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整合

概要

整合是用來確認可與 Analytics 整合的 MMP(Mobile Measurement Partner) 等第三方工具清單,並查看事件資料收集狀況的功能。

透過整合,不需另外切換到 MMP 控制台,也能在 Analytics 中針對 MMP 事件資料進行分析。


可以做什麼?

商務/行銷負責人

  • 若整合 MMP,可在 Analytics 內直接分析各廣告渠道的安裝數、轉換率等。
  • 結合 MMP 事件與遊戲內事件,可將從使用者取得到首次付款的整體旅程以單一漏斗進行分析。
  • 比較各渠道的使用者留存,可找出帶來最高品質使用者的渠道。

資料分析師

  • 可在 Analytics 中統整分析 MMP 與遊戲事件資料,無需切換工具即可進行深度分析。
  • 以流入渠道作為維度進行留存分析,可精確比較各渠道的使用者品質。
  • 若將 MMP 事件作為區隔條件,可只挑選來自特定渠道的使用者進行分析。

開發者

  • 完成 MMP 整合後,若事件資料已收集,可點擊整合卡片上的 資料預覽 按鈕,立即查看接收到的事件狀況。
  • 可在事件詳細畫面中直接驗證 MMP 事件屬性是否正確對應。

快速開始

如果是第一次整合 MMP,請依照以下步驟確認整合狀態並使用事件。

  1. 在左側側邊欄點擊 資料 > 整合 選單。
  2. 確認要整合的 MMP 平台卡片。
    • Airbridge:點擊卡片時,會以新視窗顯示 Hive 控制台 > 行銷歸因 > Airbridge 設定頁面。
    • AppsFlyer · Adjust:以 postback 方式接收資料。整合需要額外設定。
  3. 連接完成後,對應平台卡片將從**未連接**區域移至**已連接**區域。如需查看已收集的資料,請點擊連接卡片上的**資料預覽**按鈕。
  4. Create > 圖表 / 漏斗 / 留存 中使用 MMP 事件進行分析。

Note

各平台整合方式的詳細內容,請參考 全部功能


全部功能

主要概念

概念 說明
MMP Mobile Measurement Partner。量測行動 App 安裝與使用者行為的平台
歸因 辨識使用者取得來源(廣告渠道、活動等)的過程
Postback MMP 在特定事件發生時,將資料傳送到指定 URL 的方式
MMP 事件 透過 MMP 平台收集到的安裝、重裝、App 內事件資料

支援的整合平台

integration_01.png

Airbridge

Airbridge 是提供行動 App 安裝歸因與深層連結管理的 MMP 平台。

點擊整合卡片後,會移至 Hive 控制台 > 行銷歸因 > Airbridge 設定 頁面。可在 Hive 控制台中完成設定。

AppsFlyer

AppsFlyer 是廣泛用於全球市場的 MMP 平台,提供行動行銷資料分析。

因為是以 postback 方式接收資料,若要在 Analytics 中接收事件資料,必須另外設定 postback。開發者整合指南請參考 Hive SDK - AppsFlyer 整合

Adjust

Adjust 是提供行動 App 量測、防詐、受眾區隔的 MMP 平台。

因為是以 postback 方式接收資料,若要在 Analytics 中接收事件資料,必須另外設定 postback。開發者整合指南請參考 Hive SDK - Adjust 整合


確認事件收集狀況

連接完成後,對應平台卡片將從**未連接**區域移至**已連接**區域。 integration_02.png

如需查看已收集的資料,請點擊連接卡片上的**資料預覽**按鈕。可在**資料 > 事件**頁面查看已收集的 MMP 事件清單與狀況。 integration_03.png


MMP 事件的使用方式

整合完成後,可在 Analytics 的以下功能中使用 MMP 事件資料。

  • 資料 > 事件:查看與管理 MMP 事件清單
  • Create > 圖表:將 MMP 事件作為測量指標使用
  • Create > 漏斗:將 MMP 事件設定為漏斗階段
  • Create > 留存:將 MMP 事件設定為基準/回訪事件

注意事項 & Tips

  • AppsFlyer・Adjust 必須完成 postback 設定後,才能接收事件資料。請在整合前先與開發團隊協調。
  • 整合後,MMP 事件資料反映到 Analytics 可能需要一些時間(通常在數小時內)。
  • 各 MMP 平台的 postback 設定方式,請參考該平台的官方文件。

相關選單

  • 事件 — 將 MMP 事件作為 Analytics 事件管理
  • 圖表 — 建立以 MMP 事件為基礎的圖表
  • 漏斗 — 分析包含 MMP 事件的使用者取得漏斗
  • 留存 — 比較分析各流入渠道的留存