¿Cuáles son algunas cifras promedio de retención de aplicaciones móviles para consumidores D1 y D7?

Los números proporcionados por el estudio Appsflyer también pueden ser respaldados por el Informe de Perspectivas de Juegos Móviles de SOOMLA Q1 2016. Si bien el informe profundiza en el análisis de las compras en la aplicación, también muestra las tendencias de retención global en una escala de tiempo de 30 días. Como se observó, la capacidad de atención del usuario es muy baja, ya que la mayoría de los usuarios abandonan rápidamente las aplicaciones y los juegos que descargan.

La sabiduría tradicional dice que la retención extra ordinaria se caracteriza por la regla 40-20-10:

  • 40% de retención día 1
  • 20% de retención día 7
  • 10% de retención día 30

Esto solía ser el caso de los juegos de Facebook en línea hace unos años, pero estas métricas son casi imposibles en estos días (excluyendo éxitos de las listas principales como Candy Crush, Game of War y Clash of Clans). Lea más sobre esto aquí.

Este estudio de AppsFlyer proporciona datos excelentes sobre las tasas de retención D1 y D7 por sistema vertical y operativo [1] (estudio de febrero de 2016, refleja datos de H2 2015) :


Androide:
Tasas de retención del día 1Android – Rango de 41% a 15%

Tasas de retención del día 7Android – Rango de 22% a 4%


iOS:
Tasas de retención del día 1iOS – Rango de 44% a 10%

Tasas de retención del día 7iOS – Rango de 22% a 4%

Notas al pie

[1] El estado del marketing de aplicaciones – H2 2015

Creo que la respuesta a esta pregunta depende de varios factores, incluida la categoría específica en la que se encuentra su aplicación. Aunque no tengo una respuesta específica para el día 1 y el día 7 de retención, es posible que desee ver una publicación publicada por Flurry llamada App Engagement: The Matrix Reloaded. El estudio es una actualización de 2016 de una versión de 2012 y analiza la frecuencia de uso semanal y la retención de 30 días por categoría y plataforma. También hay algunas estrategias de monetización y retención específicas para el lugar donde su aplicación cae en esta matriz.

Sería mejor si pudieras ser más específico en términos de género de aplicación de consumo. Este hilo podría ayudar:

¿Cuáles son las tasas de retención típicas a largo plazo para una aplicación de utilidad para el consumidor? Estoy tratando de entender cuáles serían los números de “malo, bueno y aplastante”.

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