使用Adapty Autopilot让您的应用收入增长高达80%

您在猜测。Autopilot知道答案。

市场全局数据的不公平优势

基于15K+应用数据的专业知识

处理21亿美元收入

最新基准数据

数据驱动的三步流程

步骤1. AI分析

您的表现审计

Autopilot审查您的应用并在一个地方汇总您的关键指标。

步骤2. 基准比较

竞争对手数据 和基准

获取将您的付费墙定价策略与同行进行比较的报告。

步骤3. 增长计划

获取个性化增长计划

您将收到一组针对您的应用量身定制的、具有最高增长潜力的A/B测试想法。

只需点击几下即可立即启动测试。

为您规划清晰的步骤

常见问题

• 如何在移动应用中进行订阅付费墙的A/B测试？

  设置一个对照付费墙和一个或多个变体，在它们之间分配流量，并比较试用开始、购买和收入。在Adapty中，您可以原生完成此操作，而Autopilot会建议首先运行哪些付费墙实验，这样您就不用猜测了。

• 付费墙A/B测试中最常见的错误是什么？

  典型错误包括一次改变太多内容、过早停止测试，或只关注点击而不关注收入。Adapty Autopilot通过提出具有明确目标和预期影响的重点付费墙测试来帮助避免这些问题。

• 我应该运行多长时间的付费墙A/B测试才能获得有效结果？

  运行测试直到您收集到足够的转化来确信获胜者，对于大多数应用来说，这意味着至少一个计费周期或几百次购买。Autopilot会考虑您的实际流量，并优先处理能够更快达到显著性的付费墙测试。

• 在A/B测试付费墙时应该跟踪哪些指标？

  关注有多少用户看到付费墙、开始试用、转化为付费、取消订阅，以及每个变体为每个用户产生多少收入。Adapty Autopilot使用这些订阅指标来评判付费墙实验，因此您可以看到哪些变化真正带来了收益。

• 在移动应用中提高付费墙转化率的最佳方法是什么？

  明确价值、减少干扰，并使优惠、定价和试用结构与用户在引导中看到的内容相匹配。Autopilot会审查您的付费墙今天的表现，然后建议关于定价、试用和方案组合的具体实验，这些实验最有可能提高转化率。

• 哪些付费墙元素对订阅收入影响最大？

  价格点、计费周期、试用的存在和长度，以及您展示的方案集通常比视觉效果更重要。Adapty Autopilot将其建议重点放在这些高影响力的杠杆上，并突出显示哪些付费墙变化可以释放最多的额外收入。