如何拦截用户差评,提升App总体评级?

3年前

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来源|白鲸海外谈

 

近日,日本AppMarketingLabo发布了如何优化App Store评论的相关文章,分析了App Store评论系统对下载量的影响,以及给出了优化案例,文章中的具体数据虽然在国内会有所偏差,但实例所涉及的方法在国内也有通用的参考价值,故龙虎豹将其编译如下:

 

什么样的人会浏览App Store里的评价?

据该媒调查,在下载应用前,有70%的日本用户会选择浏览该应用的评价,哪怕该应用只有一个评价。对于这些用户而言,“评论机制”成为是否下载该应用的决定因素之一。

 

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“浏览过至少一条评论就会下载”的用户占70%

 

在这些数据中,也有习惯浏览多条评价的用户,此类用户比例不大,对于付费应用,有33%的用户会在阅读了7条以上的评论后进行下载;而免费应用,则有13%的用户会在阅读了7条以上的评论后才下载。

 

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“浏览7条以上评论后下载了该应用”的比例图

 

App Sotre的评论对用户的影响

评论里的普遍言论会对用户造成什么样的影响?实际上,评论会影响应用的下载率,具体内容如下:

 

评价只有1星的应用的下载率只有约12%,两星约15%,三星约50%,四星的评价下载率高达96%,而五星评价的下载率达到了100%。

也就是说,当用户看到评论只有1星的应用,有90%左右的人会将该应用排除掉。

 

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星级评分与下载率的关系

优化评分后,下载率有所改变

 

评价的平均值会给下载量造成冲击,一旦对应用的评分进行优化,下载量就会上升。数据显示,一个应用的总体评分从两星优化成了四星之后,它的下载率会提升5.4倍。虽然评分的优化很难直观地体现,但其数据已经说明了一切。

 

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评分提升越高,应用下载量越多

 

用户会在什么情况下写下评论?

数据显示,有65%的用户会在体验差的情况下提交低评论,即使体验非常不错,也只有49%的用户愿意给出高评价。对应用感到的不满的用户,会通过评价来发泄情绪,而体验愉悦的用户,可以通过给出好评来获得相应的礼物。

 

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积极体验(左)和消极体验(右)评论用户占比

 

App Store评分改善案例一:《Circa》(新闻类应用)

《Cira》是一款日本新闻类应用,该应用在产品内部设置了一个诱导性的提示框,向一些指定的用户发送该提示框,主动询问用户的体验是否愉悦,发送的用户范围被规定在“3天内使用了该应用10次”这一条件之内。

增加这一组件后,约有90%的用户给出了5星的评分。想要获得好评,就得锁定在能给予好评的用户群体之中,并且,想要达到这个效果,前提条件是该应用拥有大量的粉丝数量。

 

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《Circa》评分提示框

 

 

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App Store评分改善案例二:《MUSI》(音乐类应用)

 

《MUSI》的手法与《Circa》有些类似,在合适的时机向特定的用户发送评价请求,但用户类型被确定在了“曲库中歌曲达8首以上的用户”之中。

最后,有12%的用户按下了“好评”的按钮,该按钮会直接切换到App Store的评论里。此外,如果用户按下了“不满”的按钮,系统会追加“是否进行反馈”的按钮,只有1%的用户会坚持去App Store给出差评,这样的设计,会将应用的差评回收率提升10倍以上。

 

 

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