对于移动应用开发商们来说,断代分析(Cohort analysis)是分析用户行为并提高应用参与度、留存率和货币化数据的最有效方式之一。它可以让开发商们避开很多总体性的报告所带来的数据干扰,只专注于了解高价值的用户群。但是,对于没有数据分析团队做最佳技术的开发商们来说,断代分析通常是非常不切实际的。
然而我们本不该如此,因为断代分析可以让开发商快速便捷的了解应用内发生了什么,并且对用户行为做出详细的结论,通过断代分析,开发商们就可以主动处理数据并得到立即提高游戏表现的方法。
有些断代分析的定义局限于完成了特定行为的用户,通常是在特定时间段内进行过应用下载的。还有一些方法则采取了更为宽泛的方式,把断代分析定义为所有达到特定数据的用户群,比如活动、个性或者功能。在后者的定义中,最典型的就是Tapjoy,该公司认为一个断代群包括过去一个月内下载了应用的所有人,一个国家或者地区的所有用户或者所有完成了新手教学的用户。
以下,我们探索一些更为基础但比较强大的方法来更好的理解断代分析,并根据应用内活动进行分类。
追踪应用更新的影响
如果为了让游戏指引变得更流畅并且让玩家们更快的上手,你为首次体验用户最近做了一些改变,那么你很可能会想要知道这次改变对于用户参与度和留存率的影响。惟一一个可以衡量的方法就是进行断代分析来对比改变后的用户下载以及改变前的首次用户体验表现,这样做起来非常容易对比,比如说一周内特定人群重新打开应用的频率和其他人群的差异,并且留意此次改变对于用户留存率的影响。
了解高价值用户
哪些国家和地区是高消费玩家的主要来源?iOS和Android用户之间的差异是什么?智能机用户与平板玩家之间有什么不同?你可以使用断代分析很容易的对比各个用户群,并且了解哪些人是价值最高的用户。然后你可以获得更多的相关数据,了解他们在游戏中的互动方式以及与其他用户群不同的原因,这个信息对于通过用户留存和货币化活动获得高价值用户是非常有价值的。
了解大R、中R和小R之间的消费差异
当计划活动向付费用户推广货币销售或者IAP的时候,一定要了解高额消费用户的习惯,因为这与中小额消费者都有一定关系。通过断代分析,你可以很容易了解哪些道具是最畅销的,哪些用户最喜欢购买什么道具,定价点、购买时机以及用户购买渠道等,这些数据都可以帮你调整对应的推广活动。
优化用户获取活动
通过对比从一次广告或者相关渠道获得的用户和其他渠道获得的用户,你可以很容易发现哪些渠道最容易带来高价值用户,在多个渠道之间进行用户参与度对比,比如留存率、打开应用次数以及LTV等,这些信息对于你在广告消费以及市场营销的时候获得合适的ROI是至关重要的。
检测外部因素
断代分析是了解影响应用留存、参与度或者货币化数据内部因素最佳的方式。不过,当一个竞争者进入了你的领域之后,或者某个平台做出了重大改变之后,再或者市场趋势发生改变的时候该怎么做?断代分析还可以用于外部改变前后的用户数据对比,你可以很轻易看到这些变化对你的应用可能产生的影响。
对比新手和资深玩家
对于开发商来说,体验了数月的人肯定和刚刚进入游戏的新玩家有所不同,你需要了解这两者之间的差异才能更好的满足不同用户。如何才能让新手玩家更深度参与、更快的进行消费呢?什么时候开始通过IAP才是合适时机呢?老玩家和新手有什么差异?他们的游戏时间更长还是更短?断代分析可以帮你解决上面所有的问题。
结论:不要数据被吓到
断代分析不仅可以让你更容易了解应用内发生了什么、用户为什么会那么做,还可以提供非常有用的方式进行用户分类研究,发现用户使用行为的重要趋势。断代分析还有很多不错的使用方式,以上列举的只是其中比较基础的部分,使用这些方法指导断代分析策略可以更容易优化应用表现,即使你没有一个专门做数据的团队也可以实现。