如何做一款挣钱的混变产品?| 演讲回顾

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本文内容为一站式增长分析与发行决策平台 热力引擎 原创,经授权转载。
 

热力引擎联合亚马逊云科技、九日论道等联合主办的 2024 APP 增长官年度交流会于 7 月 26 日在上海滨江举办,聚焦 App 商业化趋势与实践,吸引业内专家和从业者参与,探讨实现稳定增长和高效变现的途径。

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热力引擎资深产品经理刘柏良在交流会上进行了演讲,主要围绕IAA + IAP发行指南与增长调优展开,以如何打造一款挣钱的产品为切入点,深入浅出的分析了产品变现的要义,针对产品发行全生命周期,包括测款选品、调优变现以及全面推广等阶段提出了专业的变现策略优化建议。

 

柏良认为:发行一款成功的产品,装机量、留存与变现,是保障最终收益的关键。

  • 装机量决定了产品的市场覆盖和潜在用户群体,足够的装机量能带来更多变现潜力。
  • 留存体现了用户对产品的满意度和忠诚度,高留存率可为产品长期发展奠定基础并降低成本。
  • 变现是实现商业化的最终环节,只有将用户流量有效转化为收益,才能确保产品的可持续发展。

 

因此,在产品发行中,开发者需要重视这三个指标,努力优化提升,以实现收益最大化。

 

柏良针对产品发行的不同阶段,提出了针对性的运营建议,帮助开发者提升这三个指标,实现变现效率Max。

 

  • 测款选品阶段,柏良认为最需要测试产品是否吸量和留存如何,开发者通过吸量测试、留存指标,规避不吸量产品造成的成本浪费,减少试错成本。

 

在这个阶段,开发者需要注意避免以下常见的误区:

  • 仅在大媒体测试,导致渠道不全,验证不充分
  • 用户偏差导致买到非目标用户,造成留存低
  • 吸量但留存低时,简单归咎于产品不行

更加合理的做法是,开发者应该拓展测试渠道,尝试多类型、多渠道,如在视频媒体、Mintegral、Applovin等平台进行测试,以确保测试的全面性和准确性。同时,要精准定位人群画像,考虑用户的历史安装和变现能力等因素,以吸引到目标用户,提高留存率。只有这样,才能避免因误判而流失优质爆款产品

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  • 调优变现阶段,柏良提出,IAA开发者此前会偏向于仅使用聚合平台A/B测试验证最佳底价,忽视了应用内的A/B测试。

 

开发者应该重视在应用内进行A/B测试,如调整插屏/激励视频展出时机、优化按钮颜色/效果等,这些看似细节的元素优化会显著提升用户的LTV和留存率。

 

此外,IAP运营也存在一些误区。例如,开发者变现手段单一,仅依赖内购活动,未充分挖掘其他变现方式的潜力。同时,在人群分群方面,有些开发者采用简单粗暴的方式,导致不能精准定位用户需求,导致变现效率低下。

 

针对这些误区,建议开发者采取以下措施:

一是丰富变现手段,除了内购活动,可以考虑结合IAA等方式,实现多元化收入。

二是加强人群分群的精细化运营,通过深入分析用户行为数据,精准划分用户群体,比如可以将用户分为羊毛党用户和付费用户等,并为不同用户群体制定个性化的运营策略。

 

  • 对于羊毛党用户,可以通过IAA的方式,设置合适的广告位、时间间隔和播放频次,以提高广告收益
  • 对于付费用户,则可以通过内购活动刺激付费,如为低价值首充用户提供活动礼品包,提升首充用户复购
  • 中价值复购用户提供折扣落地页,提升用户增值消费
  • 高价值大R用户优化用户体验,提升大R用户留存

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  • 全面推广阶段,很多开发者最初往往依赖单一的投放手段,且渠道选择存在偏差,导致eCPM竞价能力弱,无法有效触达目标用户。

 

开发者可以通过针对不同媒体类型采用多种投放手段,如在大媒体依托平台算法进行智能投放;在视频媒体借助媒体开放能力进行子渠道推荐;在网盟媒体注重核心子渠道推荐和异常流量甄别,来扩宽买量渠道,买到更多精准用户。

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最后,柏良介绍了一站式增长分析与发行决策平台——热力引擎

 

热力引擎可以帮助开发者通过广告归因、ROI分析、用户行为分析和A/B测试等功能,高效提升发行和运营效率,针对性优化装机量、留存率和LTV,加速实现规模化增长。

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在部署方面,热力引擎支持私有化部署。解决方案上,热力引擎可以协同AWS为大家提供相关支持,包括从产品开发和测试,应用商城,广告投放前/中/后,客服,社区运营,安全合规,专业法律建议等一系列的服务。

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通过柏良的演讲,开发者们对产品发行的各个阶段应该关注的数据指标和策略优化点有了更清晰的认识,也了解了如何避免常见误区,提升产品的装机量、留存率和变现能力。

热力引擎团队将继续为开发者提供更多的产品发行、投放 & 变现调优策略相关的支持和帮助,帮助开发者伙伴实现业务的快速增长。

 

近期,热力引擎推出了 Web - to - app 归因解决方案,适合那些已经在 web 端投放广告并希望追踪效果的开发者。该解决方案能够精准追踪 web 渠道的广告投放效果,帮助开发者全面了解用户从 web 端到 app 的转化路径和行为,从而优化投放策略,提高买量效率。

最近修改: 2024-08-09Powered by