孙蔚然：APP运营中常用的两个数据

应该有两个Level一个是比较传统的transactional data:下载量，月收入，浏览量与下载量的比值（代表了你的app的吸引人的程度），下载量与付费用户的比值（代表了吸金才能），广告点击量（假如有），以及其他等等。其他一个level是user bahaviour level：用户是经过什么途径进入你的app 在appstore的页面的？–是经过手机网页给出的导航？仍是关键字查找？仍是app store的引荐？假如是关键字查找，关键字有哪些？（优化查找）用户留存率？（软件质量）均匀用户运用周期？（内容上的进步）用户在游戏内活动的剖析？（对游戏内容做修正）用户活动的顶峰时段？（相应时刻段推出活动）等等等等可不能够再给力一点啊？这些假如仅仅单纯的求悉数用户的均匀值，那么效果仍是有限的。假如想要进一步进步运营的功率，那么就要给用户分类，用来判别用户的付费才能和留存周期树立一个用户打分机制：比方用户在x分钟内完成了新手使命 +1分用户在第x天付费 +1分用户在游戏内树立行会 +1分用户在x天内上线的时刻>x +1分用户在x-x时段内运用软件 +1分等等等等，这样一套机制树立彻底，在运营商就有很大的空间能够操作。经过不同的分数段，给用户不同的分类，然后能够有预期，在这个预期下，采纳不同的方法，尽量进步付费率与用户留存率。可不能够再给力一点啊？能够把运营扩大化，经过与其他公司同享数据而且协作的方法，这儿给一个比如。某游戏（真忘了。。）与某服装店（貌似是zara?)展开了这样一项协作，在得到了用户所在地的数据之后（定位服务敞开），假如发现游戏用户的周围有该服装店，那么便能够经过展现该游戏的某个页面，在该服装店里享有20%的优惠价格。据称这个活动的redemption rate高达60%。相同的思路能够扩展到其他数据上去，不过这种数据触及privacy，慎用。。。可不能够再给力一点啊？在这个互联网年代，怎样能够疏忽“交际网络”的巨大效果呢？经过对交际网络数据的发掘，能够发现用户在交际网站上评论了你的app的哪些内容，发现不同的关注点，就能够依据批判或许夸奖改正或许开香槟了。可不能够再给力一点啊？