我们和日本独角兽电商 Mercari 聊了聊使用行为数据
Mercari 如何利用使用行为数据取得国际成功
日本零售购物应用 Mercari 分享他们如何利用 App Annie 分析移动市场。
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很多在日本国内大获成功的日本应用发现，走出国门相当困难。而卖场应用 Mercari 是一个例外。
Mercari 近期在美国获得了巨大成功，7 月份一举跃升至美国 iOS 应用商店总下载量排行榜第 3 名。Mercari 被誉为日本的下一个 \”独角兽\”，运营模式类似于点对点 (P2P) 的移动市场。用户只需要贴出自己所出售商品的照片，如果有人购买，即可与用户讨价还价并商讨配送事宜。凭借明智合理的移动优先策略，Mercari 成功从当前的在线拍卖网站中脱颖而出。
Mercari 在美国的成功并非一帆风顺，而是遭遇了众多挑战。首先就是了解 Mercari 在美国的主要竞争对手，明白自己与对方在排名上的差距。为赶上当前市场趋势和竞争对手，Mercari 的商业情报团队不仅分析了下载量，还研究了每月活跃用户数 (MAU)、使用时长和用户留存率等使用行为数据，这使得他们能够更深入地了解用户的参与度。
App Annie 近期采访了 Mercari 的一位数据科学家石附拓也，询问了他们是如何利用 App Annie Intelligence 分析美国市场的。
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App Annie (下称 AA)：你们为什么会使用 App Annie？
石附拓也 (TI)：Mercari 刚刚进入美国市场的时候，我们无法确定自己在市场中的位置，因此我们意识到需要掌握市场数据。我们面临的第一个挑战就是了解竞争对手的市场趋势，以及 Mercari 相对于竞争对手所处的位置。为了解决这些难题，我们选择了 App Annie 的全球应用市场数据平台 App Annie Intelligence。促使我们选择 App Annie 的决定性因素就是 App Annie 数据的质量和准确性，我们通过将 App Annie 的数据与我们自己的数据进行对比测试，证明了这一点。
AA：在监控应用性能时，很多指标应该都是很重要的。但是对您而言，哪些指标最重要？
TI：我们最关注的指标是用户留存率。在使用 App Annie 前，我们无法对比自己的用户留存率与竞争对手的用户留存率。而 App Annie 最棒的一项功能就是使我们可以了解自己的用户留存率与竞争对手相比是高还是低。App Annie 让我们对竞争对手的用户留存率情况有了一个量化的了解，使我们可以更顺畅地与管理团队沟通。
AA：为什么您认为用户留存率对 Mercari 的业务至关重要？
TI：因为只有用户感觉应用有价值时，用户留存率才会提升。一味地追求每月活跃用户数 (MAU) 和每周活跃用户数 (WAU) 可能会产生误导，因为这两项数据通过推送通知之类的策略也可以轻松提升。推送通知可能会使活跃用户数短时间内飙升，但是如果通知过于频繁，会导致用户快速流失。Mercari 选择关注用户留存率，这使我们能够衡量用户对我们服务的兴趣。在电子商务中，用户留存率是确定推送广告时的单次下载费用 (CPI) 和终生价值 (LTV) 是否平衡的一个重要指标。
石附拓也 (左)，Mercari 数据科学家
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AA：你们是否还监控其他使用行为指标？
TI：是的，我们还监控使用时长。通过这个指标，我们发现用户每次使用 Mercari 的时间比其他类似应用要长，这充分说明了用户喜欢我们的服务。
AA：你们有没有考虑实施一些方案来提高应用的使用时长和用户留存率？
TI：我们一直在分析竞争对手的推送通知。正如我前面提到的，类似应用会经常发送推送通知。为评估他们的推送通知，我们分析了用户使用他们应用的时长。如果受通知影响打开应用的用户会持续使用这款应用，那么我们就可以推断这个策略是有效的。但是实际上，用户的使用时长很短，这表示大多数用户都会在打开应用后不久就退出应用。因此我们得出结论，频繁的推送通知会对应用的使用时长造成负面影响。
AA：您提到了用户行为。您是否也关注用户特征数据之类的指标？
TI：App Annie Intelligence 让我们能够从多个方面洞察用户特征数据。举例来说，我们曾假设女性用户的留存率较低。通过利用 App Annie 对用户按照性别进行细分，我们得以对比每款应用的性别比例和用户留存率，发现女性用户数较多的应用留存率果然较低。
通过分析性别或年龄特征数据，我们得以发现自己是否在有效地接触正确的用户，并确定竞争对手是否瞄准相同的细分市场。我们还发现，一些我们当作竞争对手的应用实际上并非我们的竞争对手。
AA：最后一个问题，您能否分享一些有关如何监控竞争对手应用和营销活动的技巧？
TI：我们会同时关注三个或四个不同指标，而不会仅仅关注一个指标。通过使用应用和分析多个指标，使得我们可以做出更准确的假设。如果你只关注活跃用户数，就会认为推送通知非常成功，但是这项数据中包括了那些打开应用后不久就关闭应用的用户。而如果同时关注应用使用时长、安装率和使用率这几个指标，就可以了解竞争对手推送通知的真实效果。因此，我们不是仅仅关注一个指标，而是同时关注三四个指标，并且还会亲自使用竞争对手的应用。这样便能检验我们的假设是否正确，并相应地分析和规划我们的对策。
