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app流失率指什麼

發布時間:2024-10-26 13:32:31

❶ 02 如何衡量APP的盈利能力、廣告的投資回報率

與成本相對應,則是收入、利潤和投資回報率。而分析衡量收入、利潤、投資回報率的角度多、指標名詞多。通常情況下,新手在計算產品回收情況時,會被這些數據指標感到迷惑。

衡量一款APP的盈利能力,一般除了看流水收入Revenue,還需要看投資回報率ROI、ROAS和用戶價值LTV、ARPU等指標。

分析用戶價值的角度來看,則一般看LTV、ARPU等;

廣告投放角度看,更多則是看流量渠道/廣告平台/廣告campaign帶來的ROI、ROAS。

LTV(Life Time Value) ,指用戶生命周期價值有時候也被稱作CLV(Customer Lifetime Value);指的是在消費者作為產品用戶的時,從注冊到卸載的整個生命周期中,可以在消費者身上賺取多少收入。

計算產品LTV的最基本目的就是:用戶會使用你的產品多少個月;平均每個月你能從用戶身上賺多少錢。

不同產品計算LTV的公式不同,一般來說有以下幾個角度:

用戶生命周期價值(LTV)

=每個付費用戶平均收入 (ARPU)×用戶生命周期(LT)

=顧客終身購買次數×客單價×毛利率

=某個客戶每個月的購買頻次×客單價×毛利率 ×(1/月流失率)

用戶生命周期:是流失率的倒數(1/流失率),如果APP的流失率是20%,那麼APP用戶的生命周期是5個月伍滾(一個用戶留在你APP上的平均月份)。「1/月流失率」是得出平均每個客戶在該平台能碰橘談夠留存的總時長是多少月。

ARPU(Average Revenue Per Pay User) :每個付費用戶平均收入。

計算公式:ARPPU =總收入 / 付費用戶數量

ARPU注重的是一個時間段內從每個用戶所得到的收入。很明顯,高端的用戶越多,ARPU越高,用戶的留存期越長ARPU越高。一般來說,發達國家地區的ARPU比發展中國家地區的ARPU高。IOS設備的ARPU比Android設備的ARPU高。

但需要注意的是,ARPU值高未必說明利潤高,因為利潤還需要考慮成本,如果每用戶的成本也很高,那麼即使ARPU值很高,利潤也未必高。

ROI(Return On Investment) ,指投資回報率。

計算公式:ROI=利潤/成本×100%=(收入-成本)/成本×100%

對於一些APP來說,LTV計算的周期比較長,而用ROI觀測廣告的投資回報率更為直接方便。因此,ROI廣告投放最為常用的盈利指標之一。

一般來笑碰說,ROI,也會細分看新用戶的ROI和總ROI。而新用戶ROI,還會按時間維度,細分看3日ROI、7日ROI、14日ROI等。

ROAS(Return On Ad Spend) ,指目標廣告支出回報率,即每刀的廣告花費能帶來多少收入。

計算公式:ROAS=總收入/廣告支出 x 100%

舉例:這個廣告花了我1000刀,給我帶來了5000刀的收入,則ROAS=5,意思是你在FB上花1刀就能帶來5刀的收入。

這個指標主要是測量廣告花費的,算是戰術層級。而ROI不僅包含廣告費,還考慮了其他方面的因素,屬於戰略層級。

❷ 從哪些指標可以進行app模塊位置優勢

❸ 大數據分析中,有哪些常見的大數據分析模型

對於互聯網平台而言的產品,主要可以分為兩大類:商品和服務。想要通過數據分析提高產品的銷量,首先要了解哪些數據需要分析?

哪些數據需要分析?

一、運營模塊

從用戶的消費流程來看,可以劃分為四個部分:引流,轉化,消費,存留。

流量主要體現在引流環節,按照流量結構可以分為渠道結構,業務結構以及地區結構等。渠道結構,可以追蹤各個渠道的流量情況,通過渠道流量佔比來分析各渠道的質量。業務結構,根據指定業務對活動的流量進行追蹤,觀察活動前,中,後流量的變化情況,對活動效果做出評估。

轉化率=期望行為人數/作用總人數。提升轉化率意味著更低的成本,更高的利潤, 最經典的分析模型就是漏斗模型。

通過各個渠道或者活動把用戶引流過來,但過一段時間就會有用戶流失掉,這部分用戶就是流失用戶,而留下來的這部分用戶就是留存用戶。流失可以分為剛性流失,體驗流失和競爭流失,雖然流失是不可避免的,但可以根據對流失的分析,做出相應的對策來挽留用戶。關於留存,通過觀察存留的規律,定位存留階段,可以輔助市場活動、市場策略定位等,同時還可以對比不同用戶、產品的功能存留情況,分析產品價值,及時對產品做出調整。

復購率可以分為「用戶復購率」和「訂單復購率」,通過分析復購率,可以進一步對用戶粘性進行分析,輔助發現復購率問題,制定運營策略, 同事還可以進行橫向(商品、用戶、渠道)對比分析, 細化復購率,輔助問題定位。

二、銷售模塊

銷售模塊中有大量的指標,包括同環比、完成率、銷售排行、重點商品佔比、平台佔比等等。

三、商品模塊

重要指標分析:包括貨齡、動銷率、缺貨率、結構指標、價格體系、關聯分析、暢滯銷分析等, 用來評判商品價值,輔助調整商品策略

四、用戶模塊

重點指標分析:包括新增用戶數、增長率、流失率、有效會員佔比、存留情況等

用戶價值分析:可以根據RFM模型,再融入其他個性化參數,對用戶進行價值的劃分,並針對各等級用戶做出進一步分析。

用戶畫像:根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度,來為用戶添加標簽與權重,設計用戶畫像,提供精準營銷參考依據。


根據需要分析的數據選擇分析模型

一、用戶模型

用戶模型是一種在營銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法,經常有多種組合,方便規劃者用來分析並設置其針對不同用戶所展開的策略。傳統的用戶模型構建方法有兩種:基於訪談和觀察構建用戶模型(嚴謹可靠但費時)、臨時用戶模型(基於行業專家或者市場調查數據構建,快速但不夠可靠)。

改進的用戶模型構建方法:基於用戶行為數據的用戶模型

優勢:對傳統方式進行簡化,降低數據分析的門檻;讓數據分析更科學、高效、全面,可以更直接地應用於業務增長,指導運營策略。

方法:

1. 整理、收集對用戶的初始認知

2. 對用戶進行分群

3. 分析用戶的行為數據

4. 推測目標動機

5. 對用戶進行訪談調查驗證

6. 用戶模型建立修正

同時,還可以將收集到的用戶信息映射成為用戶的屬性或用戶的行為信息,並存儲起來形成用戶檔案;實時關注自身數據的波動,及時做出戰略性調整。

二、事件模型

事件模型是用戶行為數據分析的第一步,也是分析的核心和基礎,它背後的數據結構、採集時機以及對事件的管理是事件模型中的三大要素。

什麼是事件?

事件就是用戶在產品上的行為,它是用戶行為的一個專業描述,用戶在產品上所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件,由開發人員通過埋點進行採集。舉個例子:用戶在頁面上點擊按鈕就是一個事件。

事件的採集

事件-屬性-值的結構:事件(用戶在產品上的行為),屬性(描述事件的維度),值(屬性的內容)

在事件採集過程中,靈活運用事件-屬性-值的結構,不僅可以最大化還原用戶使用場景,還可以極大地節省事件量,提高工作效率。

採集的時機:用戶點擊、網頁載入完成、伺服器判斷返回。在設計埋點需求文檔時,採集時機的說明尤為重要,也是保證數據准確性的核心。

舉個例子:電商銷售網頁的事件採集

上圖中,每一環代表用戶的一步,不同的顏色代表不同的行為,同一環顏色佔比越大代表在當前步驟中用戶行為越統一,環越長說明用戶的行為路徑越長。

八、用戶分群模型

用戶分群即用戶信息標簽化,通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性,將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體,並進行後續分析。

基於用戶行為數據的分群模型:當回歸到行為數據本身,會發現對用戶的洞察可以更精細更溯源,用歷史行為記錄的方式可以更快地找到想要的人群。

四個用戶分群的維度:

如何提高產品銷量是一個綜合性的問題,需要結合多種模型進行數據分析,以上內容是對一些知識的歸納,希望能夠對您有所幫助。

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