APP推广分析技巧是什么?(ASO优化基础知识)

APP推广分析技巧是什么?(ASO优化基础知识)

APP推广分析技巧是什么?(ASO优化基础知识)

APP推广分析技巧是什么?

  你的APP产品已经上架到了手机应用商店,你可以仔细研究下文所讲的移动数据分析教程,了解如何利用一些指标来创建更好的产品,进而更加高效率的进行APP的推广,提高收益。

  一.手机APP应用的盈利能力

  首先,用一个问题来测试一下你的知识情况。一定要先选出你认为正确的答案再继续往下看哦。

  第一个问题:你认为真正盈利的手机应用的比例是多少?20%, 5%, 1%还是 <0.01%?很不幸的是,超过99.9%的手机应用程序其成本都远高于收入。所以,还值得你继续尝试吗?为什么这一比例会如此之高?

  在我看来,应用商店里的大多数应用程序都是以错误的方式发行的。他们的开发商专注于构建一个非常大的功能集,并且认为只要我研发了这种产品,就会有源源不断的用户下载和使用。这种做法也许会在上世纪80年代奏效,但完全不适用于当今的手机应用市场。

  然而,现如今可供用户选择的东西实在是太多了。如果你的手机应用想取得成功的话,你必须要用低于顾客终身价值的方式来吸纳用户。用户获取是一门艺术,有很多好书都是关于这一主题的。

  二.快速行动,打破局面

  大多数人对于他们研发的手机应用程序都有着很美好的愿景。他们都认为自己将研发出一款有多功能用途的应用,可以解决用户群体面临的许多问题,于是便急于求成,迅速开始构建各项功能。

  但这是行不通的。如果你还没有读过精益创业(The Lean Startup)的相关知识,我建议你赶快阅读关于最小可行产品(MVP, Minimum Viable Product)的文章。

  虽然研发最小可行产品并不是这篇文章所触及的内容,但是我们不妨先来用一下这种产品理念。假设我们想要先推出产品10%的功能,来解决用户多方问题中的其中一个。然后通过假设来测试问题是否真的得以解决,并用移动数据分析进行验证。

  三.应该使用哪种移动数据分析工具呢?

  业内有多款常用的APP数据分析平台,每个平台都有各自的优缺点。我所知道的最好的分析工具是由Segment.com提供的。

  优点是它可以搜集你需要的所有数据,并且如果在之后的使用中你很喜欢其界面和功能,它还可以将这些数据发送给其他人。但缺点是:如果你的月活跃用户(MAUs, Monthly Active Users)超过了1000的话,你必须付费才能使用该工具。

  以下是三款免费的分析工具:Flurry, Google/Firebase和Heap。

  在分析平台上整合移动数据的速度快、价格低,所以,当你不确定哪个平台对你来说最适用的话,不妨多进行尝试。

  四.哪些APP数据需要衡量?

  如果你了解分析学知识的话,你一定会知道衡量数据的指标有成百上千种之多。所以,究竟应该从哪一个开始呢?

  衡量指标的选择肯定是视每种APP的具体情况而定的,但在这里我先以一款手机游戏为例。值得注意的是,虽然案例是一款游戏,但其所用的指标却是可以通用于几乎其它任何手机应用的。

  在本文的第二部分,我还会介绍一款目标更具体的手机APP,以及衡量其数据指标的方法。

  五.下载量何时才能体现准确的用户终身价值?

  LTV和CPI就像鸡和蛋的问题一样,如果在你产品发布后只有50个下载量,那么你的统计样本数量就很小,这时即便你可以计算出LTV,你也无法知晓LTV的值准确与否。只有下载量到达一定规模后此类数字才会有意义,这意味着需要先拿出一笔宣传启动资金来测试进一步投资是否合理。

  如果你正在制作一款手机APP,你需要先测试一下产品的适用性。很多成功项目都将更多资金投入到了广告宣传上,而不是APP程序开发上。所以,你计算产品预算时,千万不要忘了市场营销和产品测试方面的费用。通常来讲,我认为超过1000次的下载量才会具有统计学上的意义。

  社交类APP可能是一个例外,此类APP的用户因为可以吸纳其他用户而拥有更高的价值。因此,你可以通过购买第一批用户的方式来壮大用户规模。更好的方法则是培养一小批用户对产品的痴迷度,并通过社交的力量继续拓展用户。

  “在产品初期,构建能使少数用户痴迷的产品要比大量用户喜欢的产品效果好更好。”Y Combinator的总裁Sam Altman如是说。

  六.道路应该如何前行?

  既然你已经掌握了上文中提到的分析方法,你需要不断测量和测试数据从而改善相应的产品状况。将这些统计数据每日都呈现在眼前不失为一种好的方法,你可以将数据投到办公室的屏幕上并且每日进行更新。看看你一个月可以运行多少产品测试,当然也别忘了时刻跟踪产品指标。

  七.如果上文中提及的指标方法不够用的话,以下还有三种新的推荐:

  1.与你交谈过的用户数量。一次又一次地事实证明这也是成功的最佳指标之一。将其放入你的绩效指标之中,努力提升其数量,并且保持时刻追踪和测量,从而实现产品优化。

  2.“病毒式增长”。在用户下载你的应用后,他们会向周围的人们自发地宣传你的APP吗?如果这一人数大于1,那么你的产品就已经实现了“病毒式增长”。

  3.对于注重产品订阅数量的公司而言,客户流失率具有重要意义。如果有100的用户订阅了你的产品,那么有多少用户会在下个月续订呢?对于正在研发订阅型APP的读者来说,上文中提到的公式依然适用。你可以用客户流失率来确定用户订阅时间,然后用订阅费来代替ARPDAU,便可以计算出你产品的LTV。

  APP的分析指标多种多样,只是某些分析指标更针对于特定类型的应用程序。

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