話不多說,進(jìn)入今天的主題——移動應(yīng)用中的 ROI。
一部分人看到這里可能就要放棄這篇文章了,不!給我個機(jī)會,讓我給你好好解釋一下什么是 ROI。
所謂 ROI,也就是投資回報率(Return on Investment),即一定周期內(nèi),廣告主通過廣告投放收回的價值占廣告投入的百分比。一般來說,ROI都會帶上周期,如日ROI、月ROI 等,用公式表示即ROI=回收價值/投放成本。
舉個例子,比如某電商在5月份投放了100萬的廣告費(fèi)用,獲取了價值200萬的有效訂單金額,則ROI為(200/100=)2。
對于我們今天的主角——移動應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊來說,日常少不了抱怨:為啥我們的應(yīng)用不能賺大錢?這背后的一個原因在于,應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊費(fèi)盡心思搞出了一款產(chǎn)品,一甩手就扔進(jìn)了應(yīng)用市場,指望著它能一躍成為爆款賺大錢,但事實往往并不是這樣。
- Ty Magnin(Appcues市場部主管)在他的一篇調(diào)查研究報告中給出了下面這些數(shù)據(jù):
- 86%的移動用戶在首次下載應(yīng)用后就不會再打開它;
- 只有2.7%的用戶會連續(xù)使用應(yīng)用超過一個月并選擇繼續(xù)使用;
- 那些下載應(yīng)用后7天沒有再次打開的用戶,有60%的機(jī)率再不會打開它了;
- 67%的市場人完全不考慮移動ROI。
不難想象,忽略了ROI這樣一個重要的衡量指標(biāo),再牛的應(yīng)用也逃不過曇花一現(xiàn)的命運(yùn)。
為了能讓自家應(yīng)用持續(xù)帶來回報、滿足商業(yè)目標(biāo),我們就需要不斷地測試應(yīng)用。這樣做的目的不僅是為了優(yōu)化用戶體驗地圖,更是為了最終能找到成本有效的方式去獲取更大的收益,也就是我們俗話說的賺大錢。
優(yōu)化用戶體驗地圖有何用處?在分析這個問題之前,我想先談?wù)勈裁词怯脩趔w驗地圖。
用戶體驗地圖是集合了講故事和視覺化這兩個強(qiáng)大的方法工具,用來幫助團(tuán)隊理解和解決用戶需求。用戶體驗地圖最基本的形式,是把一些列用戶需求和行為集合在一個時間框架上,然后從用戶的角度出發(fā),把用戶的思考和情緒填充進(jìn)時間框架里加以敘述,最后用視覺化的形式表現(xiàn)出來。
上面簡單說了說用戶體驗地圖,那么移動ROI和它有什么關(guān)系呢?其實不難理解。
如果我們在談?wù)撎嵘齊OI的時候只關(guān)注表格里的各項數(shù)據(jù)和指標(biāo),而不把運(yùn)營成本和收益作為用戶體驗的一部分考慮,那和往漏洞的瓶子里裝水是一樣的概念,再多的運(yùn)營動作也只是向無底洞里砸錢。
這樣說太虛,咱們不妨來算筆賬——
假設(shè),我們手里拿著10萬美金要在Facebook上給我們的APP打廣告,目的只有一個:驅(qū)動APP下載量。
階段性的成果是:這一波動作帶來了5萬的下載量,相當(dāng)于單次安裝成本只有(100000/50000=)2美元,乍一看是不是特劃算?因為根據(jù)2016年Facebook的廣告投放成本數(shù)據(jù)來說,單次安裝成本(CPI)為2.72美元,而Facebook官方給出的默認(rèn)推廣費(fèi)用是5美元。
但是如果拋去短期成果,僅以首次廣告投放后的90天為例,此時用戶留存率只有5%,也就是說只有(500000*5%=)2500人還在用我們的APP。這時候再去計算有效成本,我們會發(fā)現(xiàn)單次安裝成本達(dá)到了40美元。
錢花了,用戶卻跑了?用戶為啥跑了?因為我們的應(yīng)用留不住人家了嘛。
因此,為了提高獲客量和留存率,進(jìn)而降低用戶成本、提升移動ROI,我們可以從三個方面入手,進(jìn)行多角度的用戶體驗地圖測試。
- 獲客階段:用戶了解并下載應(yīng)用
- 促活階段:用戶看到了應(yīng)用的價值
- 留存階段:用戶決定長期使用應(yīng)用
在這篇文章中,我會將重點放在獲客階段,通過豐富的案例和深入的分析談?wù)劄榱颂岣咭苿覴OI,我們能做些什么?怎么做?以及不同的動作會帶來什么結(jié)果?
一、獲客是賺錢的大前提
不言而喻,獲客是賺錢的大前提。但是想獲客,就要先花錢做營銷,所以咱們不妨再來算一筆賬。
這次咱們來說說單次安裝成本(CPI)。在總體成本一定的前提下,高廣告投放成本與低用戶下載量會帶來極高的CPI。但如果我們能降低CPI,就會帶來更大的整體回報,我們也有可能利用富余的資源從其他渠道獲客,從而提高移動ROI。
為了降低CPI,我提出了兩個關(guān)注的點:
- 降低廣告投放成本
- 提高獲客速率,單位時間內(nèi)提高用戶下載量
以及下面會展開分析的三種測試方法:
- 找到能帶來最大ROI的目標(biāo)受眾
- 將分割測試應(yīng)用到廣告投放中
- 嘗試更有效的應(yīng)用推薦策略
二、找到能帶來最大ROI的目標(biāo)受眾
舉個例子,比如,我們這次真的要在Facebook上投放廣告了!
為了更精準(zhǔn)地投放廣告,除了做足用戶調(diào)研、繪制用戶畫像之外,我們借助了Facebook提供的“潛在目標(biāo)受眾”功能,希望能將廣告投放至那些還沒聽說過我的應(yīng)用、但有極高可能性會成為新用戶的受眾。
我們可以選擇從國家人口1%至10%的人群范圍進(jìn)行廣告投放,而在這些人群中平均有1%高度符合我的目標(biāo)受眾描述。也就是說,對于一個100萬總?cè)丝诘膰?,如果我選擇了規(guī)模為“1%”的投放范圍,那么此次投放我會獲得大約(1000000*1%*1%=)100個新用戶。
以三個不同規(guī)模投放范圍為測試對象(上圖紅圈),我們看到了對應(yīng)的獲客成本:
- 1%投放規(guī)模,獲客成本為3.748美元
- 5%投放規(guī)模,獲客成本為4.162美元
- 10%投放規(guī)模,獲客成本為6.364美元
我們需要關(guān)注的是,不同規(guī)模的投放范圍對應(yīng)的CPI也是不同的,通過測試,我們要在不同投放人群中找到能帶來最大ROI的目標(biāo)受眾。
三、將分割測試應(yīng)用到廣告投放中
所謂分割測試,就是將營銷活動中的兩個變量以互相對立的方式進(jìn)行測試分析,并根據(jù)分析結(jié)果找到最佳的活動策略。通俗一點說,就是試、再試、再再試。
盡管并不是每一次分割測試都會得到有效的改進(jìn),有時候我們可能只是在一次測試后得到“新策略效果不如舊策略”的結(jié)果,但是這類測試依舊是有用且必要的。
還是以在Facebook的廣告投放為例,在做分割測試時我們可以從圖片、文案、說服邏輯、元素位置和目標(biāo)受眾等多方面進(jìn)行。
比如,在上面的兩則廣告中,除了配圖不同外其他元素完全相同,但分割測試的結(jié)果卻是:兩則廣告的單個轉(zhuǎn)化成本相差兩倍有余。
四、嘗試更有效的應(yīng)用推薦策略
都說投放廣告要花錢,但如果說有一種推廣是零成本的,那一定是用戶自推薦。與其說以高獲客成本帶來新用戶,不如找到更有效的方式讓用戶主動推薦身邊的朋友使用我們的應(yīng)用,這就大大降低了公式中的廣告投放成本和CPI,進(jìn)而達(dá)到提升移動ROI的目的。
下面我給出了幾個案例,這些案例都是我認(rèn)為能夠大大提高應(yīng)用獲客能力的推薦策略:
1. Slang
Slang是一款球鞋交易認(rèn)證平臺。交易一方可以把自己想要出售的球鞋照片上傳到 Slang APP 上,然后填寫出售鞋款相關(guān)信息,當(dāng)有另一方想要交易鞋款時,雙方需要把各自的球鞋交給一個中間人,而這個中間人必須是經(jīng)過Slang團(tuán)隊的審核與認(rèn)定,他的責(zé)任就是需要鑒定雙方球鞋的真?zhèn)?,通過之后才會把鞋款郵寄給對方。
Slang的推薦策略是:如果一個老用戶能通過Slang的推薦頁面為應(yīng)用帶來新用戶,那么新老用戶雙方都能獲得10美元的獎勵;當(dāng)新用戶第一次完成超過20美元的訂單時,新用戶會得到8折的優(yōu)惠,同時老用戶會再次得到20美元的獎勵。
除了面向用戶的金錢獎勵外,Slang在推薦頁面的設(shè)計上也下足了功夫。為了能盡可能提高用戶的分享成功機(jī)率,Slang為用戶提供了包括手機(jī)短信、郵箱、Facebook、Twitter等多個分享渠道。
2. Juno
Juno是美國一家對標(biāo)Uber的初創(chuàng)公司,作為進(jìn)軍打車市場的新玩家,除了可以借鑒Uber和Lyft的經(jīng)驗之外,Juno希望通過向司機(jī)提供更好待遇、吸引到更多用戶,爭得市場一席之地。
因此,Juno在紐約市的增長策略提出了“為帶來新用戶的乘客提供2周內(nèi)乘車7折”的福利。
3. Robinhood
作為一家免手續(xù)費(fèi)的股票交易平臺,Robinhood的出現(xiàn)可以說大大吸引了用戶的眼球,但是股票交易畢竟是涉及個人財產(chǎn)的行為,如何能在產(chǎn)品上線的短時間內(nèi)大量獲客既是打入市場的前提條件也是打造口碑的關(guān)鍵所在。
因此Robinhood推出了名為“Robinhood Instant”的新產(chǎn)品,旨在為用戶提供短期信貸服務(wù),有體驗產(chǎn)品意愿的用戶需要在用戶池中排隊,報名用戶會在產(chǎn)品頁面看到隊列總?cè)藬?shù)和自己當(dāng)前位置。
你可能覺得這個動作簡直就是在對用戶說不,但它確實在短短幾個月內(nèi)為Robinhood帶來了超過80萬的新用戶,原因就是Robinhood利用了用戶的“患失”心理,提出了“邀請好友換取優(yōu)先特權(quán)”的推薦策略。
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文:小球@三節(jié)課
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