移动应用并非孤立存在——它们由用户意图驱动，满足情感和功能需求。这些需求催生了需求空间——由服务于共同目的的应用集群构成，这些应用可能是快速娱乐、财务规划，也可能是日常便利。
但用户多久会回访一次？他们的参与度有多深？这正是应用用户粘性至关重要的地方，它能帮助应用营销人员制定有效的用户参与策略。
粘性不仅仅关乎习惯，更关乎需求的满足。金融科技应用提供实用性，而社交应用则促进联系。金融科技应用不像益智游戏那样需要日常参与，但两者都必须满足用户需求才能保持相关性。
千篇一律。有些应用依靠频繁使用而蓬勃发展，而另一些则通过定期但有意义的互动来创造价值。了解你的应用是由实用性、情感性还是两者兼而有之驱动，是提升用户留存率的关键。
应用粘性指数介绍
并非所有应用程序都适合成为日常习惯——但这并不意味着它们缺乏吸引力。 应用粘性指数重新定义了我们衡量与用户联系的方式，超越了传统公式，关注用户在一段时间内返回特定应用类别的频率。
通过分析固定时间段内每位用户对不同应用类别的使用频率，我们发现了一些规律，揭示哪些类别能够自然地推动用户重复使用。有些应用，例如即时通讯或社交媒体，每天都会收到用户签到；而有些应用，例如旅游或金融科技，则拥有更长但同样有目的性的周期。
为了将这些洞察付诸实践，我们为不同类别的应用分配了 1 到 10 的粘性指数评分。这可以帮助营销人员了解他们的应用在用户参与度方面所处的位置，以及用户在日常数字活动中对不同类别应用的优先级排序。
粘性指数得分的高低并不代表好坏，它只是反映了应用程序的性质。
粘性和保留之间的区别
虽然用户粘性和留存率都衡量用户参与度，但它们反映的是应用使用情况的不同方面。用户粘性反映的是用户使用应用的自然倾向，通常是由用户对应用功能的内在兴趣和参与度驱动的。
另一方面，留存则侧重于长期维持用户。用户黏性衡量的是特定时间段内的参与深度，而留存则评估的是长期客户忠诚度以及应用程序在几周或几个月内留住用户的能力。
综合起来，这些指标提供了用户行为的完整图景，从习惯性使用到持续的品牌承诺。
不同应用类别的粘性如何
应用程序粘性取决于应用程序是否具有功能性目的或是否能促进情感参与，从而影响用户返回的频率和时间。
下面的应用粘性指数图表是通过测量保留率和互动频率而设计的——捕捉不同应用类别的用户参与度在活动时间范围内的变化情况。
功能性应用：快速上手，降低长期粘性
像餐饮和生活方式这样的应用满足了用户的即时需求，早期用户参与度很高，但随着用户完成任务，用户使用率会逐渐下降。金融应用虽然以功能性为主，但由于用户经常查看账户和管理交易，因此用户粘性较高。
情感和习惯驱动型应用：更强的长期粘性
与其他类别不同，购物应用在功能性和情感触发性方面取得了平衡。用户可能是为了特定商品而访问，但经常会出于习惯而再次访问，浏览优惠或寻找灵感，从而维持长期的互动。
社交和游戏类应用的成功依赖于用户习惯性参与。无论是通过社交互动、娱乐还是竞赛，它们都能鼓励用户频繁回访，从而随着时间的推移，保持较高的用户粘性。
游戏应用本身就包含一个生态系统
2023年至2024年期间， 总应用下载量中 41% 是游戏应用，巩固了其在移动生态系统中的主导地位。但除了数量之外，游戏应用还因其能够培养深度情感参与的能力而脱颖而出，从而提高了用户黏性。
并非所有游戏都以相同的方式提升玩家参与度。某些游戏类型（例如卡牌游戏、策略游戏和角色扮演游戏）凭借竞争元素、长期发展和社区驱动的玩法，实现了持续的用户留存。而其他游戏（例如益智游戏和街机游戏）则往往缺乏用户粘性，因为它们的快速游戏玩法可能无法满足更深层次的情感需求。
我们的数据显示，游戏不仅仅是一个类别，而是一个相互关联的生态系统。了解不同游戏受众如何跨类别和子类别进行互动，可以为寻求重新吸引用户并维持长期留存的营销人员提供关键洞察。
为什么超越自身应用的类别很重要
应用程序粘性不仅与用户返回的频率有关，还与用户接下来要去的地方有关。 不同的应用程序类别根据其是否满足功能需求（如食品配送和金融）或情感需求（如游戏和社交）表现出不同程度的长期参与度。
这为什么重要？因为用户不会局限于单一类别。外卖应用的用户可能会在游戏应用上花费更多时间，而游戏应用的玩家可能会频繁访问购物平台。
通过分析其他应用类别的粘性，营销人员可以发现 重新定位— 通过在用户自然倾向的应用程序中放置广告来吸引用户回来。
连接点：通过应用程序蜂巢分析释放增长潜力
移动应用生态系统已发展成为一个互联互通的网络，用户可以在应用之间无缝切换，以满足功能和情感需求。然而，许多广告策略仍然孤立运作，忽视了这些联系。
在 Aarki，我们称之为 App Hive——一个动态且相互依存的空间，每个应用都在塑造用户行为方面发挥作用。了解不同类别应用的粘性只是第一步——真正的影响来自于建立有意义的联系。App Hive 分析正是为此而生。
在此分析中，我们创建了合成群组，以帮助揭示用户如何在多个应用程序垂直领域进行互动，从而识别可能回归的高价值受众——即使他们已经超越了单个应用程序。
通过分析应用程序群内的跨应用程序行为，营销人员可以预测重新参与模式并相应地改进他们的定位策略。
借助群组驱动的洞察，广告商可以超越孤立的保留策略，并建立符合用户不断变化的需求的持续参与策略。
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