K-factor در بازاریابی اپلیکیشن چیست و چطور محاسبه می‌شود؟

K-factor در بازاریابی اپلیکیشن چیست و چطور محاسبه می‌شود؟

بهترین و اولین مرجع رسمی مقالات طراحی اپلیکیشن

K-factor در بازاریابی اپلیکیشن چیست و چطور محاسبه می‌شود؟

۱۶۱ بازديد
یکی باورهای رایج در بازاریابی موبایلی، رابطه قطعی بین نصب‌های ارگانیک و نصب‌های غیرارگانیک یک اپلیکیشن است. تجربیات اثبات نموده است که هرچه ترافیک غیر ارگانیک بیشتر باشد، ترافیک ارگانیک خوب گردد؛ بدین ترتیب، صرف هزینه برای بازاریابی برنامه خیر فقط به جذب ترافیک غیرارگانیک باعث می گردد، بلکه سبب ساز ارتقاء واحد سنجش نصب طراحی اپلیکیشن در مشهد ارگانیک برنامه شما نیز خواهد شد. رابطه در بین نصب ارگانیک و غیر ارگانیک در دنیای بازاریابی، ضریب K یا این که K-factor نامیده می شود. درین پست، قصد داریم درباره مضمون‌ k-factor در بازاریابی اپلیکیشن کلام کنیم و رابطه نصب ارگانیک و غیر ارگانیک را گزینه استیناف در اختیار بگذاریم.



K-factor چیست؟


K-factor در بازاریابی برای تمجید معیار پتانسیل یک برنامه برای توزیع‌پذیری و وایرال شدن دربین مخاطبانش استعمال میگردد؛ این توزیع‌پذیری می تواند از روش پیوند‌های ارجاع‌دهنده به اپ یا این که به طور مخفی و از روش بازاریابی دهن به دهن اتفاق بیفتد.

این اصطلاح از لغتی در انگلیسی که به معنای واگیر دار بودن و شیوع‌پذیری است گرفته شده است، و شما به‌تیتر ترکیبی از واحد سنجش پیشرفت نرم افزار بین یوزرها نو توسط دعوت یوزرها فعلی، و واحد سنجش تاثیری که هر دعوت دارااست (یعنی ترازو نرخ تبدیل هر دعوت) می‌توانید به آن نگاه نمایید.

درواقع در حالتی‌که ضریب k برای نرم افزار شما بالا باشد، بدین معنا می‌باشد که کلام‎های خیر از نرم‌افزار شما در بین کاربرانتان سرازیر میباشد.



چطور بایستی K-factor را برای یک نرم افزار احتساب کرد؟
اگرچه فرمول‌های پاره ای برای K-factor سفارش شده است، ولی رایج‌ترین آن k=i*c میباشد.

i: تعداد دعوت‌های ارسال ‌گردیده به وسیله هر کاربر؛ به عنوان مثال اگر هر کاربر تازه ۵ نفر از دوستانش را به استفاده ار اپ دعوت نماید، i=5 خواهد بود.

c: معیار تبدیل هر دعوت؛ از جمله در‌صورتی‌که از هر ۵ دعوت یکی‌از به استفاده کننده تازه تبدیل خواهد شد، به این ترتیب c=0.2 خواهد بود.

این دو را در هم ضرب فرمائید، براین اساس K-factor موازی خواهد بود با: i*c یا این که ۱=۰.۲*۵

اذن بدهید با یک نمونه پاره ای بیشتر به تشریح این فرمول بپردازیم:

فرض نمایید که یک اپلیکیشن دوست‌یابی دارید و تصمیم گرفته‌اید تا یوزرها وفادارتان را تشویق کنید که در عوض تخفیف ۱۰ درصدی روی اشتراک ماهانه‌شان، دوستانشان را به به کار گیری از نرم‌افزار دعوت نمایند. فرض فرمائید که هر کاربر به صورت میانگین ۱ دوست را دعوت نماید (i=1) و در هر ۳ دعوت، یکی‌از آن‌ها به مخاطب نرم افزار تبدیل میشود (c=0.33) درنتیجه k=1*0.33=0.33

با فرض این که همگی چیز عالی پیش برود، در شرایطی که نرم افزار دوست‌یابی شما در صدر ۱۰۰ کاربر فعال داشته، این عدد به زودی به ۱۳۳ و آن گاه ۱۷۸ و .. خواهد رسید. مطابق این سبک، بعد از سپری شد ۳۳ چرخه از این دعوت‌ها، تعداد یوزرها فعال نرم‌افزار شما از ۱ میلیون نفر بالاتر خواهد رفت، که عدد خیر به لحاظ می رسد!


با این درحال حاضر در دنیای حقیقی کلیه چیز آنقدر سهل وجود ندارد و گه گاه به‌دست آوردن یک مقدار حقیقی وواقعی برای K-factor میتواند چالش‌برانگیز باشد؛ زیرا ممکن می‌باشد به مشقت بتوان معلوم کرد که دقیقا چرا یک استفاده کننده ارگانیک نرم افزار شمارا نصب نموده است!

همانطور که می‌دانید بازاریابی دهن به دهن یک اتفاق بسیار بهتر میباشد البته بررسی آن طاقت فرسا می باشد. ضمن این، تمامی‌ی نرم افزار‌ها از پیوند‌های ارجاع به کارگیری نمی کنند، و تک تک یوزرها هم از لینک و پیوند‌های ارجاع سفارش گردیده، برای دعوت دوستانشان استفاده نخواهند کرد. با این در حال حاضر از K-factor برای کمپین‌های جذب کاربر جدید خویش به کار گیری کنید، زیرا درک اینکه کابران ارگانیک از کجا وارد اپلیکیشن گردیده‌اند را برایتان شل‌خیس می‌نماید.

بیایید فرض کنیم که نرم افزار دوست‌یابی شما در یک حوزه‌‌ی خاصی هیچ نصب ارگانیکی در حین روز ندارد ولی شما همچنان پیش می روید و مبادرت به خرید ۱۰۰۰۰ استفاده کننده جدید میکنید (اینجا مراد از خرید کاربر، پرداخت هزینه برای کمپین‌های جذب کابر تازه میباشد) و پس از یه بعد از ظهر زمانی معین متوجه می شوید که تعداد یوزرها برنامه شما به ۱۲۰۰۰ استفاده کننده ارتقا داشته می‌باشد؛ این به‌این مضمون‌ است که ۲۰۰۰ استفاده کننده نو فیض‌ی غیرمستقیم اجرای کمپین‌های جذب کاربر جدید میباشد و K-factor در اینجا ۱.۲ میباشد.

با این درحال حاضر به نظر می رسد که بین K-factor با میزان پرورش نصب ارگانیک یک ارتباط‌ی مشخصی نیست و اگرچه این دو معنا تا حدی باهم هم‌پوشانی دارا هستند، ولی دقیقا یکسان نیستند.
تا كنون نظري ثبت نشده است
ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در فارسی بلاگ ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.