App运营与推广的数理分析模型
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app运营数据分析近年来,移动端应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,而对于app运营数据分析的重要性也越来越被人们所重视。
本文将以左右的篇幅,从以下几个方面展开对于app运营数据分析的讨论。
一、为什么需要app运营数据分析每个app都需要一定的用户,而用户数的多少构成了一个app成败的关键指标。
一款优秀的应用只有让用户所需、所想,才有可能在市场上占据一席之地。
但如何满足用户需求?如何达到用户心理预期?这些问题只有通过数据分析才能获得科学的答案。
其次,数据分析也能够帮助应用去除那些并没有帮助用户体验的东西,进一步提升应用质量,同时,数据分析也能够帮助用户为应用提供更好的服务。
最后,数据分析还能在一定程度上明确应用的受众群体及利润点,这对于商业上的助益十分显著。
二、app运营数据分析的具体对象1.用户行为分析。
对于用户行为分析来说,主要包括用户的一些基本信息、用户的操作习惯及使用情况,以及用户对于应用的评价等。
这些数据能够给开发者描绘一个较为完整的用户画像,从而让开发者在后续的迭代过程中,更加有针对性和效率的进行升级。
2.应用流量分析应用流量分析涵盖了各种应用的使用量、流量、受访次数、平均停留时长、新安装用户数等,这些数据可以推导出用户对于APP的兴趣或者缺点,而这些又可以进一步帮助开发者完善APP。
3.营销推广分析这项分析通常包括了一定的推广成本、营销渠道的效率、营销手段的效果等,这些数据可以帮助开发方更好地确定营销策略,并且优化路线来达到市场的最佳效果。
三、数据分析的技术手段及标准1.数据生命周期的管理生命周期的管理,即数据的采集、处理、存储、分析及共享等,这能够做到数据的规范化、标准化,同时有效地保护数据的安全。
2.分析工具及技术目前数据分析所使用的工具比较繁杂,对于普通用户来说,现有分析工具已经可以满足大部分的需求,但是对于专业分析师来说,需要掌握Python、R、SQL 等专业工具,以及深度学习、自然语言处理、机器学习等前沿技术。
APP营销策划方案推广目标一、背景分析随着智能手机的普及和移动互联网的飞速发展,APP成为人们日常生活的重要组成部分。
然而,APP市场竞争激烈,用户获取和留存成为关注重点。
因此,制定一套科学合理的营销策划方案对于APP推广至关重要。
二、目标群体分析1. 年龄层:主要针对18-35岁的青年人群。
2. 地域分布:城市人口密集区域。
3. 兴趣爱好:关注新技术、社交网络、时尚潮流。
4. 消费能力:中等以上收入群体。
5. APP使用习惯:喜欢尝试新的应用和游戏,对网络购物和生活服务有需求。
三、目标设定1. 用户获取目标:在3个月内实现100万用户下载和注册。
2. 用户留存目标:提升用户次日留存率至40%、7日留存率至25%。
3. 用户活跃目标:每日活跃用户数达到30万。
四、优势和竞争分析1. 优势:独特的功能和设计、优质的用户体验、高效的服务。
2. 竞争:同类型APP数量众多、竞争对手的市场份额较大。
五、策划推广方案1. 品牌建设(1)品牌定位:打造时尚、专业的APP品牌形象。
(2)品牌宣传:通过线上广告和社交媒体推广,提高品牌知名度。
(3)口碑营销:邀请知名博主、KOL推荐,并通过用户评价提升口碑。
2. 用户获取(1)线上推广:通过精准投放广告、搜索引擎优化(SEO)等方式吸引用户下载。
(2)线下推广:与知名媒体、新闻机构合作,发布新闻稿,引起社会关注。
(3)合作推广:与同行业的线上商城、社交网络平台合作,共同推广。
3. 用户留存(1)产品优化:通过用户反馈并按照用户需求不断调整与优化APP功能。
(2)个性化推荐:根据用户兴趣、使用习惯提供个性化服务和推荐,增加用户粘性。
(3)活动推广:定期举办线上活动,如积分兑换、红包奖励等,激发用户参与。
4. 用户活跃(1)社交互动:增加用户社交属性,在APP内建立用户社区,促进用户交流。
(2)活动策划:举办线下线上活动,如线下签到领积分活动、线上抽奖等,提高用户活跃度。
App推广策略分析与运用一、前言在当今移动互联网时代,App已经成为了人们生活中必不可少的一部分。
对于企业来说,拥有一个优秀的App可以带来无限商机和客户资源。
但是,如何将App推广出去,让更多的人知道、下载和使用,是每一个企业都需要解决的关键问题。
本文将分析并总结App推广策略,并探讨如何将这些策略运用到实际的推广过程中。
二、App推广策略分析1. ASO优化ASO(App Store Optimization,应用商店优化)是指通过针对App Store内搜索结果页的流量与转化率进行优化,提升App 在App Store内被搜索、发现、下载、安装的机会,提高App的曝光率和下载量。
ASO优化主要包括以下几步:(1)关键词优化:选取关键词并在标题、简介、截图等元素中进行合理布局、优化,提升App 在搜索结果页的排名。
(2)应用截图:优化或重新拍摄应用截图,吸引用户点进进一步了解App的内容,并提高下载量。
(3)应用描述:提供清晰而有吸引力的应用描述,能够让用户更容易了解App的用途和预期效果。
(4)用户评论:积极鼓励用户参与评价,并及时处理用户反馈,提高App的口碑。
2. 社交媒体推广社交媒体是吸引和保持用户的有力工具。
通过发布相关的内容、图片、视频,吸引用户在社交媒体上参与,从而积累关注者,建立自己的品牌知名度,并吸引更多的目标用户下载并使用App。
社交媒体推广主要包括以下几个方面:(1)创造内容:将App内有用、生动的元素挖掘出来,撰写文章、发布图片、视频,引发用户的共鸣,产生讨论,形成良好的品牌口碑。
(2)定期发布:根据不同社交媒体平台的特点和用户行为习惯,制定不同的内容发布规律,吸引用户参与和关注。
(3)引导用户:为用户提供搜索到App的链接和下载路径,帮助用户更好地了解和使用App,从而提高App的安装率和留存率。
3. 推广优惠活动通过推广优惠活动,为用户提供特别的奖励和福利,引导用户安装、试用、并提供反馈和分享等行动,增加App的曝光度和得到更多的用户体验。
运营优化必备的数据分析方法数据分析是现代企业运营优化的关键工具。
通过对大量数据的收集、整理和分析,企业可以深入了解市场趋势、消费者行为和业务运营状况,从而制定合理的决策和策略。
本文将介绍一些运营优化必备的数据分析方法,帮助企业更好地利用数据优化运营。
一、趋势分析趋势分析是一种通过观察和分析数据的变化趋势,来预测未来发展方向的方法。
企业可以通过对历史数据的分析,找出某种规律或趋势,并将其应用于未来的决策中。
例如,通过分析过去几个季度的销售数据,企业可以预测未来的销售趋势,从而调整生产计划和市场营销策略。
二、用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品或服务使用过程中的行为数据进行分析,了解用户需求和行为习惯的方法。
企业可以通过收集用户的点击、浏览、购买等行为数据,分析用户的偏好和兴趣,从而优化产品设计和营销策略。
例如,通过分析用户在电商平台上的购买行为,企业可以了解用户的购买偏好和消费习惯,进而推出更符合用户需求的产品和服务。
三、A/B测试A/B测试是一种通过对两个或多个版本的产品、服务或营销策略进行对比测试,来确定哪个版本更受用户喜欢或更有效的方法。
企业可以将用户随机分为不同的组,分别体验不同版本的产品或服务,并收集用户的反馈数据进行分析。
通过对比不同版本的效果,企业可以选择最佳版本,并进行进一步的优化。
例如,电商平台可以通过A/B测试来确定不同的页面设计、促销活动或支付方式对用户购买转化率的影响,从而优化用户体验和提高销售额。
四、关联分析关联分析是一种通过寻找数据中的相关关系,来发现潜在的规律和趋势的方法。
企业可以通过分析用户的购买记录、浏览记录等数据,找出不同产品或服务之间的关联关系。
例如,通过关联分析,企业可以发现哪些产品或服务经常一起被购买,从而进行交叉销售或推荐。
此外,关联分析还可以帮助企业发现潜在的用户群体和市场机会。
五、预测模型预测模型是一种通过建立数学模型,基于历史数据来预测未来结果的方法。
App运营推广计划方案(完整版)App运营推广计划方案一、App运营推广概念App运营推广是指对产品盈利模式的计划、组织、实施和控制,是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。
运营管理包括对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。
运营推广的三个阶段是吸引用户、留住用户和让用户掏钱。
其三大核心目标是扩大用户群、寻找合适的盈利模式以增加收入和提高用户活跃度。
运营可以分为基础运营、用户运营、内容运营、活动运营和渠道运营。
二、App产品运营推广要做哪些事情?前期的准备工作包括保证产品能正常运行、明确产品定位和目标、选择合适的推广渠道和方式、协调内外部的资源并制定详细的计划以及确定团队分工并执行。
上线初期的工作包括保障产品的正常使用、根据运营状况阶段性地跳转优化产品和执行上线初期的推广策略。
后期的日常工作包括产品的更新、内容运营、活动策划、用户运营、数据分析和意见反馈。
三、运营推广过程中需要重点关注哪些数据指标?在运营推广过程中需要关注的数据指标包括用户数量、用户活跃度、用户留存率、用户转化率、用户付费率、用户生命周期价值、渠道效果和ROI等。
这些指标能够帮助运营团队了解产品的表现和市场反应,从而制定更加有效的运营推广策略。
同时,数据分析也能够帮助运营团队及时调整策略,提高产品的运营效果和盈利能力。
在APP运营推广过程中,有很多数据指标可以指导我们的工作,例如下载量、用户数、留存率、转化率、活跃用户数、活跃时长、付费率等。
不同阶段的产品关注的数据指标也不同。
在初期,我们更加关注下载量和用户数,之后则更加关注活跃用户、留存率、转化率等数据。
因此,我们需要根据不同的阶段和产品特点来确定关注的数据指标。
市场上有很多APP数据统计分析工具,如友盟、百度统计、___统计、talkingdata等。
这些工具可以帮助我们分析相关的数据指标。
留存用户和留存率是一个重要的数据指标。
a p p技术运营模式分析报告Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020app技术营销模式分析报告1.手机app运营的优势高度精准相较于传统的漫天撒网式营销,APP营销的最大优势便是它前所未有的高度精准性。
它能够按照目标人群的个人属性,精准到目标受众的终端、时空、行为、兴趣等具体指标。
一个针对某类目标受众的APP能够准确抓住受众心理需求进行巧妙的信息推送,从而达到很好的营销效果。
例如,正在百货商场购物的你,恰逢中午时分,如何在附近地区解决午餐便是当务之急,这时某些基于地理位置服务的生活工具类APP便会自动识别你所在的地理位置,收集分析周围数据并向你发送距离最近的美食信息供你选择。
极具个性在个性化标签的时代,人们总是希望能够拥有一款方便快捷且为自己独家打造的APP,它要处处彰显使用者的个性。
APP营销在个性化方面具有很大的优势。
由于各种APP形式丰富,种类繁多,营销者完全可以根据不同目标群体的特征和使用习惯设计专属该群体的APP呈现形式和内容,使用户获得更为对味、更富服务体验的营销信息,真正做到根据用户需求改变服务方式和内容的定制式营销。
同时近年来比较火热的手机族群论,诸如折扣族、签到族、微博族、搜索族等也为APP营销的个性化精准投放提供了参考和依据。
全面互动作为天然的社会化媒体,手机和平板电脑等移动终端是最有效的互动平台。
APP营销正是借助移动终端的随身性特点,在整合了各种移动新技术的基础上实现人机互动,以及后端人与人之间的互动,使得互动N次放大传播。
用户打开APP进行操作的同时便能够将体验心得、使用感想等实时发布并分享至好友,增加用户间及用户与品牌之间的互动交流。
例如,很多基于LBS、AR、QR等新技术的应用程序,在用户开启摄像头拍照的瞬间便实现了参与互动,一键分享至好友。
成本低APP营销费用相对低很多,只要开发一个适合于本品牌的应用就可以,还会有一点推广费用,但这种营销模式的效果是传统营销不能代替的。
APP运营推广方案1. 简介在这个移动互联网时代,APP已经成为各类企业和个人创业者不可或缺的一种推广方式。
然而,APP市场竞争激烈,如何制定一套有效的APP运营推广方案成为了企业成功的关键。
本文将介绍一套完整的APP运营推广方案,帮助企业快速提升APP的用户数量和活跃度。
2. 目标用户群体分析在制定APP的运营推广方案之前,我们需要了解目标用户群体的特点和需求。
通过市场调研和用户调研等方法,我们可以确定目标用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息,以便更好地制定运营推广策略。
3. 渠道选择3.1 应用商店推广应用商店是用户获取APP的主要渠道之一,我们应该充分利用好应用商店的推广资源。
具体措施包括: - 优化APP的关键词,提高在应用商店的搜索排名。
- 编写吸引人的应用简介和漂亮的应用截图。
- 提供用户评价和反馈,积极回复用户问题。
- 参加应用商店的免费或付费推广活动。
3.2 社交媒体推广社交媒体是现代人日常生活中不可或缺的一部分,通过社交媒体推广可以有效地触达目标用户。
具体措施包括: - 在社交媒体平台建立专属的品牌账号,发布有关APP的消息和资讯。
- 定期与用户互动,回答用户问题,解决用户问题。
- 制作有趣、有创意的内容,吸引用户的关注和分享。
- 与影响力较大的微信公众号、微博等合作,进行合作推广。
3.3 线下推广线下推广是一种传统的推广方式,通过线下活动可以直接面对用户,提高用户的认知度和使用意愿。
具体措施包括: - 参加相关的行业展会和展销会,展示APP的功能和优势。
- 举办线下活动,以吸引更多用户参与,提高用户黏性。
- 在商场、超市等场所张贴海报、宣传册等,增加用户的曝光度。
- 与相关企业合作,进行联合推广活动。
4. 用户留存策略4.1 用户激励机制通过制定合适的用户激励机制,可以有效地提高用户的留存率。
具体措施包括:- 提供积分或奖励机制,鼓励用户参与APP的活动和任务。
app的推广和运营在当今信息爆炸的时代,移动应用(App)已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而,仅仅开发一个精致的App并不足以保证其成功,推广和运营也是至关重要的环节。
本文将详细介绍App的推广和运营策略。
首先,推广是App成功的关键。
一个好的推广策略能够帮助App吸引更多的用户并提高用户黏性。
推广的第一步是确定目标用户群体,根据用户特点来制定个性化的推广策略。
比如,如果目标用户是年轻人群体,可以选择在社交媒体平台进行推广;如果目标用户是职业人群体,可以选择在专业论坛或行业展会上推广。
此外,还可以通过合作推广、口碑传播等方式来达到更好的推广效果。
其次,运营是App长期稳定发展的保障。
一旦App获得了用户,如何保持用户的黏性和活跃度就成为了关键。
首先,提供个性化的用户体验是很重要的。
通过分析用户行为数据,可以了解用户的偏好和需求,从而为用户提供更符合他们需求的功能和内容,提高用户体验。
其次,建立良好的用户互动机制也是很重要的。
通过用户反馈、意见收集等方式,与用户保持良好的沟通和互动,可以增加用户忠诚度并获得更多的用户参与。
最后,给予用户奖励和福利可以帮助提高用户的黏性。
比如,通过积分体系、优惠券、抽奖等方式,激发用户的参与度和活跃度。
此外,运营过程中需要注意一些细节。
首先,定期优化和更新App是必要的。
用户对于更新和改进的App更容易产生兴趣和好感,同时也保持了竞争力。
其次,App的用户体验需要专注于细节。
无论是界面设计、交互体验还是功能的优化,都需要追求极致的用户体验以满足用户的期望。
最后,保护用户隐私和信息安全是不可忽视的。
建立合规的隐私政策和信息保护机制,以保障用户的权益和信任。
总结起来,一个成功的App需要综合考虑推广和运营策略。
通过个性化的推广策略吸引更多的用户,而通过细致的运营策略提高用户黏性和活跃度。
同时,还需要不断优化和改进App,保持用户体验的巅峰状态。
最终,只有在不断努力和创新的基础上,才能实现App的长期稳定发展。
新媒体运营教程:活动运营推广数据分析公式说明一、什么是个好的运营活动?怎么样才算是一个好的运营活动?活动目标达成,且达成目标投入的成本是合适的,即投入产出比较高,则可以给出结论这是一个好的运营活动。
1、判断目标是否达成所有数据分析的开始,都是有某一个目标的。
运营活动数据分析的开始,也是要回到最初始,我们规划这场活动的目标是什么?衡量的关键点是找到量化活动效果的数据指标,也就是大家常说的“第一关键指标”或“北极星指标”。
北极星指标指标来源于本次活动的目标,电商促销活动中最常见的目标就是快速卖货带动销售,相应的北极星指标就是GMV(订单金额总和)。
然后选取合适的对比对象,对比判断北极星指标是否有达成质变。
如跟去年同期活动、或者同等量级且定位相似的活动进行对比。
值得注意的是,因为北极星指标常常会受到多重因素的影响,比如GMV的增长可能并不是运营策略有效,而是大盘流量的自然增长带来的。
所以有时候除了看北极星指标,还需要对北极星指标进行拆解,判断拆解后与本次活动核心策略关联最紧密的指标是否也达成了指标。
2、为达成目标,投入产出比是否合适电商活动中常见的投入成本有直接的优惠利益补贴,如红包、优惠券等,以及广告投放、KOL明星合作等。
通过这些投入,可带来更多的流量和转化,从而提升售卖GMV。
促销活动的最终本质离不开商业价值,投入产出比越高,商业价值也越高,这也解释了为什么促销活动不直接就所有的商品都降价,让消费者以最简单最优惠的方式购买,而要做优惠券、满减等玩法。
核心其实就是为了让平台和商家能以尽量少的成本获取最大的价值产出。
所以在做活动复盘的时候,也得看获取某一个量级的增长,付出了多少的成本,这个成本相比以往或类似活动是否偏高。
二、怎么通过数据分析找到问题和机会点在做数据复盘汇报的时候,常见的情况是,我们算出了北极星指标涨了or迭代,给出了结论活动目标达成or未达成。
但是,再往进一步,老板问,是什么原因让北极星指标产生这样的变化的?很多人往往无法肯定地给出确切的回答,这时候就需要对数据进行深入挖掘了。
App 运营与推广的数理分析模型
(作者:沙水)
2014年移动互联网发展火热得不行,关于移动互联网是否存在泡沫的讨论日渐增多,各垂直领域App 的投融资也十分疯狂,拿到千万级美金风投的移动互联网产品数以十计,投资项目的数量与投资金额较之前都成倍增长。
与此同时,App 推广成本也水涨船高,各大主流应用市场一位难求。
如何更好的推广App ,提高用户数,提高用户留存,提升用户活跃度成为了各移动互联网产品首要关心的问题。
按常规推广方式来说,好渠道不多、资源有限、成本高企。
另外口碑营销也是吸引用户的重要方式,每年总有少数几款应用依靠口碑突然爆红,但实属特例,可遇不可求。
最后,做好产品的精细化运营尤其是用户运营的最高境界粉丝运营,也能帮助提升用户体验,提高用户活跃度。
站在运营推广角度来说,我们都知道移动App 的新增用户数、次日留存率、活跃用户数、口碑营销、精细化运营的重要性,但是它们对移动互联网产品的定量化影响到底有多大呢?相信很多人都对此无法准确说明,只能从定性分析的角度去解释。
鉴于此,沙水斗胆卖弄下读本硕时候的技能,通过数学建模的方式来定量分析移动互联网产品运营推广中各核心要素的影响权重,并建立一个可衡量的数理分析模型指导大家日常的产品运营推广工作。
而且该模型可以解释用户数从0到100万甚至上千万过亿的发展路径,希望对各位移动互联网同仁有所帮助。
一、 模型假设
1、0x :初始活跃用户数,即种子用户数
2、n x :每日新增用户数,n 为正整数
3、n μ:推广第一天新增用户n 天之后的用户留存率,1μ即为次日留存率
4、δ:新增用户留存率的抗衰减系数,即随着天数的增加用户的第2日、3
日、4日留存会发生衰减,该值则为发生衰减后的留存用户比例,处于(0,
1)之间。
于是有:1n n μδμ-=。
5、θ:每日新增用户中转化为核心用户的比率,位于(0,1)之间
6、λ:口碑传染率,即每日新增用户通过口碑传播吸引过来的新用户占当日新增用户数的比例,该值大于0,无上限。
7、n P :推广n 天后带来的活跃用户数
8、n C :推广n 天后增加的核心用户数
9、n G :推广n 天后口碑传播带来的活跃用户数
10、n S :推广n 天后总的活跃用户数,于是有:n n n n S P C G =++
二、 模式构建
1、 推广n 天后的活跃用户数
因为:101P x x =+,20112P x x x μ=++,3021123+P x x x x μμ=++,…… 所以:0112211+...+n n n n n P x x x x x μμμ---=+++
假设每日新增用户数为定值,即121...n n x x x x -==== 则:01121230111111011(...1)
(...1)
1-11-n n n n n n P x x x x x x μμμδμδμδμμδμδ-----=+++++=++++++⎛⎫=++ ⎪⎝⎭
2、 推广n 天后的核心用户数
因为:121...n n n C x x x x θθθθ-=++++
假设每日新增用户数为定值,即121...n n x x x x -====
所以,1n C n x θ=
3、 推广n 天后口碑传播带来的活跃用户数
因为:11G x λ= ,2112+G x x μλλ=,… 所以:11221121111+...(...1)
111n n n n
n n n G x x x x x μλμλλλμμμδλμδ-----=++=++++⎛⎫-=+ ⎪-⎝⎭
4、 推广n 天后的总活跃用户数
()n 1101111111011110111-1-=1+11-1-1-1-11-1-1-111-n n n
n n n n n S P C G x x n x x x x n x x n δδμθλμδδδδθμλλμδδδθλμδ-----=++⎛⎫⎛⎫++++ ⎪ ⎪⎝⎭⎝
⎭⎛⎫=+++++ ⎪⎝⎭
⎡⎤⎛⎫=++++⎢⎥ ⎪⎝⎭⎣
⎦
三、 模型分析
通过以上模型我们可以发现,当一款App 产品以每日新增激活用户数为1x 的力度进行推广时,核心用户的转化率θ越高,口碑传染率λ越大,次日留存率1μ越高,次日留存用户的抗衰减系数δ越大,则App 的每日活跃用户数越
高。
接下来让我们用具体数据进行检验。
假如初始的活跃用户数为0=0x ,每日新增的用户数1=10000x ,每日新增用户数中转化为核心用户的比例=0.01θ,每日新增用户数的口碑传染率=0.001λ,新增用户的次日留存率1=0.3μ,次日留存用户的抗衰减系数=0.8δ,连续推广100天后,我们可以得到100天后的用户活跃数为:
99100
10.8010000100*0.01(10.001)10.3*3502510.8S ⎡⎤⎛⎫-=++++=⎢⎥ ⎪-⎝⎭⎣⎦ 也就是说,按照以上条件对一款新App 进行运营推广,100天后的激活用户数为100万,日活跃用户数为35025人,其中日活跃的老用户数为25025人,日活跃率为3.5%。
如果按照单个激活用户成本为1元钱计算,则单个日活跃用户获取成本为28元左右。
继续前面的分析。
如果我们在推广力度与推广渠道不变的前提下,通过快速迭代与优化产品,做好精细化运营,提升了产品的用户体验,更好地满足了用户需求,使得每日新增用户数中转化为核心用户的比例由原来的0.01提高到0.05,每日新增用户的口碑传染率由原来的0.001提高到0.01,那么按照每日新增用户10000人的标准连续推广100天后,日活跃用户数将有原来的35025人提高到75250人,增长了约115%,单个日活跃用户获取成本则从原来的28元左右降到了13元左右。
四、 模型总结
通过以上模型分析我们可以很直观的看到在移动互联网产品的运营推广过程中,哪些核心要素对日活跃用户数起到了关键的作用。
只要我们专注这些核心要素,在产品上遵循“小步快跑,快速迭代”的原则不断贴近用户需求,满足用户体验;在App 推广上保证推广力度,不断优化渠道质量;在产品运营上加强精细化运营与用户运营,提升用户体验,那么就能有效地提升用户
的日活跃率,完成既定的KPI。
总的来说,上面的这个数理模型简单、实用、易用,能够帮助我们在App产品的设计、推广与运营中更好地抓住关键环节,让我们集中精力去关注核心数据指标的提升,从而少走弯路,起到事半功倍的作用。
大家不妨将自家的数据情况做简单的处理后代入进该模型,用来评估下推广效果如何。
以上就是沙水的全部推导与分析过程,希望对大家在App运营与推广方面有所帮助。
作者:沙水,互联网里打酱油的旁观者。
专注移动互联网产品设计、运营与社会化营销,关注O2O、移动社交、智能硬件与电商。
微信公众号:ITshayan。