訂閱服務正在蓬勃發(fā)展,單個用戶每月的平均訂閱支出已達 20 美元。雖然依靠訂閱變現(xiàn)的應用只占 1%,但訂閱類應用帶動了超過 90% 的移動端消費。面對如此巨大的變現(xiàn)潛力,開發(fā)者需要懂得如何高效優(yōu)化漏斗。
在后 iOS 14.5+ 世界中,對于通過訂閱變現(xiàn)的應用來說,出色的用戶許可請求策略尤其重要,因為只有這樣,才能確保在用戶生命周期的各個節(jié)點收集扎實可靠的精確數(shù)據(jù)。訂閱類應用的用戶旅程一般較長,與其他變現(xiàn)模型相比也更加復雜曲折,因此獲得的數(shù)據(jù)越多,收益也就越高。
不過,即便用戶拒絕授予數(shù)據(jù)跟蹤許可,只要有強大的 SKAdNetwork 方案做后盾,就仍有可能對用戶生命周期價值 (LTV) 做出較好的判斷。
獲取用戶許可
較高的用戶許可率意味著應用能獲得顯著的競爭優(yōu)勢,一方面能訪問真實且精確的用戶數(shù)據(jù),另一方面能根據(jù)授權用戶的行為創(chuàng)建模型。
預授權彈窗有助于向用戶闡釋授予數(shù)據(jù)跟蹤許可的好處。而對于訂閱類應用,了解用戶何時遇到支付問題,何時暫停、取消或繼續(xù)訂閱等關鍵信息對于應用優(yōu)化十分關鍵。使用 Adjust 的訂閱跟蹤解決方案,您能以前所未有的清晰度和完整度了解用戶生命周期。但是轉(zhuǎn)化之旅曲折復雜,沒有了 IDFA,要獲得可靠的用戶數(shù)據(jù)就更難了。
使用 SKAdNetwork
在 iOS 14.5+ 世界中,訂閱類應用面對的困難更大。首先,延長 SKAdNetwork 的 24 小時計時窗口可能有助于收集來自用戶的信號,但該如何可靠地延長這個窗口是個棘手的問題。
我們或許能用比特值來延長轉(zhuǎn)化窗口,達到延長計時器的目標 — 只需定時觸發(fā)轉(zhuǎn)化值更新 (例如從 000001 更新至 000011),讓計時延長 24 小時即可。但用戶需要每天登錄,轉(zhuǎn)化值才會在應用于前臺運行時觸發(fā)。如果用戶不再打開應用,那么轉(zhuǎn)化值就不會更新,計時器不會延長,您也就無法在更長的時間范圍內(nèi)收集數(shù)據(jù)。
第二,在安裝后的頭 24 小時內(nèi)很難獲得足夠的數(shù)據(jù)來預測用戶的長期表現(xiàn)。由于 6 比特轉(zhuǎn)化值的限制,可用觸點數(shù)量有限,在這種情況下,您必須把握住那些最重要的觸點,充分利用最重要的初始 24 小時窗口。
信號與雜音
廣告主可以通過兩種方式使用 SKAdNetwork 提供的 6 比特值。第一種是 "位屏蔽 (bit masking)",將 6 個比特值分別指定給 6 個事件,通過查看比特值是 0 還是 1,了解對應事件是否發(fā)生。
通過標準 SKAdNetwork 解決方案,您可以將已在 Adjust 控制面板中跟蹤的訂閱事件映射到轉(zhuǎn)化值。
第二種方法是將范圍映射到不同的轉(zhuǎn)化值上,這樣就能根據(jù)用戶所處的范圍將其劃分到不同的群組。通過我們的高級轉(zhuǎn)化值管理系統(tǒng),您可以創(chuàng)建自定義方案,指定范圍映射。
對于視頻流媒體和約會類應用來說,用戶交互是最為重要的指標之一。因此,有的公司使用了我們高級轉(zhuǎn)化值解決方案中的 "sessions (會話)" 條件進行優(yōu)化。
"sessions" 條件可跟蹤記錄到的會話總數(shù)。在下面的示例中,如果用戶產(chǎn)生了 5 - 10 次會話記錄,就會返回轉(zhuǎn)化值 "3"。
"sessions": { "count_min": 5, "count_max": 10 }
count_min(默認為 1) – 跟蹤到的會話總量不應低于指定的值;
count_max(默認為不設限) – 跟蹤到的會話總量不應超過指定的值;
制定模型
LTV 預測模型會基于用戶使用應用首日的行為預測中期收入。在使用較為寬泛的范圍或類別時,這種預測模型效果更好。
訂閱類應用或可將“試用開始“作為 SKAdNetwork 信號和優(yōu)化指標,這不僅是因為這一事件更有可能在可見的窗口中發(fā)生,更是因為在初始窗口中,開始試用的操作能夠體現(xiàn)強烈的用戶意愿。
然而,僅僅依靠 "試用開始" 有可能讓您誤入歧途。在無法了解試用期間發(fā)生的事件時,后 IDFA 時代的數(shù)據(jù)分析會更加困難,因為用戶開始免費試用并不意味著之后會為應用帶來收入。
試用
考慮到上文所述的原因,您或許可以考慮將 "試用開始" 作為額外的相關信號加以利用,借此豐富試用相關指標。舉個例子:用戶觸發(fā)了 "試用開始"事件,獲得了初始轉(zhuǎn)化值,但在轉(zhuǎn)化值窗口中又取消了試用,那么您就可以更新轉(zhuǎn)化值。這樣就能立刻排除大量可能不會付費的用戶,從而劃分出 "取消試用" 的用戶群,此類用戶的 LTV 可能較低。
換一個角度來說,您還可以跟蹤注冊免費試用并提供了支付信息的用戶。此類用戶已經(jīng)表現(xiàn)出轉(zhuǎn)化的意向,更有可能變?yōu)殚L期付費用戶。
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關于 Adjust
Adjust 是一家移動營銷數(shù)據(jù)分析平臺,深受全球增長驅(qū)動型營銷人員的信賴,能提供推廣活動監(jiān)測、優(yōu)化以及用戶數(shù)據(jù)安全等多種解決方案。憑借高度智能化和自動化的功能,以及遍布全球的專業(yè)支持團隊,Adjust 已為成千上萬款應用提供增長助力。
2021 年,Adjust 被 AppLovin (納斯達克代碼:APP) 收購。AppLovin 是一家領先的營銷平臺,可為開發(fā)者提供一系列強大的集成式解決方案,幫助移動應用快速增長。進一步了解 Adjust,請訪問 www.adjust.com/zh。
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