アプリのローンチ後に開発者がプロモーションの問題に直面する場合、分析をサポートするために多くのデータが必要です。これらのデータの分析を通じて、操作のいくつかの重要な側面を把握できるため、独自の操作が対象になります。
このため、アプリ ソフトウェアの推進者であれば、アプリ ソフトウェアの推進の効果を測定するためにどのような指標が利用できるかを理解する必要があります。
測定指標とは
アプリのプロモーションと ASO の最適化を行う際に最も重要な懸念事項は効果ですが、これをうまく行うのが最も難しいことの 1 つでもあります。統計の過程で、多くのデータ指標に注意を払う必要があることがよくありますが、これらのデータを使用して APP の動作を判断するにはどうすればよいでしょうか? 一般的に言えば、この指標は主にこれらの側面、つまりダウンロード数、ユーザー数、コンバージョン率です。アプリソフトのプロモーションの計測指標は、主にダウンロード数、ユーザー数、コンバージョン率です。評価指標としては、各段階でデータ性能の形が異なります。
最初に、オペレーターはソフトウェアのダウンロード数とユーザー登録数に注目する必要があります。これは、運用チームのプロモーション スキルを測定する方法の重要な指標です。期待した結果が得られない場合は、時間内に作業方法を調整し、必要に応じて特別なプロモーション方法を講じる必要があります。人数が一定のベースに達したら、ユーザー数とコンバージョン率のアップに注力できます。運用チームは、これらのアクティブなユーザーを維持し、アクティブでないユーザーをアクティブ化し、ユーザーの懸念に応じてタイムリーに運用計画を調整する方法に焦点を当てる必要があります。
一般的なアプリ チャネルの追跡方法
ユーザー数、新規ユーザー数、UGC数、販売数、有料数、キャンペーン期間中の各種データなど、定期的なデータ指標のモニタリング。人気上昇中のアプリの場合、リソースを費やしてトラフィックを引き付け、ユーザーを他のチャネルに引き寄せます。 今回は、各チャンネルの良し悪しを監視する必要があり、どれがうまく機能し、どれがユニットあたりの価格が安いかを監視する必要があります。これはすべて、チャンネル データの監視が完了するために必要です。もちろん、さまざまなチャネルでのユーザーのその後のパフォーマンスを追跡および監視し、各チャネルのユーザーにスコアを与える必要もあります。また、iPhone ユーザーと Android ユーザーの品質の違いを監視することもできます。一般的に言って、iPhone ユーザーの品質は Android ユーザーの品質よりもわずかに高くなっています。
もちろん、余力がある場合は、異なるモデル間のユーザー パフォーマンスの違いを監視することもできます。つまり、さまざまな次元でさまざまなユーザーのパフォーマンスを監視することです。
アプリのプロモーションの最も直接的な指標
アプリのプロモーションにおける最も直接的な指標は、アプリ ストアのランキングです。アプリの基本的なエンジニアリングが完了すると、残りはアプリのプロモーションになります。通常のプロモーション サイクルは 3 か月から 6 か月です。このようなサイクルの後、アプリはアプリストアのランキングが上がり、昇進してトラフィックを獲得します。ASO ソリューションを使用すると、アプリがアプリ ストアのトップに表示されるまでに約 1 週間しかかからないため、長時間待たずにトラフィックをすばやく獲得できます。
アプリチャネルデータ分析の主な考え方
一般的に、オペレーターはユーザーの操作行動からユーザーの粘度を判断し、粘度が高いほどユーザーの品質が高いことを意味します。通常、次の指標を観察して比較します。起動回数:特定の統計期間にユーザーが APP を開いた回数を指します。通常、毎日の起動時間、毎週の起動時間、毎月の起動時間、および対応する期間の 1 人あたりの起動回数があります。オンライン利用時間：統計期間中のAPP起動からAPP終了までの時間を指します。使用時間から、平均使用時間と 1 回の使用時間を拡張することもできます。平均使用時間 = 統計期間の合計使用時間 / 統計期間のアクティブ ユーザー数。1回の利用時間＝統計期間内の総利用時間÷起動回数。この指標は、ユーザーの粘度と製品の品質の重要な指標であり、使用期間は通常、開始回数とともに分析されます。アクセスしたページ数:これは、特定の統計期間にユーザーが訪問したページの数を指します。たとえば、1 ～ 2 ページを訪問したアクティブ ユーザーの数、3 ～ 5 ページを訪問したアクティブ ユーザーの数などです。訪問したページ数のレベルは、さまざまな統計期間に従って判断されます。アクセスしたページ数の差は、ページの品質とユーザー エクスペリエンスを判断するために使用されます。
数量:顧客獲得のコストが最も低いチャネルを見つけます
ユーザー行動指標と収益指標の 2 つの側面を調べることで、どのチャネルが最高品質のユーザーを持っているかを判断できます。
品質:顧客獲得価値が最も高いチャネルを見つける
質の高いチャンネルを選別するには、ユーザー数が一定の規模に達することが必須の前提条件です。通常、次の指標を観察して比較します。ダウンロード数:チャネルを通じてダウンロードおよびインストールしたユーザーの数を指します。登録数: ダウンロードとインストールを通じて登録したユーザーの数を指します。アクティブ ユーザー: アクティブ ユーザーの数は、特定の統計期間にアプリを起動したユーザーの数を指します。アクティブユーザー数は、アプリユーザーの規模や製品の状態を測る重要なデータです。さまざまな統計サイクルによると、通常、毎日のアクティブ ユーザー、毎週のアクティブ ユーザー、毎月のアクティブ ユーザーに分けることができます。アクティブユーザーは、チャンネルユーザーの質を測る重要なデータです。ユーザー継続率：一定期間を経過した新規ユーザーの継続率を指します。翌日継続率、週間継続率、月間継続率に大別されます。新規ユーザー (アクティブ化されたユーザー) の数:新規ユーザーとは、APP をインストールして初めてアプリを起動したユーザー、つまり有効化されたユーザーであり、ユーザーが APP をダウンロードして使用しないことには意味がないため、チャネル内のユーザーの質を評価するときは、ユーザーのダウンロードの量だけでなく、ユーザーの実際のアクティブ化の量にも影響します。これは、チャンネルプロモーションの効果を測定するための重要な指標です。
プラットフォームが提供するデータを使用する
業界データを比較することで、業界全体でのアプリのレベルを知ることができるため、業界データはアプリを理解するために重要です。そこから、業界におけるアプリの長所と短所を分析し、問題を見つけて、将来のアプリの運用とプロモーションに的を絞った調整を行うことができます。
ユーザーのコアコンバージョン率
アプリのコア機能が何であるかを考えてから、そのコア機能のコンバージョン率を監視してください。ゲームアプリではペイレート、ECアプリでは購入レートと呼ばれることがあります。
業界が異なれば、それに応じてコンバージョン率も異なります。製品を業界平均と比較して、業界での製品の位置を確認できます。同時に、長期的な監視を通じて、このデータをさらに使用して、APP のさまざまなバージョンの良し悪しを判断することもできます。
ユーザーの使用時間の監視
一方では、ユーザーの活動を監視するための非常に優れた指標です。ユーザー時間が長いということは、活動レベルが高いことを意味し、逆もまた同様です。一方で、通常のユーザーがアプリを設計するときに毎日どれくらいの時間を費やすと予想されるか、また、ユーザーが実際に費やした時間がリリース後に期待した時間と同じであるかどうかを考えてみてください。大きなずれがある場合は、ユーザーの APP に対する認識が、その時点で考えていたものとは異なることを意味します。今回は、ユーザーの認識に合わせて製品を調整する方法を考える必要があります。
ユーザーの損失
ユーザーを失うことは、アクティブなユーザーに関連する概念であり、アプリをダウンロードして起動し、登録したが、徐々にアプリに興味を失い、完全に製品を離れたユーザーを指します。アクティブ ユーザーを使用して APP 操作の現在のステータスを測定する場合、失われたユーザーを使用して、APP が排除されるリスクがあるかどうか、および APP が新しいユーザーを維持できるかどうかを分析します。
アクティブなユーザーのダイナミクス
アクティブな APP ユーザーのダイナミクスに細心の注意を払い、彼らの声に耳を傾けてください。異常を発見したら、すぐにスタッフを編成して対策を検討します。アクティブ ユーザー (またはコア ユーザー) は、アプリの最も貴重なリソースであり、彼らのすべての動きを監視する必要があります。
ユーザーの特徴付け
ユーザーの各指標の特徴を説明します。詳細なほど良いです。性別、年齢、地理、携帯電話のモデル、ネットワーク モデル、職業と収入、興味など。これらのデータは通常は役に立ちませんが、プロダクト ピープルにとっては非常に刺激的な場合があります。可能であれば、次の次元に分割することもできます。アクティブなユーザーの特徴は何か、サイレント ユーザーの特徴は何か、失われたユーザーの特徴は何か。
ユーザー ライフサイクルの監視
ユーザー ライフ サイクルは、マーケティング理論から派生したもので、以前は顧客ライフ サイクルとして知られていました。これには 2 つの意味があります。1 つは、個人/ユーザー グループのマーケティング サバイバル ウィンドウです。ユーザーは時間の経過とともに変化し、この変化は市場と会社に多くのマーケティングの機会をもたらします。もう 1 つのタイプのライフサイクルは、運用スタッフにとってより重要なユーザー関係管理レベルです。製品とユーザーのビジネス関係は、時間の経過とともに変化します。従来のマーケティングでは、潜在的なユーザー、関心のあるユーザー、新規顧客、古い/調理された顧客、および失われた顧客に分けられます。これらのカスケード ステージは、ユーザー アクティベーションに非常に似ています。マーケティング データ分析の最も重要な側面は、新規顧客です。ユーザーが製品とやり取りできる期間は、製品の存続可能性を決定する、失われた顧客の段階です。
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