警车遭人开13枪Ptengine（铂金分析）是一款在线用户行为分析工具，通过分析用户行为数据提高网站/APP转化率，对标的是mixpanel（估值9亿美元）。而Data Deck是一款数据整合协作平台，让企业像乐高一样自由组合企业的所有数据资产，对标DOMO（估值20亿美元）。其中，Ptengine先从日本、新加坡、欧美等市场切入，中文版在几个月前在国内发布。Data Deck中文版还未上线。

　　PTMind在做的事情，可以说是从老牌的百度统计，或者移动端的友盟、TalkingData手里切市场，因为老牌平台还是基于传统架构在做统计总结，而不是分析指导，并且大公司的服务价格也较高，创业公司负担不了。这个赛道上，36氪此前报道的国内公司还有神策分析、GrowingIO、诸葛IO等。在欧美国家，很多数据公司都提供了热图分析工具，比如Clicktale、Ptengine、Mouseflow和LuckyOrange等。

　　相较其差异，GrowingIO主打的是无埋点，系统本身会有接口显示用户的行为，无埋点就是监听了所有的系统接口，然后把用户进行标记识别。无埋点的好处是不需要埋入代码，接入速度更快，但局限就是不够深。而神策、诸葛IO采用的是“埋点”技术，开发者将自己的网站或者移动App导入SDK ，进行“埋点”之后，运营就可以使用平台进行进行精细化的运营，主要包含数据概要、数据报表、漏斗转化、用户分组等等。

　　而在郑远看来，PTMind的一大特色就是产品体验的极致性，因为日本客户对产品要求比较严苛，这点可以反映在PTMind的客户上，全球客户包括VMware、SoftBank、奥迪、Hilton、dentsu等；进入中国市场一个月，已签约微软、耐克、众信旅游尚德机构等。

　　还值得一提的是，目前日本是PTMind主要的收入贡献区域，全球有8w+用户，在几乎没有销售团队的情况下已实现千万级别的年收入。

　　过去的三到四年，流量获取的成本越来越高，线上渠道获客成本的成倍增长让各行各业都面临着严峻的挑战。从去年到今年，游戏行业有效获客成本从40元涨至100元；一些高风险行业如互联网金融，有效获客成本已经高达1000元；某在线%，有效获客成本甚至高达3000元。在广告成本不断攀升的大背景下，以花钱买流量拉新为主要的经营策略已经行不通了。

　　拿搜索引擎营销（SEM）来举例，许多运营者在面对这样的困境时，第一反应是以优化投放的搜索关键词为突破口，希望带来更多流量的同时降低获取的成本，但这么做的效果微乎其微。流量前端的优化已成强弩之末，利用数据工具提高流量到站后的目标转化，精细化运营广告投放的各个环节，可能才是改变现状更为直接有效的方式。

　　首先，对不同的广告渠道流量区分监测，比如百度搜索引擎广告，可以用utm_campaign=a&utm_source=b&utm_medium=c的这种URL尾参来标记某个广告来源的流量。相信这个大家都知道该怎么玩儿，我就不多废话了。

　　然后，在监测工具中设置好你的多步转化目标。以我们运营自己的SaaS工具（Ptengine）的为例，需要监测几个关键点的转化，依次为【注册】——【建立档案】——【布码】——【活跃】——【用户留存】——【付费】——【付费留存】等等。

　　再之后就是等待监测工具收集数据，分析并得出结论了。比如你投放了两个渠道（A和B），想知道哪个渠道流量带来的注册转化比较多的话，根据流量的大小，你需要等上几天时间才能得出比较客观的结论。假如现在你已经有了结论，A渠道带来的注册转化率是10%，B渠道的是5%，你能说A渠道的质量就高么？这可不一定啊！因为有可能A渠道的流量到【布码】的转化率才3%，而B渠道到布码的转化率是8%，综合来看：

　　这样一来，如果仅看到布码转化这一步，应该是B渠道的广告投放效果更好才对。但你也仍然不能做出最终的结论。因为继续顺着漏斗向下分析到付费的话，有可能结果还不一样。

　　通过这种漏斗分析的方法，的确可以客观地确认哪个广告渠道最优质。但你有没有想过，要完成这样一套分析流程需要多长时间？需要多个部门的同事配合？其次，单纯的计算注册转化率可能仅需要网站前端的数据即可，但像激活、活跃、留存等关键指标，统统需要把你前端和后端（你产品后端的数据库数据）打通，想想就麻烦。

　　再想象一下，除了打通前后端数据需要动用公司内部资源外，我还得等上很长的时间。在这段时间内，由于还不知道哪个广告渠道效果更好，我得浪费掉多少银两 : ( 你回头也可以好好算算。

　　继续聊正事儿。你可能想问，有没有其他的分析方法能够让我尽快地分辨出哪些渠道的流量很垃圾，从而减少浪费呢？

　　就算你不问我也得说，有，用热图工具！它能高效快速地以数据可视化的方式呈现出用户在你网站上的行为。

　　我先用两个使用热图（Ptengine铂金分析）来优化广告投放的案例，帮助你更好地理解这种分析方法。

　　2016年9月，为促进店内车辆销售，日本某汽车公司推出指定车型的买车送礼活动，并将活动内容和细则放在一个专门的活动着陆页上。如下图所示，他们投放了8个广告渠道，包含展示广告和搜索引擎广告。这种业务最终落地到客户在4S店花钱买车，因为线上到线下的数据出现断层，所以他们没办法使用漏斗分析的方法，而且活动也只有一周的时间。

　　对于这些投放的在线广告，他们的诉求只有一个，希望通过广告来的流量能够仔细观看和阅读活动相关的所有内容。

　　为了达成广告投放的效果，有足够多的用户详细阅读了活动页面。他们重点关注了两个指标：浏览活动页面的用户比例和阅读时间，对比分析不同广告渠道在这两项指标上的表现，识别出更高质量的广告流量。

　　首先，他们使用浏览触达率热图监测用户浏览页面的深度，了解用户触达到页面各区域的占比。如下图所示，通过对活动页面热图的广告来源细分，他们发现ban_ydn_013511和ban_ydn_013512这两个广告渠道来源的流量里，分别有66%和59%的用户访次阅读了页面中关于活动内容描述的部分。而渠道ban_yh_013505的用户到达这块内容的比例则要低将近20%。

　　然后，他们使用注意力热图，了解用户实际浏览页面各部分的相对时长，浏览时间越久的区域热度越高（红色）。如下图所示，红色部分表明用户关注这部分区域的时间比其他区域（比如黄色、蓝色区域）更长。通过对活动页面热图的广告来源细分，发现ban_google_013503和ban_ydn_013512这两个广告渠道来源的流量里，用户对页面上活动内容描述部分的关注度更高。而渠道ban_yh_013505的用户对页面整体关注度都很低。

　　最后，综合浏览触达率热图和注意力热图，这家汽车公司发现，广告渠道ban_ydn_013512带来的流量里，不仅有更高比例的用户阅读了活动内容描述部分，用户在对应区域的浏览时间也更长，对该部分内容的关注度也更高。显而易见，这是一个值得他们追加投入的高质量广告渠道。而渠道ban_yh_013505的用户在页面的流失率高并且在各区域停留的时间短，这类型的用户对页面上的内容并没有足够的关注。

　　通过上面的案例，你会发现即便不通过复杂的数据分析和漫长的等待，也可以直观、高效地识别高质量广告流量，从而干掉那些浪费银子的渠道。但是，你以为这就结束了么？当然不，你可以做得更牛X，面对一个高质量的广告渠道，你还可以去尝试不同的广告创意继续优化。那么问题来了，你知道该如何决定哪个创意更好么？来看下一个案例。

　　在新推出的课程方面，这家网站想让更多的用户报名参与。为此他们设计了两种形式的广告，希望从中选出更优质的创意进行投放。

　　对这家教育网站来讲，他们选择的广告创意不仅要清晰地传递课程信息，吸引用户注意，还要让用户进入网站之后重点关注课程内容的描述，只有这样才能真正有效地提高获客转化率。为了确定哪种形式的广告创意引来的流量更加关注页面上课程内容的区域，他们使用了热图对两种广告形式的效果进行分析和对比。

　　如下图所示，他们使用了Ptengine的注意力热图，了解A、B两种广告创意引来的用户对网站页面的关注情况。通过对页面热图的广告来源细分，他们发现纯文字的广告创意（B创意）所吸引来的流量更加关注对课程内容描述的区域。

　　更重要的是，B创意下，获客的转化率由原来的3%提升至10%。毫无疑问，这是一个更加优质的广告创意。这家教育公司利用热图工具进行了快速的决策，停止了对A创意的投放，从而大大提升了广告的效果和目标转化率，为网站创造了巨大的经济效益。

　　互联网时代的广告投放，已经形成了一套完备的体系。首先，你要明确自己的投放目的，找到产品的目标用户；然后，确定合适的市场渠道，通过不同的营销手段（流量购买、渠道拓展、竞价排名等）将用户带到自己的网站；最后，通过网站的设计引导用户行为，让他们关注重点区域，产生更多的互动，最终达到提升转化率的目的。

　　目前的广告优化，重心依然在引流阶段（例如关键词的优化）。但随着获客成本不断上升，引流阶段的优化空间已经越来越小；如何引导引流到站后的用户行为，利用数据分析优化目标转化的各个阶段，精细化地运营所有环节才是广告投放最可行的方向。

　　热图的出现和发展，使数据分析迎来了一个崭新的时代——高效快速和可视化。广告投放的优化，不能再仅仅聚焦前端的用户引流，利用数据进行全方位的渠道对比和深度的用户行为分析，才能真正帮你优化每一个环节，找到最理想的广告解决方案。