移动营销活动中执行的数据分析类

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在一次完整的移动营销活动中，需要进行不同 类型的数据分析。这样，就有可能获得更准确的信息，这将有助于在某些方面更加自信地开展工作。 为了使您的应用程序在商店中具有预期的可见度并且转化合格，RankMyAPP 可以为您的业务提供 个性化数据分析 。他们是： 情报分析 在 Intelligence Mobile 开展的工作中，我们寻求有助于制定策略的信息，从而以有机的方式使您的应用程序在商店中具有更高的可见性。因此，分析的数据为： 最常用的关键词； 关键词的演变； 竞争性应用程序； 应用类别的受欢迎程度； 每个频道的安装/访问量； 转换； 用户流失； 崩溃和 ANR； 星星的体积， 注意进化。 有了这些信息，还可以更清晰地了解 应用程序市场，这有助于为您的移动应用程序更自信地制定有机营销策略。 收集 和分析 应用商店发布的公共数据，并进行战略性使用。为此，它使用了由其专家开发的自己的技术（大数据）。

此类信息由更精确的数据组成，例 Whatsapp 号码列表 如用户的位置、在给定时间内有多少人访问了该应用程序等。这样，就可以创建更完整的目标受众概况以及接触他们的最合适的方式。 报告 每周创建详细报告，以 分析 在此期间获得的结果的定性数据。其中有一些图表显示了访问量和安装量（在本例中为有机量），以及两个指标与上述所有其他点之间的比较。 性能分析 移动营销活动中必须执行的数据分析类型之一是从付费活动中收集信息。在移动性能方面，了解人们如何与广告互动以及广告是否有效非常重要。分析的要点是： 收集与媒体互动的用户的信息； 追踪每个用户和每个流量来源的行为； 客户KPI内的用户交互分析和优化； 用户交互识别、最佳转化点、聚类等， 监控发布商的交付情况以确保生成的流量质量。 有了这些数据，就可以了解哪些是最付费的 用户获取策略：哪些渠道到达了应用程序的目标受众，与活动的互动情况如何，以及在一定时期内进行的合格安装率是多少。



对移动性能相关数据的分析显示了客户投资的有效性。因此，RankMyAPP 除了使用不同的活动形式之外，还关注为客户提供个性化的 KPI，以达到不同的受众和购买形式。 情绪分析 了解用户对应用程序的感受也是要进行的重要数据分析类型之一。 这是因为它们可以为正在寻找更多信息的潜在新用户提供参考 。 在 Review Intelligence 中，分析用户在应用程序商店中留下的评论和注释，这有助于修复移动应用程序中的错误，并提供有关可对所提供的服务进行改进的见解。此外，此类信息还可用于衡量品牌的知名度和受欢迎程度。 有一个优化的平台，其中评论被分类和细分，以便于查看应用商店中留下的最大投诉和建议。有了这些数据，专家团队就能以更加自信和个性化的方式回应评论。 RankMyAPP工具 RankMyAPP 使用的数据分析工具拥有  自己的技术，由获取和充分分类最重要信息以创建策略所需的元素组成。