最大限度地提高购买效果:你认为自然增加和购买之间的关系如何?

2020-12-25 16:11:05

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威狐手游报告/对于游戏制造商来说,优秀的购买结果可以带来更大的自然增长和商店排名的快速增长,而更高的排名可以让更多的人看到你的游戏,这反过来又会导致自然的新的持续增长。

Glu在其结果中透露,该公司的休闲游戏DesignHome在2017年第二季度购买了52%的用户,或另有48%的用户自然增加。

对于手机游戏营销者来说,重要的是找到更自然的新增量,因为对大多数用户来说,依赖购买是不现实的。因此,具有研发经验的麻生太郎公司Lab七个总结了多年来的经验,并总结了自然新增量与购买之间的关系。

事实上,两者之间的关系也被称为k因素,许多营销者认为,自然新增量与购买之间总是存在正相关关系,但事实并非如此。有时两者之间可能没有固定价值,甚至没有关系,因为它受到许多因素的影响,如购买活动、交通、目标市场或购买目的等。

因此,为了弄清新的自然增量与购买之间的关系,我们需要大量的信息来确定,我们必须根据这些情况分别对它们进行分析。

如何分析两者之间的关系?

拉布凯公司将新的自然增量与购买活动造成的安装数量成线性关系,并将它们与流量来源和用户所在国家等详细信息进行比较,希望了解它们之间是否真的存在直接关系。

根据该公司的说法,我们不能使用全球数据,因为每一家商店都以不同的方式运作,而购买活动在每个国家的定位也不同,购买活动有着完全不同的效果,比如排名前10位与进入前100名之间的巨大差距。这些差异的原因可能会对我们的流量产生影响,并可能导致与事实不符的结果。

在数据采用上,LabCave选择单独分析了自然搜索和浏览量流量,按照以往经验,取决于买量活动的不同,其中的一个数据可能会受到影响,有时候两者都可能受到影响,当然,也不排除,有时候两个数据都不受影响。

比如,如果你给游戏做电视广告活动,而广告里是无法直接点击产品链接的,不管来自哪里,所有的安装都是自然新增流量。在这些情况下,我们只能去判断有多少流量是因为广告带来的,有多少是真正的自然新增。

另外,我们还可以看出这个流量对于搜索的影响,而不是浏览,这种情况可能在YouTube主播或者大V推广活动也会发生。为了搞清楚这部分活动带来的自然新增量,我们就需要有视觉化的数据。

如何分析流量数据?

对于自然新增量和买量活动带来的安装量数据,我们需要它们是完整的,而且数据量必须充足。如果不够完整,我们可以用技术手段填补缺失数据,并且用更多手段获得尽可能多的准确数据。

一旦数据齐备,我们就可以做接下来的一步:我们的目标是得到皮尔逊相关系数,为了实现这个目的,我们需要相关数据符合要求条件,并且执行分析,所以,要用不同的测试方式来验证,确保结果的正确性。

基于不同的测试结果,很多时候我们可能需要作出改变。一旦确定数据满足所有要求,就可以分析两者的关系,得到相关系数,这样,我们就可以得到如下图表:

这张图告诉我们的是买量与自然搜索安装量之间在30个时间段里的交叉关系,为了得到影响自然新增量的K-factor,我们应该始终得到正相关的系数,这就意味着我们买辆越多,可以得到的自然新增量就会越多。

如果模型结果告诉我们某个时间段有比较高的关联性,我们就可以标出买量与自然新增安装量,然后分析它们之间的关系。

分析到这里,我们已经可以得出自然新增和买量活动之间是否有比较强的联系,如果结果是有关联,那么接下来营销者们要做的就是验证这个关系,换句话说,要得到K-factor。

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