摘要
這篇文章探討了如何通過追蹤和最佳化關鍵績效指標 （KPI） 來提升網頁和手機應用程式的成功，並提供具體策略以提升使用者體驗、參與度和獲利能力。 歸納要點:
- 移動應用程式使用者留存:介紹每月活躍使用者 (MAU)、每日活躍使用者 (DAU) 和流失率等關鍵指標,以及推播通知、內容個人化等最佳化策略。
- 應用程式參與度追蹤:涵蓋會話時間、每位使用者的平均會話數和活躍度指標,並提供相應的提升參與度策略。
- 應用程式效能最佳化及獲利:探討載入時間、錯誤率等效能指標以及內購買(IAP)、訂閱和廣告收入等獲利指標,同時給出改善效能及增加收入的方法。
應用程式開發 KPI 追蹤的產業趨勢和深入探討
當談到應用程式開發時，最重要的事情之一就是追蹤 KPI。這份終極指南將回顧您需要了解的關於應用程式指標的一切，例如它們是什麼以及哪些指標應該用來衡量您的應用程式成功。
KPI（關鍵績效指標）是一個計算或測量出的數字，能夠提供有價值的見解，以了解您的應用程式表現和成長情況。事實上，在開始開發軟體之前，您就應該理解所需的相關指標。
這些指標可以幫助您的公司評估成功並找出需要改進的地方。低層次的 KPI 可以測量如銷售或行銷等單獨部門，而高層次的指標則可以衡量您整體業務目標的進展。
確保在您的開發和行銷計畫中納入相關 KPI，包括哪些對您的成功最為重要。
**專案 1：最新趨勢 － 應用程式開發產業的資料分析**
隨著資料驅動洞察的崛起，應用程式開發產業已開始採用資料分析來最佳化 KPI 追蹤。透過利用雲端運算和機器學習，開發人員現在可以深入分析使用者行為、應用程式效能和市場趨勢。這能提升 KPI 追蹤的準確性和實用性，從而協助企業做出更明智的決策。
**專案 2：深入要點 － 手機遊戲開發的特定 KPI**
在手遊開發領域，關鍵績效指標 （KPI） 對於衡量遊戲成功至關重要。除了傳統的指標，如每日活躍使用者 （DAU） 和每月活躍使用者 （MAU） 外，開發人員還必須關注遊戲內指標，如玩家留存率、關卡完成率和虛擬商品銷售額。透過追蹤這些特定 KPI，開發人員可以深入了解玩家行為，並調整遊戲設計以增加參與度和收益。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- Mixpanel 提供詳細的使用者互動報表,包括總覽、事件、轉換率等,讓用戶評估網站或應用程式的效能。
- 針對電商平台,Mixpanel 特別強調兩大指標:轉換率和流失率,並提供有效的漏斗報告來分析這些指標。
- Mixpanel 支援視障和聽障使用者,可及性設計確保所有人都能使用。
- 透過精準數據分析與人工智慧技術,Mixpanel 能追蹤關鍵指標並提升效能和使用者體驗。
- GA4 使用參與度報表來追蹤重要指標,如流量、參與度和轉化率,以便更好地了解使用者行為。
- 人力資源團隊可以利用BI工具監控工時、生產力、員工流動率等指標,進而優化招募決策和員工管理。
不管你是運營電商平台還是一般網站，都需要深入了解訪客行為才能做出明智決策。像 Mixpanel 和 GA4 這樣的工具，可以幫助我們追蹤各種關鍵指標，例如轉換率、流失率及參與度，不僅讓我們知道問題在哪，也提供改進方向。此外，它們也支援視障和聽障朋友，使每個人都能輕鬆瀏覽。我們還可以利用 BI 工具來提升員工管理效率呢！
觀點延伸比較:| KPI 指標工具 | 主要功能 | 針對平台 | 可及性設計 | 最新趨勢與權威觀點 |
|---|---|---|---|---|
| Mixpanel | 詳細的使用者互動報表,包括總覽、事件、轉換率等,特別強調轉換率和流失率,有效的漏斗報告分析指標。 | 網站和手機應用程式。電商平台特別適合。 | 支援視障和聽障使用者,設計確保所有人都能使用。 | 精準數據分析與人工智慧技術提升效能和使用者體驗。最新趨勢顯示,AI 驅動的分析工具在改善用戶參與度方面越來越重要。 |
| GA4 (Google Analytics 4) | 使用參與度報表追蹤流量、參與度和轉化率,以便更好地了解使用者行為。 | 網站和手機應用程式。各類型網站皆適合,但需有一定規模流量以發揮最大效果。 | 無特定針對視障或聽障設計,但符合基本網頁可及性標準。 | 導入機器學習模型,以預測未來趨勢並提供建議。如海量資料處理能力是其一大優勢,被多位業界專家推薦作為首選分析工具之一。 |
| BI 工具(如 Tableau 或 Power BI) | 監控工時、生產力、員工流動率等指標,進而優化招募決策和員工管理,并且能够整合多种数据源进行综合分析,提高决策效率与准确性 | 企業內部系統, 特別是人力資源管理系統 (HRMS) 和其他企業信息系统 (ERP) | 通常由企业根据需要自定义,无统一标准,但许多企业会考虑到员工的多样性需求设计相应解决方案 | 随着数据文化的发展趋势,B I 工具正变得越来越普及,并被广泛应用于各类业务流程优化中. 企业数据民主化使得每个部门都能有效利用数据来做出明智决策 |
精準分析，提升應用程式效能
那麼，究竟該如何衡量應用程式的效能呢？關鍵在於擁有分析工具，可以收集盡可能多的平台資料。這包括下載率、客戶評價、收入和成本追蹤等。一旦你擁有所有資料，就可以進行計算和基準測試，看看你的應用程式是否達到目標和預測。要正確地做到這一點，你需要在開發階段開始之前就考慮資料收集——建立起結構，以便在應用上線時就能立即開始處理資訊。在應用程式開發過程中，衡量關鍵績效指標（KPI）是無價之寶。追蹤這些指標不僅可以反映你的應用迄今為止的進展，還能收集重要資訊，有助於改進營銷策略、提高收入或增加客戶參與度。
**使用者體驗分析 （UXA） 趨勢** 是另一個值得關注的領域。透過結合定性和定量資料，可以深入了解使用者與應用程式互動的方式。例如，透過使用者訪談、熱圖追蹤和情緒分析，可以識別影響轉換率和使用者滿意度的問題領域並加以改善。
同樣地，**人工智慧 （AI） 應用** 也正在改變我們處理資料分析的方式。利用機器學習演演算法自動化資料分析和見解生成，不僅提供即時洞察力，而且 AI 模型還可以識別預測指標、最佳化 KPI 並提出個性化建議，協助開發團隊快速做出明智決策，提高應用程式效能。
在開發任何新的手機應用之前，制定一個全面且有效的資料收集及分析策略，是確保成功的一步重要措施。
移動應用程式分析：獲取和留存的關鍵指標
例如，如果您的月平均使用者數正在下降，這可能意味著您需要更新或調整您的行銷策略。針對網頁和行動應用程式，有許多不同的衡量指標可以追蹤。我們可以將這些指標分為四個獨立的部分：獲取指標、參與度指標、效能指標和收入指標。
**專案1：行動應用程式最新動態**
行動應用程式領域近年來不斷推陳出新，以下列舉幾個最新趨勢：
* **無編碼平台崛起：** 無編碼平台讓非技術人員也能輕鬆開發應用程式，降低開發門檻，擴大應用程式的適用範圍。
* **跨平台應用程式：** ′React Native′ 和 ′Flutter′ 等跨平台框架，讓開發人員使用單一程式碼庫就能開發適用於 iOS 和 Android 的應用程式，簡化開發流程並節省成本。
* **人工智慧與機器學習應用：** 人工智慧和機器學習技術被整合到應用程式中，以提升使用者體驗（例如個人化推薦、聊天機器人）。
回到主題，獲取 KPI 是關於如何吸引新使用者進入您的應用程式。即使擁有最好的 APP 設計，如果不能吸引人下載並註冊使用，也無法成功！
以下是一些最重要的獲取 KPI：
－ 使用者增長率是一種衡量您使用者基礎是否增長的 APP KPI。如果在增長，它可以顯示驅動因素是什麼。透過測量價格調整、APP 更新或新的市場活動後，使用者增長率的變化，可以看出對該指標的影響。
**專案2：深入要點：行動應用留存策略**
留存使用者是行動應用成功的關鍵，以下提供深入的留存策略要點：
* **個人化體驗：** 根據使用者偏好提供個性化內容和推薦，提高滿意度和參與度。
* **推播通知最佳化：** 善加利用推播通知，在合適時機提醒使用者新功能、更新或促銷活動，但避免過度通知造成反感。
* **建立社群：** 建立 APP 社群，使得使用者可以互相交流，共同創造歸屬感和忠誠度。
* **支援和回饋：** 提供優質支援服務並收集反饋，以解決問題及改進APP體驗。
要確保您的 APP 成功，不僅需要關注設計，更需要仔細分析各類資料，包括如何吸引新使用者以及維持他們活躍。藉由掌握這些資訊，可以制定更有效且精準的營運策略，使得您的產品在競爭激烈市場中脫穎而出。
應用程式評估指標：量化使用者參與度和流失率
要計算這個，你需要測量使用者變化的百分比。例如，假設你這個月有 10，000 名使用者，而上個月有 8，000 名使用者。你的使用者增長率可以透過將 10，000 減去 8，000，再除以 8，000 得出。這意味著本月你的使用者增長率達到了 25％！
應用程式下載和註冊次數分別衡量了軟體被下載到裝置上的次數和註冊使用該軟體的人數。你常常會在應用商店中看到總下載量的顯示。雖然這是一個重要的追蹤指標，但它並不直接反映產品的成功程度。根據 AppsFlyer 的研究，有28％的應用程式在首次下載後的一個月內被解除安裝。因此，在計算其他指標時收集這些資料，但要謹慎對待。
**專案1：評估下載量與註冊率的準確性**
與下載量不同，註冊率更能具體反映使用者參與度，因為它代表實際使用軟體的人數。因此，在評估軟體效能時，應將註冊率納入考量，以獲得更準確的洞察力。
**專案2：分析棄用率趨勢**
根據 AppsFlyer 的研究，軟體下載後一個月內的棄用率高達28％。追蹤和分析棄用率趨勢有助於找出問題所在，並採取措施改善使用者體驗，降低棄用率。持續監控棄用率也能及早發現問題，避免對軟體成長造成重大影響。
應用程式效能追蹤原則：深度了解使用者行為
註冊將下載提升到更高層次。它只計算那些下載了應用程式並分享個人資訊以建立帳戶和註冊的使用者。雖然這比單純的下載資料更具指標性，但仍無法僅憑此得出完整的影象。**地理位置在應用程式設計中的意義**
地理位置指的是您的使用者所在的位置。地理因素將影響語言的使用以及應用程式內購買行為，因此追蹤這些資訊是非常重要的！了解您大部分使用者的位置，可以幫助您量身定製行銷活動，確保能夠接觸到正確的人群，同時也可以突出市場尚未飽和的機會區域。
**目標受眾人口統計**
在應用程式開發中，另一個關鍵指標是目標受眾的人口統計資料。這包括從年齡、性別到種族、收入水平及生活方式等一切資訊。
**使用行為的追蹤**
除了註冊之外，追蹤使用者在應用程式內的行為也很重要。透過分析使用者如何操作應用程式，開發者可以了解使用者的喜好、痛點以及使用模式，從而進一步最佳化整體體驗。
**資料隱私的考量**
在追蹤使用者資料時，需要嚴格遵循資料隱私法規和道德原則。開發者必須透明化資料收集和利用目的，並取得使用者同意。同時，需採取適當措施保障資料安全性與隱私，以防止資料外洩或濫用。
掌握顧客輪廓，最佳化多管道行銷活動
當你追蹤顧客的人口統計資料時，你可以開始了解他們的獨特需求，並開發精確的行銷策略來針對他們。同樣地，透過將實際使用者群的人口統計資料與目標受眾進行比較，你可以評估廣告活動的效果。渠道來源（通常稱為歸因）是一個關鍵績效指標（KPI），它告訴你顧客是從哪裡找到並安裝你的應用程式。這些重要資訊能幫助你開發行銷活動，因為它能區分來自付費廣告、自然提及或其他組合方式的下載量。哪些來源最成功？哪些渠道花了錢卻沒有看到成效？哪些關鍵詞帶來最多流量到你的應用頁面？
一旦你收集到這些資料，你就可以調整行銷預算，專注於那些帶來最佳結果的渠道！
**整合AI驅動的客戶輪廓分析**：結合機器學習技術，深入剖析顧客的人口統計資訊，找出隱藏的模式和趨勢。透過預測分析，企業可以精準預測顧客行為，最佳化行銷策略。
**重視多管道行銷漏斗**：追蹤顧客從不同管道瀏覽網站、接觸廣告和安裝應用的歷程，了解行銷活動的成效。透過整合跨管道資料，企業可以打造無縫的顧客體驗，提高轉換率。
重視使用者評論與評分，提升應用程式品質
評論和評分是一種非質化的衡量方式，能顯著影響使用者對您應用程式的看法。當有人進入您的應用頁面時，首先會做的一件事就是檢視評論，因此，越多正面的評分，就越好！同樣地，大量的總評論數顯示潛在使用者已經下載過此應用的人們對它有足夠熱情去撰寫評論。如果您收到負面評論，請花時間回應，看看您可以改進什麼——並且實際上去改進。通常，使用者會留言關於他們最關心的功能——所以要善加利用這些寶貴的反饋意見。
為什麼還需要關注您的應用程式所獲得的評分和評論？因為無論是 Google 還是 Apple 應用商店，都會給予高評分者優先搜尋排名！
**如何使用負面評論提升應用程式品質：**回應並解決負面評論，不僅能展現您的重視，也能收集寶貴的使用者回饋，有助於改善應用程式的功能與體驗。
利潤至上的應用程式互動指標
同樣地，Apptentive 的一項研究發現，將近 60％ 的人會在下載任何應用程式之前檢視評論和評分。雖然這個指標無法告訴你什麼在驅動收入或你的行銷是否有效，但它可以讓你知道使用者是否對你的應用設計感到滿意。接下來的一類應用程式 KPI 是互動指標。這些計算將幫助你了解使用者如何與你的應用程式互動、保留了多少使用者等等。追蹤互動指標至關重要，因為它們直接關係到你的利潤！
與應用程式開發相關的最重要的 KPI 之一是保留率。保留率描述的是回到平台或經過一段時間後繼續使用該平台的使用者數量。換句話說，你的保留率越高，就意味著你的應用表現越好，包括未來的收入！使用你應用的人越多，它就越有價值。
**專案1：使用者生成內容 （UGC） 的影響**
近年來，UGC 在應用程式開發中扮演著愈加重要的角色。Apptentive 的研究發現，有超過 70％ 的使用者會在下載應用程式之前檢視使用者評論和相片。UGC 提供了寶貴的見解，讓開發人員了解使用者如何使用他們的應用程式，並識別需要改進的領域。）
使用資料分析工具提升留存率
如何計算留存率：例如，假設在某個月結束時，你的總使用者數為10，000人。當月新增了2，000名新使用者，而在月初時，你有9，500名使用者。
要計算留存率，應該將10，000減去2，000，再除以9，500。結果是84％的留存率。
這意味著什麼？即便你在這個月增加了2，000名新使用者，但流失了500位，因此你的留存率低於100％。
接下來要介紹的關鍵績效指標（KPI）是「會話次數」。此指標衡量特定個體訪問你的應用程式的頻次，是評估「黏著度」的重要指標。應用程式越黏著，使用者流失率就越低，因為這代表你在吸引和維持使用者方面做得非常好。
試想一下，一個人開啟你的應用程式的頻次越高，他們的參與度就越高。
**如何運用資料分析工具提升留存率：**對獲取新使用者和留住現有使用者採取平衡的策略，利用資料分析工具追蹤使用者行為，識別流失率高的群組，並根據其互動習慣量身打造留存策略，持續最佳化並提高應用程式的吸引力。
**衡量應用程式黏著度的指標：**除了追蹤留存率之外，另一個重要的指標是「應用程式黏著度」，這能幫助您了解使用者與應用程式互動的頻率和持續時間。您可以使用指標，例如每日活躍使用者（DAU）、每月活躍使用者（MAU），以及使用者平均互動時間等資料，深入了解使用者使用應用程式的習慣和喜好，從而根據分析結果最佳化應用程式功能，提高使用者體驗，並增強應用程式黏著度。
計算使用者黏著度和參與度
在應用程式開發的世界裡，一個會話必須事先定義好。你必須確定什麼構成一個會話——在特定時間範圍內，使用者需要與你的應用有什麼互動？
除了計算每個使用者的會話次數外，計算黏著度的另一種方式是使用以下公式：
**專案1：計算註冊使用者的參與度**
使用者黏著度 ＝ 總會話數 ／ 註冊使用者數
此公式有助於了解註冊使用者的參與程度。與僅每月使用一次相比，如果使用者每隔幾天便登入，則表示使用者的參與度更高。
會話長度是指使用者在每次會話中花費在你的應用上的時間。雖然通常較長的會話長度更好，但這取決於你的應用目標。
例如，你可能設計了一款不需使用者停留太久即可完成所需操作的應用。如果是這樣，可以考慮追蹤會話深度，而不是單純依賴會話長度（見下文）。
同樣地，請務必針對故障和解除安裝的數量檢視此指標，以確定兩者之間是否存在相關性。
最佳化應用程式參與度：分析使用者會話模式
使用者的會話間隔（session interval）是指兩次使用者會話之間經過的時間。你的使用者每天還是每週造訪你的應用程式？他們每天登入數次嗎？較短的會話間隔通常表示更高的使用者參與度和增加收入的機會。同樣地，這也會根據你應用程式的目標而有所不同。如果你的軟體每24小時推送新聞頭條，那麼你的會話間隔應該圍繞這個時間設定。另一個與會話相關的重要應用程式指標是會話深度（session depth）。這是一個重要的關鍵績效指標（KPI），它告訴你一位使用者在退出應用程式之前，在使用流程中走到了哪一步。如果某人登入到你的應用程式並進行了購買，那麼這次會話就比僅僅登入並瀏覽要有更大的深度。
追蹤這項測量需要分析軟體來提供深入洞察，了解使用者在登入後做了什麼。**
**專案 1：使用者型別與參與度**
使用者的造訪頻率和時間間隔揭示了他們對應用程式的參與度和動機。定期造訪（例如每日或每週）和長時間的造訪間隔表示高度參與度。頻繁造訪和短暫的時間間隔則可能反映出使用者尋求即時資訊或執行特定任務。了解使用者的造訪模式有助於調整應用程式功能和行銷策略，以針對不同的使用者群體。
提升退出率並改善使用者參與度的策略
退出率（Exit Rate）是一項關鍵績效指標（KPI），能夠提供使用者從哪些畫面離開應用程式的洞察。它告訴你使用者在關閉應用程式或解除安裝之前所觀看的最後一個畫面。這是一個重要的指標，因為它讓你知道哪些畫面沒有達到轉換效果，以便進行修正。很可能是這些畫面未能提供足夠的價值，或者不符合你的目標受眾預期，有某些因素在使用者旅程中將他們驅離。要計算每個畫面的退出率，可以使用以下公式：
｀｀｀
退出率 ＝ （該畫面上的退出次數 ／ 該畫面的總訪問次數）* 100％
｀｀｀
讓我們透過一個例子來具體說明。如果你的應用程式要求使用者需經過五個畫面才能完成註冊流程，那麼很有可能會有一定比例的使用者在完成前就離開了。
透過計算退出率，你可以精確找出最多使用者流失的那些畫面，然後採取措施改進它們。目前常見的方法包括：
**典型查詢意圖：改善高跳出率的策略**
要降低跳出率，必須先了解導致使用者流失的潛在原因，例如：
* 頁面載入速度過慢
* 導覽設計不佳，導致使用者難以找到所需資訊
* 內容與使用者預期不符，或提供價值不足
解決這些問題，可以透過最佳化網站效能、簡化導覽，以及提升內容品質等方法。
**最新趨勢：AI 協助提升使用者體驗**
近年來，人工智慧（AI）在網站分析領域的應用越來越普及。AI 演演算法可協助分析使用者行為，例如：
* 使用者在網站上停留時間
* 使用者在特定頁面的行為軌跡
* 使用者與網站互動的方式
透過這些資料，企業可以更深入了解使用者需求，並針對特定族群進行客製化調整。例如， AI 可以偵測到某個頁面上的特定元素導致高跳出率，並建議企業針對該元素進行最佳化。
總之，理解和利用退出率這一指標，不僅能幫助你識別和解決問題點，也能最終提升整體使用者體驗和轉換效率。
追蹤應用程式參與度的創新指標和實務
讓我們來回顧另一個有用的應用程式指標：每次訪問的平均螢幕數。這個指標顯示了使用者在訪問您的應用程式時所看到的獨立頁面數量。在大多數情況下，較高的每次訪問平均螢幕數是一件好事。當您依賴廣告來貨幣化應用程式時，這尤其重要，因為更多的螢幕可以帶來更多的檢視。如果使用者每次訪問瀏覽很多螢幕卻仍然沒有進行購買，那可能是需要改變或調整某些東西的一個訊號。
每日活躍使用者（Daily Active Users， DAU）指的是每天登入您的應用程式的人數。僅憑這一數字無法判斷成功與否，但追蹤它可以幫助您計算其他關鍵績效指標（KPI）。例如，如果您在一個月或一年內計算每日活躍使用者的平均值，可以利用它來建立未來增長的預測。
**專案 1：追蹤平均螢幕瀏覽次數的創新方式**
在傳統方法中，平均螢幕瀏覽次數是透過計算使用者造訪應用程式時瀏覽的唯一頁面數來衡量。創新的追蹤方式已能進一步分析使用者與個別頁面的互動。例如，追蹤視線焦點移動、捲動行為和點選次數，以獲得更深入的見解，了解使用者在應用程式中的實際參與程度。
**專案 2：提升 DAU 的最佳實務**
除了單純追蹤 DAU 外，應用程式開發人員還應採用最佳實務來持續提升其 DAU 指標。這包括定期釋出新功能和內容，傳送個人化通知以喚醒使用者參與，以及與其他應用程式建立合作夥伴關係以擴大觸及範圍。透過分析使用者行為模式並解決重點改善領域，開發人員可以進一步提高使用者留存率，進而提升 DAU。
降低流失率：衡量應用程式參與度的關鍵指標
或許你最需要追蹤的網頁或移動應用程式的參與度指標，就是流失率。流失率被定義為活躍使用者解除安裝你的應用程式或取消訂閱服務的速度。可以將這個關鍵績效指標（KPI）視為保留率的反向指標。流失率越低，應用程式的表現就越好。如果使用者以快速的速度解除安裝你的應用程式，這可能表示存在功能問題或其他嚴重問題。導致用戶離開的其他因素還包括缺乏新內容或更新。那麼，如何計算流失率呢？你可以使用以下公式：
＼［
＼text｛Churn Rate｝ ＝ ＼left（ ＼frac｛＼text｛Number of Users at Beginning of Period｝ － ＼text｛Number of Users at End of Period｝｝｛＼text｛Number of Users at Beginning of Period｝
掌握流失率與效能指標，提升應用程式體驗與留存
不僅要警惕高流失率，還應注意流失率上升的趨勢。理解使用者為何離開您的應用程式可能會相當困難，但越早找出問題所在，就能越快解決它！計算產生最多收入的客戶群體的流失率也很有幫助，因為這是真正推動您業務發展的關鍵。下一段 KPI 指標是效能指標。使用者體驗（UX）和效能 KPI 可以追蹤應用程式的技術表現。從應用程式開發的角度來看，這些指標將引導您的策略和重點領域，因為它們可以顯示出哪些問題正在損害使用者體驗。一個您應該密切關注的重要效能指標是載入時間。這個 KPI 是指從初始啟動請求到應用程式載入完成，以及從一個螢幕轉換到另一個螢幕所需的時間。
**具體說明1：使用 Churn 分析工具**
除了手動計算流失率之外，您可以考慮使用專門的 churn 分析工具。這些工具可以自動收集資料、計算流失率並提供見解，幫助您快速識別導致流失的根本原因。
**專案2具體說明：整合資料分析平台**
透過整合資料分析平台，您可以將應用程式的效能指標與其他業務資料聯絡起來。這樣，您就可以了解流失率如何影響關鍵業務指標，例如收入和客戶滿意度。這將使您能夠做出資料驅動的決策，以改善使用者體驗並減少流失率。
確保應用程式穩定性以提升使用者體驗
應用程式的速度越快，使用者的體驗就會越好。如今的顧客非常不耐煩，因此你應該時刻努力將載入時間降到最低！調查顯示，最好的應用程式載入時間少於2秒。對使用者來說，最令人沮喪的事情之一就是下載後繼續崩潰的應用程式。這種糟糕的體驗可能會把你的目標受眾趕走。因此，追蹤崩潰率對於你的應用程式成功至關重要。
行動分析解決方案可以提供有關應用程式崩潰頻率、發生時間以及在哪些裝置上最常見的資訊。這些因素會推高流失率並降低客戶保留率，所以你需要密切監控這一關鍵績效指標（KPI）。開發團隊應該提出以下問題：
1． **如何有效追蹤和分析崩潰資料？**
行動分析工具如 Firebase Crashlytics 可以幫助你收集和分析有關崩潰的資訊，包括發生次數、具體情境和影響範圍。
2． **是否可以透過程式碼最佳化減少崩潰？**
確保程式碼質量是解決這個問題的一部分。定期進行程式碼審查和單元測試，有助於及早發現並修正可能引起崩潰的錯誤。
3． **哪些裝置和作業系統版本最容易出現問題？**
分析不同裝置和作業系統版本上的效能表現，可以幫助找出特定平台或硬體配置上的相容性問題。
採取一些技術措施也能提升整體效能：
* **使用 GraphQL 以最佳化效能：**GraphQL 是一種查詢語言，可讓應用程式有效率地從伺服器取得資料。透過減少資料傳輸量，GraphQL 可以顯著縮短載入時間。
* **採用微服務架構：**微服務架構將應用程式拆解成較小的獨立模組，每個模組負責特定功能。這種架構可提升應用程式的可擴充性和效能，加快資料處理速度。
總之，不僅要注重加快載入速度，也必須確保穩定性，以避免因為頻繁崩潰導致使用者流失。
應用程式效能監控與最佳化：使用者體驗與技術關鍵績效指標（KPI）
您的應用程式多常崩潰？每天？每週？有多少使用者受到這些崩潰的影響？當應用程式崩潰時，他們在做什麼？
根據 TechCrunch 的報導，只有 16％ 的使用者願意在應用程式失敗超過兩次後仍繼續嘗試，因此您只有極小的錯誤容忍空間！應用程式延遲可以定義為從使用者點選某個功能到 API 回應所需的時間。延遲與載入時間息息相關，因此您希望這個數值越低越好。
最佳實踐是將您的應用程式最佳化到一秒的回應時間。超過這個時間會增加流失率，並導致使用者放棄該應用程式。
下一個需要檢視的效能關鍵績效指標（KPI）是裝置。這項計算相對簡單，只涉及收集客戶使用哪些裝置來訪問應用程式的資訊。
**影響範圍：使用者行為分析**
檢視應用程式崩潰的時機點與使用者行為，有助於找出特定功能或使用情境下容易觸發崩潰的問題。例如，特定按鈕操作或切換頁面時頻繁發生崩潰，則可進一步針對這些互動進行改善。
**效能最佳化：分裝應用程式**
將大量且複雜的應用程式分裝成較小的模組可以提升效能。模組化設計讓開發人員能夠個別最佳化每個模組，縮短載入時間並減少系統資源消耗。分裝應用程式也有助於擴充性和維護性，避免單一模組影響整體效能。
裝置多樣化與效能指標：最佳化多裝置應用程式的關鍵
您可以生成平板電腦與智慧型手機，或 Android 與 iOS 之間的比較。分析此 KPI 能幫助您提升應用程式在不同裝置上的表現。螢幕解析度與客戶使用哪些裝置來執行您的應用程式有關，此指標提供了需要測試哪些螢幕尺寸的資訊。在釋出更新或建立應用程式的未來版本時，設計和開發團隊應該考慮這些資料。另一個與效能相關的應用程式 KPI 是作業系統。雖然這主要涉及您的應用在 iOS 和 Android 系統上的表現，但成功的平台應該在兩者上都執行良好。如果某一平台上的崩潰率或解除安裝率較高，請注意並進行比較。還應檢查每個 App 商店中的評分差異，以了解原因。
**趨勢 1：可摺式裝置興起**
隨著可摺式智慧型手機和平板電腦的普及，開發人員需要考慮這些裝置的獨特功能和限制。評估應用程式在可摺式裝置上的效能，並根據可摺式螢幕的變形適應介面和內容至關重要。
**專家見解：** 在設計可摺式裝置的應用程式時，請考慮不同的螢幕模式和使用場景。最佳化螢幕分割功能，並確保應用程式能流暢地切換至不同螢幕尺寸和方向。
**要點 2：應用程式安全性**
安全性對於應用程式的成功至關重要。分析應用程式的安全 KPI，例如安全漏洞和惡意軟體偵測，對於保護使用者資料和確保應用程式信譽非常重要。開發人員應定期執行安全審查，並實施措施來防止資料外洩和網路攻擊。
**專家見解：** 採取最佳安全實務，例如使用加密協議、定期釋出安全更新，並快速回應安全漏洞報告。定期與外部安全專家合作進行滲透測試，以識別和修復潛在風險。
降低客戶獲取成本：最佳化、擴張和公式
在應用程式開發和設計中，你應該檢視的最後一部分 KPI 是營收指標。這個部分是最重要的，因為它將決定你如何產生收入。這些關鍵績效指標會檢視應用程式中哪些區域帶來最多的收入，以及你需要花費多少成本來獲取新使用者。你也可以將這些指標視為行銷度量。客戶獲取成本（Customer Acquisition Cost，簡稱 CAC）是一個衡量你必須花費多少金錢才能獲得一位新使用者的指標。這個計算應包括所有花在廣告上的行銷支出，不要忘記還要考慮到開發那些行銷活動所需的時間！
使用以下公式來計算客戶獲取成本：
**趨勢：採用機器學習最佳化 CAC**
近年來，機器學習技術在應用程式開發和設計中已廣泛應用，協助最佳化 CAC。透過分析使用者行為和廣告資料，機器學習演演算法可識別最有效接觸潛在使用者的行銷策略，進而提高使用者轉換率，降低 CAC。
**深入要點：擴充套件創收管道**
除了傳統的廣告和應用內購買，業者還應考慮擴充套件創收管道，例如與其他應用程式或服務合作提供交叉促銷或聯合活動。透過建立多元的收入來源，業者可降低對單一來源的依賴，並提高整體營收。
**客戶獲取成本 （CAC） 的公式如下：
＼［ ＼text｛CAC｝ ＝ ＼frac｛＼text｛總行銷支出｝｝｛＼text｛新獲得顧客數｝
透過 CLTV 最佳化應用獲客和使用者留存
將這個指標視為獲得某人下載應用所需的平均成本。應用開發人員必須監控的一個最有價值的營收關鍵績效指標（KPI）是客戶終身價值（CLTV）。客戶終身價值指的是使用者在使用您的應用期間能夠產生的總利潤。請注意，這些客戶並不是免費獲得的，因此您還必須考慮到獲取成本。客戶終身價值越高越好——因為每一位使用者帶來的收入超過了初始行銷成本。
使用以下公式計算 CLTV：
CLTV ＝（每年每名使用者利潤×他們作為使用者持續的年份）－ 使用者獲取成本
一般而言，應用越成功，客戶終身價值就越高。您的 CLTV 也應該高於您的顧客獲取成本——如果不是，那麼您在行銷上花費過多，或者應用中對顧客來說沒有足夠的購買價值。
**專案 1：持續監控 CLTV 以最佳化獲客成本**
頻繁監控客戶終身價值可確保獲客成本始終處於可控範圍內。定期分析 CLTV 能幫助開發人員了解每個使用者的價值，並據此調整獲客策略。透過將獲取成本保持在合理水準，開發人員可以最大化投資報酬率，並專注於吸引具有高潛在終身價值的使用者。
**專案 2：將 CLTV 與其他指標結合以評估整體應用健康度**
除了作為單一指標外，CLTV 還可以與其他指標（如月活躍使用者數、流失率等）結合起來，以提供應用整體健康度的全面概覽。透過將 CLTV 視為更廣泛指標的一部分，開發人員可以深入了解使用者參與程度、應用價值以及整體業務表現。這有助於制定全面策略，不僅能提升獲客，還能留住使用者，並驅動應用長期成功。
透過 ARPU 提升應用程式使用者終身價值的原則
提升客戶終身價值應該是每個應用程式開發團隊的目標。平均每位使用者收入（ARPU）是一個關鍵績效指標，用來衡量在您的應用程式中，每位使用者所產生的價值。這些收入可以來自點選或廣告展示、付費下載或訂閱等多種來源。計算這個指標相對簡單，因為您只需要將應用程式的總收入除以總使用者數即可。例如，如果您的應用程式在其生命週期內創造了100萬美元的收入，而有50萬名使用者，那麼平均每位使用者收入就是2美元。
如您所見，這項指標提供了重要的資訊——根據上述例子，您可以估計出平均每位使用者將會產生約2美元的收入。ARPU 是一個非常有用的指標，可以幫助預測銷售額並確定需要吸引多少新使用者才能達到您的收入目標。
**1． 預算最佳化**：ARPU 可協助預算最佳化，企業能透過將行銷成本與預計收益進行比較，找出最有效率的獲客管道。
**2． 個人化體驗**：ARPU 資料可應用於個人化體驗，透過分析個別使用者的收益模式，企業能提供量身打造的內容和服務，提升使用者滿意度與忠誠度。
評估應用程式 KPI 的關鍵指標
在評估應用程式的這個 KPI 時，應注意平均每位使用者收入（ARPU）的上升趨勢，這是成功的一個指標。如果 ARPU 出現下降，就表明存在問題，需要採取糾正措施以防止其進一步減少。此指標的一個變體是平均每位付費使用者收入 （ARPPU）。本質上計算方法相同，但這次你將排除那些從未產生任何收入的客戶。由於他們對你的最終收益沒有貢獻，你可以忽略這部分群體，專注於創造業務的付費使用者。
開發應用程式 KPI 時，一個值得考慮的獨特績效指標是「首次購買所需時間」（TTTP）。該 KPI 描述了某人在下載平台後完成購買所需的時間長短。
加快使用者購買和升級的秘訣
使用以下公式來計算：首次購買時間 ＝ 首次購買時間 － 註冊為使用者的時間
減少顧客進行首次購買所需的時間，從長遠來看只會對你有利。當你考慮到其他指標如保留率和顧客流失率時，這條經驗法則尤其適用——你希望你的使用者儘快進行購買！
我們 KPI 清單中下一個效能指標是升級次數。這個術語指的是提供使用者升級至應用程式的高階或付費版本的選項，並追蹤註冊使用者進行升級所需的時間。
另一種看待這個問題的方法是考慮有多少百分比的使用者停留在免費版本，相較於進行升級購買的百分比。
**專案 1：時間評估**
對於電商平台而言，縮短消費者從註冊到首購的時間至關重要，因為更快的購買率有助於提高客戶忠誠度和降低顧客流失率。透過公式「首次購買時間 ＝ 首次購買時間 － 使用者註冊時間」可計算出首次購買時間。
**專案 2：升級轉換率**
除了首次購買外，升級轉換率也是衡量應用程式成效的重要指標。升級轉換率指註冊使用者在使用一段時間後升級至付費或高階版本所需的時間長度。進一步分析可以比較免費版本使用者和升級版使用者的比例，以了解不同使用者的行為模式。
評估應用程式獲利能力的關鍵要素
如果有較大比例的使用者停留在基本版本，可能意味著高階選項未能提供足夠的價值讓他們願意付費購買。這也可以反映出較低的參與度，因為他們可能尚未準備好投入購買升級版。本指南中的最後一個應用程式指標或許是最知名的：投資回報率（Return on Investment， ROI）。投資回報率展示了相對於您在行銷和開發應用程式上花費多少來說，為公司增加了多少收入。
這是一個非常難以計算的指標，因為要獲得可靠的資料填入公式中常常會令人感到困惑且不一致。首先需要做的是衡量您在移動應用程式上的總投資成本，並識別由此投資所產生的具體收入。
**使用者參與度與回饋基數：**高參與度的使用者較願意升級至付費版本，而回饋越多則表示使用者對應用程式的滿意度較高，可據此分析付費意願與改善重點。
**ROI公式的關鍵要素：**
－ **應用程式生命週期：**不同型別和階段的應用程式，其ROI計算方式可能不同。
－ **市場競爭力：**市場競爭激烈程度會影響應用程式的獲利能力。
－ **使用者獲取成本：**獲取新使用者的成本會影響ROI。
－ **長期價值：**考慮使用者長期價值，例如訂閱續訂、應用內購等，以更全面地評估投資回報率。
投資報酬率計算：運用技術與整合觀點
你可以使用以下公式來確定投資報酬率（ROI）：收集計算單一移動應用程式的投資報酬率資訊可能相當困難，尤其是當你的公司同時進行多個專案的時候。例如，你如何決定年度設計成本的百分比應該歸屬於單一市場活動？或者你如何判斷哪一個市場活動轉換了使用者並產生了收入？我們建議事先設定基本假設，以便在不花費過多時間去孤立特定變數和結果的情況下，計算出一個價值。如你所見，有許多不同的關鍵績效指標（KPI）度量網路和移動應用程式。每一種指標都為你的組織提供了獨特的價值。在應用程式開發過程中，你必須確定哪些指標將最能衡量你的應用程式成功與否。
**專案1：使用人工智慧（AI）自動化投資報酬率計算**
隨著 AI 技術的進步，現在有各種工具可以自動化投資報酬率計算過程，節省時間並提高準確性。這些工具可以使用機器學習演演算法分析原始資料，建立預測模型，並實時追蹤關鍵績效指標（KPI）和投資報酬率。
**專案2：整合跨平台應用程式資料以獲得全面的投資報酬率見解**
現代使用者與多個裝置互動，因此追蹤跨平台應用程式的投資報酬率至關重要。整合來自不同來源的資料，例如網路、行動和穿戴式裝置，可以提供更全面的使用者體驗見解，並有助於準確評估應用程式對收入和客戶參與度的影響。
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