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在当今的APP和网络领域,A/B 测试被广泛视为提升收入的有力工具。然而,关于付费墙 A/B 测试,却存在着诸多误解和错误做法,这在一定程度上阻碍了开发者和发行商充分利用这一强大的营销手段。本文将深入剖析付费墙 A/B 测试的常见误解和错误,并提供专业的解决方案,以帮助读者更好地理解和运用这一方法。
1.误解一:使用远程配置进行付费墙测试会给应用带来麻烦
·在APP社区中,很多人担心使用远程配置进行付费墙测试会违反 App Store 的准则,导致应用被禁止或删除。然而,苹果在规则执行方面是一致的,只要开发者遵守准则,使用远程配置进行付费墙测试是安全的。
·远程配置的工作原理是通过占位符变量在不发布更新或新版本的情况下更改应用中的元素。代码本身并未改变,只是用一个内容替换另一个内容。例如,更换背景图像。
·Firebase 作为由谷歌支持的应用开发平台,也具有基于远程配置的 A/B 测试功能。这表明第三方框架的远程配置在付费墙测试中是安全可靠的。
·实际上,第三方 SDK 不会添加“外部”功能,它们在准则范围内工作。一些受欢迎的应用发行商也在使用远程配置进行付费墙测试。
2.误解二:Firebase 足以测试移动付费墙
·当开发者决定进行付费墙 A/B 测试时,Firebase 往往是首先被想到的工具,因为它免费且知名,由谷歌支持并拥有大量教程。然而,Firebase 并非专门为付费墙测试而设计。
·Firebase 的重点是一般APP体验测试和改进消息传递,而非付费墙实验。设置付费墙 A/B 测试需要进行多个额外步骤,包括集成 Firebase SDK 和 Google Analytics for Firebase SDK、编码付费墙以及进行自定义编码以捕获收入数据点。
·Firebase 的文档和登陆页面未明确提及付费墙测试,数据报告也不足,需要额外的自定义编码和集成第三方分析工具来收集必要数据。此外,在付费墙测试的细分方面也存在局限性,缺乏对付费墙测试的区分。
3.误解三:A/B 测试难以运行且难以理解
·许多人认为 A/B 测试复杂难懂,只有大公司的增长经理或分析师才能进行。但实际上,只要对APP指标有基本了解,并使用便捷的平台,也可以助你轻松实现A/B测试。
4.误解四:制作一个像样的付费墙需要太多时间、精力和金钱
·按照传统的开发方案,人们认为应用的每个屏幕都需由设计师创建或批准,这使得制作付费墙似乎需要大量时间和资源。但如今,借助第三方付费墙构建器,营销或增长专家无需开发人员参与,就能在几分钟内创建具有原生布局的漂亮付费墙。
·付费墙构建器是一个可视化的无代码编辑器,可基于畅销模板设计付费墙,并能调整每个元素,如图像、文本字体和大小等。高质量付费墙能快速创建并立即用于 A/B 测试,对不满意的结果也可轻松进行调整并重新测试。
1.错误一:在不进行 A/B 测试的情况下更改付费墙
·这是一个常见且可能带来严重后果的错误。不经过测试就更改付费墙可能导致用户流失、跳出率升高、转化率下降和收入减少。原因可能是计算错误、未注意漏斗依赖关系或出现技术错误影响购买和用户流程。
2.错误二:对差异太大的付费墙进行 A/B 测试
·虽然在测试新付费墙模板或结构时,测试两个截然不同的付费墙是合理的,但在同一模板/结构内测试多个元素以提高转化率等指标时,差异过大的测试会导致结果混乱。
·例如,同时测试背景图像、产品布局和新的产品选项,即使得到结果,也难以确定是哪个因素起了作用。经验丰富的增长经理也可能因时间紧迫而犯此错误,但这种做法风险较大,容易导致失败的测试而不知原因。
3.错误三:对所有用户进行 A/B 测试而不进行目标定位
·对所有用户反复测试同一个付费墙可能解决流量不足问题,但会降低获得高利润的机会。目标定位能根据年龄、地区、语言等因素为特定受众设置 A/B 测试,找到*有利可图的订阅者流量和*佳产品-价格关系。
4.错误四:不使用本地化和受众细分
·付费墙本地化和受众细分是常被忽视的重要元素。在为西方世界开发应用时,开发者常将界面和付费墙设为英语或仅翻译为几种流行语言,但这可能导致问题。
·例如,德语等语言翻译可能不适合付费墙界面或显得拥挤;付费墙可能与目标文化不相关,仅翻译单词不够,还需适应文化特征;本地化付费墙可能展示给错误的受众。
5.错误五:在没有足够用户流量的情况下进行 A/B 测试
·过于热情地在应用早期进行 A/B 测试可能因用户流量不足而得到不清晰和不可靠的结果。为获得具有统计学意义的结果,需要大量用户。
·如果用户流量每月少于 3000-5000 人,有两种解决方法:推迟 A/B 测试等待应用自然增长,或购买广告流量。购买付费广告是常见的用户获取策略之一。
付费墙 A/B 测试是一种安全有效的APP发展方式。当前技术使分割测试更加便捷、经济实惠且易于进行。不要被误解所误导,避免常见错误,充分利用付费墙 A/B 测试来提升应用收入。如果一直在推迟尝试应用货币化实验,现在是开始的*佳时机。
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