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app发展去与留用数据说明(带图表)

作者:发布时间:2016-10-31 19:13 我要评论

时隔四年,Flurry 又重新发布了 App Loyalty Matrix(蹩脚翻译为:应用忠诚度象限图),这个图当时发布的时候被引用了无数次,也给很多创业者和投资人做了方向选'...

   时隔四年,Flurry 又重新发布了 App Loyalty Matrix(蹩脚翻译为:应用忠诚度象限图),这个图当时发布的时候被引用了无数次,也给很多创业者和投资人做了方向选择上的参考。

  如今 App Store 和 Google Play 中应用总数已经超过 300 万,Flurry 这次采样数据 83 万左右,看上去还是有一定说服力的。

  不多说了,直接看图(注意:图中横轴是 +30 日留存数据的中位值,纵轴是周使用频率的中位值) 2016 Android 版

  

1 第1张

 

  2016 iOS 版

  

2 第2张

 

  2012 版,供参考

  

3 第3张

 

  除了 Flurry 在其文章中对不同象限的解读之外,额外我的理解主要有以下几点:

  老观点保持不变:和 2012 年对比,很容易看出来,大量 App 现在都处在活跃和留存较低的状态,App 开发红海一片而且还会在 2016 年继续深红下去。

  金融、天气和健康类 App 在使用频次和留存上胜出。日常看股票、天气信息这个容易理解,倒是没有想到几年过去,健康生活的理念现在这么受欢迎。

  新闻杂志和商务类 App 因为和人们的日常工作生活相关,有着较好的留存,缺的是怎样有效提升使用频率。所以消息推送需要常做,另外和金融、天气、健康类应用结合可能会是一个好的思路。这也难怪很多应用里都有天气和股票查看的简单功能。

  游戏中最好的子类别无论 Android 还是 iOS 都是卡牌、赌博和解谜类游戏。而且 iOS 游戏留存普遍高于 Android 同类型游戏,看看现在 iOS 游戏刷榜异常活跃,也不是没有原因的。

  音乐、娱乐、出行类应用处境很差,有一个可能的解释是在这几个类别马太效应比较集中,除了做得最好的几家之外,其它都很难活,拉低了中位值。



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