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威狐手游報告/對于游戲制造商來說，優(yōu)秀的購買結(jié)果可以帶來更大的自然增長和商店排名的快速增長，而更高的排名可以讓更多的人看到你的游戲，這反過來又會導致自然的新的持續(xù)增長。

Glu在其結(jié)果中透露，該公司的休閑游戲DesignHome在2017年第二季度購買了52%的用戶，或另有48%的用戶自然增加。

對于手機游戲營銷者來說，重要的是找到更自然的新增量，因為對大多數(shù)用戶來說，依賴購買是不現(xiàn)實的。因此，具有研發(fā)經(jīng)驗的麻生太郎公司Lab七個總結(jié)了多年來的經(jīng)驗，并總結(jié)了自然新增量與購買之間的關系。

事實上，兩者之間的關系也被稱為k因素，許多營銷者認為，自然新增量與購買之間總是存在正相關關系，但事實并非如此。有時兩者之間可能沒有固定價值，甚至沒有關系，因為它受到許多因素的影響，如購買活動、交通、目標市場或購買目的等。

因此，為了弄清新的自然增量與購買之間的關系，我們需要大量的信息來確定，我們必須根據(jù)這些情況分別對它們進行分析。

如何分析兩者之間的關系？

拉布凱公司將新的自然增量與購買活動造成的安裝數(shù)量成線性關系，并將它們與流量來源和用戶所在國家等詳細信息進行比較，希望了解它們之間是否真的存在直接關系。

根據(jù)該公司的說法，我們不能使用全球數(shù)據(jù)，因為每一家商店都以不同的方式運作，而購買活動在每個國家的定位也不同，購買活動有著完全不同的效果，比如排名前10位與進入前100名之間的巨大差距。這些差異的原因可能會對我們的流量產(chǎn)生影響，并可能導致與事實不符的結(jié)果。

在數(shù)據(jù)采用上，LabCave選擇單獨分析了自然搜索和瀏覽量流量，按照以往經(jīng)驗，取決于買量活動的不同，其中的一個數(shù)據(jù)可能會受到影響，有時候兩者都可能受到影響，當然，也不排除，有時候兩個數(shù)據(jù)都不受影響。

比如，如果你給游戲做電視廣告活動，而廣告里是無法直接點擊產(chǎn)品鏈接的，不管來自哪里，所有的安裝都是自然新增流量。在這些情況下，我們只能去判斷有多少流量是因為廣告帶來的，有多少是真正的自然新增。

另外，我們還可以看出這個流量對于搜索的影響，而不是瀏覽，這種情況可能在YouTube主播或者大V推廣活動也會發(fā)生。為了搞清楚這部分活動帶來的自然新增量，我們就需要有視覺化的數(shù)據(jù)。

如何分析流量數(shù)據(jù)？

對于自然新增量和買量活動帶來的安裝量數(shù)據(jù)，我們需要它們是完整的，而且數(shù)據(jù)量必須充足。如果不夠完整，我們可以用技術手段填補缺失數(shù)據(jù)，并且用更多手段獲得盡可能多的準確數(shù)據(jù)。

一旦數(shù)據(jù)齊備，我們就可以做接下來的一步：我們的目標是得到皮爾遜相關系數(shù)，為了實現(xiàn)這個目的，我們需要相關數(shù)據(jù)符合要求條件，并且執(zhí)行分析，所以，要用不同的測試方式來驗證，確保結(jié)果的正確性。

基于不同的測試結(jié)果，很多時候我們可能需要作出改變。一旦確定數(shù)據(jù)滿足所有要求，就可以分析兩者的關系，得到相關系數(shù)，這樣，我們就可以得到如下圖表：

這張圖告訴我們的是買量與自然搜索安裝量之間在30個時間段里的交叉關系，為了得到影響自然新增量的K-factor，我們應該始終得到正相關的系數(shù)，這就意味著我們買輛越多，可以得到的自然新增量就會越多。

如果模型結(jié)果告訴我們某個時間段有比較高的關聯(lián)性，我們就可以標出買量與自然新增安裝量，然后分析它們之間的關系。

分析到這里，我們已經(jīng)可以得出自然新增和買量活動之間是否有比較強的聯(lián)系，如果結(jié)果是有關聯(lián)，那么接下來營銷者們要做的就是驗證這個關系，換句話說，要得到K-factor。

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