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一分钟搞懂阿普值,阿普值呢是平均每个用户的收入,这里呢是一个衡量用户价值的一个指标,阿普值越高呢,就代表这个用户是越高端的,说明这个用户的价值也就是质量越高。因此 阿福值呢,是用户运营中需要关注的一个重要指标。那么阿福值是如何计算的呢?以成交阿福值为例啊,成交的阿福值等于成交金额除以成交购买的用户。 那么也可以根据自己的需求呢,对 app 值去进行一个细分,比如说线上的 app 值,男性值啊,二十岁以上的 app 值等等,去可以识别出啊自己店铺的高价值用户。

做通信的天天把 up 挂嘴边,它到底是个啥?说白了,就是运营商衡量自己用户含金量的一个核心指标。 up 翻译过来的大白话就是,平均每个用户每月给我贡献了多少钱?那怎么算呢? 比如运营商这个月的总额是十个亿,他总的活跃用户数是一千万,那这个月的 up 值啊,就是十亿除以一千万等于一百块,意思就是平均每个用户这个月给他贡献了一百块。为什么 up 值这么重要呢? 因为它直接反映了用户的消费水平、套餐价值、运营商的赚钱能力。 up 值涨了,说明用户花的多了,获得高价值的用户多了。要是 up 值跌了呀,那就得赶紧找原因了。是不是用户消费降级了呀?还是咱们啊,竞争太激烈,用户跑了。所以你看, up 值就是运营商评估自己生意健康度和赚钱能力的关键门槛级。下次呀,听到谁聊 up 值,你就知道他们是在聊用户的平均月贡献值呢,你明白了吗?

哈喽,大家好,我是京东家电黑店的用户运营朱梦倩,今天跟大家分享一个用户运营的指标,阿哥值,阿哥值呢,是 average revenue pro user 的缩写呃,是平均每用户的收入,这是一个很高用户价值的指标 啊,不值越高,就代表这个用户是越高端的,一定程度上也说明用户的价值而质量越高。因此啊,不值是用户运营中需要关注的重要指标啊。那么啊,不值要怎样去计算呢?以成交 app 为例,成交二等于 成交金额处于成交购买用户数。那同学们也可以根据自己的需求对 r 直进行细分,比如说线上 r 直、男性 r 直、二十岁以上的 r 直等等,借此也可以去识别出自己的高价值用户。 本期内容就到这里,更多精彩内容可关注本视频号,或者在下方区评论区留言,我会主页为你解答。

嗨,这里是 bb, 那我今天来跟大家去讲一组互联网的日词,可能有些人没有听说过,他们分别是 aipu, l a r p p u 和 l t v 这三组使他们的意义,还有他们的作用分别代表什么? 首先呢,跟大家去讲一下 aipu 是什么?它的英文全称是 everywhew a user, 翻译过来其实就是每个用户平均的收入。这三个名词一般是出现在互联网。 aipu 这个词啊,它指的就是 每个用户平均带来的收入是多少。这个指标只是计算机的是在某一个时间段之内,平均每一个活跃的用户为我们创造了多少的收入。所以说 aipu 它等于应用的收益 除以应用活跃的用户,这是他的一个计算公司。那 a r p p u 代表着什么呢?他跟前面那个 a r p u 有点像,他全程是 average, very new 和 use, 他这里多了一个 pain, 就是支付的意思啊,也就翻译过来的意思是说每个付费的用户平均带来的收益。这个指标他考核的是某一段时间之内,平均每一个付费的用户 为我们创造了多少的收入价值。那他的计算公式是 a r p p u 等于应用收益除以应用付费的用户。 那最后一个是 ltv 是什么呢? lifetime value, 翻译过来就是用户生命价值,它指的是用户的终身价值,它指的是用户在生命周期中贡献了种毛利润的平均估值。那我在这里跟大家去解释了这三个 意义代表是什么。首先呢,这三个值理论上他们是越高越好,我们可以通过这些数据来对游戏进行的付费优化,比如说某款游戏人均的付费率非常低, aippu 很高,意思是说付费很高,那就是说明在这些付钱的人里面,有钱人的付费能力比较强,针对这一点的话,我们就需要去做一些付费功能的调整和优化, 甚至呢我们可能要专门为这些有钱的人民币玩家去进行客服,单独为他们去服务, 让他们玩的更加开心。再比如说某款游戏的人均付费率非常高啊,也就是说很多人充钱,但是呢 airppo 非常的低,也就是说虽然他们充钱,但是呢他们充的钱都是一些小钱,说明大部分玩家都是花一些小钱。那么针对我们这 部分玩家的话,我们就可以增加一些小额的礼包,比如说大礼包去让他们进行一个批量购买,比如说像撸啊撸,他们买皮肤都是一个套装,一个礼包让你去打包买的 这种方式就是属于调整,我们就可以牵扯到用户画像这个概念,那 ltv 这个词它的作用是什么呢?它是用来跟踪我们一个用户在流失之 钱支付给我们的总和,因此呢,这个就是用来衡量我们是否需要留住这个用户的一个标准,这可以作为一个有用的指标啊,表明你的营收部门是否在瞄准一个好的客户方向去做的更好,以及你的客户团队是否做的很好, aipu 更适合用于平价产品的定价、营销以及触达客户的渠道效果等因素。我们通过这个数据能够做什么东西?首先 首先呢我们通过这个数据啊,我们是可以用来把这个数据用来跟竞争对手去做一个比较的,我们就可以找到同行跟我之间的一个差别是什么,我们就可以从中去找到方法,并且计划出策略去针对某一个用户群去进行一个下手。 aipo 是一个很好的 快速的方法,来弄清楚我们的产品到底表现如何,并且在什么时候有必要采取什么样的行动。除此之外, aipo 他可以用来改善我们的客户进行细分呢,并且他可以用来评估获取渠道、评估收入、质量收入的预测等等。关于这三个热词, 想了解更多的话,大家可以到知乎或者说到网上去查阅更多的资料啊,那我今天的话就跟大家去介绍到这里。

乐融用户数量通常用什么表示?用户数量通常呢会用 au 和 acu 来进行表示, au 的话呢,指的就是活跃用户的一个数量, acu 呢,就是平均同时在线的一个人数。那用户相关的营收用什么表示?营收相关的话会用 apa 来表示, apa 的话是用来表示活跃用户的一个付费数的。还有一个就是 arpu, arpu 呢,会来表示平均每个用户的收入是多少,这个指标计算的是某个时间段内平均每个活跃用户为应用创造的一个收入,但这个并不代表公司的一个利润。计算的方式的话是应用的总收入除以应用的 au, 活跃用户计算得出的 a r p u 的话,一般用来评估改版中的变动是否能够有效的提升变现 的一个收益。和 arpu 相近的呢?还有一个 arppu, 也就是每个付费用户的一个平均收益,这个指标呢,是从某个时间段内平均每个付费用户为应用创造的一个收入。 在用户数量上呢, arpdu 也只考虑某一个时间段内的付费用户,而非该时间段内的所有的活跃用户。 两者的区别的话就是 appu 的计算是每个用户的平均收入,而 appu 的计算呢,是每个付费用户的平均收入,所以同一时间的同一应用而言的话, appu 的值会明显高于 apu。 关注我,了解更多设计小知识!

哈喽,大家好,我是银河游戏圈的西瓜,那今天是我们的银河五分钟系列, 我将会在接下来的时间里跟大家简单分享一下有些行业常用的一些游戏分析数据指标。那首先就是转发数据成年的新增用户数, 他指的就是游戏第 n 日新增的注册玩家总数,然后他需要符合两个条件,一个是新设备,一个是新账号,然后他需要分渠道进行计算, 然后就是用户的点击成本 cpc, 那他的计算方法就是我们广告投入的总额属于我们广告带来的点击用户数量,然后就是用户的安装成本 cpi, 它指的就是我们投入的广告总额去处于我们广告带来的安装用户数量, 然后就是 cc 用户的获取成本,那他指的就是我们广告投入的总额处于广告带来的新增用户数量。他跟 cba 不同的就是分母不同,一个是指安装用户数,一个是指新增用户数量, 然后就是我们的环节转化率,它指的就是我们游戏从点击广告到下载到激活到登录注册各个流程的转化率。 一般我们会对这些流程进行买点,然后去做漏斗分析,去根据我们的分析结果去调整我们的广告策略,提升我们的转化数据。然后就是我们的 游戏的流程数据层面,流程数据层面我们主要关注的就是玩家的流程率, 主要就是我们的次日留存、三日留存、七日留存以及三四日留存,他们主要指的就是我们的行政用户在第二天、第三天、第七天也第三十天的继续的登陆的情况, 然后对于手游上面来说,一般我们关注次日到三十日流程就已经差不多了。然后接下来是有这个活跃数据层面,活跃数据层面主要有这么几个指标, 一个就是 dau, 就是我们的日活跃用户总数,他只能就是当天登录五游戏的用户数,然后他是包含新用户以及老用户的,然后需要注意的是他要驱虫计算, 对于同一个玩家的重复动物行为,我们只能记忆为一个活跃用户,然后周活跃跟越活跃也是类似的定义和计算方式,只是统计周期有不同。然后接下来就是每天的登录次数, 他指的就是我们当天的活跃用户平均的登录次数,这个数据可以反映出来我们游戏的一些操作频次以及连线数据。 然后就是我们的每天活跃时长,它指的就是我们日活跃用户的平均活跃时长,它可以反映出来我们游戏的一个轻重度。最后就是游戏的最高同时在线数, 也就是我们游戏的当日的活跃风景,它主要可以用来评估我们一些活动的数据,以及 我们的服务器的一个最大成本数啊之类的。那再接下来就是游戏的付费数据层面,付费数据层面的话,首先就是我们的付费用户数,它指的就是游戏里发生过付费行为的用户数量, 然后就是付费率,付费率的话最多方法就是我们统计周期内的付费用户数量,处于统计周期内的国宴用户数量。一般来说的话,我们主要还是关注我们每天的一个付费率, 然后再接下来就是大家经常听到的一个数据了,就是平均用户收入,也就是我们常说的 app 值。那 app 值的最大方法就是我们统计周期内的总收入,属于我们统计周期内的总活跃数量,一般来说我们更关注的也是有期的日 app 值,然后就是有这个 aippu, 那他指的就是平均每个付费用户带来的收入,那计算方法跟 app 值是一样的,只是他的分五会变成付费用户数量。 然后就是我们游戏最重要的一个数据 ltv, 他指的就是用户生命周期内能贡献的总价值,还有计算方法就是我们的日军 apple 词去成于我们一个玩家他的总的生命周期天数。 然后最后就是我们游戏的回收率了,那 l i l i 它指的就是我们的 ltv, 去除我们每个用户新增的成本。那今天的任何五分钟就到这里了,谢谢大家。


为什么你的图文带货作品没有流量?就是因为你的图片不是原创,就算你加了很多的图层啊,加了很多的贴纸,或者说改变了尺寸啊,做了一些驱虫防慢的处理,但是图片它原始的 m d 五值还是没有改变。那么什么是 m d 五值呢? 就相当于啊,他每一个文件数据他都有一个唯一的标识,知道吧,就好比说每一个人他都有一个身份证一样。所以说要成为原创的图片啊,你必须要修改图片的 md 五值。那么今天啊, 我给你们分享一个免费的工具啊,每一个做图文带货的你都会用的到,因为他呀,可以直接修改任何图片的 md 五值啊,建议点赞收藏起来慢慢看啊。首先我们先打开这个小程序啊啊,点击图片,然后呢,选择在这里面上传一张你要修改的图片啊,这样这张图片的 md 五值呢就已经修改好了啊,就这么简单啊,在这 这里呢,我们可以看到,原始的 md 五和新的 md 五值他是不一样的。最后我们再做一遍去虫方面的处理,那么这张图片他就已经达到原创的效果了,好吧,原创度高了,你的流量自然也不会低啊。 关于这个图文带货啊,我整理了一份详细的资料文档,包括怎么样起号,怎么样涨粉,怎么样制作更多的这种图文爆款模板啊,有需要的可以进我主页粉丝群领取。好吧,关注我,每天学习一个图文带货的小技巧。


用户不等于客户,客户不等于账户,指标要跟付费决策主体对齐很多人在计算 ltv 的 时候,虽然躲过了毛利率的坑,却又栽在了组成 ltv 的 第一个指标上。 a r p u a r p p u a r p a 用错一个 ltv 直接失真, c a c 预算全都白做。我是 jerry, 今天用三分钟帮你彻底分清这三个字幕陷阱! 三句话讲透三个指标核心原则,看用户形态选指标,别瞎套公式!第一个, arpu, 每用户平均收入 这个指标是所有用户都要计算在内的,适合广告变现等免费加付费的混合模式,是最虚胖的平均值。它等于总额度除以所有用户数。 第二个, arppu, 每付费用户平均收入,这个指标只算真金白银付费的用户,适合 c 端纯付费和高付费率场景,更贴合客户真实价值。 它等于付费用户收入除以付费用户数。第三个, arpa, 每账户平均收入按企业账户算。 b 端的专属 一个账户,背后可能是一整个团队,决策单位是企业,不是个人,他等于总额度除以账户数或者是客户数。记住以下这句话,用户不等于客户,客户不等于账户,指标要跟付费决策主体对齐。 接下来说三个致命错误。错误一,用 a r p u 来计算 c 端业务的 l t v 当你做了一个知识付费的 app, 拥有一万个注册用户,这其中有一千人对你的服务进行了付费,月收入达到了十万元。 当我们用 a r p u 计算的时候,我们得到的结果是十元每人。 l t v 被严重稀释,导致你根本不敢进行任何广告的投放。用 a r p p u 计算,你能得到一百元每人的结果,这相差了十倍,但这才是真实付费用户的贡献。错误二, 用 a r p p u 计算弊端萨斯的 l t v 当你做了一个企业协商工具,你有十个付费企业客户,平均每一个企业购买了十个 l t v。 用 a r p p u 计算,你能得到五百元每个 license。 可这样的结果是完全错误的,决策单位是企业,不是账号。用 a r p a 算,你能得到每一个企业为你的服务付费了五千元,这才是真实的客户价值。 错误三,在混合业务中乱用指标当你为客户和用户提供的服务里边既有广告收入又有订阅收入的时候,你一定要记住,你的广告收入来自于你的付费用户。如果你只用 a r p p u 来计算,就代表了你的结果,忽略了广告收入。 如果只用 a r p u 来计算,你又会高估付费用户的价值。今天我们更深入的了解了 l t v, 所以 我们把 l t v 的 公式进行了升级, l t v 等于对应指标,乘以毛利率,乘以平均陪伴时长。 接下来我们用三秒钟的时间快速决策,找到你需要对应的指标。首先,你需要先问自己三个问题,第一,我的客户是个人还是用户规模?比如广告三,决策对象是单个用户还是企业用户? 带着这三个问题的答案,我们对照屏幕上显示的决策图,直接套结论即可。分清这三个指标只能算是对 ltv 的 入门,真正的运营高手,还要用留存率、复购率放大 ltv, 用 cpl 转化率控制 cac 这些指标我们会在后续逐一拆解。 评论区留言指标直接发你决策图,关注我,用对数据做对增长。

先看成片,小屁孩大波浪一扭一晃真像样,他的身上太香,忍不住想往上靠,想用手机剪辑做出这种 ae 同款 o p 光转场效果。简单一条视频教会你 两种方法,小白也能上手操作。第一种蒙版关键帧法,我们先给视频做好前后片段的转场,一些基础网感转场教程都在这里面说过啦。画中画导入一张纯白色底图,把它拉大到占满画幅,接着选择圆形蒙版, 羽化值可以拉到三十左右,让它变成这样,不要忘记把它的混合模式改为变量哦。在两个片段中间转场这里给我们的小光圈打上关键针,拉到转场前五针左右标记一个关键针,给它缩小一点,拉到左上方,再拉到转场后五针,把它移动到右上方。有曲线功能的话呢,可以给关键针拉一个缓入,缓出的曲线会更丝滑线。 接着给他复制一份,在第一个光眼人这里给他移动到对角线右下方的位置,再缩小一点点。再在第三个光眼人这里把他的位置移动到左下方,最后给两个光圈都加上柔光特效,噔噔看一下效果。 第二种就更简单了,素材叠加法,我们可以搜索 o p 光素材,就可以看到有很多老师分享自己做好的,记得按照老师的要求领取哦。然后我们同样画中画导入自己领取好的 o p 光素材,混合模式也是选择变量,调节一下它的速度啊和位置,记得把光铺满画面的那一阵放在转场的正中间哦,也看一下效果 是不是很简单,两个方法剪出来都很好看,妈,好事做到底。我也把自己做的常用的 o p 光都放在视频的最后喽,记得录屏保存,拜拜。

付费分析,尤其是游戏付费分析,不要再死定 i r p u 了。嗯, i r p u 是 活跃人均付费啊,相当于总流水等于 i r p u 乘以 d a u, 相当于我们能够排除掉呆庸的影响,直接观察对比内容的付费能力。 所以这也成了很多人首选的付费分析指标。但是呢,这个指标只能看一层。如果再问一句,说为什么内容 a 的 a r p u 比内容 b 的 要高, 就只能从设计的角度反向强行进行分析,数据层面就走不下去了呀。有一个现成的方法论,能把付费分析往里再扎一层,让这个结论的输出更加精确,而且理解起来也更简单。你把总付费拆成 dau, 乘以付费率, 再乘以付费人群的人均付费比数,再乘以每笔平均付费额度。 哎,分析思路是不是变清晰了?你想想啊, lpu 的 话啊,和什么设计能有较强的因果关联,是不是很难找付费率呢?表达的是玩家的付费意愿吧, 跟这个活动的参与率,前期体验节奏、谈版宣发这些设计点是不是强关联?人均付费比数呢?和数值节奏啊,内容长线的吸引力联系更紧密吧 啊,比均付费额度呢,是不是就牵扯到付费活动的价格策略啊,数值深度这些维度了?拿着这些指标再去找设计上的问题啊,会让你的报告更具有说服力。 我个人经验经常是这样两个完全不同的运营活动,如果单看 a r p u, 你 会发现 a 活动比 b 活动强,但是你按照这个方法拆下去,你会发现,其实 a 活动只是付费率高, 也就是前期的吸引力和转化做得更好,但实际上 b 活动的付费笔数和付费额度都要高于 a, 那 我们下次再做设计好,就要采用 a 活动的前期设计, b 活动的节奏和深度,这样内容的质量才能不断地迭代和上升。