01 新增用户

如果大家看过咱们系列的第一篇文章：《数据扫盲（1）：我们常说的DAU、MAU是啥？》应该是知道这样一句话：

对数据基本功的扎实了解，是沟通的桥梁！

这句话是贯穿我们数据扫盲系列始终的，跟着新增用户我们举一个场景，大家可以再次深度感受一下这句话。

我们的运营同学为了推广app，去找渠道商进行合作，涉及到结算钱的时候，商量以新增用户为指标进行结算，但是对于新增用户的具体定义，大家发生了争执：

• 渠道商：只要用户在我们渠道的推广页面点击了产品下载按钮，就记作一次新增用户。
• 运营喵：那不成，点了按钮没下载那意义不大啊。咱们下载成功记作一次新增，且多次点击记作一次。
• 产品狗：错了错了，咱们app这么牛，至少也要启动一次记作一次，让他们体验下，要不然数据质量不大，不具备参考价值。
• 工程狮：都打住啊，你们这yy半天不行啊，不注册我们后台都没有数据。必须注册了才算新增用户。

面对这样的场景，我们很难去说对错，我们更关心的是彼此间对于数据指标如何达成共识！

那么新增到底指的是什么呢？

我们把新增用户进行说文解字般的拆解，新增=新+增。接下来我们需要明确两个问题：

Q1：什么是增？在哪个节点为增？

A1：一般来说，在用户与产品发生关系之前，往往会经历如下图所示路径：

用户通过不同的渠道衔接进入到渠道页（例如某度广告页，某企鹅广告页）；用户在渠道页面点击下载或者通过渠道页进入到应用商店下载；安装，启动应用，来到应用首页；触发相应的激活行为（不同业务激活行为不同，例如注册成功、购买商品、亦或是观看一次视频等等）。

理论上不同的节点，都是可以作为一次新增，这里呢，我总结一下不同节点作为新增的优劣势，以及适合的场景。

大家就可以根据表中总结的，结合自己公司业务选择适合自己的节点。

Q2:怎么判断是否为新？

A2：这个问题是由一个实例引入的，假设我们以安装启动这个节点作为增，一个用户下载了某app并安装启动，装了两天卸载了，又重新安装启动，此时他是否算作新增用户？这里，我们一般有两种判断方法：

1. 基于设备：用户第一次安装启动时，记录设备。再次安装则不记录。其中涉及的不同系统之间（ios，安卓，web）判断设备的门道，详情细节可见上一篇文章《再也不怕别人问我DAU和MAU了》其中关于user部分的介绍。
2. 基于账号关联。

以账号作为判断基准，和后台已有的账号进行比对，看以前是否存在此账号。

02 留存用户

本文提到的留存都是指的新增用户的留存，下不赘述。

首先我们来看一下友盟平台对于留存是怎么下定义的。

宋老湿还是给大家引入一个案例，来帮助大家理解定义。

案例还是一款悲催的app，上线第一天新增了100名用户，之后就再也没有获取新增用户。下面给出其上线七日的日活表：

我们由表可以得出MAU=100，这点如果有疑问，请查看数据扫盲系列文章一《再也不怕别人问我DAU和MAU呢~ 数据扫盲系列（1）》。

问题：如何计算新增用户七日日留存？

这里给出两个算法。

算法一：（第七天留存用户数/第一天新增用户数）*100%

算法二：（第二天~第七天去重后的留存用户数/第一天新增用户数）*100%

根据留存的定义，“某段时间内的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用的，为留存用户”。从中可以提炼出留存用户是某段时间新增用户的子集。

就本题而言，上线第一天新增了用户100人且之后再没有新增用户，所以第一天之后几天的活跃用户都是第一天新增用户的子集,即第X日留存用户数=第X日活跃用户数，第一天的新增用户=第一天的活跃用户。

但是，如果没有“第一天新增100人后再无新增用户”的前提，则第X日留存用户数≠第X日活跃用户数，准确表述应为第X日留存用户数=第X日来自于第一天新增用户中的活跃用户。

这里有一点绕，我举一小例子帮助大家理解一下。

（假设5月份新增用户200，这200人在6月份启动过应用的有100人，7月份启动过应用的有80人，则6月份留存用户为100人，7月份留存用户为80人。）

那么采用哪一个算法呢？

如果您有心记得，宋老湿反复强调过：数据分析一定是基于业务的，是有目的（即留存用户这个数据指标的意义）。

目的一般来说，留存的计算与分析有以下目的：

1. 观测不同渠道带来用户的质量；
2. 版本更新后的新功能上线的效果反馈。（功能这一块，会涉及到用户关键行为的触发。属于精准留存的问题，后期文章我们会讲解）

此处我们以区分渠道质量来做讲解：

算法一

假设某app有两个获客渠道A和B，且都是1月1日上线，当日新增用户100名之后再无新增用户。已知两个渠道1月1日~1月7日每日的活跃用户的数量，用算法一【（第七天留存用户数/第一天新增用户数）*100%】计算分别得到两个七日留存率。

这里可能会有一些朋友会觉得，用算法一计算忽略了2日到6日的用户数据，这样计算得到数据不准确。其实不是这样的，我们获取了两个数据是为了进行数据对比，从对比中洞察业务爆破点。因为无论是渠道A还是渠道B，我们都只使用第一天和第七天的数据，同时忽略了2日到6日的数据，忽略的信息是一致的。

因为单一影响因素相同，所以采用算法一计算进行对比是相对公平合理的。

当然，即使这样，可能还会有一些朋友会问那有什么办法不忽略2日到6日的数据呢？

算法二

【第二天~第七天去重后的留存用户数/第一天新增用户数）*100%】这种计算方式就是把2日到6日之间的活跃用户计算在内，但是这样的计算方法是否适合用来评估渠道质量呢？

我们可以看下下图是关于渠道A和B七天日活用户的折线图，我们严格按照算法二计算会得出渠道A留存率高于渠道B，实际上我们由图可以看出渠道B的活跃用户曲线更接近于自然平缓下降，同时第七日的活跃用户也高于渠道A。综合来说渠道B的用户质量是高于渠道A。

所以用算法二来计算留存评估渠道质量是不ok的，究其原因，恰恰是引入第二日和第六日的数据，反而影响了结果的判断。

通过以上的案例，大家应该理解了两者的区别。

算法一我们可以称之为七日日留存，算法二为七日内留存。

当然，存在既有合理性，算法二并不是没有适用场景，针对一些用特定使用周期的app就更适合，例如某app是专注于周末轰趴，活跃用户大部分聚集在周六和周日，我们如果去计算工作日（周一至周五）任一天的新增用户七日日留存，会发现明显偏低于周末。

针对这种情况，我们只看第七天的日留存显然不能反应真实情况，反之，关心七日内的留存就更为真实可靠。

那么，宋老湿还是以友盟数据平台一组七日留存的表格，大家可以尝试看下友盟采用的是算法一还是算法二。

有些朋友可能有些摸不到头脑，有些朋友直觉可能觉得友盟用的是算法一。实际上，友盟平台计算方法和算法一很相似但有些许不同。我们暂且称之为算法三。

算法三

（第七天的留存用户数/第0天的新增用户）*100%。

这个第0天其实指的就是计算留存的当日，和算法一中的第一天指的是同一天。如上图所示，如果计算2018—08—01的七日日留存，则算法一中的第1天和算法三中的第0天都是指的08-01的新增用户数339人。再仔细看上图会发现，友盟统计时采用1天后，2天后对应就是算法一中的第二天与第三天。

那么友盟为什么采用算法三，这样计算有什么好处吗？希望大家动脑子想一下。

（这里给一个提示：和一周七天有关联）。

揭晓答案：这是因为采用算法三我们可以规避星期对数据的干扰。

举一个例子，2018-08-01是星期三，采用算法一的第七天则是08-07星期二，算法三则是七天后08-08星期三，这样同时用星期三的数据，就可以合理规避今日是周几对数据的干扰。

那么我们一共讲了三种算法，每种算法都有其存在的意义，具体的要根据自己公司业务进行选择，保证公司内部采用同一种标准即可。

这里，宋老湿给大家做一个表格进行总结，大家可以保存图片备用。

基于此，新增或和留存咱们是聊得差不多了。大家应该会有种毛塞顿开的感觉。

作者：宋老湿

来源：产品经理吐槽喵

什么是次日留存？

次日留存，公司内部常称为“次留”，就是看一个用户第一天来到你的App，第二天是否还再来？如果来了，那么说明这个用户在次日留存了，因此有“次日留存率”这个指标。

比如你的App一天注册用户100人，第二天中这100人中有50人还来，数据上就说第一天的次日留存率为50%。

次日留存的重要性

次日留存对于每个App的用户生命管理是最初的一步，个人认为也是最重要的一步。

提高次日留存的好处，远远比我们想象的大，有哪些好处呢？

1. 次日留存的提升，对投资人很看重的DAU有恐怖的影响。哪怕你只提升5点，一年下来的DAU可能是翻倍；
2. 次日留存是对市场投放质量的衡量维度，即越高的次日留存可以理解用户质量越好；
3. 次日留存是用户对产品价值认可度的衡量指标，一款产品是否达到PMF（Product-Market-Fit），从次日留存能一眼看出。一旦从市场角度确认了产品价值，对整个团队是能带来很强信心与动力的；
4. 次日留存的提升不仅拓宽了整个漏斗的宽度，由于初次印象的良好，对后期的留存付费与分享的转化率都有极大的提升作用，即整个ARPU都会提升。

如何提升次日留存？

讲完了重要性，就得来说点干货，如何提高次日留存？

首先，我们先还回想一个场景，去一家餐厅吃饭（产品经理老爱举这种烂例子哈哈）：

1. 有一天你听朋友说，某家餐厅贼好吃，它有什么什么特色，某道菜特别好，让你一定要去尝试。或者你在大众点评看到某家店超级好，评价特别高，图片多么诱人；
2. 你马上心动了，于是周六放弃在家睡觉偷懒点外卖的肥宅快乐时间，坐了1小时的公交，来到这家店；
3. 在距离门店50米的地方，你就看到很多人排队；在距离20米的地方，你就闻到一股很香的味道，让你开始流口水；
4. 然后…排队，10分钟，20分钟，30分钟….1小时；
5. 经理走过来，诚挚的邀请你进店，当你进店那一刻，全店服务员齐声高喊“欢迎光临”；
6. 然后服务员就热情给你推荐某道菜特别好吃，必点！某道菜不用点，免费送！……（接下来就是吃了没什么好说）；
7. 当你吃完饭付钱，经理就会送上一张券或者像海底捞一样给你张名片或加个微信，目的就是告诉你——下次来有打折！

故事很流水，咱也早已习以为常，但是其实里面有很多细节，您再细细琢磨！

1. 朋友推荐和广告推荐

这就是大部分产品拉新的主要途径，这也是新用户第一次接触到产品的印象，这个印象的其关键就是能否吸引到人。信息要传播有两点基础——简单和清晰，那么信息就传播更快更广。简单是因为容易记容易说，清晰是马上能懂。所以你反思以下，你是否能用一句话，简单清晰地说清楚你的产品是做什么的？如果你都说不清楚，你想象下你的用户或广告在传播时，效率能有多高？

樊登读书的广告语是：“一年读50本书”就这7个字，那么老用户推荐给新用户就会说：“樊登读书好啊，一年那个樊登老师带你读50本书，很轻松又很多收获！”当你的信息够简单清晰，用户传播时会更轻松，效果更好。

那么，要实现这一点在产品上要如何落地？首先要明确产品的定位——你的哪个核心功能满足用户怎样的需求？定位清晰，则在App的启动页、App内各类欢迎语、引导语中，甚至其它每个小细节都往这个定位去做暗示传播。

2. 用户花很多成本到店

到一家店有交通成本、时间成本、（肥宅）机会成本等，而到一个App对用户来说也同样有下载App时间成本、流量成本等，特别是安卓系统中用户在下载路径会有各类授权、应用市场拦截。

如果成本高到一定程度就会流失，就是成本不高，也会增加用户的心里负担，即开始怀疑我为什么要花这个多精力来做这件事。

3. 靠近店里与排队

当用户看到店门口排很多人，闻到香味，用户的第一反应是：“恩！来对了！这一趟是值得的”。有这些氛围的渲染，用户会心理对前面到店成本的心理负担稍微减轻。

那么，落地到App怎么做？用户在应用市场看到应用市场的截图、评论、下载完成在启动、产品介绍、授权、注册登陆流程中，你是否有传递一个信息给用户——“这里，就是你要来的地方，你来对了！”只有用户感受到了这份确认，那么在注册流程的流失才会稍微降低（注册流程的流失意味着0次日留存）

4. 入店经理的打招呼与好菜推荐

你有没有想象过，当你进入一家饭店里，没人引导，没人欢迎，你不知道坐在哪，不知道怎么点菜，甚至你需要一些定制化的享受都没有！你是不是会马上离开这里。

那么请产品经理们想想，你的用户注册成功后首个落地页（一般是首页），你们给用户呈现了什么？就是大门敞开，功能好几个陈列摆在那，让用户自己挑，自己试？还是说跟抖音一样，一上来就是最好吃的菜（一段高质量视频），还是跟我之前讲过的英语流利说的新客流程一样有真人互动引导？（详见我之前讲过的英语流利说如果提高留存，底部有链接）

刚注册完的落地承接非常重要，因为它是用户进入App的第一感受，好就留，不好就走，可以说是次日留存的关键。

我们知道，在增长里有一个理论，新用户更快地接触到产品的核心价值，用户的留存会更高。产品经理测算下你的新用户注册后要操作多少步，躲避多少无关元素的迷惑，最终才接触到你的核心功能？（这里我想说的核心功能，就是能给用户带来Aha时刻的功能）。

那么，我们应该如何找到现在App中的核心功能？ 怎么让用户以最快的形式接触到？

第一步，将App内所有你认为你核心的功能罗列出来。

观察每个功能的新客使用人数，以及这些新客的次日留存率，然后做一个从高到底的排序。这个时候你会惊讶发现，A功能的次日留存竟然达到80%-90%，然后你就吭哧吭哧高喊——我找到AHA时刻啦……兄弟，你仔细看下，使用这个A功能的才10个人……这个用户量，根本不值得考虑。然后你再继续往下走，将用户使用量特别少的功能排除，最好观察哪些至少在新客注册量中占比20%以上的功能，一般情况下，这些功能的留存大概就是60%-70%，这个时刻你可以猜测，你可能找到核心功能了，这种功能一般有3-4个。但此时你还得回到你最初的产品定位结合考虑，到底哪个是你的核心功能。

第二步，寻找魔法数字。

魔法数字大家都知道吧，不懂的请自己在站内搜索，我不再细述了。你猜测B功能可能是能带来高次日留存的核心功能，你需要将B功能的使用量进行拆分。比如我们假设B功能是在某个直播间中，那么你就要观察，不同新用户注册当天进入房间的数量对应这批用户的次留情况。结果大概就是，大部分人只进入0-3次，他们的留存平均为15%，而从4开始，次留开始猛增，到了大概7保持稳定，到了10甚至很高或很低，但是此时的用户量已经极少，没少参考价值。那么，我们大概可以确认，核心功能与魔法数字是用户进入房间4-7次，要更精确还得衡量用户达到这个数字的成本有多高。

第三步，什么？？？要进入7个房间才高留存，难道我们要强迫用户进进出出7次吗？

不！这时你得再深挖了，为什么用户要进入房间7次？是不是他们一直找不到自己喜欢的内容（此时你可以去看用户每次进房间的停留时长），用户需要大概刷7次，才能找到自己喜欢的内容。那么，我能不能做一些推荐机制，让用户不用找7次，只要5次，甚至3次就能找到喜欢的内容呢？

第四步，根据第三步的一些思考，此时你可能就会开始考虑收集标签和推荐机制了，让用户快速找到自己喜欢的内容。此处我想强调一句话，找核心功能和魔法数字不是结果，而是过程！你真正要找的，是核心价值，是什么让用户爽让用户大喊——Aha！！！！

而前面提到的，服务员给你推荐某道菜，就是他们店的做的最好的一道，大多数人都喜欢！吃完你还想吃！这就是给你推荐核心功能，让你尽快去尝试。

5. 吃完送券

为了做留存，我们在新手任务中都会添加一些物质奖励，一些积分和一些优惠券，甚至一些实体礼物。只要用户完成任务（一般任务就是为了接触达到魔法数字的核心功能）就会获得奖励。这个逻辑就跟经理在我们吃完饭，给了一些小恩小惠的动力，让我们下次再来。

提高次日留存的补充

上面大概就是提高次日留存的整个思考框架：

1. 首先要搞清楚产品定位形成高质量传播；
2. 吸引的新用户进门前需要在每个环节给足动力；
3. 新用户进来之后要引导去上好座点好菜；
4. 提供小恩小惠引导新用户下次再来。

这就是一个新用户路径流程，产品经理要量化好每个节点，观察是哪个地方出了问题。但是，凡是一个流程就必点有流失，对于这些流失的用户，你要做好召回措施，你越晚召回，用户回流的效果就越差。所以一旦判断用户次日不留或者3日不来，就要考虑利益去召回。

以上就是我当前对次日留存的一些心得总结，没有讲的太细致。大家可以先有个概念，然后抱着这个想法去体验各种优秀的产品，考虑它是如何做次留的。

相关阅读：

1.用户增长第1步：如何做好用户留存？

2.产品运营：新用户留存和转化策略！

作者：志田Joseph

来源：志田Joseph

在互联网下半场竞争中实现科学增长，切实让A/B测试发挥增长引擎的作用是应有之义。本文分享了A/B测试对业务转化率提升带来的价值，以及如何在团队中有效推进A/B测试及A/B测试系统科学设计实践等内容。

一、今日头条增长秘籍：A/B测试驱动

抖音可以说是现在增长最火热的公司，流行于大街小巷行走的人们手机之中，它让腾讯感到深深的危机感，被迫应对，从2017年下半年开始，抖音就呈现出现象级爆发式增长。

其母公司字节跳动，估值750亿美元，本身就是一个非常讲究实验、以A/B测试驱动科学增长的公司。

A/B测试对头条系产品来讲是很自然的事情，整个公司从最高管理层张一鸣开始就非常注重。36Kr曾在一篇报道中写道，“头条发布一个新APP，其名字都必须打N个包放到各大应用市场进行多次A/B测试而决定，张一鸣告诉同事：哪怕你有99.9%的把握那是最好的一个名字，测一下又有神马关系呢？”

今日头条从起名字开始就运用了数据思维，创始团队没有头脑风暴，没有投票，没有老大拍板儿，而是采用科学实验的方式，通过数据观测确定了头条的名称。

他们将App Store上各类免费榜单的前10名整理出来，然后根据名字归类（朗朗上口白话类，内涵情怀类，模拟特殊声音类，公司名+用途类等），分析那各类数量占比。分析结论是朗朗上口的大白话效果最好。

其次，分渠道A/B测试，确定先验效果类似的发布渠道，分别投放，界面功能logo完全一样，统计各个渠道的用户下载和活跃等核心数据指标，最后测得《今日头条》效果最好。

二、什么是A/B测试？

A/B 测试是一种产品优化的方法，为同一个优化目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策。

上面图示就是一个典型的A/B测试范例。

在A/B测试比较成熟的公司中，可能并不局限于只有A、B两个版本，可能会有ABC测试、ABCD测试，甚至是ABCDE测试。

有一些情况，可能会出现比较特殊的A/B测试，比如说AAB测试，因为需要验证整个AB测试系统的准确度，需要设置两个对照组，所以叫AAB测试。

不管同时运行几个实验，我们都可以将它们统称为A/B测试，英文为ABtest或ABtest。

结合公开数据和行业深度调查，我们整理了行业A/B测试频率概览图，其中可以看到，公司市值或体量与A/B测试频率呈正相关关系。

像谷歌等大体量公司，它本身具有较为成熟的A/B测试系统与数据分析平台，平均每周A/B测试就多达2000个A/B测试，其中包括一些相对复杂的实验，如推荐算法A/B测试，也有相对简单的A/B测试。至于国内BAT等一线互联网公司，它们每周也会进行上百个A/B测试。

在与我们合作的大部分公司当中，行业分布广泛，比如互联网金融、电商、O2O等厂商，它们自身没有能力和精力自研一套成熟的A/B测试平台，所以他们选择与Testin A/B测试合作，将A/B测试服务快速应用到业务中。

比如，某互联网金融用户，在使用Testin A/B测试前，每周只能做0.1个A/B测试，使用了云测A/B测试服务后，大大提升了A/B测试频率，每周跑大概30个A/B测试实验。

当然，在其每周30个实验中，约有1/3的实验会取得转化率指标提升5%-30%的效果，剩余2/3的实验效果并不理想，未取得较好的数据指标提升。

通过这个例子，我们可以看出，大概2/3的产品设想并不符合预期，就是说转化率其实没有原始版本好。这个也是为什么需要A/B测试的根本原因，凭借产品直觉去做产品决策，但2/3的改进并不是最优解。

上述图表展示的是微软必应搜索引擎A/B测试增长曲线，覆盖Bing从2008年到2015年的时间的A/B测试实验增长情况。

可以看到，在Bing产品初期，每周A/B测试频率维持在10~50个，到2012年之后，Bing A/B测试每周频率进入快速增长。

图表右下角绿色曲线，是Bing移动端的A/B测试频率增长曲线。通过该图表，我们可以看到，Bing非常看重并认真实施A/B测试实验，以驱动数据增长，促进业务发展。

三、A/B测试应用场景及案例

我们先看下A/B测试在移动应用中的四大应用场景，分别是App、落地页、后端算法和小程序。

APP端是目前移动互联网增长的主要载体，PC或H5(如常见的朋友圈刷屏活动)或者广告投放落地页面等则可以归为落地页，还有后端算法场景，如推荐算法、广告算法、千人千面等等。

目前增长最快的应用场景，则是小程序。

在不同的场景，A/B测试的侧重点也有不同，但最核心目标仍然都是围绕业务的增长展开，也就是大家所熟悉的「北极星指标」，或者是 DAU、MAU等在A/B测试中设定的具体目标。

案例一：相机拍照类应用

以Camera360为案例，它选用Testin A/B测试服务帮助其进行产品优化决策。

该案例是其产品商业化过程中的一个尝试，希望提升商店中表情包或道具的付费比例，但要完成付费指标，首先要提升商店入口点击率。

所以，他们设定了多个商店入口方案（更改图标样式、文案），通过A/B测试来验证哪个方案可以最大化提升商店入口点击率。

在验证过程中，他们也针对人群目标做了相关定向测试，如日本、中国、韩国等区域，最终他们针对这一入口同时上线7~8个测试版本，通过A/B测试，将整体点击率提升了80%左右。

案例二

本案例为互联网理财行业的App，他们期望通过更改签到按钮的文案提高签到人数，从而提高留存率，按钮文案由「签到」改为「签到赚钱」，并进行A/B测试，为A、B版本分配了各5%的流量。

在经过测试后发现新版本的签到次数比原始版本签到次数提高4.17%，其中95%置信区间结果显示小范围人群的试验结果推广到全量用户之后，有95%概率获得1.7% 至 6.6%的提升；p-value小于0.05，显示新老版本有显著统计差异，Power 为100%，说明统计功效显著。

通过这次简单的A/B测试，就极大提升了App留存率。

本次测试，也借助Testin A/B测试的可视化功能，直接修改相关元素属性就实现了对照功能，无需开发人员介入。

那产品什么时候需要A/B测试呢？

我们知道进行A/B测试需要成本，比如需要开发多套版本，需要搭建可用的A/B测试及数据分析平台等。

从投入产出比考虑，进行A/B测试平台有2个必要条件，一是产品决策影响大，二是产品方案选择困难。

如果某决策对产品影响很大，但选择不困难，则没有必要进行A/B测试，比方是否决定给App增加微信及第三方登录方式，这对产品影响很大但决策并不困难，因为业界已有常见的解决方案。

再比方说，添加某很细小的功能，且该功能入口极深、用户量不大，那么A/B测试优先级也并不高。只有当一个产品决策同时满足影响大和选择难这两个条件的时候，才最适合进行A/B测试。

拿我们自身进行的测试来说，我们会基于功能影响大小、选择困难程度，对要做测试的功能做好优先级排序，然后判断哪些功能要做A/B测试。

四、A/B测试落地三要素

通过与我们的合作伙伴，如自如、36氪、子弹短信或51信用卡等众多增长团队交流，我们发现A/B测试做到落地有三大关键要素：

• 第一，人的因素，或者说整个团队的思维习惯、思维方式。
• 第二，业务流程，就是增长工作流程。
• 第三，工具。

展开来说，在「人」的角度上，要求整个团队具备数据驱动增长、A/B测试驱动决策的思维习惯，这是最重要的事情。

同时，如果增长或产品团队负责人本身不具备这种意识，认为A/B测试无关紧要，比较依赖经验进行产品优化决策，那么A/B测试做起来也很困难。

对APP也好，包括现在的小程序也好，新型产品层出不穷，产品面对的竞争也异常激烈。加之目前互联网流量红利期逐渐结束，获客成本增加，如果想继续获得业务增长，目前最有效的办法就是落地A/B测试、以数据驱动增长这一路径。

行业发展趋势决定所有团队都会慢慢迁移到用科学的实验进行增长这条路上来，即使你现在的团队推进A/B测试困难，但是我相信不远的将来，A/B测试将是最重要的产品增长驱动力。

我曾与较多欧美增长同行进行过深入交流，有一个很深感受就是他们的互联网企业中 A/B测试氛围更强，主要因为美国人工成本相对较高，他们特别注重投入产出比，所以他们很早进入到精细化运营阶段。

在业务流程上：

• 第一，需要注意你的产品是什么形态，是依托APP、小程序、公众号还是Web网站。不同的业务场景，A/B测试落地方案也会不一样。
• 第二，要考虑A/B测试是否很好融入到了产品迭代或增长团队工作流程中去，最佳实践就是做到将整个产品优化迭代流程、发版节奏与A/B测试紧耦合，形成流水线作业，这也是BAT等公司能够把A/B测试每周频率做到那么高的原因。

在工具方面，一种是自研，另外一种是使用第三方服务。

自研的话，在可控性、业务耦合方面有一定的优越性，但对一般企业来讲，其研发成本、人力成本很高，开发A/B测试服务还涉及到较为严格的数据统计，需要配置专业的数据分析师。

如果使用目前市面上的第三方工具，比如Testin A/B测试服务，可以最大化降低成本、加速业务落地A/B测试服务。

比如，某小程序用户当天接入Testin A/B测试服务后，当天就运行起三个A/B测试实验。无论是自研还是使用第三方工具，关键在于适合自身团队。

五、A/B测试最佳流程实践

A/B测试最佳流程，可分成四个步骤：

• 分析数据：分析现有原始版本的各项数据指标，如注册转化率等，比如说注册转化率仅有10%，针对这一转化率提出想法；
• 提出想法：比方说要改进注册流程，之前用户需要输入短信校验码，计划改成图片校验码，形成改进备选方案。有了该基本假设后，预估大概率可以提升转化率；
• 重要性排序：限于团队资源有限，无法把所有需求想法全部都去验证，这就需要做重要性排序，选择最重要的这几个改进方案去做A/B测试，接着进入第四步；
• A/B测试：在这个过程中，我们要监测A/B测试数据，结果一般有两种，一是数据证明实验无效，一是证明实验有效。我们经过大量测试发现，大部分进行的A/B测试实验，1/3被证明有效， 2/3被证明无效（与原始版本效果差别不大，或者比原始版本效果还坏）。

这里需要大家注意，不是所有的实验都会被证明对指标增长有显著效果，如果是这样，我们就没有必要进行实验了。

如果遇到这种情况，需要告诉自己的团队成员不要灰心，正因为某些实验被证明无效，我们才会找到有效的增长方式。

实验失败是大概率事件，我们最好的办法就是增加测试频率、持续测试，而非浅尝辄止，又回到经验主义决策的老路上。

如果你的团队从来没有做过A/B测试，有三点建议给到大家：

1. 从最简单的文案A/B测试开始，比如说测试关键按钮中不同文案的转化率；
2. 多做团队间的经验分享，多分享你的成功经验，有效果的事情大家都愿意尝试；不要天天去分享失败的经验，如果过多分享失败经验，会让你包括你的团队对A/B测试产生质疑，影响团队士气；
3. 可以优先使用第三方免费的A/B测试工具，比如Testin A/B测试，目前支持App、Web/H5、小程序。

六、企业A/B测试成熟度模型

上面介绍了落地A/B测试的三大关键因素，以及A/B测试的最佳实践流程。在这部分，为大家分享企业A/B测试成熟度模型。

我们把企业A/B测试分成四个阶段，分别是起步阶段、成长阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。该能力的成熟度最核心指标，就是每周能做多少个A/B测试。

处于起步阶段，平均每周能做0~1个A/B测试，整个组织架构处于开始尝试A/B测试阶段，但内部没有成型的A/B测试实验平台，仍使用最简单的分流方式和数据分析方法进行实验。

此时的A/B测试并不是一个标准的A/B测试，从实验评价体系角度来看，已经设定一个最基本的指标，比如说转化率，但仍没有体系化。

何为体系化指标？也就是从单一指标演进为多维度指标体系，系统跟踪实验对产品的多方面影响。

第三个阶段就是相对比较成熟的阶段，这个时候每周能做到3~10个测试，A/B测试已经成为产品迭代流程的一部分，并需要可视化A/B测试，后端A/B测试等高级功能，以便满足多样的A/B测试需求。

在成熟和大规模应用阶段，提到了一个名词OEC。OEC，可以理解成综合评价指标，可能是复合型指标，在很多单项指标通过加权平均后得到。 通过OEC的设定，指导整个组织的业绩发展。

七、A/B测试系统设计能力

上面分享了如何落地A/B测试。接下来，跟大家分享下设计一个典型的A/B测试系统，需要具备哪几点能力或特征：

1. 科学流量分割

包括唯一性、均匀性、灵活性、定向性及分层分流。

1. 唯一性是指通过精准且高效的Hash算法，确保单个用户每次登录应用时被分到的试验版本是唯一的；
2. 均匀性，则是确保分流人群，各维度分配比例均匀；
3. 灵活性，则需要支持用户随时在实验的进行过程中，调节实验版本之间的流量分配比例；
4. 定向性，则是可以根据用户标签来实现精准定向分流，如根据用户设备标签及其他自定义标签特定分流；
5. 分层分流，则可以满足并行进行大量A/B测试需求。

左：未开启分层分流机制；右：开启分层分流机制

这里重点介绍下为什么需要分层流量分割机制。如果没有分层流量机制，则存在如下限制：

• 每个用户最多只能参加一个A/B测试实验
• 多个实验不能同时使用全体用户进行测试，可能因为人群覆盖度不够高导致结果偏差每个实验的可用实验流量受限于其他正在进行的实验，缺乏灵活的流量分配机制

有了分层流量分割机制，就可以很好地满足并行进行不同业务或不同场景，或者不同产品模块之间的A/B测试需求。

1. 科学统计算法

• 科学统计，使用科学的统计分析方法来对实验数据进行分析，并给出可靠的试验结果；
• 区间估计，给出95%置信区间，避免点估计带来的决断风险；统计显著性判断，通过p-value来判断不同实验版本之间差异显著性；统计功效判断，通过Power来判断不同实验版本统计功效是否充足；精益分析，对实验数据进行去噪音处理，去除噪音数据，以提高统计结果的质量。

上面就是基本的分享内容，限于篇幅，更多A/B测试后面有机会再与大家分享。

本文主要是通过一份案例分析，来展示一份App的具体留存提升分析方案。

App留存数据表现：

3月15日开始推广流量，目前，美国新增5000+，自然新增100+；次日自然留存约35%-40%；三日15%；七日10%；15日5%。DAU14000+，变现收入稳定，均值$500+。

SN13留存图  来源：自绘

对比留存趋势图  来源：Growing

分析：

（1）留存在第二天骤减，关键点：提升次日留存，关注新用户的留存。

采用方式：弹窗、场景化提示，效果并不佳。

（2）留存在选择期（三日）仍在小幅度降低，可能产生的原因：

• 新用户不是目标用户（暂不考虑投放目标用户问题）；
• 体验核心功能路径太复杂，学习成本太高（体验简单）；
• 没有提供核心功能；
• 产品UI不够好。

留存的概念：

• 留存用户：某段时间内的新增用户，经过一段时间后，仍然继续使用的被认作是留存用户，这部分用户占新增用户的比例即留存率；
• 启动次数：打开应用即视为启动，完全退出或后台运行超过30s后在进入应用，即视为新启动。

从Android平台一次完整的启动包含3种情况：

1. 从启动应用到关闭应用；
2. 从启动应用到应用退至后台，且在后台运行时间超过30s；
3. 启动应用后设备黑屏，黑屏时间超过30s。

也就是说，必须用户第二日启动应用才算次日留存。

尝试解决办法：

一、增加首次进入应用的体验感

1. Organic用户去掉影响较大插屏广告，查看Organic留存变化，查看广告对自然用户的影响

区分Organic与Non-Organic，Organic用户去掉插屏广告，查看Organic次日留存是否有提升。线上留存比线下留存高10-20个百分点。

注：线上用户与线下区别为不弹应用外广告，去掉插屏，保留原生，查看留存与变现。

2. 优化启动页，利用动画，减少启动页等待时间

建议：引导页基本存在，元素较统一，（Logo、标题、提示语部分加入原生广告与隐私协议）动画效果单一，仅有一个应用Power security做了启动页动画效果。启动时间较短，基本停留在3-6s之间快速进入应用。

1. APP在启动时会有一小段时间的初始化过程，利用初始化的过程时间，加载内容，减少用户等待时间。
2. 加载时间不宜过长，尝试在4s。
3. 增加文案，如“good morning  Continue protect you phone”、“we are try our best to help the phone ”类似传递给用户积极向上的情绪等。
4. 增加过渡动画效果，来宣传品牌。

3. 减少优化首页功能，去掉多余功能

信息过于冗乱，造成视觉的困惑，保留三个主要功能按钮的操作，其他利用卡片式，根据用户的操作路径，选取操作体验大的功能，放到首页，其他功能弱化。首页点击一键加速、深度清理、病毒查杀。

4. 唤醒召回沉默用户

沉默用户是：仅在安装当天及安装次日启动，之后在没有启动过的用户，在app中有65%以上的用户是沉默用户。（分渠道查看不同渠道用户的沉默率，目前暂时只有Google play）

（1）增加个性化弹窗

弹窗只在安装第二天出现，每个弹窗出现一次。降低对用户的打扰。弹窗采用Snackbar弹出作为提醒或消息反馈的提示信息，10s自动消失。

• 使用场景：用户在下载APP、缓存文件、拍很多照片之后，照片空间不足，在用户拍照前或是解锁后你提示用户清理垃圾腾出更多空间提示“内存占用90%，清理多余垃圾，存放更多照片”。
• 弹窗时间：根据友盟数据统计，使用峰值在9-10时、21-22时活跃时间为弹窗时间。

（2）其他功能的提示弹窗

引导用户使用隐私照片及安全浏览器，能极大提升用户留存。

如：“担心TA偷看你的聊天记录，担心爸妈偷看你的照片图库，立即给社交应用上锁”、“不小心被朋友看到脸红的搜索记录。别担心，solosecurity帮您清理浏览记录和搜索记录。

（3）用户在下载APP激活应用弹窗

用户下载完app后，自动激活次应用，进入应用内部，显示、安全扫描——即用户每次下载完应用都会激活应用，提升留存。

6. ASO优化

sn05转化效果较好，从访问详情到安装的用户为47%。针对到店转化效果差的进行logo、lp素材、文案、标题的优化。

Aso优化问题与对策

二、优化功能

艾瑞iClick社区在线用户调研结论

1. 用户对空间清理需求>系统优化>软件管理等，空间清理、系统优化是清理/优化App用户最常用功能，将主要功能做强是关键。在核心功能与核心体验上完善。比如：垃圾清理的深度清理，多的缓存清楚垃圾，减少耗电。
2. 在app内部显示内存具体数值、以及垃圾内存数量、实时监控WIFI、电量、展示在app内部，或者通知栏中，将各个结果的数据展示出来，利用吸引注意文案以及动效促使用户点击。
3. 充电锁屏重新设计，滑动充电锁屏进应用内。

三、用户评论

以下为在appappine列举的security产品部分差评，以此明白用户需求与建议。

1. 我不明白这个应用程序是否被清理，当您按下清除剪贴板的同意书时，您会照顾到这一切，所有内容都已到位，没有任何内容已被清除，因此直到确定它确实清理了手机并加快了工作速度。 一般来说，应用程序界面简单方便，广告没有强烈的侵入性。未明确告知清理进度与结果反馈。
2. Way too many ads.. takes me so long to open my phone——广告多，导致加载时间慢。
3. 如果我将它安装在某个地方，我感到很欣慰，我担心突然出现一个未知的警告！ 只是…有点紧张。不幸的是，通知一遍又一遍地发送像LINE这样的消息——推送通知太多，对用户进行打扰
4. 每次有优化和垃圾，有电池被扫描——用户扫描每次都有垃圾以及待优化地方。
5. 防病毒马马虎虎——对某个主要功能满意下载。
6. 在Google上搜索时，我们会在隐身浏览中记录所有浏览器历史记录，所以请解决这个问题——隐身搜索存在问题。
7. 清洁后，您的防病毒软件无法找到恶意应用程序！——功能无用。
8. 老实说，对我来说没用，我的手机认为它有病毒，但是这个人找不到它——功能无用。
9. 经常强制关闭——系统崩溃率高。
10. 不同意访问IP地址和Mac地址——隐私安全问题。
11. 对媒体来说这是一件可怕的事情。 在任何时候，即使手机处于离线状态，视频广告也会自动弹出声音，我一直在寻找几个月来找出哪些恶意代码来自哪里。当我意识到该应用程序是一款疫苗应用程序时，我很惊讶。 即使设置为振动模式，也会意外发出声音的广告。 不管你怎么想，这是不是有点特别？ 许多用户仍然不知道，因为他们没有暴露。 当我删除它时，没有什么大的变化，但是我们用常识和道德做生意。——插屏广告自动播放，有声音。
12. 我不能突然锁定我的指纹，什么是贡献权力？ 与模型不兼容吗？——不了解内部功能。
13. 使用应用程序锁来阻止消息、呼叫、WhatsApp和Facebook，现在删除应用程序锁，不让我输入任何这些应用程序，并告诉我过程已停止，现在我无法使用手机拨打和发送消息。 请解决这个问题。
14. applock更新后无法正常工作——功能存在问题。
15. 非常好的应用程序，这是很好的3年前，但现在！PUBS PUBS PUBS !!!比它更有活力！ 在解锁系统上丢失1或2秒钟的广告，如果在发送消息时写入了缓存，则不会通过键盘上方出现的广告，而是强制性地进行广告播放！ 因为他我强烈地认为改变了安全应用程序…..这真的很可惜——广告多，对用户进行打扰。
16. 它不会保护您的设备，因为它承诺进行日常清理，但自行安装的病毒和应用程序始终会继续产生崩溃和缓慢——系统崩溃率高。
17. 17、耗电量大——应用体积过大，建议优化。
18. 此应用忽略了我的Google Play设置， 我的设置不允许自动更新，我喜欢自己查看和应用更新，该应用程序选择下载并自动更新一切，这是不值得的。我有Android的灵活性，如果我想要一款应用或手机来控制一切，那么我会买一部iPhone，卸载——自动更新。
19. 消息无法设置关闭，起初我更喜欢它，现在我每次按“设置停止”消息时都无法禁用“设备管理员”模式，我无法从手机中卸载应用程序，所以我不建议如果您想安装，祝您好运继续前进。
20. 功能太过多，累赘。自身反而拖慢手机速度，占内存。新手机感觉不出来，用了很久的手机建议不要安装，会让你的手机卡得无语。——应用体积过大，建议优化。

用户评论（好评）：

1. 非常好的应用程序，但遗憾的是没有指纹来解锁应用程序。 但除此之外，我喜欢安全浏览的想法——需求指纹解锁，安全留存感兴趣。
2. 对遭受隐私攻击的人非常有用——功能有用。
3. 我爱你比以往更多！ 猎豹，你是最棒的！ 正如我之前所说的……有时候我必须删除你，因为我只是拍太多的照片，我必须删除你才能获得更多的空间，即使它不是你使用它。 图片！ 我太多了。 但是，当我回到无线网络时，我真的需要保持手机的安全，并且如果有些事情不太正确/安全，您总会提醒我。 ——安全性。

总结：

用户评价总结  图表：自绘

四、App store里的产品版本迭代纪录

五、其他优化点

1. 用户首次点击进入立即扫描，好处能增加一键扫描点击率，提高收入。坏处降低用户对app的好感度，没形成对app的认知。
2. 未完成扫描的返回率高，在不考虑留存，追求变现的情况下返回也弹出插屏，然后出未扫描结果页，有一定风险。发现威胁，点击继续扫描，下面放原生广告，原生广告可不断更新。（可做追求变现的包）
3. 首页扫描的可点击区域变大。
4. 利用文案描，所用内存XX，总内存XX，清理回来后，页面颜色改变，给用户清晰明确的流程与目标。
5. 广告的样式可以调整，如下并不太影响体验的功能推荐、banenr，点击首页8s后再出现原生广告，广告不是很生硬。

定制化原生广告模式，包括原生信息流广告、原生应用墙、原生插屏广告、原生开屏广告等。以上原生广告能降低用户的反感和排斥，促进品牌价值感提升，且广告互动性强、效果好，达成高效曝光量及转化量。

以上为总结产品提升留存的一点思路。

在我第一天到CallApp上班时，CEO就给了我一个极具吸引力的挑战。他走过来，跟我说：“我们要尽一切可能在一周内（一个可接受的评估单位）增加用户下载量。”

接到任务后，我做的第一件事是分析当前的下载量，希望可以从哪些方面着手可以得到最大化的提升效果。经过大量的数据处理后，我决定把着力点放在促进Google Play Store的转化率上。

我会向你解释为什么选择这条路径？也会解释一下应用商店转化的相关知识？

有很多可选择的渠道能够下载到app，但对于android用户来说，最常见的是通过Google Play应用商店。

在Play Store里，用户可能会通过搜索app名字或者关键词。搜索结果里可能有大量匹配的应用（如果是用关键词搜索的话）或者app本身就在列中，接着用户需要选择他们要下载哪一个，然后下载，我们的目标是将搜索app转化为下载app。因此我们可以推论，改善搜索过程可以为我们增加下载量。

Google在开发者的控制面板，为这类目标提供了各种测试指标。看着琳琅满目的各类指标，我必须选择使用哪一个来帮助我增加下载量。

最初我选中的指标有：

• 到达商店路径——用户获取（付费的或不花钱的引流渠道）；
• 商店转化率；
• 登录流程——注册向导；
• App留存——提升app使用（通过用户端取得）。

需要注意的一点是：以上指标并不需要相同的数量来源。而且还要考虑的一点是：他们拥有完全独立的时间框架（周期）。

比如：“登录”或“新功能”需要很大开发成本（发布新的app版本），在同时也有其他的测试需要做的情况下，这种“大动作”会导致花费更多的时间。事实上，其实我只需要在长周期测试和快速商店排名测试中做选择，而后者只需要一个好设计师和一个脑洞大开的产品经理即可。

说得更详细一些，当时我们公司app的状况是：

• Play 商店页的转化率（安装）-25%；
• 注册转化率（登录）-50%；
• 7日留存率-30%。

做个总结：

• 提升store转化率能显著的提升用户量（提升的效果最好）；译者&审校者一致认为：作者这张图上的数据，明显是有问题的，4种方式提升效果其实都是一样的，均为13%！
• 不需要开发成本：可以通过Google提供指标工具很容易测试和操作；
• 不需要发布新版本就可以做一些变化，这是最快测试和改变总体转化率的方法。

在App Store中测试中，可以测试指标有：

1. 视觉特征：在页面上展示的主要视觉内容，包括：图片、文字/信息、视频——有或者没有。
2. App的图标：图标设计。
3. App的名字：标题（前30个字母）。
4. 简介：app的简介（前80个字母）。
5. 完整介绍：关于app的长介绍。
6. 截屏：包括：app的载屏-图片､截屏呈现的顺序。

所以这些测试都可以基于当前上线版本，并且测试和结果都可以通过Google Play的开发者面板操作、获得。

这使得对每一个元素进行测试成为可能，同时你也可以测试不同元素对于不同语言用户的影响。还有影响用户选择是否下载App的其他因素，但测试这些因素，就需要通过发布新版本才能得以实现和产出结果。

实操案例：CallApp在商店里的排名测试

在2016年的第二个季度，我们在应用商店进行了大约60次测试，对每个元素进行了处理和分析。最终，有20%的实验成果应用在了我们app在Google Play商店的列表展示中。

操作方法如下：

1. 每次测试仅改变一个参数；
2. 使用不同语言进行测试（以分析语言对不同文化的影响）；
3. 即使测试第一次是成功的，我们也会重复测试，以保证测试结果的有效性。

测试的对象分类如下（总计60次）：

实操测试的类型（总计15次）：

测试案例：App Icon

我们测试了超过20个不同的app图标，用户可能在三个地方看到app的图标：

1. Google Play商店的应用列表；
2. 应用首页；
3. 下载后在自己的手机屏幕上。

App图标测试是一个能灵敏的发现很多影响深远的结果的测试，图标上的任何变化，都必须要反映出公司市场营销策略，而且它也会影响公司整体的品牌形象。因此我们决定，我们对图标做任何一个改动都要尽可能的小，以最小化影响到公司品牌。

在此前提下，我们对App图标测试做了如下规划：

• 测试不同的图标形状；
• 测试不同的图标颜色和背景；
• 测试2D和3D 效果；
• 测试简单的图标；
• 在图标上增加元素。

为了测试出一个最佳值，提升值要足够的明显（控制面板上你能够清晰的知道，哪个变量的变化带来的效果好）。

这是我们最初放在商店里的图标：

 测试1：

三个变量。我们假设用户对于圆形图标可能更加熟悉，因此给原图标加上了三种不同颜色的圆形背景。同时，我们试着让图标在背景上发光。这个效果并没有很好！

 测试2：

下一步我们试着在圆形背景上加一个3D图标。结果是：指标显示有提升，而且新图标已经应用进了产品版本中。

 测试3：

我们想看看方形能否比圆形能带来更好的效果，所以我们给图标加上了一个方形的背景。这也没有什么效果！

 测试4：

然后我们又回到了圆形上，并且尝试上圆形图标上再做一些变化，如下这也没什么用！

测试 5：

我们又想着或许改变图标本身的颜色会是个好办法，所以我们试着设计了彩色的图标，这样的设计在其他app里显得非常时髦。

不行！并没有吸引到我们的用户。

测试6：

我们又着手尝试测试给3D效果的圆形图标加一个蓝色的背景，因为现在很多app都爱用蓝色背景，同时我们还做了一些形状的分隔。

不行！这个想法不成功。

测试 7：

我们试着用“第一名”勋章这类小物件来提升图标的地位。毕竟，每个人都爱当第一名嘛，对吧？完全没用！

测试8：

我们最后的尝试是：我们在测试2的图标样式上加上了一个白边。

赢家出现了！这个设计带来了超出预期的好反馈。

结语

虽然看起来没有明确的结论来告诉你哪个有用？哪个不行？但通过实验你可以通过数据来知道哪个有用，哪个没用。

我想告诉你的是：你在做一些创新的同时，也要持续测试你的想法，无论这个想法是大是小。

有什么之前没有说到的吗？有的。

尽量以国家为单位而不是语言区分，来开展单独的实验，因为版本优化和本地化都是以国家为单位的。例如：很多国家都会说西班牙语或者法语，但是这些国家之间的文化是差别很大的。

最后提两个对于实施实验有用的建议：

1. 第一是每次测试只测一个变量；
2. 第二是基于假设/猜想去开展测试。

虽然Google为你提供了非常好的指标工具，但是别忘记熟悉方法论，即使是简单如A/B 测试都可能出错，特别是当你并没有按规则执行时。

本文作者@王猫猫的名字被占用了  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

产品推广服务：APP推广服务    广告投放平台    龙游游戏

最近一段时间，线上抓娃娃机APP吸引了我的注意。不仅仅是因为它是个新兴产品，还因为各家对这阵风潮的说辞褒贬不一：前有近30家开发商尽力厮杀或蠢蠢欲动（不乏虎牙、网易等大厂），后有猎豹移动等数据平台认为，该风口只能是昙花一现，不久后就会成为互联网中的过眼云烟。

体验了一把线上抓娃娃后，我只能说它带给我的体验远不如线下操作。不过对于那些男朋友比较忙平时没时间陪你抓娃娃的妹子来说，我觉得这种产品真是良心之作，它可能是你不失体面又可撒娇卖萌正义言辞地掏空男朋友钱包的正确打开方式（并不

So，就一起来看看它长什么样子吧。

市场瞬间变红海？

至今，正式上线的远程抓娃娃APP已经将近30家

天天抓娃娃， 自称“中国首家在线抓娃娃平台” ，由陌生人社区软件same团队打造，在历经一个月内测后正式于8月12日在App Store上线。

9月13日，YY于App Store上线7.0.0版本，加入欢乐抓娃娃游戏，正式入局远程抓娃娃赛道。

在近期一则网易的招聘中，可以看到网易也欲参与线上抓娃娃的战局。

线上抓娃娃游戏的运营模式非常简单：玩家在相关应用平台投币后即可通过手机远程操控抓娃娃机，一旦抓取成功，运营商会通过邮寄的方式将娃娃投递到玩家手中；商业模式也很直接：主要靠用户充值实现收益，还有部分产品和第三方平台合作，通过“积分商城”的概念入局电商，赚取产品分成。 有关报道称，在线抓娃娃头部产品月流水或达千万级别，毛利率可达30-60%。

新兴的产品概念，较低的创业门槛，再加上诱惑性的盈利，导致越来越多的“掘金者”蜂拥而至，在线抓娃娃被不少创业及投资人捧为风口。

然而，这种新兴产品，会成为下一款现象级游戏吗？众多APP中，谁又能分得一杯羹？欲进击“直播”“社交”这些领域，它有机会吗？

开发商前仆后继的抓娃娃，表现如何？

在线抓娃娃App的特征可以用“三低”来概括：低留存率、低打开次数、低使用时长。总体来说，这种APP对新用户的吸引性较差，又留不住老用户，产品的瓶颈很明显。

根据猎豹大数据统计，这类App的7日留存率普遍在10%以下。以活跃渗透率最高的3款App为例，除欢乐抓娃娃留存率基本稳定在10%左右外，其他两款App留存率均属于较低水准，而且呈现出明显的下降趋势。这或许意味着，对于大多数用户来说，最初的新鲜感消失后，这类App便不再有吸引力。

先不讲用户需求，从目前产品本身的体验上，就注定用户留存不会高，用户粘性差是意料之中。抓娃娃App主要有三大弊病：奖品及玩法单一；整体体验差；同质化严重。

奖品是用户使用APP的原动力，用户对奖品感兴趣，才肯花钱花时间去使用APP。大多数在线娃娃App奖品比较种类单一，大多为毛绒玩具，这就决定了在线抓娃娃的用户群体比较局限。

但是产品本身也看到了这块的短板，因此增加了棉拖、手捂、收纳盒等奖品，还可以通过积分，到“商城”里兑换实物；另一方面是奖品质量低，某些抓娃娃App内提供的毛绒玩具形象扭曲，没有辨识度（不是网红爆款），当然这也和环境因素有关，室外光线差、线下娃娃机内安装的摄像机质量不佳等，都会使得APP内的成像效果差，给人一种廉价货的感觉；再加上App本身设计的粗糙，整体风格用一些用户的话说就是“没有高级感”。

从核心功能-抓娃娃的体验来讲，在使用过程中，在线抓娃娃给我的感觉远不如线下。

首先，定位不直观。如果想成功抓到娃娃，第一步就要保证对目标娃娃的定位不能有太大偏差；而把3D空间里的影像投放在手机屏幕这一2D空间里，就必然先处理好角度及距离的问题，而成像效果也和摄像头的安放位置有关。

体验过几款产品后，没有一款给我想继续玩下去的操作体验。欢乐抓娃娃里，爪子的移动位置和落爪点不是垂直的线条，没有经验的用户很难准确寻找到合适的位置去落爪，而且在其侧面视图里，不管怎么移动，爪子一直在视图左边缘。看房间里的弹幕评论就能知道，大家都对这个操作表示不满，“这也太假了，就是不想让你抓到”等诸如此类的抱怨没停过。

其次，遥控手柄操作不灵敏，在天天抓娃娃里，经常会出现爪子卡住不动的情况，这就让人很心焦啊，爪子都不能灵活活动，那在短短的半分钟内怎么可能抓到娃娃。

而开发商奢望的亮点功能-直播和社交，给人的体验只能用“累赘”来形容。直播能引流，社交能沉淀用户，这话一点不假，然而也不是什么类型的APP都做得来。线上抓娃娃的开发商明显想让玩家将抓娃娃与直播结合，成为一类新的直播节目，然而就直播和社交这两个功能来说，线上抓娃娃仅仅是“沾了一点边”，并没能将两者与抓娃娃这一游戏的特点结合起来，或是用来解决一些痛点。

直播功能目前仅仅是停留在让游戏中用户可以开启摄像头、让排队用户可以围观的阶段，而绝大多数用户在游戏中不会选择开启直播，即使是开启的用户，大多也会对摄像头进行遮挡，可能是因为他们本身并不想露脸，只是没有找到关闭摄像头的入口而已，谁会想直播极大概率会失败的战绩呢？

社交部分也做得比较初级，目前仅仅是允许用户在各个“房间”里发送弹幕，以及查看其它用户的战利品。至于App开发商所设想的开创新的直播节目，目前看来只是一厢情愿。

入局玩家的数量不断增加，平台的获客成本也随之攀升，而产品同质化严重又使用户留存率成为产品不得不重点改善的大问题。比较可能的情况是，不少用户在用完一款App的免费游戏币后，又转战其他App，却不愿意掏钱在同一款App上继续玩下去。

针对这种情况，不少APP都有“邀请送币”“关注送币”“娃娃免费抓”的功能，欲提高自家产品的使用时长，培养用户的使用习惯；也有APP上线了“他人代充”的功能，根据不同额度美名为“一个小火星”“一个小暖炉”等，刺激用户掏空男票的钱包，反正花自己的钱不心疼。

由此更可以验证，用户的忠诚度匮乏，付费意愿也不高。那么，在这30多家APP中，谁能提升用户的操作体验，打出不一样的玩法，谁就有可能在这片市场中分得一杯羹。

只是有可能。

未来会巨头独大还是树倒猢狲散？

针对这个问题，我们需要从源头开始分析，即产品是否满足了用户需求，满足了何种需求，满足到了什么程度？

首先，我们来回顾一下用户在传统抓娃娃的场景：在商场里，电影还有20分钟就要开始了，几个好朋友三三两两的聚在抓娃娃机旁，A在兴致饶饶的看别人抓娃娃，B跑去买了10个币然后也来兴致饶饶的看别人抓娃娃。等到俩人操刀的时候，B选了一个又好看又好抓的娃娃说，就它了！接着不断调整爪子的姿势，旋转，跳跃，不停歇。A在旁不断的指导，最后落爪后娃娃吊到一半的时候还是掉下去了，俩人遗憾不已，A说 下局让哥试试…

通过这一典型场景，我们可以看出，传统抓娃娃有以下特征：

1. 地点：多为商场和繁华商业街，可以吃饭、逛街、看电影的地方。
2. 人物：多为多人结伴，较少有独自抓娃娃的。
3. 行为：一人操作，多人围观甚至指导
4. 条件：需提前换好游戏币

那么由此推断，它解决了用户什么需求呢？

• 在吃饭看电影前后，可以用来娱乐闲散时间（表面需求）
• 和朋友一起，（通过攻略和运气）尝试获得玩偶，享受游戏乐趣（表面需求）
• 如果抓到了娃娃，则可以享受娃娃“出柜”的快感，可以享受别人羡慕嫉妒恨的眼光，可以发票圈炫耀一把，实现自我满足感，刷新存在感及自我价值（潜在需求）

而：

• 是用户的基本型需求，如果抓娃娃机不能打发闲散时间，用户不会选择抓娃娃；
• 是期望型需求，如过用户通过抓娃娃享受到了游戏乐趣，用户不会表现的特别开心，而如果用户因为娃娃质量差、爪子不给力等外界因素没有享受到游戏乐趣，则会抱怨纷纷；
• 是兴奋型需求，抓到精美的娃娃是用户出乎意料的，可以给用户制造兴奋点。也许拿一款传统线下产品来利用Kano模型分析用户需求不太贴切，但是我们可以由此对比，线上版本和传统产品相比，多大程度上满足了用户的此类需求。

这里再啰嗦下，介绍下常用来分析用户需求的KANO模型。

Kano模型是由日本的卡诺博士提出来的，模型定义了三个层次的用户需求，即基本型需求、期望型需求、兴奋型需求。

基本型需求就是指用户认为你这个产品中必须要有的，我们常说的用户的痛点，如果这些需求没有得到满足，客户基本上就不会用你这个产品；如果这些需求得到满足，用户对产品的满意度也不见得得到多大的满足。

期望型需求并不是产品必须有的需求，有的期望型需求只是用户期望有的，但是用户也不一定会明确表达出来的，这就像用户的一个痒点，如果不满足用户，他的满意度会明显不足。

兴奋型需求，这个对用户来说就是出乎意料的需求，他觉得你的产品可能不会有，你做了他对用户产生的惊喜，这就是用户的一个兴奋点。这些兴奋点可能用户自己都不清楚，一旦拥有之后用户的体验度就会大幅度提高，也会增加客户的忠诚度，这个需求就是客户的潜在需求。

线上抓娃娃APP，是怎么满足用户的这三种需求的呢？

1）基本型需求：娱乐闲散时间。从这一点来说，线上抓娃娃机是满足了用户需求的，甚至比传统娃娃机做的更好些。大部分用户在玩手机时拥有的闲散时间会比逛街看电影时产生的闲散时间多，场景更丰富；而且用户在线上抓娃娃时，无需出门找实体娃娃机，无需换币，操作流程上便捷了不少。

2）期望型需求：享受游戏乐趣。我们可以从以下几点来拆分：精美的娃娃、灵敏的操作、战略及运气，这些均是影响游戏体验的因素。

线上抓娃娃机的娃娃质量不从而知，但从某些APP的拍摄成果来看，娃娃整体给人一种比较次的感觉，然而丰富的奖品种类又在一定程度上弥补了短板，因此我们暂且认为，如果产品再优化下，也许线上抓娃娃在奖品（娃娃）上能更胜一筹；操作的灵敏度就不用多说了，卡顿、不灵敏问题是线上抓娃娃的硬伤，再怎么优化也不如传统娃娃机亲手操作体验好；战略问题，想必大家都看过不少，怎么甩爪、怎么落爪、怎么选机器和娃娃，网上教程数不胜数，很多用户都是看了不少攻略，提升下实力再去抓娃娃碰运气。但是这些攻略放在线上版本，就毫无用武之地了，基本操作都不流畅，再多攻略也白扯。

3）对于兴奋型需求，我暂时还没发现这类APP哪里可以超出用户预期，刺激到用户的G点。也许可以理解为开发商欲发展的新型直播。虽然产品还不成熟，处于成长阶段，但是我建议开发者可以研究下， 推出部分新功能以满足用户紧急而不重要的兴奋型需求，以打造出产品的亮点和卖点，和市场竞争对手形成一个差异化，或者是品牌的风格。

比如，利用360°全景相机，帮助用户全方位定位娃娃；通过添加好友、互赠娃娃进一步完善社交属性；通过丰富奖品种类（如网红娃娃、明星签名、唱片书籍等）打造差异化产品；邀请明星/网红/KOL入驻，带动直播发展等。

一轮分析下来，我们可以看到，线上抓娃娃的产品体验之路任重而道远。

就算通过完善技术，可以解决卡顿这种功能体验问题，然而传统娃娃机带来的“独乐乐不如众乐乐”的感觉，也许真的需要线上版本把直播做起来才能满足用户心理预期。然而我们在商场从娃娃机旁经过的时候，也不会每次都会停下脚步看别人玩，更别说自己玩一把，那线上版本的用户量也可以推测到。没有大量的吃瓜用户，会有多少主播去培养抓娃娃粉丝？开发商又能提供多少资源去养这部分主播？

有句话说：站在风口的猪也能飞起来。既然产品瓶颈不容易突破，为何这么多开发商认定了这个风口在蠢蠢欲动呢？

根据用户城市等级分布数据显示，三四线城市用户在欢乐抓娃娃、开心抓娃娃和抓娃娃大作战这3款应用中的占比均超过一半。天天抓娃娃的用户中有更多分布在一二线城市，占比达到52.8%。

这从侧面说明，三四线城市对线上抓娃娃机的兴趣更高些，究其原因，无外乎有二：

• 一是因为三四线城市的整体消费水平较低，对抓娃娃机这种娱乐设备的消费能力更是不如一线城市，而线上版本提供了各种各样的送币活动，使用户的参与成本更小些；
• 二是三四线城市的实体娃娃机数量本身就不丰富，因为客流量大的商场或步行街并不如一线城市多，这就使得消费者体验实体娃娃机的概率更小了。

对于线上娃娃机的优势，我们也可以从两方面来分析：资源配置的优化和固定成本的节约上。线上模式对地理位置没有任何要求，可以很好地摆脱实体场景的束缚，避免运营商被卷入到无休止的圈地斗争之中；线上运营商可以通过后台监测到实时用户数量以及排队情况，进而更好地配置机器资源以达到节约运营成本的效果，此外，将机器进行集中管理也便于后续的升级和维护。

从这个角度说，线上抓娃娃机既有一定的消费市场，也有极大的盈利空间。因此不论是大厂小厂，会有越来越多的厂家投入到线上娃娃机的这股热潮中。

面对YY、网易等人力资源丰富、有品牌影响力的大厂的蠢蠢欲动，白手起家的小开发商很难在短时间内培养忠实用户，形成自己的护城河。因此笔者觉得，线上抓娃娃会像共享单车的命运一样，盛世过后一片狼藉。

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产品推广服务：APP推广服务  信息流广告投放  广告投放平台

《人民的名义》这部令人走火入魔的反腐剧，体现了人与人之间复杂的关系链，盒子菌得到了做人做事的领悟!网红达康书记这么说：共产党人是为人民服务的，不是为人民币服务的。而从用户运营本职工作中，也能从剧中塑造的人物形象获得启示。从用户中来，到用户中去，了解用户，传递产品价值给用户，服务好用户!

对于APP用户运营来说，无非就是用户拉新、留存、促活、转化(营收)等等用户数据指标，并依托用户需求，制定各种运营策略去提高用户数据指标。用户运营最终目的是为了提高用户留存率已达到用户变现营收;

盒子菌从用户拉新、留存、促活、转化(营收)等四个部分，跟大家分享下如何做好用户运营;

一、APP用户拉新：提高用户精准度

用户拉新，无非是把APP推广出去，进行品牌曝光，提高APP下载量和注册量;APP用户拉新的渠道是非常多的，需要根据自己产品的目标群体进行有针对性地渠道推广;

APP渠道推广过程中，需要建立一个注册渠道转化来源分析表格，为了帮助我们进行渠道分析和筛选;

APP拉新方式通常离不开以下几种：

(1)应用商店推广，做好ASO优化：刷量、刷榜、积分墙、

(2)流量运营(SEO/SEM)：优化官网关键词，提高排名和引流;SEM可以选择热度较大的关键词，进行推广;

(3)软文推广：利用关键词进行营销软文的撰写，提高关键词排名和APP曝光率;

(4)社群推广(微信群/qq群)：找到相对应用户群体的社群推广，当然社群推广也是需要技巧的，不是纯属打广告的形式;

①社群名称：APP名称+名字

②每天进行社群签到，提高活跃度和曝光率;

③经常跟群里的好友进行交流，最好是能够引导到关于你的APP所在的领域;

(5)新媒体运营：根据自己APP目标用户群体进行有针对性的内容输出，提供给用户有价值的内容;

比较常见的新媒体渠道：微信公众号、微博、头条号、网易自媒体、凤凰自媒体、一点资讯等等;

(6)kol合作：找受众群体一致的大号进行kol合作，提高曝光率;

(7)应用内用户运营：通过活动刺激老用户带动新用户

常见的有：PUSH、弹窗推广、活动触发形式、活动推送、焦点图推广、应用内推荐推广;

可以通过多样化的形式，将有吸引力的活动内容展现到用户面前，激励用户进行活动分享，引起二次传播带来用户增长;比如活动盒子，一款针对APP应用的活动运营管理SAAS工具，可根据用户属性、用户场景等通过触发、投放、推送给用户，做到千人千面活动运营，提高用户活跃;

(8)线下沙龙活动赞助、与商店合作，注册送礼/券等，线下地推的形式对于刚起步的APP有一定的优势;

注意：在APP渠道推广的时候，要注意精细化运营，提高用户拉新质量，对于之后的用户活跃、留存和转化能起到基础作用;

PS：关于用户增长，推荐阅读

《用户从0到1，如何做好种子期用户增长运营》

《APP以老带新：5招激发老用户带来大量新用户》

《4个步骤，实现App应用形成自传播》

二、APP有了用户之后，需要提高用户留存率

用户留存率是所有产品上线后运营的重要性指标，比如日留存、周留存、月留存、甚至是半年留存、年留存。APP有了用户之后，在新用户进来APP后的前三个月，用户的流失是比较严重的，严重影响留存率的数据指标;

对于APP应用运营来说，通常从这几方面去提高留存率：

1、从产品层出发：

(1)做好新用户的引导：新用户首次使用APP，对于产品功能和使用不是很清楚，因此做好新用户的引导是非常重要的;好的新用户指导，能让用户对你的APP产生更多的兴趣并且继续体验你的产品;

(2)APP功能必须简单，主功能点能解决用户痛点

很多产品和开发者认为我的产品功能越多越好，巴不得塞一大堆的功能到应用里，但是往往却没有一个主流的功能，没有特色。用户不是某个领域的专家， 用户也不是傻瓜，毕竟现在各行各业都是有领头羊，如果你的APP没有哪个功能点是 吸引人的，用户也不会有理由去继续用户的APP;所以APP想要提高用户留存率，要把应用做得简单，专攻几个特点就足够了!

(3)关注用户反馈

每个产品在产品功能体验上不可能是完美的，而用户为什么会流失呢?需要APP运营去关注用户反馈，收集用户需求，然后又针对性地去解决问题，提高用户参与感和用户受关注度。

2、从运营层出发：

(1)精细化、个性化、千人千面运营

运营越来越讲究精细化，而精细化运营是用户数据。每个用户有不同的喜好，用户属性也是不同的，因此应该针对用户属性标签进行APP运营;大家比较熟悉的就是淘宝，启动页、Banner图、信息流等运营位是针对不同用户兴趣爱好进行产品推荐的;

比如下图：盒子菌这周一直在看室内拖鞋和男生斜挎包，因此淘宝根据最近的浏览特点进行了关于拖鞋活动的推荐;个性化的运营，给盒子菌的体验感非常好，所以盒子菌现在淘宝只看“有好货”这个频道;

(2)使用各种运营手段召回用户

大家都知道，新用户的流失量都是比较高的，但是流失不一定代表着放弃对于他们的运营。可以通过短信、EDM、Push、公众号等等渠道，用有吸引力的活动、比较人性化的内容去唤醒这些沉睡了的用户;

PS：关于提高用户留存率，推荐阅读

《APP运营：如何才能提高用户留存率》

《App留存进阶：4招提高用户体验，留住用户》

《做到这3点，才是真正实现了APP运营精准化》

三、留存率稳定后，需要做好用户活跃

(1)策划活动，活跃用户

活动是活跃用户比较好的一种方式，不管是线上或者线下;活动的内容形式也都是可以多样化，可以根据重要节假日、根据热点进行活动策划，也可以通过日常性的活动进行用户活跃。日常性活动比如签到、登录后获取积分、优惠券。

(2)制定用户激励体制

用户激励是互联网产品运营工作中非常重要的一部分，甚至可以说，APP用户运营就是通过各种方法激励用户，以使其做出符合运营预期的行为。预期行为可以是活跃、发帖、互动和消费等等，需要根据自己的APP业务场景进行预期!

用户激励体制，可以从物质激励、精神激励、功能激励三方面进行制定;

(3)任务类运营，提高用户活跃

这个方面盒子菌印象比较深刻的是百度知道和一些线上运营视频课程;早期盒子菌在百度知道练号的时候，为了快速提高账号等级，每天都回去完成百度知道的任务列表，比较活跃;

PS：关于提高用户活跃，推荐阅读

《3年获取6亿活跃用户的秘诀：化繁为简》

《APP产品运营，“用户活跃”有那么难搞吗?》

四、运营最终为了转化实现营收

对于运营来说，是为了帮企业做好用户运营实现营收;尤其是做电商运营，大多数运营喵的kpi就是销售额;

实现用户转化，变现的方式也是有很多，最常见是：

(1)APP用户量大，用户活跃度较高，可以通过各种运营位进行广告收费;

(2)提供增值功能服务，用户对于APP粘度很高，也会购买相对应的增值产品。比如QQ会员、QQ音乐绿钻等，用户对于QQ和QQ音乐有了粘性，想享受更多功能，会愿意花钱的;

(3)接入积分商城，进行电商转化，实现变现;

(4)互联网产品什么最值钱，用户数据是无价之宝!

(5)对于电商APP来说，关注用户行为路径;分辨不同阶段的用户，做出针对性的策略;比如当用户将某商品放入购物车后，始终没有进行付费;那么可以触发优惠券，去刺激用户进行付费;

PS：关于用户变现，推荐阅读

《移动互联网变现方式分析：应用分发(上篇)》

《分答APP产品体验分析：从变现的粉丝经济，到知识共享的局限》

写在最后：用户运营是互联网产品运营的核心，需要将用户对于产品诉求和用户心理进行结合，思考怎样实现用户增长，让用户留下来并做好用户活跃，让用户成为你的好友，最后刺激，促进付费转化!

许多游戏或APP公司做全球推广都在考虑如何花钱，花多少钱的问题。而一款产品花多少钱，最终收益率ROI能有多少是公司管理者和投资人最头疼的事。今天我带大家看看老美是如何做App营销计划的，KPI如何制定？让你的花销有迹可循。

移动营销人员目前所做的工作范围越来越广：客户服务，用户获取，用户体验，用户参与度。其实最重要的部分是寻找和培育新用户。有很多方式获取新用户，但是最普遍的一种是和广告商合作，批量获取用户。流量广告商的目标是确保你们在市场上的成功，怎么做？骗你一次？哈哈！当然不会！OK，言归正传：

为什么要重视移动营销的KPI而不是PC端，这是由全球用户对电子产品的使用习惯和市场趋势决定的，下面一张图可以告诉你：

这就意味着，移动推广市场竞争激烈，没有好的推广策略App产品很难生存。

那么如何定义APP推广的KPI？ 首先要从应用商店的相关两个指标开始：

1.APP商店主页或你的手机APP主页的访问次数

2.APP下载量

一、让用户找到你的APP

如果用户要下载一款App必须先找到它。下面我们谈谈应用商店排名的重要性。

苹果商店里大概65%的app安装量都是通过手动搜索获得的，根据Fiksu的研究结果，80%的真实下载量都是通过搜索产生的。

但在苹果店里，排名10名以后的APP的下载量都很少，但如果要达到排名前10，某款App需要在与其相关的60-100个搜索关键词的每一个词的单次搜索中排到前10名。（哇，要求真高！）怎么做到呢？—可以买关键词搜索竞价排名广告。

为甚么购买关键词竞价排名广告这么重要？因为这不是一个公平的交易市场—你真的需要排在苹果店的前5-10名才能确保你的产品得到曝光，在市场上获得成功。下图是iOS和安卓应用商店的下载量和排名的趋势对比：

大家可以看到，iOS的下载量主要集中在排名前10名，而android端的下载量集中在前20名。

形势看来很严峻，但是如果没有排到前几名，也不意味着你的App就可以下架了，对于有的App产品种类或品牌来讲，并没必要排在种类的最上面，但是你的app只要在商店里，用户知道如何搜索到就行了。比如一些大品牌零售商的Stable的App，不用费力非得排到前十名，因为如果用户想用，会直接搜索你的名字。

据数据统计，对所有应用商店整体而言，排名前五的App占据了下载量的72%，比去年又增加了6%。排名前十的App占了下载量的83%。

相对比而言，iOS商店的图标、单个App的名称，发布商，以及两个截图已经占据了屏幕的大部分，在用户向下刷屏时给你更多的单个App的查看机会以及更多时间点击查看App详情页或者直接下载。给用户单个集中信息的概念比较强烈。

但是安卓端的排行列表是一页出现5-6个App，均显示出图标，名称，发布商以及用户评价。某些情况你的App也许会以同样的信息出现在分类排列的格子里，如热搜结果，动作类游戏等。所以Android端的UI让用户能看到更多的选择。

关于为何要维持App的积极评价，有两个重要原因：

一是评价较高可以提高自然下载量，

二是在搜索App的时候，评价对搜索结果排名很大。

App评价在用户决定下载一款软件时显得尤为重要：据2015年的数据报告，有20%的下载量主要来自于口碑因素的影响，星级评价系统抓住了口碑营销的精髓，让用户能迅速根据已有的用户评价做出判断。

二、APP的用户转化率问题

很多开发者问流量广告商要追踪什么样的app数据来衡量其营销预算的表现。其实你需要先定义业务KPI并分解到手游产品的KPI里。

很多推广人员都希望找到鲸鱼玩家，就是愿意在你的产品里长期花钱的忠实粉丝。但鲸鱼用户非常稀少，大约500-1000人中占1个。

只有1.5%的玩家在固定的月份进行购买；

而10%的玩家对某款游戏的收入做出了50%的贡献。

如果你是Staples（知名办公用具品牌），你也许不会在app上寻找花费2000美元的鲸鱼买家。在非游戏的情况下，如Staples，如果消费者已经开始在手机App上购买，你也许会得到更多关于购买者想买什么的数据。

谁是有价值的用户？ 我们可以按这些用户的习惯功能分成以下几类：

时间鲸鱼用户：也许是媒体app广告。每月的单个用户成本可能是10-20美金。

社交鲸鱼用户：可以帮助你的游戏进行病毒扩散；

零售鲸鱼用户：喜欢在App里或线下买东西

App内购鲸鱼用户：喜欢在App里买游戏道具，装置等

三、什么是APP转化率的KPI？

首次打开App或激活事件（注册）至关重要。如果你有一个用户体验较好的注册登录引导过程，那么你就更能抓住用户，让他们注册，并拥有不错的留存率。

另外，消费者对你的品牌了解吗？他们以前听说过你的品牌吗？如果你的品牌很强大，那么留存率也会随之提高。

为什么首次打开APP如此重要呢？数据表明：

13%的用户在下载后没有打开App就删掉了；

22%的用户只打开了一次就不再使用了；

11%的用户只试了一次就放弃了；

34%的用户会尝试使用，有时候会打开；

总体来说，67%的安装量可以转化成留存率高的用户。

App激活后用户得到转化的KPI包括以下几点：

1. App首次打开或首次访问手机网站；

2. 用户身份验证，注册

3. 第1-30天的App留存/放弃使用；

第一次用户转化的事件举例：

游戏类App：观看玩法讲解视频，成功过关；

旅游类App：添加信用卡，查看搜索结果

交友类App：填写账户信息

电商类App：添加新用户，或查看物品。

当用户被激活后，你就可以将该用户的的数据连接到其他数据库、提高留存率，获取用户在app以外能产生的终身价值。

比如用户价值产生的渠道有：App内购35%；在线购买13%；应用商店内购买6%。

四、APP参与度、留存

现在，当人们正在使用你的app时，请注意用户目前在做什么，想要做什么。最好的app每10-20天会进行更新，传统行业也许不会这样，但是需要同样的过程以了解用户如何使用app，他们在哪里流失，又在哪里发现了产品的价值。

给app装上测量工具，追踪事件和同类现象，建立用户画像，找到用户感兴趣的产品价值，提取价值。

五、什么是APP参与度的KPI？

如何区分活跃用户和僵尸用户呢？可以从以下几个维度分析：

留存，购买（每个用户带来的平均收入；购买花费的平均时间）社交分享，花费的时间。

也可以问问自己几个问题：

用户第一次启动app后发生了什么？他们做了什么？已注册用户随着时间的推移所带来的价值是什么？增添商品到购物清单是否能作为LTV的影响指标？

要追踪手机App在30天或60天的时候带来的收入。一般而言，android端付费获取的用户比自然增长的用户产生更多的收益回报。但在iOS端，自然增长的用户产生的价值更多。

获取新用户是好事，但问题是：他们会留下来吗？旅游软件一年用一次就是活跃用户，游戏的两周不用就意味着用户离开了。

据最新营销数据统计：

一般App14天后依然拥有30%的新用户，根据iOS或Android的不同而略有浮动；但自然用户与付费用户更大的差异。

增加用户会话长度：

平均APP的用户会话长度是3-5分钟。其中社交媒体类（Snapchat，Facebook）的会话时间会长一些。诸如YouTube，Spotify等媒体App的用户会话时间会更长！其实用户的平均会话长度并没有那么重要，首先需要找到你的app平均值，然后把高于平均值的用户聚在一起，作为变现的主要用户。而低于平均值的用户则需要重新燃起他们的使用欲望。

六、多渠道转化率

多渠道转化一般分为实体店内购买和桌面购买。

所以如果你的业务适用于多种渠道营销，请确保你的APP用户行为能在线下也追踪到。如果你的业务适用，请确保你设置好了手机app或网站以检测移动用户的线下行为影响。

应用商店内购买：沃尔玛在没有预算的情况下推出了自己的手机app以提供用户忠诚计划。消费者如果在该app内购物，你也可以得到他们的大量数据。每次的支付都携带用户数据，能帮助app提供更好的服务、产品和营销活动。这是移动进入新生阶段的很酷的方式，例如Apple Store，当你拿着iPhone距离商场50英尺远的时候，就收到信息了。

如果你设置了星巴克店的位置为最爱，那么当你走进星巴克准备付账时，app会在你锁屏的屏幕上弹出消息。这是个对近距离场景很好的应用。