如何对订阅应用程序的 Monetization 策略进行 A/B 测试
根据Tekrevol 的数据，在应用商店排名前 200 位的应用每天能赚取约 82500 美元。然而，根据同一篇文章，排名前 800 位的应用程序的日收入降至 3500 美元。这就是为什么从一开始就优化应用程序的 Monetization 策略对赚大钱非常重要。但是，如何才能确定哪种方法最有效呢？
我们经常看到，开发人员在设计应用程序的 Monetize 战略时，一开始就模仿同类其他成功的应用程序。虽然这在一开始很有价值，但在相同的应用程序类别中，应用程序之间可能存在许多根本性的差异，如目标受众或地理位置，因此完全模仿是不成功的。在您的应用程序类别中，市场领导者提供为期三天的免费订阅试用并不意味着它适合您的受众。
A/B 测试远比模仿更有影响力。A/B 测试将使您在统计上有信心知道哪些功能能提高收入，从而消除模仿可能带来的任何猜测。运行具有清晰愿景并能为您的应用程序带来价值的强大 A/B 测试，您可以优化参与度以增加收入，并更好地了解受众。不过，要注意不要过度测试，不要把时间和资源花在从长远来看不会给你带来价值的测试上。
以下是一些关键测试，可帮助您的应用程序带来更多收入。
提高应用程序收入应进行的 3 项 A/B 测试
在进行这些测试时，重要的是要尝试了解长期成功的情况。但是，由于很难在应用程序中识别用户的生命周期，因此这些测试是一个很好的起点。
1.在订阅墙后面测试您的内容
为了增加收入，必须在为用户提供的免费内容数量和订阅墙后面的内容数量之间找到最佳平衡点。我们的目标是提供足够的免费内容，以提高订阅率，同时又不损害留存率。
开始时，请查看不同功能的参与率，并测试这些功能在订阅墙后面的表现。虽然您可能会假设将最受欢迎的内容放在订阅墙后面会提高转化率，但这样做最终可能会将忠实用户挤出您的应用程序，增加用户流失。为确保万无一失，请进行 A/B 测试，并密切关注留存率和收入情况。
在订阅墙后面测试您的高级内容以及哪些功能最有效，对于让用户继续使用您的应用程序并将其转化为订阅者非常重要。
2.测试广告位置
测试您展示的广告类型以及在漏斗中的哪个位置展示广告对于优化 Monetization 战略也很重要。在应用程序中添加新的广告投放时，您的目标是最大限度地提高 ARPU 值，同时又不损害留存率和应用程序内经济。请记住，你之前没有考虑到的位置最终可能会大大提高性能。
考虑是实施有奖视频和 Offerwall 等由用户发起的广告单元，还是实施插播广告和横幅广告等显示广告单元，或者两者兼而有之。归根结底，不同的广告单元会吸引不同类型的用户，因此混合使用多种广告单元是让最广泛受众盈利的最佳方式。
从使用 IronSource 平台的应用来看，一款著名的生活方式应用首次开始测试广告投放，以提高 LTV 并带来更多收入。虽然他们一开始只实施了奖励视频和 Offerwall 等奖励式投放，但通过 A/B 测试，他们很快意识到，实施插播广告可以显著提高 ARPDAU 和 eCPM。归根结底，虽然一个广告单元看似是增加订户的最有效方法，但通过 A/B 测试，您可能会发现其他广告单元同样有效，甚至更有效。
如果您选择加入奖励广告单元，您需要测试所提供的奖励，以确保提高转化率。对于某些应用程序，最好能让用户体验一下高级内容。对于其他应用程序来说，提供用户可以随意使用的虚拟货币可能更具影响力。每个受众对奖励元素的反应都不尽相同，因此必须对奖励进行测试，以确保有效利用这些收入驱动因素。
此外，一定要测试广告的播放频率（上限）和广告之间的间隔时间（节奏）。这包括测试如何向不同用户群展示广告。例如，您可以将用户划分为不同的广告参与度群组（即低广告参与度、中广告参与度、高广告参与度）或订阅者与非订阅者。在此基础上，您可以测试广告投放对每个群组的影响。例如，经过全面的 A/B 测试后，同一款生活方式应用程序决定不向用户展示插播广告。
3.测试定价模式
为确保从每个用户身上获得最大收益，必须投入资源设计最佳定价模式。您的最终目标是将用户转化为订阅者，如果不对订阅价格和时间框架进行 A/B 测试，您就会把钱留在桌子上。
这意味着要在订阅周期（每周、每月或每年）和订阅成本之间找到最佳组合。要衡量定价模式的影响，请查看每个订阅时段的 LTV。这样，您就能看到您正在测试的定价模式的长期效果。
测试定价策略的一部分包括测试提供免费试用的影响，特别是考虑到这一策略有利有弊--如果没有免费试用选项，客户流失的可能性会更高，但如果提供免费试用，订阅率可能会下降。A/B 测试是确定这一策略将如何影响长期收入的唯一万无一失的方法。
测试免费试用的位置对长期成功也非常重要--你可以将免费试用作为付费墙本身的一部分，调整试用的时间范围，允许用户延长免费试用时间，甚至测试何时要求用户提供信用卡信息。归根结底，用户在使用免费试用版应用程序时会有不同的表现，因此我们不能做出任何初步判断。
如何成功进行 A/B 测试
您希望从第一天起就为自己的成功做好准备，以便随着时间的推移看到最佳结果，并改善您的关键绩效指标。以下是一些成功运行 A/B 测试的技巧。
收集自己的数据
首先收集有关性能的数据，如下载次数和用户花费时间最多的地方。由于性能是主观的--社交媒体应用程序的下载量会比基于订阅的照片编辑应用程序多得多--因此，关键是要开发自己的数据，而不是研究你所在类别的平均性能。
有了这些细粒度的数据，您就可以有准确的基准来衡量应用程序的整体收益，从而帮助您制定 A/B 测试以实现这些目标。例如，花费的时间是社交应用程序的一个重要指标。另一方面，转换率对于电子商务和基于订阅的应用程序非常重要。
乐于接受被推翻的假设
就像传统的调查研究一样，提出一个假设作为 A/B 测试的基础。这归根结底是要分析你收集到的数据和指标，并根据用户行为进行观察，这将有助于为你的预测提供依据。虽然你的假设很可能是你希望发生的事情，但这并不意味着 A/B 测试被推翻就是失败的。相反，被推翻的假设也同样有价值。
对于基于订阅的应用程序，您的假设可能侧重于订阅成本或订阅期限。例如，有一款应用程序假设，降低每周订阅的美元金额会提高订阅率。有道理吧？虽然他们推翻了这一假设，但开发人员现在知道，他们不必为了获得更多用户而降低价格，这不仅为他们节省了资金，还为更多 A/B 测试打开了大门。
选择正确的时间框架
模仿其他成功 A/B 测试的时间框架并不能使您当前的测试更具影响力。事实上，测试的时间范围要对您所关注的指标有意义，这对确保结果不会混淆或偏差至关重要。
例如，如果您正在进行一项测试，将更多内容锁定在订阅墙后面，就会涉及到一些不同的指标。将付费用户数量作为关键指标时，应保持短期测试。当把留存率作为一项关键指标时，最好进行长期测试。
A/B 测试是一种减少不确定性的方法，能让您根据数据做出明智的商业决策，比模仿更有效。虽然本指南旨在帮助您入门，但面对所有移动部件，使用 IronSource 的 A/B 测试工具可能会有所帮助。