如何利用营销组合建模和应用商店优化实现应用增长

在当今移动世界中，用户隐私和数据保护正成为焦点，促使营销人员重新思考其策略。移动营销传统上严重依赖个人用户数据，但随着越来越多的用户选择退出数据共享，准确理解其行为变得具有挑战性。

在这种情况下，营销组合建模 (MMM) 和应用商店优化 (ASO) 应运而生。应用商店优化确保您的应用得到良好优化，以有效吸引用户，通过吸引人的视觉效果、清晰的描述和积极的评论来建立用户信任。同时，MMM 采用数据驱动的方法来衡量绩效，同时保护用户隐私。

共同地，MMM 和应用商店优化为移动营销人员提供了一个强大的工具包，以适应不断变化的移动格局，蓬勃发展并做出明智的决策。在这篇博客中，我们将探讨营销组合模型如何在保护用户隐私的同时衡量绩效、它能提供的insights，以及应用商店优化在面对这些变化时实现持续和持续增长的作用。

这是一篇由Airbridge撰写的客座博客。

什么是营销组合建模？

营销组合建模是一种数据分析方法，有助于 衡量不同营销策略如何影响公司的成功。它查看过去的数据，并创建一个公式来展示广告支出和广告表现等因素是如何关联的。这种方法可以回答以下问题：

• 每个营销活动在产生收入方面有多有效？
• 如何在不同渠道之间优化预算分配以最大化回报？
• 经济状况和季节性等外部因素如何影响销售？

营销组合建模已经存在多年，与任何使用付费广告的业务都相关。最近，移动营销人员对其产生了浓厚兴趣，因为数据准确性降低带来了挑战。Apple 的 SKAdNetwork 和 Google 的 Privacy Sandbox 尚未提供完整的解决方案，因此对隐私友好型衡量方法的搜索仍在继续。

深入探讨营销组合建模的概念

什么是应用商店优化？

应用商店优化 (ASO) 主要侧重于优化应用在应用商店中的可见性、吸引力和可发现性。目标是提升应用下载量，并吸引新老用户对您的应用感兴趣。强大的关键词策略有助于您的应用获得更高排名，而高转化率则确保可见性提高能带来更多应用下载量。

应用商店优化可能涉及根据公司目标和需求量身定制的各种任务：

• 研究热门关键词以改进应用描述
• 增强应用视觉效果，例如图标、截图和视频，以吸引更多下载量
• 本地化应用的产品页面以面向全球受众
• 管理评论以保持良好声誉
• 通过编辑内容和特色推荐位提升可见性
• 监控应用商店变化和竞争对手更新以保持可见性

阅读这份综合指南，了解您需要知道的关于应用商店优化的一切

应用商店优化和 MMM 如何协同工作以推动应用增长？

• 数据集成： 应用商店优化提供有关自然用户获取的宝贵insights，例如关键词排名和转化率。这些数据可以输入到您的营销组合建模分析中，以了解自然增长在您的整体应用增长策略中的作用。
  
• 归因： 营销组合建模有助于将应用下载量和用户获取归因于特定的营销渠道，包括付费广告和促销活动。通过结合应用商店优化数据，您可以区分自然下载量（用户在应用商店中自然发现您的应用）和付费下载量（通过营销活动获取的用户）。
  
• 预算分配： 营销组合建模使您能够更有效地在自然和付费渠道之间分配营销预算。结合应用商店优化数据中的insights，您可以将预算规划提升到一个新的水平。
• 优化营销策略： 应用商店优化和营销组合建模数据可以指导您的营销策略。例如，如果应用商店优化数据表明某些关键词能带来显著的自然增长，您可以将付费广告活动与这些关键词对齐。营销组合建模可以帮助评估这种对齐对整体应用增长的影响。
• 持续改进：随着您从应用商店优化和营销组合建模数据中收集insights，您可以对应用的营销组合进行明智的调整。

MMM 和应用商店优化在移动营销中的应用示例

有了准备好的模型，是时候探索如何在不同情况下使用营销组合建模和应用商店优化了。

影响者营销活动

为了提升一款游戏应用的可见性，他们与影响者合作进行社交媒体推广。这种数据驱动的方法可以帮助评估其影响者营销活动对应用下载量的影响。以下是该游戏如何使用针对应用商店优化定制的营销组合建模：

在此情景中，每个影响者互动的成本根据其粉丝数量而异。

应用商店优化确保应用的商店列表通过相关关键词、吸引人的视觉效果和积极评论得到良好优化，以增强影响者驱动的活动效果。营销组合模型通过衡量其对应用安装量和相关指标的影响来跟踪影响者营销活动的表现。它考虑了影响者营销在整体营销组合中的相关成本。

通过分析应用商店优化后的商店页面访问量以及影响者驱动的应用安装量，我们获得了关于应用商店优化如何与更广泛的营销工作保持一致并为投资回报率做出贡献的insights。

阅读这份关于您的应用或游戏关键词优化的分步指南

针对金融科技应用的微调数据分析

在金融应用行业，消费者偏好往往随时间推移保持稳定，变化不频繁。对于过去 3 年经历显著增长的移动支付应用，在不同季节优化营销工作变得至关重要。尤其因为传统金融机构也推出了类似的应用。以下是应用商店优化和混合营销模型如何协同合作：

季节性趋势强烈影响消费模式。应用商店优化策略会根据季节进行调整，以符合用户在高峰期和非高峰期的搜索趋势和偏好。这包括微调关键词和视觉资产，以与季节性金融活动和促销活动产生共鸣。目标是确保应用全年对用户保持可见和吸引力。

MMM 评估包括应用商店优化在内的各种营销渠道在不同季节的表现。它衡量应用商店优化调整对应用安装量和用户参与度的影响，同时考虑到与传统金融应用的竞争格局。这种数据驱动的分析有助于了解移动支付应用在各种季节性趋势中的表现。

在此情景中，跨越 3 年的历史数据揭示了一个一致的模式：从 4 月到 10 月应用安装量下降，随后在假日季节显著增加。这为在这些关键时期优化应用商店优化工作的资源分配和策略提供了依据。

请记住，您以应用商店优化为重点的营销组合模型的强度取决于您数据的质量和深度。为了获得更准确的长期前景，请考虑调整：

• 数据，以更好地了解消费者行为
• 季节性趋势
• 竞争动态

这有助于做出数据驱动的决策，以实现应用持续增长和成功。

结论

在瞬息万变的应用行业，营销组合建模和应用商店优化之间的合作成为应用开发者和营销人员的宝贵工具。MMM 提供数据驱动的insights，揭示您的营销策略的影响，并帮助您有效分配预算。应用商店优化关于自然增长的insights与营销组合建模无缝融合，创建了一个统一的系统，其中数据指导着每一个决策。这种合作使应用开发者和营销人员能够为应用增长做出明智选择。