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                            移動應用推廣公司該如何做好app推廣

                            發布時間:2015-03-11 閱讀次數:
                            文章摘要:App開發者在做移動應用統計工具時,每天必看的就是新增用戶、活躍用戶、留存用戶,以及使用時長等指標。目前, 移動應用推廣公司 大量出現,魚龍混雜,甚至有開發者吐槽數萬元推廣費用...
                              App開發者在做移動應用統計工具時,每天必看的就是新增用戶、活躍用戶、留存用戶,以及使用時長等指標。目前,移動應用推廣公司大量出現,魚龍混雜,甚至有開發者吐槽“數萬元推廣費用,獲得上萬激活量,卻只有 7 個真實用戶!那么如何評估各個推廣渠道的,撕開不良推廣渠道的偽裝?今天邦聚網絡簡單說說:如何評估不同推廣渠道的用戶質量。
                            移動應用推廣公司,app推廣
                              App開發:如何評估不同推廣渠道的用戶質量
                             
                              一、明確基礎指標定義
                             
                              1、新增用戶
                             
                              也就是我們常說的激活用戶。用戶只下載不使用是沒有任何意義的,因此在評估渠道用戶質量的時候不能只關注下載量,還要兼顧使用量,用戶下載應用并啟動使用才能稱為你真正的用戶!而友盟是通過設備來識別用戶,而不僅靠下載量或注冊量。
                             
                              2、活躍用戶
                             
                              活躍用戶是指在所選的時間段內至少打開過一次應用的用戶。當然,當天的新增用戶同樣是當天的活躍用戶。友盟統計的報表中提供了活躍用戶構成這一指標,它能清晰的體現出活躍用戶中的新老用戶所占的比例。友盟有個指標叫做“用戶新鮮度”,不僅能看出新增用戶的占比,還能獲得活躍用戶中老用戶具體來自哪一天。
                             
                              3、使用時長
                             
                              即用戶一次啟動使用應用的時長分布。
                             
                              4、留存率
                             
                              舉個例子:9 月 1 日新增用戶 100 人,9 月 2 日這 100 人中有 50 人再次啟動了應用, 9 月 3 日有 55 人再次使用,那么 9 月 1 日新增用戶的次日留存為 50% ,兩天后留存為 55% 。留存用戶和留存率體現了應用的質量和保留用戶的能力。
                             
                              基礎指標就介紹到這,參考友盟統計分析,其中用戶活躍度、用戶留存率和自定義事件是普遍有用的,起碼在產品推廣初期這幾個指標是最重要的。其他一些常見指標如設備型號、網絡類型、地域分布等信息在評判渠道質量時也有參考性作用,下面和大家聊聊如何利用這些指標來評估渠道用戶質量。
                             
                              二、利用基礎指標評估渠道用戶質量
                             
                              1、留存分析
                             
                              在 App 推廣中,大家通常會要求渠道推廣商給出次日留存和七日留存的數據,這也就造成有個別推廣商在造假的時候只刷了次日和七日的留存率。友盟的同事在工作中就遇到過一個開發者的應用,次日留存和七日留存都維持到 30%—40% ,但一查看三日留存、四日留存,數據慘不忍睹,齊刷刷的全都是“0”。這樣的數據很明顯不是真實用戶產生的數據。
                             
                              2、使用時長
                             
                              再教大家一招,真實用戶行為產生的數據和造假數據的使用時長一定是存在差異的。運營朋友通常對應用的使用時長分布會有一個整體的把握,如果通過數據發現,某一渠道的使用時長和其他渠道有明顯的差異,那這個渠道的數據真實性就值得懷疑了。
                             
                              3、終端屬性
                             
                              這里我所說的終端屬性包括設備型號、網絡和運營商、地域分布。曾經接觸過一個知名公司的運營朋友,他們一直懷疑渠道商有數據造假的行為,但一直苦于找不到明確的證據證明,經過多項數據指標的對比,最后在終端屬性的數據中發現了蛛絲馬跡:正常渠道的機型多為三星、小米等設備,而這個渠道的機型 90% 以上卻是一款市價 400 元左右的廉價安卓手機,其中還有一些型號居然是一款安卓開發板!
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