解析iPhone应用销量趋势的计算公式
注:本文作者为William Volk,文章通过举例分析,呈现iPhone应用的销量趋势,原文发布于2011年4月18日,涉及数据以此为准。
在iPhone应用营销活动中,把握应用描述、游戏截屏、营销活动和公共关系带给应用销量的影响颇有益处。而最好的方式就是观察上述内容的变化是如何影响应用日常下载量。
这个方式存在一个问题。开发商早就心中有数的是日常下载量会出现变化。例如:若开发商周五改变应用描述(游戏邦注:应用商店当中的)的某个截屏,那么周六销量增加10%是好是坏呢?还是仅仅表明相比周五,周六下载量更高?
开发商可把该数据同上周做比较,但这呈现的可能是更大趋势。若开发商不断调整内容,那么最好将销量/下载量进行日常比较。这样我们便能判断应用下载量的每日趋势。
首先就以1月份发行的热门免费游戏《Bocce-Ball》为例。《Bocce-Ball》在众应用中名列第六,且游戏在促销和广告活动结束后,下载量仍旧相当可观。更重要的是,游戏内容已经几周没有更新,所以我们有望看到稳定的日常下载量,以及明确日常销售模式。该游戏当前的每周下载量依旧相当稳定。
这些日常下载量数据覆盖的时间范围是2011年2月28日-2011年3月10日。我们把游戏每周下载量设定为标准值700次(注:即每天100次),然后观察游戏在6个工作周内的每日变化趋势。数据采集完毕后,我们去掉两周明显偏离标准值的数据,然后得出如下结论:
以表格形式呈现就是:
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
103 95 92 94 93 112 114
令人惊讶的是,该模式的整组数据值偏差极小:
平均偏差值约为4次。即便将较大偏差数据囊括在内,平均偏差值仍旧低于5次。
为检验结果,我们使用相同衡量方式观察6周的数据,看看差距是否明显(注:原先排除在外的两周数据也囊括在内)。测量值和偏差依旧显示,这个模式是观察日常销量的准确模式。平均值为:
之前模式(采用相同测量标准)的偏差值(源自新平均值)是:
这说明什么?
我们把实际测量值除以测量值就能算出日常数据,将日常销售数量标准化。例如,若游戏周五下载量为6000次,周六增至6500次,则周五和周六的标准测量值分别是6451次和5803次。标准测量值=实际测量值/模式当日数据。日常销售模式数据表明,鉴于周五下载量为6000次,所以若其他因素保持不变,那么周六销量应为7226次。
所以在文章开始的例子中,游戏截屏变化导致周六下载量相比周五增长10%(注:假设从6000次到6600次)……修正结果是,当日常趋势充当标准值时,下载量其实降低8.6%,因此最好还是使用原来的游戏截屏。
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