移動營銷中不容忽視的五大重要指標以及可以略過的五大指標
日期：2015-10-25 瀏覽量：3190
不容忽視的五大指標：
1-用戶參與(yu)度
除了要考(kao)慮應用程序的類型外，還要兼(jian)顧回報率(lv)、使用會話頻(pin)率(lv)、使用會話時(shi)長、使用間隔、參(can)與強度、每周平均參(can)與天數，并根據自身情況決定運作的重(zhong)要指(zhi)標(biao)。
2-回報天數(shu)
在新客(ke)戶使用(yong)應用(yong)的(de)打(da)一(yi)天就要(yao)(yao)了解他(ta)們的(de)情況(kuang)，并且要(yao)(yao)知道(dao)這個(ge)用(yong)戶何時回(hui)給你帶來(lai)回(hui)報(bao)。通常情況(kuang)下可以計算每(mei)個(ge)用(yong)戶（設備）成本(ben)，從而做出更加(jia)明智(zhi)的(de)推廣投放(fang)決策。
3-流失預測
有效(xiao)地保留(liu)用戶，不僅(jin)能(neng)幫(bang)助提升產品的(de)整體表現和內容參與度，還能(neng)清除自己(ji)的(de)市場營銷效(xiao)果。對于高流失用戶群，可(ke)專門為他們設計內容和功能(neng)以提高參與度、延長使用時間。
4-剩余(yu)生命周期
根據流失預測的數據，可以了解用(yong)戶還有(you)多長(chang)時間會使用(yong)自己的產品(pin)，在(zai)保證用(yong)戶使用(yong)的同時確(que)保決策的正(zheng)確(que)性(xing)，從(cong)而掌握和提升用(yong)戶對產品(pin)的黏(nian)性(xing)。
5-預測(ce)生命周期(qi)價值
了解用戶能給產品帶來多少價值，從而幫助設計選擇。針對性推廣，并支持做出市場決策。通過對低價值用戶進行產品的交叉推廣，挖掘其成為高價值用戶的潛力。
可以略過的五大指標：
1-應用(yong)商店排名
排名總是(shi)在不(bu)斷的(de)(de)變(bian)化，如今就算(suan)是(shi)排在十名之外(wai)也很容易建立一個(ge)龐(pang)大的(de)(de)用戶群(qun)。隨著(zhu)對應(ying)用程序(xu)表現越來越強勁的(de)(de)關注度(du)，因(yin)此(ci)把重點放在應(ying)用排名上也不(bu)再(zai)有什么(me)意義(yi)了(le)。
2-日活(huo)躍(yue)用戶數(shu)量(liang)和月活(huo)躍(yue)用戶數(shu)量(liang)
作為(wei)被沿用了很久(jiu)的(de)指標(biao)，這(zhe)兩個還是(shi)(shi)有(you)一(yi)(yi)些價(jia)值的(de)。但是(shi)(shi)，它(ta)們并不(bu)(bu)是(shi)(shi)能讓應用程序保(bao)持長(chang)久(jiu)成功的(de)指標(biao)。暫且不(bu)(bu)提每日(ri)和(he)每月的(de)波動率，單就不(bu)(bu)結合流失率考慮這(zhe)一(yi)(yi)點就值得商榷。
3-單(dan)個應用安(an)裝成本
作(zuo)為在用戶獲取過(guo)(guo)程中的(de)重要(yao)部(bu)分(fen)，可以看作(zuo)是(shi)投資回(hui)(hui)報率(lv)和回(hui)(hui)報天數這兩個(ge)指(zhi)標的(de)參考。然而，比起(qi)每個(ge)用戶身上花費25美分(fen)、超過(guo)(guo)14天的(de)時(shi)間得(de)到10%的(de)投資回(hui)(hui)報率(lv)，還是(shi)在每個(ge)用戶身上花費1.5美元(yuan)、用超過(guo)(guo)7天的(de)時(shi)間得(de)到110%的(de)投資回(hui)(hui)報率(lv)來得(de)更好一點。
4-每用戶平(ping)均收入(ru)
該(gai)指標(biao)注重的是(shi)(shi)一個(ge)時間段內從每個(ge)用戶(hu)身(shen)上所得(de)到的利潤。高端用戶(hu)越多，ARPU指標(biao)值就越高。但(dan)是(shi)(shi)倘若(ruo)想(xiang)要(yao)考慮(lv)未來(lai)發展(zhan)，移(yi)動營銷應該(gai)要(yao)多去考慮(lv)用戶(hu)可(ke)預測的終身(shen)價值。
5-保(bao)留率(lv)
當你希望通過(guo)(guo)營銷活動和內容(rong)讓(rang)應用程序經久不(bu)(bu)衰時，不(bu)(bu)應該只(zhi)考慮保(bao)留率，要了解如(ru)何(he)與(yu)應用程序交互以影響用戶(hu)忠誠度。不(bu)(bu)僅需要關注現在(zai)和過(guo)(guo)去的用戶(hu)數據(ju)，還要了解如(ru)何(he)預測這些用戶(hu)未來的行為。