根据业务需要，我们选取广告来源（ utm_source ）和广告关键词 ( utm_term ) 两个维度，计算出不同渠道的获客数量并评估获客成本。

评估获客成本

　　某 O2O 类 App 先后在3个渠道上进行了2次投放，投放内容先后是『美食』和『外卖』。通过 UTM ，我们监测到每个渠道、每次投放的 『App 新增用户量』，然后计算出平均获客成本。

　　从广告来源上看，渠道1的平均获客成本最低；从广告关键词上看，『外卖』主题的广告平均获客成本最低。从客单价的角度出发，接下来可以针对性优化投放渠道和投放内容，大幅度降低投放成本、提高拉新效率。

　　（二）质量：找到获客价值最高的渠道

　　『App 新增激活用户量』和『获客成本』这两个指标是从数量的角度进行分析，但是数量大、价格低并不一定代表渠道用户质量高。我们还需综合考虑用新用户在接下来的表现，以及新用户所能带来的价值。

　　方法1：用户行为数据分析

　　在这个过程中，我们重点参考用户留存指标，包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。

不同渠道新用户留存曲线

　　我们按访问来源（utm_source）分析新用户的留存度，发现渠道2的三十日留存率高达14%，而渠道1为8%、渠道3为6%。从留存度上来看，渠道2 获取的新用户价值显著更高。

　　方法2：用户价值分析