数据解读应用程序营销五大趋势及行业预测

　　根据eMarketer的数据显示，2018年有近30亿人（占世界人口的39。4）使用手机上网。为满足这种爆炸性增长的需求，移动广告花费也有所增长，在2018年增长近30，达到1，840亿美元。预计到2020年将进一步实现两位数增长，届时花费将超过2，630亿美元。
　　移动广告花费中越来越大的一块是应用程序安装广告。应用程序逐渐成为培养品牌忠诚度和参与度的最主要的平台，导致广告花费大幅增长。根据AppsFlyer的预测，应用程序安装广告花费在2018年达到389亿美元，在2020年将不少于641亿美元增幅为65。
　　品牌和客户忠诚度对电子商务应用程序的重要性日益增强，IP在游戏应用程序中的价值提升，持续的留存困境，以及数据的增强使用，提供更清晰的细分和访客找回的有效性。
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　　然而，这种增长也会导致市场竞争加剧，使应用程序营销盈利变得更加困难。显然，只有更多依赖数据的应用程序营销人员才会成功。要解决这个难题，我们需要完成的一个关键的步骤就是要回顾2018年的市场状况，以及2019年的市场走向。
　　以下是AppsFlyer的数据中在2018年排名前五的趋势，以及评估订阅收入的应用程序份额增长的一项额外统计。1。随着自然安装的进一步下滑，由市场活动驱动的安装数量继续增长
　　2018年，应用程序被用户自然下载仍有瓶颈，因此越来越多的应用程序增加了其用户获取预算。2017年有营销预算的应用程序中，非自然安装（NOI）所占的份额上升了11，2018年进一步上升了12，达到55。平台细分显示，Android仅略微领先于iOS。
　　在所有的安装中（不设营销花费限制），非自然的份额在2018年達到43。显然，有用户获取预算的应用程序（甚至不是每月非自然安装数量达三千以上的大型应用程序）越来越依赖于非自然安装，以产生需求。
　　我们可以看到营销增长很普遍，57的应用程序安装是非自然多于自然。
　　类别细分：非自然安装中增长比例最大的是休闲游戏（29）、健康与健身（24），而新闻和餐饮的降幅最大（分别为19和7）。2019年将会发生什么？
　　近年来我们所看到的叠加趋势还将继续，无论是用户自然增长的瓶颈，对非自然安装增加的依赖，还是与此同时对数据更高水平的理解和信心以驱动营销投资的盈利能力。
　　此外，随着更多的点将跨渠道连接，消费者的路径将变得更加开放，以此可更多地了解营销的效果。因此，一些来源未知（因此被标记为自然）的安装将成为已知。这将导致在不同渠道归因于市场驱动行为的安装份额进一步增加。2。在过去一年的时间里，约20的应用程序将原本用于用户获取的预算投入到访客找回中
　　依据相关数据所示，应用营销中访客找回的使用在多个垂直行业呈上升趋势。
　　总体而言，我们可以看到近70的应用程序增加了其访客找回行为，而60的应用程序有更多的安装。然而，访客找回的跃升幅度远远高于相对温和的安装增长。考虑到应用程序留存方面的挑战，以及数据更明智的使用以有效地与现有用户再次互动，这是意料之中的。
　　访客找回的跃升主要是由购物和旅行应用程序推动的。这些应用程序专注于产生长期的忠诚度，并与现有用户建立更牢固的关系。因此，它们更倾向于使用访客找回。对于排名前50的购物应用程序来说尤其如此，其中35的应用程序削弱了用户获取，增加了访客找回行为。
　　在游戏中，我们可以看到近60的应用程序在一年后减少了用户获取行为。这可以解释为，由于游戏的性质和激烈的竞争格局，普通游戏的存活期是有限的。随着时间的推移，普通游戏的有效媒体成本也会增加。结果是，安装的数量随着兴趣的消逝而下降，导致花费减少。2019年将会发生什么？
　　导致访客找回使用增加的原因有很多。其中最主要的是品牌和客户忠诚度对电子商务应用程序的重要性日益增强，IP在游戏应用程序中的价值提升，持续的留存困境，以及数据的增强使用，提供更清晰的细分和访客找回的有效性。3。对于非游戏应用程序来说，IAP盈利越来越具有挑战性
　　从对应用程序内购买（IAP）收入趋势的观察显示，2018年平均用户的收入低于2017年。总体而言，下降的幅度不大，但是当我们深入到平台数据时，可以看到下降主要是由Android用户导致的。
　　随着智能手机在全球的大规模普及，移动应用程序安装领域正经历显著的增长，并将在未来几年继续增长。然而，在微观层面，移动应用程序营销人员正面临许多挑战即留存、盈利和作弊。
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　　我们有理由相信的一个事实是，游戏应用程序营销人员比非游戏应用程序营销人员更精明。在2018年，这两个群体之间仍有很大差距，这一点在上述的ARPU数据中表现得尤为明显。
　　这一差距也解释了为什么游戏应用程序中非自然安装的百分比远远高于非游戏应用程序（参见上文的第1点深入分析）。得益于对数据的痴迷，游戏应用程序可以在营销上投入更多，并从增加的用户那里获得更多收入。
　　国家的细分显示，在2018年，中国和韩国的ARPU增幅最大，而巴西和印度遭受的损失最大。我们可以看到，中国的爆炸性增长仅仅体现在数量上，而韩国的增长主要是由游戏应用程序利用游戏在这个市场上的巨大人气推动的。
　　尽管印度和巴西等发展中国家市场有大幅增长，但它们的增长仅集中在数量上。一旦涉及到盈利，增长比例就会急剧下降。话虽如此，低媒体成本和庞大的受众群体可以推动这些地区营销人员的盈利能力。2019年将会发生什么？
　　应用程序内购买的平均收入更难预测。这完全取决于非游戏类应用程序是否会更深入地研究由收入驱动的优化。一方面，许多非游戏营销人员将意识到他们需要提高数据驱动的营销技能。另一方面，随着越来越多的传统品牌进入绩效驱动的应用程序市场，他们需要时间来磨练这些技能。4。广告盈利有所增长，但仅限于游戏
　　广告盈利在应用程序领域正经历显著的增长，但这一收入流仍然局限于游戏（我们的数据库中85通过广告盈利的应用程序都是游戏）。游戏应用程序营销人员非常关注从多个渠道获得最大收入：他们的ARPU不仅更高（参见上文第3点），而且出现越来越多的游戏应用程序准确地说，份额增加了135从2018年开始评估广告收入。
　　正如我们在最近的2018年游戏应用程序营销现状报告中所详述的那样，这种增长是由休闲和超休闲应用程序推动的。超休闲游戏以其简单的即开即玩机制成为今年游戏领域的后起之秀，游戏应用程序安装的市场份额增长3。5倍。IAA在中核与策略游戏中的份额始终保持在30左右。2019年将会发生什么？
　　广告收入的份额将继续上升，利用此关键收入流潜力的应用程序数量也将继续上升。视频广告的激增将在很大程度上推动其增长，这在很大程度上是由休闲游戏对有奖视频的需求推动的。此外，高质量垂直视频的使用正在增加，这可能也会激发人们对非游戏应用程序的兴趣。5。大规模自动程序攻击在7月份达到顶峰，然后消退，但下一波到来很可能只是时间问题
　　在过去的几年中，应用程序安装作弊和防作弊持续抗衡，其间我们也注意到了一波又一波的作弊来袭。
　　在安装劫持和设备农场（刷设备团体）兴起之后，作弊分子开始开发更加复杂的自动程序，试图模仿用戶行为以绕过保护。这波攻击的高峰发生在8月份，当时我们每天都能看到数百万次攻击。我们找到屏蔽这些自动程序的方法后，其数量逐渐减少。
　　随后，新一代刷设备团体攻击的浪潮出现，这一次使用的是模拟器，而不是我们看到在机架上放置的数以千计的实体设备。然而，它们的攻击规模远不及我们在夏季所经历的自动程序攻击，这也是最近几个月整体下降的原因。话虽如此，全球的作弊率仍然高得惊人，因为近四分之一的安装都是作弊的。
　　受攻击的主要地区是亚太地区（其中包括东南亚和印度）和拉丁美洲，而北美的攻击率相对较低，尤其是在接近年底的时候。显然，高花费并不是吸引作弊分子选择将特定地区作为目标的主要因素。相反，脆弱的防作弊措施，尤其是在非游戏应用程序中，才是主要因素。
　　总体而言，游戏与非游戏类的作弊率之间存在显著差异，非游戏类的作弊率要高得多。这并不奇怪，因为游戏营销人员通常比非游戏营销人员在采用的防作弊技术上更加先进，而且这种优势也会转化为更有效的作弊保护，并且不同类型的作弊在不同地区和类别的分布大多遵循类似的模式。2019年将会发生什么？
　　这场猫捉老鼠的游戏还将继续，根据以往的动态判断，在2018年下半年的相对下降之后，我们很可能会看到作弊未遂现象的增加，甚至比以往的形式更加危险。额外信息：衡量订阅收入的应用程序数量在2018年增长了5倍
　　随着4G基础设施在全球范围内的日益普及，功能更强大且价格更实惠的智能手机以及便宜的流量包的出现，音乐类尤其是视频流类应用程序出现爆炸性增长，从而带动了应用程序订阅经济的腾飞。
　　根据我们的数据可知，除娱乐行业外，越来越多的垂直行业也在衡量订阅类收入，主要是健康与健身，但也包括工具和教育应用程序。同样值得注意的是，衡量订阅收入的游戏数量显著增长，尤其是在更高级的中核与策略类别中。然而，衡量订阅收入的游戏应用程序的总体份额仍然相对较小。2019年将会发生什么？
　　基础设施的进一步改善（5G）以及移动视频消费预计的激增，将意味着流媒体服务将继续保持上升轨迹，导致更多应用程序试图分一杯羹。2019年，当Disney推出自己的流媒体服务与Netflix、Amazon等竞争时，该行业将经历另一场剧变。最后的话
　　随着智能手机在全球的大规模普及，移动应用程序安装领域正经历显著的增长，并将在未来几年继续增长。然而，在微观层面，移动应用程序营销人员正面临许多挑战即留存、盈利和作弊。
　　显然，数据的使用将成功者与失败者区分开来。最好的证明就是普通游戏应用程序和普通非游戏应用程序之间可以划出清晰的界线。前者在很大程度上依赖数据，专注于收入驱动的优化，同时经历的作弊率要低得多。后者的情况则正好相反。
　　作为营销人员，深入了解数据意味着：
　　1。一切尽在掌控。
　　2。雇佣数据分析师和科学家来处理您评估的数据。
　　3。提高自己的数据驱动技能，学习SQL、Excel甚至Python。
　　您不需要成为一名开发人员或数据科学家，但您应该对技术有足够的理解，与他们协同工作并挑战他们。