App Store Connect 分析功能助力，让盈利再升级

大家好，我是 Nick， App Store 的产品经理。 今天，我很高兴能和大家 探讨数据与分析如何帮助你 在 App Store 上 最大限度地提升变现效果。

首先，我将向大家展示如何 分析 App 内购买数据。 然后，我将深入探讨如何 衡量订阅和优惠活动的表现。 最后，我将介绍如何使用分析数据 API 将所有这些数据导出到你自己的系统中。 让我们开始吧。

Apple App 内购买是 一个功能强大的商业系统， 可帮助你轻松地在所有 Apple 平台上大规模实现App 变现； 而 App Store Connect 则

提供了超过 100 项指标， 供你衡量 App 的成功程度。 要访问这些数据，只需 点击 App Store Connect 顶部的 分析标签页。

这将带你进入分析主页， 你所有的数据都存储在此处。 分析主页根据用户旅程进行组织， 顶部显示获客指标， 下方显示销售指标。

对于使用 App 内 购买的 App，侧边栏中会启用 变现部分，方便你查看 App 的所有收入指标。 让我们点击销售标签页来查看详情。

你的销售仪表盘分为多个部分。 在顶部，我们展示了三个用于监控你 在 App Store 上业务状况 最重要的指标： 收益（即你赚取的金额）； 付费用户 （即在App 内进行过购买的用户数量）； 以及 App 内购买 （即这些用户进行的购买总次数）。 点击其中一项指标， 你将进入详细指标页面， 在那里可以分析随时间变化的数据。 你还可以在此访问更多指标， 以帮助你分析 App 业务的各个方面。

你可以在指标选择器中找到这些指标， 从而分析销售、付费用户和退款率方面的数据。 你还可以根据十多个不同维度（例如设备、 地区或营销活动）对每项指标进行筛选。 这样，你就能更深入地探究 推动业务发展的关键因素。

既然已经了解了基础知识， 让我们转到用户群页面， 深入分析付费用户的行为。

用户群页面提供了高级指标， 可让你分析用户随时间推移的行为变化。

该仪表盘顶部有两个重要指标： 下载到付费转化率和累计收入。 下载到付费转化 率显示用户通常需要多长时间完成首次购买， 以及最终完成购买的用户占比。 例如，下载该 App后 一天内，1% 的用户完成了购买；60 天后， 这一比例上升至 3%。 而累计收入图表 则显示每位用户 在下载 App 后在 App 内的消费金额， 以及随时间推移的持续消费情况。 这两张图表对营销管理非常有帮助， 因为它们能告诉你可承受的营销预算额度， 以及获得营销投资回报 可能需要多长时间。

在用户群组图表下方， 我们还提供了同行基准数据， 以便你将 App 的表现 与同类 App 进行比较。

观察下载到付费转化率 指标及其对应的基准数据， 你会发现：35 天后， 3% 的下载用户转化为付费用户， 这一数据处于该 App 同类 App 群体的第 25 至 50 百分位之间。 这意味着该 App 的付费转化率 略低于平均水平。

与此同时，累计收入呈现稳步增长态势。 到第 35 天时， 用户在该 App上的消费额约为 25 美元。

就该指标而言， 该 App 的表现高于第 75 百分位数， 表明在该 App 中消费的用户通常比 在同类 App 中的消费更多。

点击查看全部来更深入地分析这些指标。 这将带你进入用户群分析页面。 这是一个重要的视图， 因此让我们花点时间来理解它。 为此，让我们专注表格中的第二行。 你可以看到，在 5 月份 下载该 App 的 59,000 名用户中， 有 2.9% 的用户在下载 App 后的 35 天内 完成了首次 App 内购买。

若要查看过去 12 个月内这些指标的平均值， 请查看最顶行。 在此示例中，正如我们之前所见， 该 App 第 35 天的下载到付费 转化率为 3%。

此外，图表中的颜色可 帮助你直观了解付费用户随时间推移的增长情况， 使你能够通过单张图表轻松掌握整整一年的数据。

你可以从多种不同的用户群指标中进行选择， 以分析客户漏斗的不同阶段， 包括我们之前介绍过的下载到付费 和每次下载 收入，以及稍后将介绍的下载到优惠 转化和订阅留存率。

你还可以添加筛选条件，以专注特定用户子集。 让我们添加一个筛选条件， 查看通过我们的自定产品 页面之一下载App 的用户。

应用筛选条件后，你会发现，在此情况下， 通过我们的跑步类 自定产品页面下载 App 的用户中， 仅有 1.3% 在前 35 天内完成了购买。 这一比例远低于我们之前看到的 3% 的平均水平。 因此，这意味着与其余 用户群体相比， 来自跑步类自定产品 页面的用户更不容易进行购买。 基于这一洞察，你有多种应对方案。 或许你可以优化跑步爱好者的引导体验， 在早期就清晰地展示产品的价值主张。 你也可以尝试为跑步爱好者增加更多功能， 让他们更容易在你的 App 中发现价值。 或者，你可能希望专注另一类用户群体， 他们对你的 App 提供的内容参与度更高。

既然你已经了解了如何分析 App 内购买， 接下来让我们探讨如何分析具有自动

续期订阅功能的 App 的订阅和优惠表现。 侧边栏中将启用订阅部分， 为你提供有关 App 订阅表现的丰富信息。

在顶部，你将看到活跃套餐的总数， 其中包括免费试用用户、 付费优惠用户和全价订阅用户。 你还将看到付费套餐用户数量（不包括优惠活动） 以及所有付费套餐带来的月经常性收入。

在该数据下方，净付费套餐 图表可帮助你了解是什么因素 导致全额付费订阅用户 基数随时间推移而发生变化。 增加订阅用户基数的事件显示在顶部， 包括新套餐启用以及 从优惠活动转为付费的套餐数量。 而导致付费订阅用户基数 减少的事件则显示在底部， 包括流失的订阅 计划数量，或从付费状态 转为优惠状态的订阅计划数量。 通过此图表，你 可以快速判断应更专注提升用户获取， 还是防止用户流失。

页面下方。 你还可以查看订阅留存率， 该指标显示在首次订阅后 至少 1 个月、 3 个月、 6 个月和 12 个月内， 仍保持订阅状态的用户所占比例， 我们稍后将对此进行更深入的探讨。

最后，你还可以按套餐名称对结果进行细分。 这样你就能了解哪些套餐最受欢迎。

若要更深入地分析订阅表现， 请查看内联指标页面。 该页面包含 50 多项指标，并按状态、 事件和月度经常性 收入三大类别进行分组。

状态指标可为你 呈现特定时间点订阅业务的快照。 例如，截至今天，有多少套餐目前处于优惠期？ 其中有多少正在按全价支付， 又有多少存在计费问题？ 另一方面，事件指标则 展示了特定日期内发生的情况。 例如，昨天或上周 发生了多少次优惠启动、套餐续订或流失？

现在我们已经了解了这些指标， 让我们返回用户群视图， 并在下拉菜单中选择订阅留存率指标。 该图表将帮助我们深入了解留存 率和流失率随时间的变化趋势。

虽然该图表与付费转化图表看起来相似， 但留存视图展示了用户 在最初订阅你的 App 后的几个月内， 保持订阅的比例。

例如，如果你查看顶行中的第六个月一列， 可以看到平均而言， 73% 的用户在开始 订阅六个月后仍然保持订阅状态。

与之前一样，我们也可以通过 多种方式对这些数据进行筛选。 让我们应用 Running 自定产品页面筛选器， 查看从 Running 主题产品页面下载 App 的用户保持订阅的时间长短。

应用此筛选器后， 我们可以看到，跑步爱好者的第六个月平均 订阅留存率 为 81%， 高于所有订阅用户的 73%， 这意味着我们的跑步爱好者通常 比平均水平保持订阅的时间更长。 而正是这种细致入微的分析， 对于你就 App 业务做出明智决策至关重要。

现在让我们看看优惠部分， 如果你在 App 中提供了免费试用 或付费优惠，该部分就会启用。 与其他摘要页面类似， 优惠摘要提供了优惠表现的概览。 其中包括关于活跃优惠、 优惠启动次数、优惠增长驱动因素， 以及按地区和来源细分的数据。

此外，该部分还提供内联指标页面， 其中包含优惠启动次数、优惠续订率、 优惠转付费转化率等指标。 通过这种方式，你可以全面衡量优惠的生命周期， 并了解哪些优惠能带来最佳效果。

最后，让我们看看如何大规模下载变现数据。

App Store Connect 提供了 一个分析 API， 你可以利用它将数据轻松导出到你自己的系统中。

这些报告涵盖了App 整个生命周期的数据，

你可以在购买、订阅状态、 订阅事件和留存信息 报告中找到所有的变现数据。 你可以参考 developer.apple.com 上的详细文档，进一步了解其中包含的内容。

今天我们讨论了许多内容， 以下是重点摘要。 你可以在 App Store Connect 中利用 100 多项指标来衡量 App 的变现情况。 你可以分析付费用户的行为， 包括从下载到付费的转化 率以及累计收入， 从而为你的营销支出提供决策依据。 你可以通过同类 App基准测试， 了解你的 App 与同类 App相比的表现。 你可以通过高级图表和筛选器挖掘深度洞察， 并利用分析 API 大规模 导出变现数据。

如需了解更多信息， 请参阅我们同样发布在 developer.apple.com/cn 上的 全面分析指南， 其中包含对 App Store Connect 中 所有可用数据的详细说明。 非常感谢你的观看，我迫不及待 想看到你将打造出怎样的 App。