2025-6-12 杰睿
現代移動應用市場競爭激烈，尤其是在實用程序應用領域，眾多公司通過提供雷同的功能來爭奪用戶注意力。在這樣的環境下，不僅要為應用吸引流量，更要妥善管理流量。如果您的應用獲得了安裝量，但訂閱轉化率不足，復購率也不夠高，那么在如此激烈的競爭中生存將極其困難。
AEZAKMI 集團在 App Store 中創建和推廣訂閱式實用應用方面擁有豐富的經驗。他們歡迎各種合作方式，包括應用發布、應用推廣、咨詢，以及通過自然流量銷售其開發的高質量應用。合作意向請發送至partnership@aezakmi.group。
許多因素都會影響用戶訂閱應用的決定：價格、是否有免費試用、付費墻的設計、付費墻上的產品信息以及付費墻上關閉按鈕的位置和外觀。這些因素的綜合作用最終會影響轉化率。
因此，為了提升應用性能，您需要針對每個細分市場分別測試所有這些組合。根據 AEZAKMI 集團的經驗，有些細分市場采用試用訂閱效果更佳，有些則采用長期訂閱（3 個月、1 年）效果更佳，但也有一些細分市場采用常規月度訂閱是最佳選擇。這只是訂閱類型，還存在大量其他變量。
因此，您需要驗證。最佳方案是同時進行A/B 測試。畢竟，即使您持續進行 A/B 測試，外部因素也可能顯著改變最終結果。應用程序的流量質量可能會下降，或者在測試中期某個細分市場出現季節性下滑，結果就會變得模糊。例如，新的付費墻會顯示更好的轉化率，但這完全可能被不同時期較低的流量償付能力所抵消。因此，只有通過A/B 測試才能獲得定性結果，即在相同條件下同時測試所有選項。
Apphud 實驗案例研究結果對于圖標和屏幕截圖，App Store Connect 提供了運行其產品頁面優化測試的功能，但同時無法測試應用程序內部內容。這時，Apphud 的實驗工具就派上用場了。
通過簡單的集成和便捷的指南，您可以配置應用中的所有內容，從付費墻的外觀到應用入門和訂閱類型——所有這些都在 A/B 測試框架內進行。AEZAKMI 集團在許多案例中都使用了實驗，這有助于他們了解細分市場并提升應用性能。
AEZAKMI 集團憑借其新應用進軍 PDF 掃描儀市場，但當時并不確定哪種訂閱模式效果最佳。他們需要測試哪種訂閱模式能帶來最大利潤：包月訂閱、包周訂閱，還是包周試用。當然，還可以進行更多類似的測試，例如包月試用、包年試用、包月試用等等。但需要注意的是，同時嘗試大量選項會耗費資源，因此他們決定先進行一項已描述的測試，然后再運行其他變量，與最終結果進行比較。
理論上，無需使用第三方工具即可運行此類測試。然而，由于諸多原因，這種方式并不方便：手動分配流量、結果分析困難以及測試完成困難。此外，Apple 也不鼓勵這種流量分離，因為這會使他們測試和追蹤違反其政策的活動變得更加復雜。
Apphud Experiments 解決了所有這些問題。SDK的簡單集成讓您可以快速創建選項并指定每個選項的流量百分比，以及選擇所需的訂閱和付費墻。Experiments 的另一個優勢是它顯示詳細的統計數據，讓您輕松應用最佳選項。
測試的付費墻選項PDF 掃描儀應用程序不同訂閱類型的測試結果：
實驗結果，Apphud工具很容易看出，試閱訂閱轉化率（ 2.29 % ）幾乎是月度訂閱轉化率（1.21% ）的兩倍，也高于周度訂閱轉化率（1.63%），但這并不是最重要的。
重點在于，實驗可以讓你追蹤ARPU——一個非常重要的指標。ARPU是轉化率和續訂次數的累積指標。畢竟，一個訂閱的轉化率可能很高，但用戶會立即取消；另一個訂閱的轉化率可能低 2 倍，但與此同時，他們的續訂率可能高 4 倍，這意味著從長遠來看，它的利潤更高。
最重要的是，ARPU 是按用戶組計算的。換句話說，每個版本都會單獨跟蹤用戶續費。您可以看到，按月訂閱的 ARPU 比試用版 ARPU 低 2 倍，您可能認為這是由于轉化率高出兩倍造成的。然而，按周訂閱的價格比按月訂閱低 2 倍，而且由于用戶訂閱的訂閱期更長，因此他們的盈利能力更強。ARPPU 也體現了這一點：試用用戶帶來了更多收入，并且訂閱時間更長。
這次測試讓 AEZAKMI 集團了解到試用版的每周訂閱 比原來的每月訂閱好 2 倍，同時也讓他們的應用收入翻了一番。
本次測試的目的是為LED 燈控制器應用程序選擇性能最佳的入門方案。
測試的入門選項AEZAKMI 集團在本次測試中提供了 6 個入門選項。由于 Apphud Experiments 允許用戶同時運行最多 5 個測試版本，因此他們將測試分為兩個階段。
第一階段：
第一次測試的實驗結果，Apphud工具第二階段：
第二次測試的實驗結果，Apphud工具結果，AEZAKMI 集團的訂閱轉化率從 0.8% 提升至 1.29% (+61%)，ARPU 從 0.12 美元提升至 0.14 美元 (+16%)。對于一款擁有大量用戶的應用來說，這具有非常顯著的影響。尤其考慮到您僅通過一次測試就獲得了如此深刻的洞察。
A/B 測試是訂閱應用的關鍵工具，因為它能夠提供關于用戶體驗和行為的寶貴洞察。正如這些案例所示，A/B 測試幫助訂閱應用提高轉化率，并最終提升應用收入。因此，A/B 測試對于確保訂閱應用的成功至關重要。
Apphud 實驗幫助 AEZAKMI 集團檢驗其假設并實現其收入目標。Apphud 為客戶提供統計上有效的結果，用于確定實驗結果是否為隨機結果。對于我們的實驗，我們將統計顯著性閾值定義為 5%（或 P 值 = 0.05）。Apphud 提供值得信賴的數據。
