Adapty Autopilotでアプリの収益を最大80%向上
あなたは推測する。Autopilotは知っている。
推測によるテスト
市場全体のデータによる不公平な優位性
データ駆動型の3ステッププロセス
パフォーマンス監査
競合データ とベンチマーク
パーソナライズされた成長プランを取得
明確なステップをマッピング
Autopilotで成長を加速よくある質問
モバイルアプリでサブスクリプションペイウォールのA/Bテストを実施するにはどうすればよいですか？
コントロールペイウォールと1つ以上のバリアントを設定し、それらの間でトラフィックを分割し、トライアル開始、購入、収益を比較します。Adaptyでは、これをネイティブに行うことができ、Autopilotがどのペイウォール実験を最初に実行すべきかを提案するため、推測する必要はありません。
ペイウォールA/Bテストで最も一般的な間違いは何ですか？
典型的な間違いは、一度に多くのことを変更すること、テストを早期に停止すること、または収益ではなくクリックだけを見ることです。Adapty Autopilotは、明確な目標と期待される影響を持つ焦点を絞ったペイウォールテストを提案することで、これを回避します。
有効な結果を得るために、ペイウォールA/Bテストをどのくらいの期間実行する必要がありますか？
勝者に確信を持つのに十分なコンバージョンを収集するまで実行します。ほとんどのアプリの場合、これは少なくとも1つの請求サイクルまたは数百回の購入を意味します。Autopilotは実際のトラフィックを考慮し、より早く有意性に到達できるペイウォールテストを優先します。
ペイウォールのA/Bテストを行う際に追跡すべき指標は何ですか？
何人のユーザーがペイウォールを見たか、トライアルを開始したか、有料に転換したか、キャンセルしたか、各バリアントがユーザーあたりどれだけの収益を生み出したかを監視します。Adapty Autopilotはこれらのサブスクリプション指標を使用してペイウォール実験を評価するため、どの変更が本当に効果があるかがわかります。
モバイルアプリでペイウォールのコンバージョン率を上げる最良の方法は何ですか？
価値を明確にし、ノイズを減らし、オファー、価格設定、トライアル構造をユーザーがオンボーディングで見たものに合わせます。Autopilotは今日のペイウォールのパフォーマンスをレビューし、コンバージョンを高める可能性が最も高い価格設定、トライアル、プランミックスに関する具体的な実験を提案します。
サブスクリプション収益に最も大きな影響を与えるペイウォール要素は何ですか？
価格ポイント、請求期間、トライアルの有無と長さ、表示するプランのセットは、通常、ビジュアルよりも重要です。Adapty Autopilotは、これらの高影響レバーに推奨事項を集中させ、どのペイウォール変更が最も多くの追加収益をもたらすかを強調します。