Divulgación: soy el fundador de Apptopia, un competidor directo de AppAnnie. Haré todo lo posible para seguir siendo imparcial.
Desafortunadamente, es difícil, y bastante inexacto, decir cuán preciso es en general un proveedor de datos. Es algo que realmente debe medirse ya sea por aplicación o por niveles. Por ejemplo, “Qué tan precisa es la aplicación Annie y cómo pronostica las aplicaciones de redes sociales de alto rango en los Estados Unidos”. Eso tendría una respuesta más tangible. De lo contrario, las cifras de precisión que le darían, o incluso un representante de ventas en Apptopia le darían promedios entre todas las aplicaciones (lo cual, una vez más, no es lo suficientemente específico).
Esto es lo que puedo decir de mi experiencia:
- ¿Existe alguna aplicación de administración de gastos en la que varias personas puedan agregar sus gastos y obtener un resumen total?
- ¿Qué significa la estrategia Mobile First?
- Cómo asegurarme de que mi aplicación de juego tenga una increíble experiencia de retroalimentación para mis jugadores
- ¿Cuál es la mejor tecnología para el desarrollo de aplicaciones móviles?
- Cómo transmitir audio desde YouTube para conservar el ancho de banda en mi aplicación de Android
Descargar datos = Dado el conjunto de datos que tienen nuestras dos empresas, este es, con mucho, el punto de datos más fácil de estimar y el punto de datos que somos más precisos (en todos los niveles / países / etc.).
Datos de ingresos = Creo que son precisos en lo que respecta a los ingresos de descargas pagas y los ingresos de compra en la aplicación. Sin embargo, sus ingresos totales son bastante inexactos ya que no incluyen los ingresos por publicidad en su cifra de ingresos totales. Dada la creciente economía de freemium en la que vivimos, no tener ingresos por publicidad deja mucho que desear aquí.
(Apptopia puede estimar con precisión los ingresos publicitarios debido al hecho de que proporcionamos el análisis SDK. Por lo tanto, tenemos una visión muy tangible de exactamente con qué herramientas / redes publicitarias funciona cada aplicación gratuita).
Datos de uso = Este es, con mucho, el punto de datos más difícil de estimar, y no es sorprendente que aquí también sea donde sus datos sean más cortos. Mi escepticismo en términos de precisión viene directamente como resultado de su mecanismo de recopilación de datos = Datos del panel.
Datos del panel (en resumen) significa que observa un pequeño número de comportamientos de los usuarios y supone que el comportamiento es el mismo para un segmento más grande. Déjame darte un ejemplo tangible. Digamos que observé a 1,000 usuarios de teléfonos móviles durante todo un día. 800 de esos 1,000 usuarios abrieron Facebook al menos una vez (es decir, 80%). Entonces, al usar los datos del panel, asumiría que la DAU para Facebook =
[número total de usuarios móviles] x .8 = DAU de Facebook
Este es un problema por dos razones principales:
1) Los datos del panel no tienen información sobre el número real de usuarios que hacen algo (es decir, el denominador), por lo que cualquier número absoluto pronosticado utilizando los datos del panel es un tramo muy grande.
2) Es casi imposible tener un tamaño de muestra diverso. Lo que significa que las 1,000 personas que observé son casi con certeza muy similares, por lo que el 80% del uso diario de Facebook realmente solo representa esa demografía de personas (no la base total de usuarios móviles). Así que hay un gran sesgo aquí.
(Apptopia aborda este problema de manera un poco diferente, utilizando la medición directa. En resumen, esto significa que conocemos todos los datos de un puñado de aplicaciones, e interpolamos los conocimientos de esas aplicaciones a otras. Por ejemplo, si supiéramos exactamente qué el uso fue para Periscope, podríamos usarlo para estimar con precisión el uso de Meerkat o Vine, etc.)
Espero que esto haya sido útil.
Jonathan
