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            如何全面掌握別人家的APP數據?

            2015-11-03   瀏覽 次   來源: 產品100   發布或轉載:jgginfo

             如何全面掌握別人家的APP數據?

            老師,請問一下,在哪里可以了解一個App的各項數據,比如下載量、排行數據呢?我可以通過什么途徑去深入的研究一個App(該產品是別人做的,我并不能獲取內部數據)?

            好的,下面我們就有請Luke老師來作答一下~

            (以下內容為Luke老師親自回答)

            應該說這個一個較為普遍的問題,這里我推薦幾個方法供大家參考:

            首先,大部分數據都是模擬趨勢數據,要獲得一個產品的絕對歷史下載量是一件很難的事情,你要知道每個App都是分版本向App store或者安卓應用商店提交的,所以理論上我們需要看的是這個版本的下載量和活躍度。

            一 絕對下載量和活躍度。

            你可以購買收費數據,就我經驗,BI數據、艾瑞數據都是有一些具體檢測數據,能夠拿到一斷時間內的分類App的數據,但價格不菲,一般大公司都有購買。

            當然,BAT有自己的渠道來源,百度有很深的底層數據檢測模型,能夠詳盡的了解App的下載和啟動情況。

            二 評價數的倒推模型——App store

            1、看當前版本和歷史版本的評價數。

            一般情況下,評價人數占總下載人數的三千分之一左右,或者更低。但新應用和只有幾十個評價的應用可能有刷評價的風險,需要剔除刷的數據。所以你可以用評價數×2000得到一個下載數的預估值。

            這款拓詞App,當前版本的評論數在129個,按照二千分之一的評價比例,估計下載量在10-20萬之間。因為他的評價數量不夠大,所以可能要適當減少乘的數值。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            這是今日頭條,看累積下載的話,我的預估是52039×2000=1億下載量。這是累積下載量,而一般應用的月活在5-10%左右,那么其月活用戶在500-1000萬用戶數左右。當然,閱讀類可能會更高一些。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            肯德基爺爺這款app還是有點意思的。下載量在400萬左右,但惡評如潮的感覺。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            如果你要問安卓的情況,我可以很欣慰的告訴你,安卓的應用商店都有下載量,那個下載量除以3之后的值基本就是了,有些刷單嚴重的需要除以10哦。所以看App store吧。

            這種分析方法就是建立一個已知的app品類推算模型,然后講其中的變量替換為未知的那個app來看。這種方法是我從早年Alex的排名推算中學習而來的。因為評價一個產品的用戶大致比例是相同的,千分之一或者二千分之一。

            2.App store 評價模型

            什么叫App store評價模型呢?就是評價形成的一個模型。

            這是一款評價模型為“E型”的產品,從評價看,用戶反饋有很多硬傷,產品體驗和價值存在明顯的可視性缺點。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            這是一款“F型”的評價模型,整體體驗沒有可見硬傷,產品發展路徑比較樂觀。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            這是一款“G型”評價的產品,它有顯而易見的問題需要解決,否則會影響產品自發增長。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            總結起來就是:我們不僅要看這款產品的現在下載量,也可以通過其評價模型來看接下來增長的預期。

            三 參考數據網站

            要培養對數據的敏感性,可以經??纯窗俣冉y計、Talking Data等網站。Talking Data主要拿的是安卓應用的趨勢和排行。

            如何全面掌握別人家的APP數據?

            TD有很多排行榜,其用戶量的算法可以通過已知某款產品,比如我知道去哪兒的用戶覆蓋量,去倒推其排行榜的其他App的用戶數量。

            TD提供了100個排行,都是免費的,當然也有收費服務。

            說在最后

            我覺得主要還是要對數據有敏感性,拿自己公司已知的產品數據去倒推那些未知的數據,建立自己的數據模型是最關鍵的。

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