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挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性(例如是否小众应用)以及目标人群。
对
别人来说是个好的推广渠道,对你却不一定合适。
另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。
再有内涵的
应用,如果给人的第一印象不好,也会“相亲”失败,成为“嫁不出去的老大难”。
此外,还有些应用会通过体验良好的新手教程来吸引新用户,这在游戏行业尤其突出。
提高留存率(Retention)
有些应用在解决了活跃度的问题以后,又发现了另一个问题:
“用户来得快、走得也快”
。
有时候我们也说是这款应用没有用户粘性。
我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。
所以狗
熊掰玉米(拿一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。
但是很多应用确实并不清楚用户是
在什么时间流失的,于是一方面他们不断地开拓新用户,另一方面又不断地有大量用户流
失。
解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流
失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
留存率跟应用的类型也有很大关系。
通常来说,工具类应用的首月留存率可能普遍比
游戏类的首月流存率要高。
获取收入(Revenue)
获取收入其实是应用运营最核心的一块。
极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣,
绝大多数开发者最关心的就是收入。
即使是免费应用,也应该有其盈利的模式。
收入有很多种来源,主要的有三种:
付费应用、应用内付费、以及广告。
付费应用在
国内的接受程度很低,包括GooglePlayStore在中国也只推免费应用。
在国内,广告是
大部分开发者的收入来源,而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。
无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。
所以,前面所提的提高活跃度、提
高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。
用户基数大了,收入才有可能上量。
自传播(Refer)
以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个
方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。
这个方式的
成本很低,而且效果有可能非常好;
唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。
从自传播到再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。
而那些优秀的
应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。
通过上述这个AARRR模型,我们看到获取用户(推广)只是整个应用运营中的第一步,
好戏都还在后头。
如果只看推广,不重视运管中的其它几个层次,任由用户自生自灭,那
么应用的前景必定是暗淡的。
二、如何使用AARRR模型
通常大家在推广应用时,头痛的是后台统计的激活量比渠道提供的下载量小很多。
但
是前几天,有一位朋友找我咨询,说他们公司的一款App来自某个渠道的激活量突然猛增。
但是他查了在那个渠道(是家应用市场)上的下载量,并没有明显的变化。
于是他非常困惑,
问我有没有办法帮他查到原因。
少了多了都会让人头痛——因为数据出现异常,通常就说明有某个环节出了问题。
是光看一个激活量和一个下载量,并不能揭示问题的根本原因。
尤其是当我们已经了解了
移动应用运营模型时,我们更需要了解在AARRR的每个环节中,我们应当关注什么样的
数据,什么样的数据表现才是正常的——简单来说,只知道AARRR还不够,还要会用才
行。
这个阶段,最初大家最关心的数据是下载量。
到今天,一些媒体的报道中也还经常用
下载量来衡量一个应用的用户规模和是否成功。
不过,下载了应用不等于一定会安装,安
装了应用也不等于一定使用了该应用。
所以很快激活量成为了这个层次中大家最关心的数
据,甚至是有些推广人员唯一关注的数据。
通常激活量(即新增用户数量)的定义是新增的
启动了该应用的独立设备的个数。
从字面上看激活量似乎更应该是第二层Activation的指
标,但是因为下载量、安装量这些数据都比较虚,不能真实反映用户是否已经被获取。
所
以大家都要看激活,这才是真正获取到了新的用户。
另一个非常重要的数据,就是分渠道统计的激活量。
因为在渠道推广时,很多应用开
发者选择了付费推广。
结算的时候,自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户。
即使
没有付费关系,开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的。
但是站在更高的高度看,CAC(用户获取成本CustomerAcquisitionCost)才是最需要
去关注的数据。
目前行业里有种粗略的说法,每个Android用户的获取成本大约在4元左
右,而iOS用户大约在8元以上。
当然,应用市场下载、手机预置、广告等各种不同的渠
道的获取成本是完全不同的。
这里面有个性价比的问题,有些渠道的获取成本比较高,但
是用户质量也比较高(什么样的叫质量高,后面会有说明)。
看到活跃度,大家首先会想到的指标是DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)。
这两
个数据基本上说明了应用当前的用户群规模,在网络游戏行业这是两个运营人员必看的指
标。
通常活跃用户是指在指定周期内有启动的用户。
但是启动是否真的等于活跃呢?
如果
在指定周期内只启动了一次,而且时间很短,这样的用户活跃度其实并不高(当然对某些特
殊的应用来说可能算高,例如用来记录女性生理周期的应用,一月启动一次就够了)。
所以
其实还要看另两个指标:
每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。
当这两个
指标都处于上涨趋势时,可以肯定应用的用户活跃度在增加。
针对使用时长和启动次数的渠道统计同样很重要。
我们把它们称为渠道的质量数据,
如果某个渠道上来的用户,这两个指标很差,那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。
最典型的就是水货刷机的用户,很多预置的应用都是在刷机完成时被激活的。
针对这种被
动激活的用户,可以看另一个指标,叫一次性启动用户数量,也就是迄今为止只启动过一
次的用户的数量。
除了渠道,另一个和活跃度相关的分析维度是版本。
各个版本的使用时长和启动次数
也会有差异。
对产品经理来说,分析不同版本的活跃度差异有助于不断改进应用。
此外跟活跃度相关的,还有日活跃率、周活跃率、月活跃率这些指标。
当然活跃率和
应用的类别是很有关系的,比如桌面、省电类的应用的活跃率就比字典类的应用。
下载和安装——使用——卸载或者遗忘,这是用户在每个应用中的生命周期。
成功的
应用就是那些能尽量延长用户的生命周期,最大化用户在此生命周期内的价值(下一节会谈
到生命周期价值这个话题)的应用。
对于大部分应用,应该关心的是1-DayRetention和7-DayRetention。
这里我之所以
用英文,是因为其中文翻译不统一,容易引起歧义。
1-DayRetention通常翻译为首日留存
率,其实这个“首日”并不是指应用被安装使用的第一天(假设日期为D),而是D+1日,即
100%)有的话,只能是(安装使用的第二天。
因为安装使用的第一天没有留存率这个概念.
到了第二天,前一天安装使用的用户中还有多少百分比的人还在启动使用这款应用,这就
是1-DayRetention。
因为是第二天,所以有些文章中也叫“次日留存率”。
同样的,7-Day
Retention是在D+7日启动使用这款应用的占D日首次安装使用这款应用的用户总数的百
分比。
通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期(关于用户留存的细节,请参
考我们同事的另一篇博客《读懂你的用户留存》)。
所以这两个指标在留存率分析是最重要
的。
曾经有游戏行业的行家指出,如果想成为一款成功的游戏,1-DayRetention要达到
40%,7-DayRetention要达到20%。
有些应用不是需要每日启动的,那样的话可以看周留存率、月留存率等指标,会更有
意义。
留存率也是检验渠道的用户质量的重要指标,如果同一个应用的某个渠道的首日留
存率比其它渠道低很多,那么这个渠道的质量是比较差的。
关于收入,大家最耳熟能详的指标就是ARPU(平均每用户收入)值。
对应的比较少提
的还有个指标叫ARPPU(平均每付费用户收入)。
前几天,@吴刚在微博里贴图比较二战风
云的ARPU值时就注明了是周付费用户ARPU(所以其实是ARPPU)。
但是很多人误读了
以为是六十多元的周ARPU值,就会让他们对Android游戏产生过分的乐观。
是不是ARPPU高,ARPU就一定会高呢?
答案是不一定。
因为其中还有个指标是付费
用户比例,也就是付费用户在全部用户中所占的比例。
如果付费用户比例较低,那么那些
收入摊到所有用户身上的平均值就低了。
通常来说,如果某个游戏为了提高ARPPU,提
高了虚拟道具的价格,那么付费用户比例就会相应地降低。
找到一个ARPPU和付费用户
比例的平衡点,才能最大化收入。
但是收入并不是最重要的,利润才是。
如何最大化利润呢?
利润最简化的计算公式是:
利润=收入-成本。
首先我们看一下成本,我们在上一篇中提到过CAC(用户获取成本)。
除
此之外,还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本等等。
不过在用
户量很大的情况下,CAC会成为最主要的成本,而其它成本不在一个数量级,所以我们在
后续讨论中只考虑CAC。
那么收入如何计算?
ARPU是一个和时间段相关的指标(通常讲的最多是每月的ARPU
值),还不能完全和CAC对应,因为CAC和时间段并没有直接关系。
所以我们还要多看
一个指标:
LTV(生命周期价值)。
用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后
一次启动应用之间的周期。
LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计,可
以看成是一个长期累计的ARPU值。
每个用户平均的LTV=每月ARPU*用户按月计的
平均生命周期。
LTV–CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。
所以最大化利润,
就变成如何在降低CAC的同时,提高LTV,使得这两者之间的差值最大化。
更进一步的,
对不同渠道来源用户做断代分析,根据他们不同的CAC和LTV,就可以推导出不同渠道
来源的利润率差异。
自传播,或者说病毒式营销,是最近十年才被广泛研究的营销方法。
虽然大家都听过
一些病毒式营销的经典案例,但是要说怎样量化评估其效果,却很少有人知道K因子(K-
factor)这个衡量指标。
其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业,而是来源于传染
病学——对,就是研究真正的病毒传播的科学。
K因子量化了感染的概率,即一个已经感
染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中,会有多少宿主被其传染上病毒。
K因子的计算公式不算复杂,K=(每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量)*(接收到
邀请的人转化为新用户的转化率)。
假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的
转化率为10%的话,K=20*10%=2。
这个结果还算是不错的效果——当K>
1时,用户群
就会象滚雪球一样增大。
如果K<
1的话,那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增
长。
AARRR模型非常适合用于用户运营,你可以在其中找到核心因素,进而提升整个用
户留存率,最终将其转化为收入。
主流的收费模式APP三、
APP收费模式不仅仅只有免费和收费两种形式,通过对收费基本要素的组合,它可以
分为很多种,以下有关付费模式图解的表现方式,是参考自日本EdutainmentLab的板桥
悟先生之著作《热门商品是这么创造出来的》。
接下来,就要向各位介绍各种在App经济中可以发展的商业模式。
在以下的图解中,
标成绿色的企业指的就是App的开发者
模式一:
付费应用(单纯出售模式)
图解:
使用者支付金钱购买App,开发者因而获利,目前主流付费模式之一
这种应该就是最单纯的模式—开发者制作App,透过AppStore或Market销售给使用
者。
在这种模式中,重点是让单价×
销售量所得的销售额极大化,看起来似乎象是废话,
但是值得思考的是假如某个App对特定族群来说是很有用的,但对于大众来说也许不具吸
引力,那么与其定$0.99但是也不会因此多卖几个,是否反而应该把价格定高一些,然后
透过正确的宣传方式去让有需要的人得知此信息,虽然销售量有限,但是因为单价够高,
整体销售额也许更有利。
且因为单价高,之后还有打折促销的空间,进一步吸引价格敏感
的消费者抢便宜。
案例:
《愤怒的小鸟》和《Keynote》属于不同的付费APP,一个是游戏,属于快速
消费品,一个是工具类应用,属于生产力,两者的定价分别是6元和128元,为什么会如
)美元(0.99元6因为《愤怒的小鸟》属于游戏,是冲动型消费,受众面广,定价为?
此定价.
可以最大化自己的收益;
而《Keynote》定位在生产力,用手机、iPad来实现生产的用户本
身就少,如果定价为6元反而不利于最大化自己的收益。
如果用《Keynote》真的能提升
用户的工作效率,128元对于这批用户而言并不算什么。
定价策略在付费模式中显得非常
重要,一般是根据经验,并分析同类产品的定价,可以估算出消费者的WTP的上下限,
在居中的范围确定自己app的价格,从而尽量接近真实的P*。
不同app、不同地区市场的
情况都不一样,你需要足够了解该区域市场和该类型app的情况才能尽量准确地估算P*,
并通过销量的波动以及消费者评价等反馈信息来及时调整价格。
如果你不懂这些,个人建
议先定价高一点,然后根据反馈信息下调价格,甚至做一些限免活动,也不失为一种选择。
模式二:
广告模式
使用者无需付费,广告主支付广告费给开发者,开发者因而获利
这也是相对单纯的模式,这张图在模式上有所简化,实际运作在广告主与开发者之间
应该还有Apple或Google这两大广告代理投放平台才对。
而此一模式的获利主要就是靠
广告,因此要尽可能冲高App下载量,所以如果可以结合使用者有需要的服务例如信息或
情报,一来需求已经存在,二来广告媒合效果也会更明显。
2012年4月,《捕鱼达人》在iOS平台一上线便横扫各大下载排行榜。
有数
字说明其走红度:
曾连续被苹果在AppStore首页推荐六周,总下载量已突破3300万次,
中下载排名第一。
AppStore多个国家的30万,曾在260活跃用户数量达
目前,《捕鱼达人》在iOS里下载量达1800多万,在Android上有1500多万,7成
收入来源于内置广告,剩余部分才是与平台分成。
未来很长一段时间里,广告收入都是
《捕鱼达人》的主要收入渠道。
触控科技内部自设了广告系统,其操作模式类似谷歌的
“AdWords”,为广告主精准营销。
《捕鱼达人》的广告主里,很多是来自传统或移动互联
网的游戏开发者,比如摩尔庄园,借助渠道做推广,现在已逐渐有品牌商投放广告,有某
知名品牌的豪华汽车投广告。
《捕鱼达人》APP就是典型的广告模式,通过用户点击广告banner的形式获得收入,
但广告始终影响用户体验,如果你的APP非不可替代的话,还是尽量少用这种模式获得收
入,很容易造成用户流失。
模式三:
收入组合模式(「带路鸡」模式)
这是单纯出售模式的延伸,意思是借由其中一两项特别便宜的产品吸引消费者上门,
再顺势同时卖其他的产品给他,就象是现实生活大卖场通常会有所谓的特价商品吸引消费
者到卖场消费,同时有机会购买其他的东西提高营业额是相同的道理。
而在App的领域,
「带路鸡」甚至价格可以是$0(搭配「广告模式」一起运用)
目前找不到这种收入形式的APP,不过典型的就是同一家公司的APP之间的
交叉推广,通过换量的形式相互导用户,从而实现共赢,也降低了整个公司的获取用户的
成本。
)持续推出更新附属功能模式IAP(模式四:
程序内购买
使用者除了下载App主程序外,之后仍付费下载陆续推出的附属功能
这里指的是除了主程序之外,持续推出可以额外付费下载的附属功能象是游戏的新场
景或是拍照软件的新滤镜效果等,让收入可以持续增长。
同样的也可以让主程序的费用是
$0(搭配广告模式),或是运用收入组合模式的心理效果。
著名拍照辅助应用Camera+的开发商TapTapTap近日在官方博客里公布
了3月28日应用升级后的销量数据以及程序内购买(“I?
Analog”特效包)收入统计数据。
其新版本中内置了一个售价0.99美元的程序内购买项目:
“I?
Analog”特效包。
5%的
用户购买了该特效包,开发商至今从IAP方面的收入也有68267美元。
Camera+的这种
尝试就属于这种模式。
模式五:
月租费模式
使用者在持续使用App时定期支付金额给开发者,典型应用如evernote
顾名思义,只要使用者持续使用,随着时间流逝就要定期付出费用。
这种模式的变形
也许绑的不一定是时间,而是使用量。
而订阅内容也会是可以运用此一模式的方式。
Evernote采用的就是月租费的模式,用户需要每个月续费以保证其高级会员资
格,从而享受到更多的会员特权。
Evernote的官方统计数据显示,在用户注册Evernote
后的第一个月内,只有0.5%的人选择付费服务,6个月后这个数字变成1%,2年之后付
费比例升至5.5%。
此外,42%的用户注册又弃用Evernote之后会选择回来继续使用。
而
在已经持续使用4年的用户中,有25%已经成为付费用户——很明显,正如PhilLibin在
一开始所预料的那样,随着在Evernote上存储的笔记越来越多,用户逐渐离不开此项服务,
其付费的需求也在增长。
EvernoteCEOPhilLibin说:
“对于我们来说,最简单获得100万
付费用户的途径,就是先获得10亿免费用户!
”
(O2O)模式六:
平台媒合模式
开发者的App提供的是媒合使用者与平台,而除了App的功能之外,还可以
通过拉动的方式,将用户拉动到商家,将APP本身庞大的流量变现。
大众点评网算是比较典型的例子,经过8年的发展,大众点评网已经成为一个
能为本地商户提供一站式精准营销的综合性服务平台。
团购的出现,在大众点评网看来,
是解决本地商户在某个阶段营销需求的一种新型的营销方式。
本地商户在不同的营销阶段
可以用包括电子优惠券、关键词推广等不同的营销组合模式。
通过020的形式,大众点评
网将自己庞大的线上流量转化为商家的消费者,从而实现收入,这就是平台媒合模式,也
是最成熟的模式,最重要的就是这种模式并不会影响到用户体验,因为模式本身和APP有
一定的关联性,能有效地拉动用户,而不像广告那样强硬。
四、让用户心甘情愿地付费的关键点
产品口碑是付费的关键
产品口碑是一款应用的综合体验,产品是否好用,能否解决用户问题都体现在产品口
碑上,一款没有良好口碑的产品不用谈什么收费了,能生存下来就已经很不错了。
所以让
用户心甘情愿地付费的基础是:
产品本身。
关联性是付费的核心
让用户心甘情愿地付费,核心是关联性。
移
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