京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在的App开发已经进入到了必须靠推广运营才能上位的时代,有用户不代表什么,有活跃度稍表欣慰,有留存率稍表欣慰,看到真金白银才会喜上眉梢,毕竟最近最火的是游戏应用,它们才是捞到钱的新晋金主,但是它们赚到钱都是有过程的,各位开发者从开发到运营过程中都应该一步一步过来,着重关心下面几个数据:
1. 真实用户数
虽然说用户不代表什么,但是获取用户是推广的第一步。这个阶段你需要做的是①让App在十几秒内抓住你的用户②通过应用市场下载③通过广告渠道④通过适合自己的推广渠道。
然后统计用户数,要注意的是,因为下载量、安装量这些数据都比较虚,不能真实反映用户是否已经被获取。所以大家都要看激活,这才是真正获取到了新的用户。另一个非常重要的数据,就是分渠道统计的激活量,这样可以知道哪个渠道是最有效果的。
2. 每周、每月活跃度
因为获得的用户数中有一部分以广告、预装的的形式进来的用户,并非主动进入的用户,这时候就要通过应用本身内涵、体验良好的新手教程、有噱头的设计、向热门的东西靠拢来吸引这些“偶然误闯”的用户,并及时记录用户转化率、新手引导过程流失情况,而活跃度应该记录好周活跃、15天活跃、月活跃度。
3. 日留存率、周留存率
有活跃度后你要考虑你的用户粘性,这时要以保住老客户优先,因为成本低很多,怎么保存呢?
1)先统计,日留存率、周留存率(有些应用是不需要每日启动的)、月留存率(曾经有游戏行业的行家指出,如果想成 为一款成功的游戏,1-Day Retention要达到40%, 7-Day Retention要达到 20%。)
2)区分你的App类型,比如游戏的首月留存率比社交高,工具的首月留存率又比游戏高
3)然后在这些用户流失之前想办法提高他们的积极性。
4. 盈利:收入—成本
目前国内开发者被证实可行的盈利方式包括应用内付费和依靠合作者的运营支付和广告平台这两种,前面3个环节做好了,基数大了,平均转化成本和回报率提高了,盈利就实现了。
关于收入,大家最耳熟能详的指标就是ARPU(平均每用户收入)值 。利润最简化的计算公式是:利润=收入-成本。收入如何计算? ARPU是一个和时间段相关的指标(通常讲的最多是每月的ARPU值),还不能完全和CAC(用户获取成本)对应,所以我们还要多看一 个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV = 每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期。LTV – CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。
5. 后续传播指数
后续传播的一个典型媒介就是社交网络,如果产品自身足够好,有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户,应用运营会形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。
以K因子(K-factor)为衡量指标,K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,平均转化率为10%的话,K =20*10%=2。当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大;K<1的话,那么用户群到某个规模时就会停 止通过自传播增长。
最后,记住如果只看推广,不重视运营中的其它几个层次,任由用户自生自灭,那么应用的前景必定是暗淡的,所以不同阶段应该关心好每个阶段的数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11