移动应用营销中的增量效应是什么？

增量效应是一种衡量方法，用于确定某项活动在特定时期内对应用关键绩效指标（KPI）的影响，如安装量或应用内事件。通过增量效应，您可以了解如果不开展这项活动会发生什么。

通过增量效应，您可以回答以下问题：

• 使用高搜索量关键词优化我的应用标题是否真正带来了自然安装？还是我只是重新分配了其他品牌搜索词的流量？
• 我的付费广告活动是在吸引新用户，还是仅仅获得了本来就会自然而然使用我的应用的用户的功劳？
• 针对竞争性关键词是否真正带来了增量增长？
• 某个活动是否带来了实际增长，还是只是正常季节性模式的一部分？
• 对于某个营销活动，下载量、参与度或收入是否出现了超出预期趋势的增长？

简而言之，增量效应将帮助您判断某项活动是否成功影响了您的营销增长。这有助于您发现哪些营销活动值得投入时间和预算。

增量效应对 ASO 和付费广告活动的重要性

确定营销努力的增量价值对于成功优化短期和长期营销策略至关重要。随着用户数据因隐私保护目的变得更加集中，营销人员发现衡量广告活动影响变得更加困难，因此转向增量效应测试以获得更深入的见解。

增量效应对 ASO 的好处

您的某些 ASO 工作对投资回报率的影响比其他工作更大，了解这种差异至关重要。

将增量效应应用于应用商店优化（ASO）可以帮助您：

• 更好地理解更新应用商店创意素材对应用性能的影响。
• 了解哪些应用内事件或促销内容推动了用户参与度或收入。
• 评估在应用商店获得推荐位置的价值。
• 衡量元数据更新对应用在应用商店中的可见度和访客流量的影响。

增量效应对付费用户获取工作的优势

猜猜怎么样？增量效应的作用远不止于 ASO，它还可以帮助您确定付费用户获取工作的提升效果。

以下是使用增量效应获得付费用户获取洞察的四种方式：

1. 确定将自定义产品页面链接到 Apple Search Ads 广告活动可以提高多少应用转化率。
2. 发现将 Apple Search Ads 连接到特定自定义产品页面可以降低多少安装成本。
3. 评估电视广告活动是否应该获得带动品牌搜索流量增长的功劳。
4. 寻找付费媒体广告活动可能带来的自然增长或蚕食效应。

增量效应帮助您将营销努力与预算和整体增长联系起来，以便您能够最大程度地优化 ASO 工作和付费广告活动，实现最大成功。

如何衡量营销中的增量效应？

衡量营销中的增量效应有几种不同的方法，最常见的是 A/B 测试、对照组、匹配市场测试和时间序列分析。

A/B 测试

这种较老的方法可能是营销中最熟悉的。要进行 A/B 测试，您必须将受众分成两组。A 组作为对照组，不做任何改变，而 B 组则接触您的营销活动或变体。A/B 测试帮助您确定应用或广告的哪个元素在用户参与度和转化率方面表现更好。

示例：您想衡量更改应用商店截图对转化率的增量影响。A 组看到现有截图，而 B 组看到突出显示应用关键功能的新设计。如果测试组的转化率明显更高，那么我们就知道新截图带来了增量安装。

A/B 测试的局限性

虽然 A/B 测试是监控广告创意或应用商店截图等微观变化的好方法，但它无法考虑竞争对手行动、季节性趋势或算法更新等外部因素。此外，A/B 测试可能显示暂时的提升，但并不总能预测长期成功。

对照组

对照组是从被测试的营销活动或变更中排除的目标受众子集。它用于通过比较被排除者和未被排除者的结果来确定活动或更新的效果。这有助于通过提供比较基准来建立因果关系。

示例：在营销活动中，暴露组在 Google 上看到广告，而对照组不看到任何广告。如果暴露组购买广告所推销的产品的比率高于对照组，那么这些广告就在推动实际销售。如果不是，那么这些广告可以被认定为浪费钱。

对照组的局限性

就 App Store 或 Google Play商店的 ASO 更新而言，对照组实际上无法阻止一部分用户看到这些更新，这使得它们在监控元数据更新方面不切实际。此外，一组用户可能被排除，但仍然可能通过口碑、浏览应用商店或竞争对手的广告了解到应用，因此被排除的群体可能并非真正被排除。

匹配市场测试

当难以创建对照组时，这种方法是首选。匹配市场测试是指将目标市场的表现与未收到相同营销努力的类似市场进行比较。请注意，这些市场在应用商店动态、用户行为和竞争格局方面应该具有可比性。

如果结果有差异，那么这表明营销努力产生了增量效应。如果没有显著差异，那么增量影响可以忽略不计。

示例：您想测试在特定国家运行 Apple Search Ads 的增量影响，因此您选择两个相似的市场，如加拿大和美国。加拿大作为测试组，展示 Apple Search Ads。美国作为对照组，不接收任何 Apple Search Ads。

四周后，测试组加拿大在自然和付费安装方面的提升都明显高于美国对照组。这表明 Apple Search Ads 推动了增量增长，并且没有蚕食自然流量。

匹配市场测试的局限性

实际上，考虑到应用商店动态、区域用户行为和本地营销条件，没有两个市场是完全相同的。这些市场之间的细微差异可能会扭曲结果。与 A/B 测试类似，匹配市场测试缺乏提供留存率或终身价值（LTV）等长期洞察的能力。

时间序列分析

时间序列分析分析历史数据，以识别营销活动前后出现的模式和趋势。通过使用统计方法检查这些模式的偏差，您可以估计活动的增量影响。由于这种方法会调整外部因素，它对于实际的 ASO 和用户获取测量非常有用。

示例：一个游戏应用举办了一个万圣节活动，提供节日游戏内奖励。时间序列分析查看活动前、活动期间和活动后的每日下载量、参与度和收入。如果我们查看历史数据并将其与最新数据进行比较，发现下载量远超正常万圣节趋势，那么我们可以假设该活动可能推动了增量增长。同样，教堂捐赠应用可以应用时间序列分析来量化功能更新或活动对捐赠或参与度的提升。

为什么时间序列分析是最佳的增量效应衡量方法

虽然 A/B 测试、对照组和匹配市场测试等传统实验方法提供了有用的营销表现洞察，但它们都受到重大限制。这些限制包括无法考虑外部因素、长期影响和实际市场动态。

这就是时间序列分析的优势所在，因为它允许控制季节性、竞争对手更新和算法变化。由于它能识别变化前、变化期间和变化后的趋势，它提供了短期和长期的表现洞察。因此，时间序列分析最适合监控 ASO 和付费用户获取工作。它帮助您看到随时间推移的影响。

AppTweak 的 Reporting Studio 使用时间序列分析来衡量增量效应，因为我们与客户的经验告诉我们，衡量活动期间和活动后的提升至关重要。影响分析使我们能够看到营销活动期间的增量提升，并监控活动后的残余效应。要获得关于使用 AppTweak 增量分析的见解案例，请查看如何衡量 ASO 和付费用户获取的真实影响。

结论

增量效应通过将真实增长与现有趋势、季节性和蚕食效应隔离开来，使您能够做出数据驱动的决策。

就 ASO 而言，增量效应揭示了您的 ASO 工作是否在推动真正的自然增长，还是仅仅在重新分配现有需求。

对于付费广告活动，增量效应有助于确保您的预算得到正确分配。这可以防止您在无需广告就能获得的用户身上不必要地花费。

如果您还没有利用增量效应来充分理解您的营销工作，我们可以保证您的竞争对手正在这样做。通过确保您花费的每一分钱和采取的每一个行动都能转化为增长来提高您的投资回报率。营销中的增量效应将继续存在。现在就试试吧。