APP应用营销最重要的五大指标_数据分析吧_百度贴吧
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APP应用营销最重要的五大指标收藏
移动营销的发展速度越来越快，那些过时的指标显然已经无法精确地表现出你的应用程序是否成功。本文将会告诉你应该重点关注的五个指标，当然还有五个用不着特别重视的指标。1.用户参与度:以下有许多不同的方式可以衡量用户参与度这个指标，它们分别是：回报率、使用会话频率、使用会话时长、使用间隔、参与强度、每周平均参与天数。在评估应用程序的用户参与度这个指标的时候，除了要考虑应用程序的类型或外，还要兼顾以上提到的几方面，并根据自身情况决定哪些是适合自己App的最重要指标。举例来说，笔者所在的Playnomics公司就开发出了一个整体“参与评分平台”的概念，这是一个权衡用户关注度、用户忠诚度以及用户紧密度的综合指标。通过这种方式，我们的市场营销人员可以通过使用这个系统平台快速评估每个应用程序的得分，并了解每款应用的运作方式。2. 回报天数：获得新的客户，或是通过有机结合采集购买的方式，是每个移动开发商必需要去做的事情。甚至是在花费几千美元或是几十万美元的广告预算来吸引更多客户的时候，也许了解单个安装成本，并以此优化渠道表现，但问题是，即便如此，你仍无法准确地预测出每个用户的回报情况。因此，你可以采用“回报天数”这个指标来评估一个新客户，在获取一个新客户的时候，使用的第一天就要了解他们的情况，并且要知道这个用户何时会给你带来回报，这些都是非常重要的。通常情况下在评估这一指标的时候可以通过计算每个用户(设备)成本，而不是预测用户的终身价值(LTV)。通过了解这些信息，就可以做出更加明智的决策，也能明确哪些网络可以持续赢得新客户，哪些网络需要尽量避免。3.流失预测：用户保留一直是个热门主题，特别在移动领域里，因为了解一个群体用户何时会有流失的风险，不仅能帮助提升产品的整体表现(也能帮助提升内容参与度)，还能让你知道自己市场营销效果是否有效。在确认某些用户有流失的高风险后，可以为他们专门设计一些吸引他们的内容和功能，提高用户参与度并延长用户使用产品的时间。4.剩余生命周期：根据流失预测，可以了解一个用户的可预测剩余生命周期，也就是用户还有多长时间会使用你的产品。用长远的眼光进行预测，在保证用户使用的同时确保决策的正确性，这样就可以掌握产品的“粘着性”。举个特殊的例子，比如在游戏应用里面，如果可以确认游戏的哪部分更容易造成玩家的流失，那么就可以有针对性地设计游戏。5.预测生命周期价值：在产品生命周期里，了解用户能给产品带来多少价值是一项重要的市场营销指标。它不仅能够确保信息获取，还能帮助设计选择，并支持做出市场决策。举个例子，如果你确定了一个用户是低价值，就可以使用另一款产品对他/她进行交叉推广，这样一来这个用户很有可能在另外一款产品中为你带来收益，或者可以为他们专门设计一些广告，帮助你获得收益。这么做可以帮助你为用户提供一个VIP的待遇和内容，从而提高用户参与度和使用时间。实际上，这些用户往往具有高价值，或是具有成为高价值用户的潜力。市场营销人员应该重新思考或是放弃的五个指标1. 应用商店排名: 应用程序的排名总是在不断的变化，想在App Store里面长期排名进前十也变得越来越困难，因此把重点放在应用排名上也不再有什么意义了。而且那些排名在十名开外的应用程序，无论是什么类别的，如今也很容易建立一个庞大的用户群，这些应用的表现也越来越强劲。2. 日活跃用户数量和月活跃用户数量: 每日和每月的活跃用户数量(DAU, MAU) 是两个被沿用了很久时间的指标。这两个指标还有一些价值的，因为它们可以让你了解服务器的负载水平，并从一个较高的水平去发掘应用程序的潜在能力。但是，他们并不是能让应用程序保持长久成功的指标。日活跃用户量和月活跃用户量会每日和每月波动。不仅如此，如果一个应用程序具有较高的流失率，但却没有获得连续的新用户，那么这款应用将会很快耗尽。另一方面，如果应用程序的日活跃用户量和月活跃用户量这两个指标都不高，但是用户流失率很低，并且每个用户对应用的贡献很高，那么最终的结果就是应用会获得更多的收入，效果甚至比多两倍用户量还要好。3. 单个应用安装成本: 在用户获取过程中有一个重要的部分，那就是应用的安装成本(CPI)，它可以看作是投资回报率和回报天数这两个指标的参考。 那么，哪一个更好呢?是在每个用户身上花费25美分，然后用超过14天的时间得到10%的投资回报率;还是在每个用户身上花费1.5美元，然后用超过7天的时间得到110%的投资回报率?虽然起初的投入成本多出了六倍，但是回报时间更短，而且回报效果也更大。4. 每用户平均收入: 不妨来看看没用户平均收入或是每付费用户平均收入，这个指标注重的是一个时间段内从每个用户身上所得到的利润。很明显，高端用户越多，ARPU这个指标值就越高。但是ARPU是基于许多不同因素的一个指标，这些因素每天都在持续地改变，在这种情况下，如果按照ARPU这个指标来计算未来收入的话，那么无疑就像是在黑暗里放一枪，毫无目标。移动营销不应该再关注ARPU这个指标了，而是要更多去考虑用户可预测的终身价值。5. 保留率: 在分析用户保留这个问题上，保留率只是其中一个方面，当你希望通过营销活动和内容去保留客户时，不应该只考虑这一个指标。当你知道用户如何与应用程序交互，就会有更深刻的理解，影响用户忠诚度的能力也就越大。除此之外，你应该去了解用户多久会再次使用你的App应用，他们会在你的应用上花多久时间，有什么原因可能导致用户流失，正如前文所提到的，把所有问题综合起来，给你的应用总体用户参与度做一次评分。
一款应用程序从推出到最后获得成功，一路走来需要悉心指导。因此对于App运营商来说不仅需要关注现在和过去的用户数据，而且还要了解如何预测这些用户未来的行为。在此向APP运营商推荐一款不错的APP数据分析统计工具，SiteAPP™,它是 99click公司自主研发的移动终端APP用户行为分析系统。借助SiteAPP™的强大功能，用户可以对安装了APP的用户，在APP中的浏览、点击、购买、订单等行为做全方位各角度的分析，随时掌握APP运行和使用问题，及时调整和优化，从而提升APP的用户体验和销售额。
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APP数据分析的常用指标有哪些
来源|量江湖
数据能真实的反映一款 APP 的运营状况,帮助开发者进一步了解产品、了解用户。但问题是, & 面对如此多的数据报表,该关注哪些指标 ? 怎样去分析数据才能解决问题 ? 如何获取这些有价值的数据 ? 关键性的数据指标可分四类:用户获取、用户质量、内容使用、关键行为转化。
第一步是用户获取 。
下载量和激活量可以真实反映渠道获取用户的能力 ; 其次,还要分别查看每个环节的转化率,从渠道点击—下载—激活—注册—更深的行为,用户获取的链条上,每个环节都会发生转化,要逐个分析每个环节的提升空间。从而降低每个用户的获取成本。
第二步,评估用户质量。
它能帮助开发者优化用户获取步骤。它有两个典型的指标,留存和活跃。留存率可以一定程度地反映出产品对用户的适配程度 ; 活跃度反映的则是用户对产品的依赖程度。当基本的留存率和活跃度有保证之后 , 开发者可以看一些更细节的行为指标如关键行为点击率,这个指标对于有些应用来说可能是付费,可能是分享、评论、注册或者你认可的 APP 重要操作。
第三步,关注内容使用。
在做分析之前,先把页面分成三类:导航页、流程页和内容页。导航页汇集了很多入口,这个页面的作用是让用户快速找到想用的模块 ; 流程页的主要功能是引导用户完成最终的目标 ; 最后一类是内容页,类似商品墙,主要展示的是详情。宏观上讲,内容使用可以从页面的退出率和页面之间的跳转途径去看,如果用户在内容页或者流程页最后的页面退出都是合理的,开发者需要关注的是导航页和流程页中间的退出。除了对页面的表现进行评估 , 还可以通过自定义事件来监测更为具体的点击和操作。
第四步,是开发者最关注的指标——关键行为转化。
想要提高点击率,要依靠漏斗模型来优化关键行为的转化率和转化路径。李荟分享了一个电商导购应用的案例,它的用户典型使用路径:打开客户端— & 浏览最热最新— & 点击查看单品— & 点击去淘宝。产品经理拿到数据后,认为用户在点击查看单品到点击去淘宝这步转化率不够理想,后来将按钮上的“去购买”改为“ 查看详情” , 暗示用户点击之后有更多有利于购买决策的信息,且不一定要购买,修改上线后, 点击去淘宝的转化率从 10% 上升到 15% 。
获取到核心数据后,该怎样分析解决运营中的问题 ?
以案例来说明如何通过分析留存率找到运营中的问题。有 APP 在发新版本后,出现 DAU 急剧下降的情况,这种问题该如何分析 ? 首先, DAU 分成新用户和老用户。开发者可以先查看近段时间的推广状况,以此来查看新增趋势的变化 ; 然后再观察新用户的沉淀 ( 留存 ) 。
对于发布新版本的 APP, 要进一步筛查新版本的产品变动和各渠道留存率,看是产品的问题还是渠道推广的问题。案例中 APP 的版本更新无较大变化,新增趋势也比较稳定,说明不是产品的问题,后来发现主推渠道的留存率非常低,于是问题的关键就被发现了,新版本在主推渠道推广上存在问题。
最后,擅用分析工具 获取有价值数据, & 如果你分析的数据没价值,再好的分析方法都是空谈。获取有效数据也需要策略。首先,在业务层面,开发者需要一个明确的商业指标,在目标基础上建立一套匹配的分析体系 ; 其次,从技术角度看,需要有一个准确、稳定、方便、灵活的工具,来帮开发者完成采集、收集、存储、计算、展示等一套工作流程。其次,开发者要注意数据采集的准确性,严防渠道作弊等状况发生,保证 ID 采集的准确性、一致性。
其实,数据本身并不能直接帮助改善产品,数据归根到底是一种度量,想让数据真正发挥作用,一定要基于开发者对业务非常深的理解,并在理解基础上构建科学的分析体系,用有效的分析工具来帮助你来进行分析运营。
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