Qual è un buon modo per tracciare il fattore k in un’app mobile?

Questa è una domanda difficile nei dispositivi mobili poiché è difficile tenere traccia delle conversioni attraverso i vari app store. Nell’AppStore di Apple, ad esempio, non esiste un monitoraggio dei referral, quindi è difficile conoscere l’origine di un determinato utente (organico, a pagamento, referral, ecc.). Senza conoscere l’origine di un determinato utente, è difficile determinare se hanno accettato un invito o hanno trovato l’applicazione da soli.

Ci sono alcuni modi in cui le persone possono aggirare questo:
1. Flurry Ad Analytics
Qui a Flurry abbiamo creato sistemi sofisticati per tracciare questo tipo di conversione. Ad esempio, puoi utilizzare il nostro prodotto Ad Analytics per tracciare le fonti di traffico verso la tua applicazione e vedere la differenza tra traffico organico, virale e a pagamento. Puoi vedere di più qui: http://www.flurry.com/ad-analyti… La sfida qui è che non puoi misurare il fattore k esattamente come non puoi misurare quanti utenti sono derivati ​​dagli inviti di un utente specifico – solo il traffico di riferimento aggregato.

2. Monitoraggio dell’account utente
Usando un sistema di account utente come Facebook Connect, il sistema di gestione utenti di Parse o qualcosa che crei per legare gli utenti a un ID o indirizzo e-mail. È quindi possibile tenere traccia degli inviti e confrontarli con gli account utente una volta che l’utente indicato ha completato la registrazione. La sfida qui è che non tutti gli utenti si registreranno per la tua applicazione, quindi avrai grandi lacune nei tuoi dati. Ad esempio, non sarai in grado di vedere dove stai perdendo utenti tra l’invito e la registrazione.

La buona notizia è che c’è molto lavoro in corso in quest’area e ci si può aspettare di vedere una nuova generazione di strumenti di misurazione sociale nei dispositivi mobili nei prossimi mesi. Servizi come AppCenter di Facebook stanno spingendo più persone a guardare a queste domande e a trovare soluzioni migliori.

Sarò interessato a sapere se qualcun altro ha trovato buoni modi per misurare il fattore k nei dispositivi mobili.

Il mio approccio:

Fattore K = utenti organici non di individuazione, Periodo 2 / tutti gli utenti, Periodo 1

Per stimare gli utenti organici non di individuazione, Periodo 2, sottraggo gli utenti pagati da DNU e quindi rimuovo il 10% del resto (il 10% è una regola empirica che utilizzo per proiettare gli utenti che hanno trovato l’app tramite l’individuazione, ad esempio la ricerca per qualcosa di simile e il download della mia app di conseguenza)

K-Factor può dire agli sviluppatori di app quanti utenti organici la tua app ottiene a seguito di una campagna di acquisizione di utenti a pagamento .

Per misurare K-Factor, trova un Paese in cui la tua app ha quasi 0 download organici giornalieri.

Quindi acquista un certo numero di utenti – come 100 – in quel paese.

Se dopo alcune settimane scopri di avere 150 utenti in quel paese, sai che quei 50 utenti sono arrivati ​​come risultato indiretto della tua campagna di acquisizione di utenti a pagamento.

E il tuo fattore K sarebbe 1,5.

Questo video esplicativo di 50 secondi potrebbe aiutare:

Tracciare il fattore k (viralità) tramite l’installazione di invito può essere complicato in un’app mobile. In generale, il modo per farlo è attraverso una sorta di rete pubblicitaria, come Facebook o Twitter. Se gli utenti hanno effettuato l’accesso, è possibile tenere traccia di quando e chi ha inviato l’invito e se è stato accettato e aperto. Ma di nuovo, ciò dipende dal fatto che l’utente sia stato o meno connesso alla rete pubblicitaria di terze parti.

L’altro grosso problema è la precisione. Se ad esempio il destinatario apre l’invito ma in realtà non lo installa, ma successivamente ritorna da solo e installa l’app, la domanda diventa come attribuire questa installazione?

In Kontagent, stiamo svolgendo molti lavori interessanti in quest’area e potremmo aiutarti a capire meglio la tua attribuzione di installazione usando la nostra piattaforma k Suite. Scopri di più qui: Kontagent Mobile Customer Intelligence o inviaci un’e-mail all’indirizzo [e-mail protetto] . Puoi anche andare alla vecchia scuola e chiamarci al numero (415) 766-6500.

Un altro angolo di attacco è usare i tuoi log di gioco per verificare le connessioni personali tra i nuovi utenti. Ad esempio, un utente installa e ha immediatamente una conversazione di lunga durata con un altro giocatore. È ragionevole dedurre quindi che il giocatore più anziano ha avuto una parte nel portare il nuovo giocatore in gioco. Altri elementi del sistema di gioco possono raccontare una storia simile.

Questo approccio ha lo svantaggio di essere più difficile da capire rispetto ai sistemi basati sull’etichettatura di entrata, a cui la maggior parte delle altre risposte allude in qualche modo. Allo stesso tempo, questo metodo ha il potenziale per essere applicato a una classe maggiore di comportamenti virali, compresi quelli che si verificano in un ambiente offline. Se prendi una serie di dati in cui hai conosciuto il tracciamento degli utenti, puoi usarli come dati etichettati per incrociare i riferimenti con le interazioni in-game, per ottenere il meglio da entrambi gli approcci.

Questa è una domanda molto difficile e sfortunatamente non esiste una soluzione semplice al problema. L’uso dell’accesso a Facebook aiuta, ma solo fino a un certo punto in quanto nessuno sa davvero quale sia l’effetto dei download a pagamento sulle classifiche del tuo app store.

L’unico modo accurato per rintracciarlo è disattivare tutte le campagne a pagamento per un po ‘e poi capire qual è l’effetto dei pagamenti pagati sui download organici. Se il numero di download organici è inferiore del 20% rispetto alla differenza, ciò è ovviamente causato dalla mancanza di utenti che altrimenti verrebbero grazie agli utenti pagati. Ciò che lo rende così difficile è il fatto che questo è diverso su iOS e Android. Le classifiche della tua app su Android sono il risultato dell’attività negli ultimi 30 giorni (valutazioni, download, disinstallazioni, ecc.), Il che significa che devi aspettare un po ‘prima di capire la vera viralità. Per non parlare del fatto che questo può essere molto diverso da paese a paese. Pertanto, utilizzare una soluzione semplificata come quella proposta da Eric è probabilmente il modo più semplice per farsi un’idea di quale sia il fattore k.

Non c’è modo impeccabile di farlo che io sappia, ma ci sono un paio di cose che puoi fare.

Registra gli inviti e gli inviti accettati sui tuoi server, presupponendo un servizio o una partita multiplayer. Avrai bisogno di un modo per incrociare l’ID utente, come l’ID dispositivo o l’ID Facebook con i link che i tuoi utenti pubblicano.

Un altro modo è, supponendo che tu stia utilizzando Facebook, ottenere il numero di installazioni dalle storie pubblicate dagli utenti e quindi utilizzare gli eventi registrati per calcolare questo.

Ultimo ma non meno importante, trovo accettabile / invita discutibile in quanto ciò non ti dice davvero quanti nuovi utenti stai portando dai tuoi attuali utenti. Tracciare gli inviti ha i suoi meriti, credo.

Se hai utilizzato reti di terze parti che consentono agli utenti di accedere (come Facebook, Twitter, Pinterest, ecc.), Puoi verificare gli ID degli utenti che invitano con gli ID degli utenti che accettano. Questo potrebbe darti il ​​fattore k per gli utenti che usano il login di terze parti.

Questo non tiene conto di tutti gli utenti che installeranno l’applicazione, ma può fornire una comprensione di alto livello di quanto virale possa essere l’applicazione.

Per Android, puoi creare collegamenti come https://play.google.com/store/ap …? Referrer = utm_medium% 20quora

Attraverso software analitici come http://analytics.amvertising.com – potrai vedere da dove proviene la persona nella sezione eventi!

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