5. 报表可视化展现详情，指导优化
将历史上所有的疑似异常渠道通过Tableau可视化工具更为直观详细的展示出来，包括各类相关的数据指标，指导渠道运营人员及时调整渠道投放。
同时，作为与媒体或广告代理商谈判强有力的证据，相应采取要求补量或拒绝付款等应对措施。
四、总结
面对层出不穷的异常渠道和虚假流量，渠道获客从业者其实大可不必惊慌，通过上面的一系列实例和解决方案，我们发现：
- 异常渠道和虚假流量并非无迹可寻，只要数据化和在线化，就一定能够追溯。
- 我们发现借助强有力的工具进行深度的数据分析，是识别异常渠道和虚假流量最直接、最可靠的方式，并且在日益复杂的媒体环境下，这一方式将发挥越来越重要的作用。
笔者在此将自己的从业经验总结为两条，希望能为广大渴望提升数据驱动能力的APP广告主提供一些参考和借鉴：
（1）利用先进的工具实现强有力的数据支撑。
基于对数据分析工具的熟练应用以及监测执行经验，笔者认为：App广告主应该积极与能够实现多维数据分析的平台进行合作。一方面可以节省大量的基础数据采集处理时间；另一方面也更容易实现指标体系的迭代延拓。
例如：笔者在工作中就借助U-App AI版的用户渠道维度数据的多样性、开放性、准实时性，帮助所在企业实现了一站式多渠道多维度分析。
（2）结合对行业的理解与工作实际，建立健全及时的渠道评估体系。
一套完整健全的渠道评估体系是企业渠道获客健康发展的法宝。渠道反作弊评估体系、识别渠道真量、渠道质量评估体系，分别对应着新增、活跃、收益这三个目标。
而企业在不同的发展阶段，会有不同的目标侧重点——或关注渠道有效性评估体系以追求用户规模，或关注渠道留存评估体系以强调用户活跃，亦或关注渠道ROI评估体系以提升用户收益，渠道获客从业者需要根据企业发展阶段灵活处理。
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作者：娄勇进，喜马拉雅高级商业分析师，擅长渠道获客业务的商业分析工作。
本文为「人人都是产品经理」社区和友盟＋联合举办的“2019「友盟杯」数据分析大赛”中获奖作品，未经作者及平台许可，禁止转载
本文部分数据有脱敏处理，非全部真实数据
题图来自Unsplash，基于CC0协议
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