老师,请问一下,在哪里可以了解一个App的各项数据,比如下载量、排行数据呢?我可以通过什么途径去深入的研究一个App(该产品是别人做的,我并不能获取内部数据)?
好的,下面我们就有请Luke老师来作答一下~
(以下内容为Luke老师亲自回答)
应该说这个一个较为普遍的问题,这里我推荐几个方法供大家参考:
首先,大部分数据都是模拟趋势数据,要获得一个产品的绝对历史下载量是一件很难的事情,你要知道每个App都是分版本向App store或者安卓应用商店提交的,所以理论上我们需要看的是这个版本的下载量和活跃度。
一 绝对下载量和活跃度。你可以购买收费数据,就我经验,BI数据、艾瑞数据都是有一些具体检测数据,能够拿到一断时间内的分类App的数据,但价格不菲,一般大公司都有购买。
当然,BAT有自己的渠道来源,百度有很深的底层数据检测模型,能够详尽的了解App的下载和启动情况。
二 评价数的倒推模型——App store1、看当前版本和历史版本的评价数。
一般情况下,评价人数占总下载人数的三千分之一左右,或者更低。但新应用和只有几十个评价的应用可能有刷评价的风险,需要剔除刷的数据。所以你可以用评价数×2000得到一个下载数的预估值。
这款拓词App,当前版本的评论数在129个,按照二千分之一的评价比例,估计下载量在10-20万之间。因为他的评价数量不够大,所以可能要适当减少乘的数值。
这是今日头条,看累积下载的话,我的预估是52039×2000=1亿下载量。这是累积下载量,而一般应用的月活在5-10%左右,那么其月活用户在500-1000万用户数左右。当然,阅读类可能会更高一些。
肯德基爷爷这款app还是有点意思的。下载量在400万左右,但恶评如潮的感觉。
如果你要问安卓的情况,我可以很欣慰的告诉你,安卓的应用商店都有下载量,那个下载量除以3之后的值基本就是了,有些刷单严重的需要除以10哦。所以看App store吧。
这种分析方法就是建立一个已知的app品类推算模型,然后讲其中的变量替换为未知的那个app来看。这种方法是我从早年Alex的排名推算中学习而来的。因为评价一个产品的用户大致比例是相同的,千分之一或者二千分之一。
2.App store 评价模型
什么叫App store评价模型呢?就是评价形成的一个模型。
这是一款评价模型为“E型”的产品,从评价看,用户反馈有很多硬伤,产品体验和价值存在明显的可视性缺点。
这是一款“F型”的评价模型,整体体验没有可见硬伤,产品发展路径比较乐观。
这是一款“G型”评价的产品,它有显而易见的问题需要解决,否则会影响产品自发增长。
总结起来就是:我们不仅要看这款产品的现在下载量,也可以通过其评价模型来看接下来增长的预期。
三 参考数据网站要培养对数据的敏感性,可以经常看看百度统计、Talking Data等网站。Talking Data主要拿的是安卓应用的趋势和排行。
TD有很多排行榜,其用户量的算法可以通过已知某款产品,比如我知道去哪儿的用户覆盖量,去倒推其排行榜的其他App的用户数量。
TD提供了100个排行,都是免费的,当然也有收费服务。
说在最后
我觉得主要还是要对数据有敏感性,拿自己公司已知的产品数据去倒推那些未知的数据,建立自己的数据模型是最关键的。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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