客户案例：Strava

Strava 是瑞典语，意思是 "奋斗"，彰显了公司的态度和野心：这是一支热情投入的团队，其目标是打造世界上最活跃的运动者社区。每一天，Strava 都在寻找新的途径来激励运动者，让他们热爱的运动更有趣。

但公司并非只关注成果 – 在极具包容性的团队氛围中，员工们乐于相互成就，同时帮助社区内所有成员不断进步。这种平衡的策略帮助 Strava 革新整个行业。现在，每天有数百万的运动者会使用这款应用。

对于 Strava，在渠道提供的安装后数据非常有限的情况下，将真实生命周期价值归因至订阅服务是一个不同寻常的艰巨挑战。

这篇客户案例展示了 Strava 对归因服务提供商的要求，以及 Adjust 如何基于实际情况为其提供业内独一无二的解决方案。

作为一款健身应用，Strava 并没有采用传统用户变现方式，也就是说，应用不存在传统意义上的应用转化流。游戏及电商等代表性应用通常侧重于在用户免费下载应用后的早期通过应用内购买变现。对于这些应用，应用安装量是监测效果时的重要 KPI。但对 Strava 来说，应用安装不如其他交互行为重要。变现的关键不在于找到下载应用的用户，而在于找到能产生收入的用户。

换句话说，Strava 为所有用户提供一系列免费服务，同时在 Summit 产品中提供包含不同订阅服务的套餐。每种用户类型都有对应的套餐，例如训练套餐、安全套餐及分析套餐。

此外，社交模块在 Strava 的应用中占有重要地位。为了进一步为用户创造价值，应用需要用户上传训练数据来为 Strava 社区做贡献，同时为 Summit 中的不同套餐提供参考。

正因如此，Strava 才会更重视用户交互，而非用户获取。促使用户安装应用固然是好事，但如果新用户不进行交互，那么其价值会大打折扣。因此，安装，7DARPU、ROAS 等常见 KPI 只是 Strava 转化窗口中的一部分。与购买游戏内货币或销售服装相比，促使用户与 Summit 套餐交互并订阅是一个更长的销售周期。

Strava 商业模型的独特性质决定了该应用会追求两类用户。他们想获取愿意与应用交互的用户，同时在此用户子群中找到可能购买 Summit 套餐的用户。公司想获取更多此类用户，同时高效管理推广活动开支。

鉴于 Strava 的增长模型，其团队需要在转化漏斗更深处找到并设置独特的 KPI，找到已转化用户。

Strava 自创的 KPI 之一是每七日内上传用户成本 (CPSUM7D)。此指标会跟踪获取一位在下载应用后七日内上传活动的用户的成本。这是因为 Strava 发现，下载应用初期较为活跃的用户与最终付费用户之间存在强关联，他们想知道获取与应用交互的用户需要多少成本。CPSUM7D 被视为衡量推广工作表现的核心指标之一。

CPSUM7D 代表了 Strava 关注的 KPI 类型及背后的理念 —重要的不仅仅是获取用户，还要获取在社区中表现活跃的用户，因为这些用户在一段时间后可能会购买 Summit。

为了能够高效使用 CPSUM7D 等非常规 KPI，Strava 需要能够覆盖长期用户旅程的归因提供商。Strava 的大部分移动端推广活动都是在自归因渠道中开展的，因此很难辨别哪些推广活动在 CPSUM7D 方面表现出色。如果没有归因提供商来弥补数据方面的空白，Strava 几乎不可能基于非常规 KPI 进行预算分配及效果监测。

话虽如此，确定目标用户只是成功的一半。另一半是了解如何找到这些用户。

Strava 的 Michael Nguyen 说，"付费用户的订阅意愿参差不齐，如果没有 Adjust 告诉我们哪些用户更有价值，我们可能完全没有头绪。"

Strava 在开展付费推广活动时通常使用 "自归因渠道"(即 Facebook 等大型广告渠道)，因此需要一个能够持续展示用户安装后旅程的合作伙伴。

如果没有能够轻松跟踪用户安装后行为的归因提供商，要判断渠道的表现就会非常困难。Adjust 能够将归因与安装后行为联系起来，帮助 Strava 合理分配预算，充分利用其特殊 KPI。

Strava 之所以选择 Adjust 是因为其 SDK 可以轻松集成，同时能够提供强大的归因功能。Adjust 不仅能提供 Strava 需要的事件跟踪、实时数据以及便捷推广活动设置等功能，还能提供本地 S3 支持，借此，Strava 的营销团队可以每天从 S3 存储分区中提取原始数据，用于深度分析。

Adjust 助力 Strava 实现规模化运营即便没有庞大的市场营销和数据科学部门，Strava 依旧可以进行灵活高效的推广，这是因为 Adjust 数据灵活、使用方便，能帮助公司开展高水平推广活动，切实的推动增长。