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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01