小白学数据分析----->学习注册转化率

简介: 你的注册转化率及格了吗? 注册转化率,一个基本上可以忽略的指标,虽然简单,但是却真实反映渠道,发行商,开发者的实力,以及对待产品的态度。 所谓的注册转化率,其实指的是玩家从下载游戏后,打开激活游戏,注册成功游戏的比率,即注册账户/激活账户数,如果出现单个设备,多个账号的情况,算作一次转化。

你的注册转化率及格了吗?

注册转化率,一个基本上可以忽略的指标,虽然简单,但是却真实反映渠道,发行商,开发者的实力,以及对待产品的态度。

所谓的注册转化率,其实指的是玩家从下载游戏后,打开激活游戏,注册成功游戏的比率,即注册账户/激活账户数,如果出现单个设备,多个账号的情况,算作一次转化。

注册转化率的市场表现

一线 90%

二线 80%

三线 75% 行业平均

普通 70%

实际上,对于大多数游戏而言,尤其在安卓市场(包括越狱渠道),注册转化率并未有理想的效果,超过40%的游戏在注册转化率的表现是低于70%的表现。

为什么注册转化率很重要

流量的利用和转化

一款游戏现在的营销和推广费用极具增加,实际上,刨除本身积分墙的强推背后,很多的垃圾用户的存在,产品本身在流量涌入进来的时候,并没有做好最佳的准备条件,服务器承载能力是大家都会考虑的,有些问题是必须要解决的:

如何快速友好的解决注册

解决输入法

解决适配

以上这些要素则是衡量产品实力,渠道实力的重要标示。当然,圈里面的人都知道,积分墙做用户在强推用户量的同时,还在于其榜单效应和传播营销带来的自然用户(当然这部分其实是很多时候被我们忽略掉的,后面文章会讨论这部分自然用户),但是,无论在推广端如何用力,玩家如何进入游戏的问题则是避免不了的。

渠道软实力的彰显

如下图,大家可以看到四个渠道对同一款游戏的注册转化率迥然不同的表现:

 

一款游戏在不同渠道的注册转化率水平变化很大,从60%到80%水平不等,我们清楚一个事实是,如果每天我们推广10000的新增注册用户,提高10%的转化率等于至少在入口提升了1000人进入了游戏,如果1000人中,500人流失了,而剩下的500中,300人稳定活跃,有50人最终产生了付费,且有一个大R用户,则至少从10%的提升中,我们得到了一部分收入。也许,并不能cover成本,但是实际我们成就了用户的转化和良好的产品体验。

一个不争的事实是,基本现在的渠道都在做联运,都提供了支付SDK,实际上一个账号,一个支付功能。然而接入渠道后,实际的SDK表现的性能和账户系统的体验,却给产品开发者带来了不小的麻烦,有的支持匿名注册,一键登录,有的进行复杂的渠道注册流程,搞的用户很不爽,也就牺牲了产品。在注册转化率的提升问题上,实际不是谁的责任问题,而是互相促进,和改进体验。

产品实力的证明

如今,我们的智能机普及率已然很高,在我们进行注册转化率分析的过程中,实际上影响因素很多,比如从产品层面来讲,UI布局和逻辑,按钮大小,输入内容,输入法,系统版本,UI配色,注册等待体验等等。

 

对于我们而言,注册转化率额这个指标其实一个很简单的指标设计,但是背后隐藏了我们在产品开发,用户体验,渠道对接等等诸多环节的问题,作为分析师和数据使用者,真实了解指标背后的意义和作用,其实很关键的。

相关文章
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
深入学习NumPy库在数据分析中的应用场景
深入学习NumPy库在数据分析中的应用场景
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 SQL
15个超级棒的外文免费数据集,学习数据分析不愁没有数据用了!
15个超级棒的外文免费数据集,学习数据分析不愁没有数据用了!
181 0
|
数据挖掘
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
78 0
|
关系型数据库 分布式数据库 对象存储
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 5: 零售连锁、工厂等数字化率较低场景的数据分析
零售连锁, 制作业的工厂等场景中, 普遍数字化率较低, 通常存在这些问题: 数据离线, 例如每天盘点时上传, 未实现实时汇总到数据库中. 数据格式多, 例如excel, csv, txt, 甚至纸质手抄. 让我们一起来思考一下, 如何使用较少的投入实现数据汇总分析?
272 0
|
1月前
|
数据挖掘 数据库
ChatGPT在数据分析学习阶段的应用
ChatGPT在数据分析学习阶段的应用
|
3月前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
解锁Python数据分析新技能!Pandas实战学习,让你的数据处理能力瞬间飙升!
【8月更文挑战第22天】Python中的Pandas库简化了数据分析工作。本文通过分析一个金融公司的投资数据文件“investment_data.csv”,介绍了Pandas的基础及高级功能。首先读取并检查数据,包括显示前几行、列名、形状和数据类型。随后进行数据清洗,移除缺失值与重复项。接着转换日期格式,并计算投资收益。最后通过分组计算平均投资回报率,展示了Pandas在数据处理与分析中的强大能力。
45 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
Python强化学习应用于数据分析决策策略:** - 强化学习让智能体通过环境互动学习决策。
【7月更文挑战第5天】**Python强化学习应用于数据分析决策策略:** - 强化学习让智能体通过环境互动学习决策。 - Python因丰富库(如TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, NumPy)和生态而受青睐。 - 使用OpenAI Gym构建环境,如`gym.make('CartPole-v0')`。 - 选择模型,例如神经网络,定义策略如Q-Learning。 - 训练模型,调整智能体行为,如Q-Learning更新Q表。 - 最后评估模型性能,实现数据驱动决策。
50 3
|
6月前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
从零到精通:学习这些R语言必学包成为数据分析高手!
从零到精通:学习这些R语言必学包成为数据分析高手!
186 0
|
供应链 安全 数据挖掘
从北京疫情处理中学习如何做数据分析
从北京疫情处理中学习如何做数据分析