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留存揭秘:应用留存和投资回报率背后的事实(附下载)

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综合性移动市场营销平台 Leanplum 刚刚发布了一份新的关于应用留存的数据科学报告。我们邀请平台相关人员揭晓一些关键的研究成果和策略,您可以在自己的应用中实施这些策略。请继续阅读,了解他们的研究成果。我们近期与 Pinterest 的访谈得出了相似的结论,并且深入探讨了留住用户的各种其他方式。我们最近的报告《留存揭秘:应用留存和投资回报率背后的事实》对移动应用所有紧迫的留存问题进行剖析。
  • 移动应用留存的现状如何?
  • 推送通知如何对留存造成影响?
  • 个性化通知会带来怎样的影响?
  • 推送通知是否会增加应用卸载量?
我们对数百款应用进行了分析,不仅让您了解自己的移动留存是否与行业基准处于同等水平,还为您提供可行的策略以提高留存率。下面快速回顾一下我们的研究成果。我们发现,平均留存率在第 1 天跌落到 21%,随后一直减少到第 90 天的 1.89%。我们还发现,在移动市场策略中实施推送通知可将留存率最多提高 20%。但到目前为止,最令人吃惊的发现是个性化推送通知发送时间对应用留存的影响。您可以采用以下两种方式,向用户发送个性化的推送通知。
1. 触发基于行为的推送通知
触发式推送通知可以满足您的要求——符合条件时,用户的屏幕上会显示通知。例如,假如有人向购物车中添加了商品但忘记结账,您可以自动在次日发送推送通知,提醒其完成购买。
以下数字显示触发与不触发响应用户行为的推送通知的应用在留存率方面的差异。在第 90 天的标记处,留存率的差异为 0.55%。发送考虑用户行为的推送通知的应用略占上风,但差距并不显著。
2. 在“最佳时间”推送通知
Leanplum 开发出“最佳时间”(Optimal Time) 机器学习算法,该算法对单个应用使用行为模式进行分析,在用户最有可能打开应用的时间点自动发送推送通知。例如,假如 Katy 在上班途中使用音乐应用(如 Spotify)听音乐,则该应用可在早上向她发送通知,提醒她查看新歌手。但是,假如 Brian 在晚上放松时听音乐,则该应用会在晚上自动向他发送通知。以下数字显示利用与不利用“最佳时间”推送通知的应用在留存率方面的差异。前 30 天的平均留存率差异为 6.97%。到第 90 天,这一数字稍微有所下降,但仍然稳定保持在 6.17%。
我们的研究成果
发送推送通知会显著影响留存率。如果能发送响应用户独特行为的推送通知,则可将留存率提高 0.5 个百分点。这是一项正面的提升,但效果可以更好。若借助工具来了解和预测用户的参与模式,移动团队可以获得巨大的成功。使用“最佳时间”等基于机器学习算法的工具,第 30 天的留存率可提高将近 7 倍。这表示用户很明显地会对个性化诱因作出响应。正确的时机也是影响应用留存的关键。个性化推送通知如何对现实世界的用户造成影响?
移动游戏发行商 Pixowl 依靠 Leanplum 在正确的时间传播消息——按每位用户的当地时区将推送通知进行排队。但这还不够,因为每个人的习惯都不一样。一些人会在上学之前玩游戏,另一些会在午餐休息时玩,还有一些在下班回家途中玩。因此,Pixowl 对推送通知进行了测试,该通知用于宣传游戏内货币。一组玩家收到新的个性化推送通知,另一组玩家则在标准时间收到推送通知。Pixowl 团队发现,玩家对个性化方法的参与度要高得多。事实上,采用“最佳时间”发送推送通知使总收入提高了 17%。
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