2025-6-12 杰睿
现代移动应用市场竞争激烈，尤其是在实用程序应用领域，众多公司通过提供雷同的功能来争夺用户注意力。在这样的环境下，不仅要为应用吸引流量，更要妥善管理流量。如果您的应用获得了安装量，但订阅转化率不足，复购率也不够高，那么在如此激烈的竞争中生存将极其困难。
AEZAKMI 集团在 App Store 中创建和推广订阅式实用应用方面拥有丰富的经验。他们欢迎各种合作方式，包括应用发布、应用推广、咨询，以及通过自然流量销售其开发的高质量应用。合作意向请发送至partnership@aezakmi.group。
许多因素都会影响用户订阅应用的决定：价格、是否有免费试用、付费墙的设计、付费墙上的产品信息以及付费墙上关闭按钮的位置和外观。这些因素的综合作用最终会影响转化率。
因此，为了提升应用性能，您需要针对每个细分市场分别测试所有这些组合。根据 AEZAKMI 集团的经验，有些细分市场采用试用订阅效果更佳，有些则采用长期订阅（3 个月、1 年）效果更佳，但也有一些细分市场采用常规月度订阅是最佳选择。这只是订阅类型，还存在大量其他变量。
因此，您需要验证。最佳方案是同时进行A/B 测试。毕竟，即使您持续进行 A/B 测试，外部因素也可能显著改变最终结果。应用程序的流量质量可能会下降，或者在测试中期某个细分市场出现季节性下滑，结果就会变得模糊。例如，新的付费墙会显示更好的转化率，但这完全可能被不同时期较低的流量偿付能力所抵消。因此，只有通过A/B 测试才能获得定性结果，即在相同条件下同时测试所有选项。
Apphud 实验案例研究结果对于图标和屏幕截图，App Store Connect 提供了运行其产品页面优化测试的功能，但同时无法测试应用程序内部内容。这时，Apphud 的实验工具就派上用场了。
通过简单的集成和便捷的指南，您可以配置应用中的所有内容，从付费墙的外观到应用入门和订阅类型——所有这些都在 A/B 测试框架内进行。AEZAKMI 集团在许多案例中都使用了实验，这有助于他们了解细分市场并提升应用性能。
AEZAKMI 集团凭借其新应用进军 PDF 扫描仪市场，但当时并不确定哪种订阅模式效果最佳。他们需要测试哪种订阅模式能带来最大利润：包月订阅、包周订阅，还是包周试用。当然，还可以进行更多类似的测试，例如包月试用、包年试用、包月试用等等。但需要注意的是，同时尝试大量选项会耗费资源，因此他们决定先进行一项已描述的测试，然后再运行其他变量，与最终结果进行比较。
理论上，无需使用第三方工具即可运行此类测试。然而，由于诸多原因，这种方式并不方便：手动分配流量、结果分析困难以及测试完成困难。此外，Apple 也不鼓励这种流量分离，因为这会使他们测试和追踪违反其政策的活动变得更加复杂。
Apphud Experiments 解决了所有这些问题。SDK的简单集成让您可以快速创建选项并指定每个选项的流量百分比，以及选择所需的订阅和付费墙。Experiments 的另一个优势是它显示详细的统计数据，让您轻松应用最佳选项。
测试的付费墙选项PDF 扫描仪应用程序不同订阅类型的测试结果：
实验结果，Apphud工具很容易看出，试阅订阅转化率（ 2.29 % ）几乎是月度订阅转化率（1.21% ）的两倍，也高于周度订阅转化率（1.63%），但这并不是最重要的。
重点在于，实验可以让你追踪ARPU——一个非常重要的指标。ARPU是转化率和续订次数的累积指标。毕竟，一个订阅的转化率可能很高，但用户会立即取消；另一个订阅的转化率可能低 2 倍，但与此同时，他们的续订率可能高 4 倍，这意味着从长远来看，它的利润更高。
最重要的是，ARPU 是按用户组计算的。换句话说，每个版本都会单独跟踪用户续费。您可以看到，按月订阅的 ARPU 比试用版 ARPU 低 2 倍，您可能认为这是由于转化率高出两倍造成的。然而，按周订阅的价格比按月订阅低 2 倍，而且由于用户订阅的订阅期更长，因此他们的盈利能力更强。ARPPU 也体现了这一点：试用用户带来了更多收入，并且订阅时间更长。
这次测试让 AEZAKMI 集团了解到试用版的每周订阅 比原来的每月订阅好 2 倍，同时也让他们的应用收入翻了一番。
本次测试的目的是为LED 灯控制器应用程序选择性能最佳的入门方案。
测试的入门选项AEZAKMI 集团在本次测试中提供了 6 个入门选项。由于 Apphud Experiments 允许用户同时运行最多 5 个测试版本，因此他们将测试分为两个阶段。
第一阶段：
第一次测试的实验结果，Apphud工具第二阶段：
第二次测试的实验结果，Apphud工具结果，AEZAKMI 集团的订阅转化率从 0.8% 提升至 1.29% (+61%)，ARPU 从 0.12 美元提升至 0.14 美元 (+16%)。对于一款拥有大量用户的应用来说，这具有非常显著的影响。尤其考虑到您仅通过一次测试就获得了如此深刻的洞察。
A/B 测试是订阅应用的关键工具，因为它能够提供关于用户体验和行为的宝贵洞察。正如这些案例所示，A/B 测试帮助订阅应用提高转化率，并最终提升应用收入。因此，A/B 测试对于确保订阅应用的成功至关重要。
Apphud 实验帮助 AEZAKMI 集团检验其假设并实现其收入目标。Apphud 为客户提供统计上有效的结果，用于确定实验结果是否为随机结果。对于我们的实验，我们将统计显著性阈值定义为 5%（或 P 值 = 0.05）。Apphud 提供值得信赖的数据。
