Adapty Autopilot으로 앱 수익을 최대 80% 증가
당신은 추측합니다. Autopilot은 알고 있습니다.
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Autopilot으로 성장 촉진자주 묻는 질문
모바일 앱에서 구독 페이월에 대한 A/B 테스트를 어떻게 실행하나요?
컨트롤 페이월과 하나 이상의 변형을 설정하고, 그들 사이에 트래픽을 분할하고, 평가판 시작, 구매 및 수익을 비교합니다. Adapty에서는 이를 기본적으로 수행할 수 있으며, Autopilot은 어떤 페이월 실험을 먼저 실행해야 하는지 제안하므로 추측할 필요가 없습니다.
페이월 A/B 테스트에서 가장 흔한 실수는 무엇인가요?
일반적인 실수는 한 번에 너무 많은 것을 변경하거나, 테스트를 너무 일찍 중단하거나, 수익 대신 클릭만 보는 것입니다. Adapty Autopilot은 명확한 목표와 예상되는 영향을 가진 집중된 페이월 테스트를 제안하여 이를 방지합니다.
유효한 결과를 얻으려면 페이월 A/B 테스트를 얼마나 오래 실행해야 하나요?
승자에 대해 확신할 수 있을 만큼 충분한 전환을 수집할 때까지 실행하세요. 대부분의 앱의 경우 최소한 하나의 청구 주기 또는 수백 건의 구매를 의미합니다. Autopilot은 실제 트래픽을 고려하여 더 빠르게 유의성에 도달할 수 있는 페이월 테스트를 우선시합니다.
페이월 A/B 테스트 시 어떤 지표를 추적해야 하나요?
얼마나 많은 사용자가 페이월을 보고, 평가판을 시작하고, 유료로 전환하고, 취소하는지, 각 변형이 사용자당 얼마나 많은 수익을 생성하는지 확인하세요. Adapty Autopilot은 이러한 구독 지표를 사용하여 페이월 실험을 판단하므로 어떤 변경 사항이 실제로 효과가 있는지 확인할 수 있습니다.
모바일 앱에서 페이월 전환율을 높이는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
가치를 명확히 하고, 노이즈를 줄이며, 오퍼, 가격 및 평가판 구조를 사용자가 온보딩에서 본 것과 일치시키세요. Autopilot은 오늘날 페이월의 성과를 검토한 다음 전환율을 높일 가능성이 가장 높은 가격, 평가판 및 플랜 믹스에 대한 구체적인 실험을 제안합니다.
구독 수익에 가장 큰 영향을 미치는 페이월 요소는 무엇인가요?
가격대, 청구 기간, 평가판의 존재 및 길이, 표시하는 플랜 세트는 일반적으로 비주얼보다 더 중요합니다. Adapty Autopilot은 이러한 높은 영향력의 레버에 권장 사항을 집중하고 어떤 페이월 변경이 가장 많은 추가 수익을 창출할 수 있는지 강조합니다.