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如果APP被下架,您应该怎样处理? APP留存率多少才合格——全面解析留存率

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如果APP被下架,您应该怎样处理?

现在做苹果市场ASO优化,就是看苹果粑粑脸色吃饭,而苹果粑粑的脸色却像一个三岁P孩一样,说变就变,说哭就哭,捉摸不透,反正Asoer要失业了。

众所周知,苹果处罚手段有四种手段:降权、清榜、清词、下架,而下架无非是最悲催的结果,一撸到底。

降权,无非是关键词排名暴跌,通过积分墙优化/机刷无效果。

如非是品牌词,降权仅是某段时间内非品牌词搜索量暴跌而已,影响算可控范围之内。当然如果是品牌词也被降权的话,勉励一下自己,至少还能找苹果粑粑申诉。

清榜(游戏除外),在榜单弱化的时期,如果你家产品不在免费总榜前三的情况下,其实没什么大不了,毕竟前三才被首屏显示,top4都在二级页面去了,一般而言,分类榜即使在前三,量级也不会影响很大。当然不是说榜单不是不重要,只是目前影响的量级有点少。

清词,清词原因多为机刷或积分墙操作导致的。其实清词和降权区别不会很大,前者直接无覆盖,后者排名300外,结果都是没有任何搜索流量。

如果非要说出一个区别来,仅是降权的情况,关键词优化多一个盼头,至少词还在覆盖中,哪天粑粑开心了,又能愉快地积分墙优化或者机刷玩耍了。

如果面临品牌词被清词,无论出于什么原因,一直要坚持隔三差五地向粑粑问好,要坚信坚持就是胜利,邮件不能断,电话不能放弃,用你毅力感化粑粑,或许能提前放出小黑屋来。

我接触不少CP,其中有一种作死的CP,就是词突然恢复了,然后用一波积分墙冲上去。不作死不会死,很大概率再次被关小黑屋。

下架,后宫佳丽三千人,唯独宠幸你一人,您应该“感恩涕零”。下架原因很多,比如资质问题,比如马甲包问题,比如支付问题,比如版权问题等等。

下架原因,如果你能自圆其说给苹果解释了,不要怂,直接怼,电话/邮件双管齐下。如果真的有这种问题,认怂,更新一个版本,回个邮件以后保证做好人的保证书,好好说话,上架后又是一条好汉。

这四者影响力,我是这样分的:下架>清词≥降权>清榜;一般而言,被惩罚都是受到物理魔法双重攻击的,清榜清词往往伴随降权操作。

扯得有点远了,今天要说的话题是下架问题。如果你家APP被下架了,不要惊慌失措的,即使有也不能表现出来,一样不能解决上架问题,要表现出稳如狗一切都在掌握中的神态,给老板老大信心,我是有解决办法的。

然后赶快找行内人、公众号文章看看(比如这篇),理顺处理方案,给老板或老大说清方法与风险,让他们快速决策,抢优先级资源,调用公司资源为你处理问题。

退一万步来说,你的APP真的被下架了,我们应该怎样处理?以下我就随便说说啦,毕竟我也就是30多月的行业新人。

一、APP下架带来的影响

1、品牌影响

①如无新包顶替,用户下载问题

②如有新包顶替,用户搜索品牌词是否top1问题

2、外部投放下载影响

①H5页面或者投下载渠道影响

②涉及AppleID绑定活动影响

3、自己KPI完成影响

二、APP下架如何处理,可依据影响问题逐一处理

1、品牌影响

①如无新包顶替

Ⅰ.客服制定好话术,应对搜索不到产品解答,可提供H5页面让用户注册或者直接征求用户同意获取用户信息,如果产品正常上架后,用短信告知用户提醒用户下载;

Ⅱ.下架处理:根据被下架邮件信息,进行申诉,例如资质问题就提供资质解释,如支付问题就排除无问题就坚决说没问题让粑粑排查,如版权问题,下架相关内容,找版权方出授权或达成意见的相关协议文档提供给苹果,让版权方扯投诉等等;

Ⅲ.下架原因无法处理,立马调用公司资源开发新包,无论是套壳,还是资质帐号上架,先上架争取更多时间从源头上处理这问题。

②有包顶替

Ⅰ.同应用名同Logo的马甲包,品牌词是否top1,如没有,通过少量多次安排积分墙优化,力求安全稳定优化品牌词上top1,别像个傻子一样,一波流上去,如果被清词就悲剧了。

而有些产品还有社群用户的,就需要在Q群或微信群上引导他们搜索品牌词下载最新的包,连积分墙的钱都省了,机智如我;

Ⅱ.非同应用名的马甲包,我们低调点,用积分墙少量多次安排优化抢品牌词top1。如果包多的情况,两手准备,部分积分墙优化,部分直接机刷上去,抢时间才是最重要的,成本暂时不要考虑。

2、外部投放下载影响

①如有包顶替,直接换投放的下载链接,如果没有,停投苹果端;

②涉及AppleID绑定的新增活动,立马换,没有停

3、自己KPI影响,拓展其他渠道吧,不然呢!

其实发现被下架后才处理是一件很被动的事情,如果以前你没有概念,现在看完文章有了概念;如果你一直都有概念,现在又想起了。

再而你的行业是高风险行业,好好说服老板,再上新包吧,不仅能起预防备胎作用,还可以做新增流量来源。

目前行业有两种预防玩法:

1、不同账户下,送审通过不上架

2、不同账户下,送审通过上架

两者对应的优化策略和风险有所不同:

前者优势是苹果不会因为4.3问题关联到现有包,被惩罚下架。弊端是品牌词流量护城河做不成,做不到前三都是自家产品,而且后续如主包被下架,新上架的包需要时间才能把品牌词优化到第一,有一个时间差;

后者优势是形成品牌词流量护城河,前二或前三都是自家产品,其他产品蹭你的品牌词流量就变小,别人流量少我们就会变得更好;弊端是可能因为4.3问题被全部干掉。

折中处理模式,在高危行业,如直播、借贷、理财等。在不同账户下,同产品或非同产品UI设计,以部分垃圾代码填充的模式避免4.3问题,尽可能让自己的产品在苹果市场上会多两三个包,做备胎。

要明白,身在高危行业的您,千万不要怀着一个产品走到底的想法,最后脸都会肿,为什么,你懂的。

今天的故事说完了,求个转发!谢谢!

本文APP留存率多少才合格——全面解析留存率

这些天,有几位朋友都找我聊产品的留存率,有做手游的,做工具的,做社交APP的,于是把以前写过的留存率文章翻出来。

次日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存,都是产品经理们必须掌握的概念,需要有用户留存意识,在产品上体现用户留存的设计。

究竟要做到多少留存率,产品才算合格,一个经典的经验数据,就是留存率的“40–11月游戏APP的日次留存率数据,可以看到,游戏APP的平均次日留存仅仅为30%左右,所以,当一款游戏的次日留存能到40%,真的可以恭喜开发者!

下面这张图,是各类游戏在10日内的留存率数据趋势线,次日留存到30%,已经不容易,到7日,基本都在20%以下。

下面这篇文章,来源于雷锋网,是一次对留存率分析的实际案例,供大家参考。

留存率分析案例——次日留存率骤降50%之谜

本文作者于洋最近在做留存分析时,遇到了不少的情况,也经常会有人问作者,为什么自己的游戏突然次日留存率降了一半。

如果留存率只是作为一个简单的指标,那对你价值还是蛮有限的,今天就和大家说说一个case,这是不久前解决掉的问题,相信会帮助不少人。

统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%,但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。

但是通过查看安装量,用户注册量,发现安装量没有明显的波动,但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图

我们再看一下用户注册量

由以上的数据表现来看,初步断定是两种情况:

新开服务器

老玩家刷号

针对第一种情况,我做了以下注册和安装的趋势图。

由游戏官网得到了游戏开服的时间表。

图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放,刺激了游戏用户增长外,其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的,工作日所开的新服并没有出现波峰。

比如1月3日,1月7日,1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服,根据刚才的经验,1月18日不会出现较大的波峰,但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。

那么也就是剩下了第二种情况,即老玩家存在刷号的可能性。那接下来,我们需要做两方面的工作:

继续查细分数据,如注册活跃占比,注册安装转化率,玩家单日游戏次数,留存趋势表现数据

继续查找数据有问题期间的运营活动情况,便于问题定位。

这里我们先说第二点,我在该游戏论坛发现了一个活动:新服开放后,新建帮派在开服后前3日,召集10名玩家加入其帮派,即送帮主大量金币。

由此,基本确定问题出在了此处。不过我们还要从另一层面来看当时所在时期的问题,即从数据层面来看。

单日游戏次数

明显发现18~20日的单日游戏次数增加明显,这是小号增加,刷号的一个征兆,因为刚才我们看到了这个时期的安装量没有增长,只是注册大幅增长。

单次游戏时长

单日游戏时长从一直保持的相对平滑和稳定,但是在18~20日三日,出现了明显的波动,即用户单次游戏的时长不高,即存在大量低级账号。

留存趋势表现

留存率能够我们快速定位问题,是否是某一个新登用户质量的问题,某一日或几日外部事件导致的留存变化。

如果是用户质量问题,那么该批次用户的新登次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低;

如果是外部事件导致的,那么就是不同批次新登用户在某一统计日的留存率会表现的都很低;

我们先来看第一种情况:

次日留存率的前后变化

很明显的发现,次日留存率只是在18~20日三天下滑的很明显,三天之后次日留存率恢复正常水平。

接下来,我们再看看18~20日的留存趋势与21日之后的留存趋势表现

这里我们可以明显的发现,18~20日的留存曲线趋势表现整体上是低于之后的21~23日留存曲线的趋势表现,即18~20日的新增用户质量不高。

因为大量是老用户刷新号登录造成数据增长,这样的用户实际上活跃度是有限的,即为了得到利益,使用小号作弊获得奖励的行为,而在数据层面的表现是很难看的。

换句话来说,这是运营活动设计的有问题,间接的影响了各项数据的表现。

这里就很简单了,留存率的分析绝对不是孤立的,也不是就看看可以了,驾驭留存率分析,能够帮助我们解决很多运营的问题。

比如今天讨论的因为运营活动设置的比较事务导致数据的下滑,或者因为外部事件的干扰造成了数据的下滑。单一的留存率指标其实意义不大,但是综合利用其他指标,组合定位、分析问题,就显示出了它的作用。

  文章来源地址: http://www.jingliren.org/hyzx/105808.html


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