IAA产品稳定投放期，2个方向带你实现LTV飙升 | 避坑 Guidebook

上一期，我们讨论了IAA产品发行初期常见的两大误判，讨论了产品在测款初期不吸量和留存差，开发者该如何优化运营策略。

 

其实不仅在发行初期，在产品发行的各个阶段，都有一些常见的运营策略失误导致好产品被耽误，甚至被埋没。

 

本期，我们来继续深入探讨那些年，我们在产品发行过程中踩过的坑~

 

如果想验证产品持续盈利的能力和市场竞争力，稳定投放期的表现才是最有效炼金石。

 

通常，一旦App进入经过初期的市场考验，开始稳定投放后，初期的用户增长趋势可能会放缓，ROI也开始趋于平稳，这是许多开发者常常会遇到的问题。如何提升LTV，让每个用户的价值最大化，进而拉满ROI，成为了大家最为关注的焦点之一。

 

此次我们将重点关注稳定投放阶段容易被开发者忽视的LTV和ROI优化策略，为大家在产品发行的路上保驾护航。

 

寻求留存与变现的黄金平衡点

 

一款可持续发展的App的成功不仅取决于吸引用户的能力，更在于开发团队如何在不同发展阶段调整运营策略和保持用户兴趣的能力。

 

在产品发展的早期测试期，主要目标是验证产品的市场潜力和用户接受度。

 

一旦产品的发展潜力得到确认，产品将进入起量期，这一阶段的重点是加大市场推广力度，快速增加用户基数。

 

随后，产品将进入到稳定期，这个阶段目标应转向如何在持续提升用户体验的同时，通过精细化管理和优化变现策略来确保收益的稳定增长。开发团队需要找到变现和用户留存之间的最佳平衡点，确保在不损害用户体验的前提下，实现可持续的盈利规模。

 

以IAA产品为例，开发者会通过几个步骤来增强自身收益：

 

1. 接入变现聚合平台：

首先，开发者一般会对接变现聚合平台来整合多个变现渠道，简化广告管理。

 

2. 调整广告底价：

开发者通过A/B测试的方式调整广告的最低出价来观察出价对广告填充率的影响，以找到最佳策略确保广告位被充分利用，同时也保持广告收益的最大化。

 

3. 调配流量：

通过分析不同广告源和广告类型的表现，开发者会调配应用内的流量分布，确保更高效益的广告获得更多展示机会，从而优化整体的收益分配，最大化ROI。

 

但我们认为这是远远不够的。

 

许多开发者往往过于重视出价、填充率等变现相关的指标，却忽略了这个天秤的另一边——对于用户行为的监测和分析。用户对产品内设计和广告的反馈，反映了用户使用产品时的体验。而这恰恰是找到黄金平衡点，最大化ROI的关键指标。

 

这一情形下，简单依靠变现聚合平台的A/B测试只能形成模糊判断，开发者必须通过应用内的A/B测试来理解如何通过优化产品设计来提高用户体验：了解用户的喜好和行为，从而有针对性地调整产品，提高用户满意度和留存率，进而提高LTV和ROI。

应用内A/B测试两大方向

 

 

在应用内进行A/B测试时，开发者主要可以通过两方面的调优：

 

01 优化产品功能

 

增加产品功能

 

通过精心设计关卡布局、优化功能按钮，并引入日常签到奖励，可以显著提升用户日常活跃度和增强游戏粘性，促进玩家的持续参与，提高用户留存率。

 

通过A/B测试，开发者可以尝试不同的设计方案和功能迭代，比较它们对用户行为的影响，如留存率、活跃度和转化率。

 

比如，开发团队希望提高用户的日常活跃度和游戏的粘性，并希望通过A/B测试来验证哪些优化交互设计能达到最佳效果。比如改进关卡布局和功能按钮设计，或者引入日常签到奖励机制。

 

开发团队可以将用户分为两组：对照组保留现有的关卡布局和功能按钮设计，而实验组则采用新的关卡布局，更直观的功能按钮设计，并加入了日常签到奖励机制。

 

测试结果显示，与对照组相比，实验组的用户在线时长提高了不少。这表明，新的关卡布局和功能按钮设计，加上日常签到奖励机制，有效地提升了用户的日常活跃度和对游戏的粘性。那么，开发者就可以根据测试验证的结果把这样的更新推广至全部用户。

 

图片
图片

游戏中常用的签到场景，图片来自网络

 

减少产品功能

 

又或者，如果想弱化一个按钮带来的负面效果，也可以使用A/B测试来确定优化方案。

 

这里有一个有趣的例子：

 

Karmaloop在优化产品功能时分析了用户数据，发现用户将商品加入心愿单后，其购买商品的可能性远低于加入购物车的用户。基于此发现，Karmaloop决定在用户界面在视觉上弱化了心愿单按钮，从而减少用户将商品心愿单的倾向，从而更有效地捕捉和转化用户的购买意图，结果用户激活数量和销售额提升了35%。

 

图片

图片来自网络

 

02 优化广告策略

 

广告设置

 

对大部分IAA开发者来说，广告是盈利的核心。但是，不合适的广告策略很可能会干扰用户体验，导致用户流失。

 

通过A/B测试不同的广告形式、位置，以及广告展示的频次，开发者可以不同广告策略对用户留存率和活跃度的影响，在确保用户体验的前提下提高广告变现收益。

 

比如，如果想测试广告出现的最佳时机，可以选择给A组用户在游戏的加载页面和关卡之间插入视频广告，对B组在游戏主界面和胜利画面后插入静态横幅广告。

 

试验表明，与A组相比，B组的用户对广告的负面反馈（可监测的指标有：用户关闭游戏、减少在线时长等）明显较少，说明在用户体验较不敏感的环节插入静态横幅广告是一种更加可行的策略。

 

另外，广告的频率对用户体验影响也非常大。开发者该如何调整广告展现的时间间隔和单个用户的广告展示频次，以优化用户体验和广告收益？这个场景下的A/B测试我们之前单开过一篇文章详细讲解，在此不再赘述。

 

优化广告策略不仅包括提高广告的点击率或观看率，更关键的是确认这些广告不会太大程度上破坏用户的用户体验。

 

上一个
3个简单策略，让你的APP在大推期获客更优、更准 | 避坑Guidebook
下一个
DMA推动苹果生态迎来多样选择，值得尝试吗？
最近修改: 2024-04-11Powered by