2016-2017中国移动医疗健康市场研究报告

,应用,2017 年 2 月,参与度现状,章节,重要发现. 3-4,引言. 5,方法. 6-7,全球衡量标准 .8-23,地区衡量标准 . 24北美. 24拉美. 30东南亚 . 35印度次大陆 .40中日韩(北亚太) . 45西欧. 50东欧. 55,1,2,3,4,5,页码,目录,重要发现,长时间留住用户开始变成市场营销人员面临的主要挑战。下载应用 7 天之后，只有 10-12%的下载用户仍保持活跃状态，而在 30 天后，仅剩 4-5% 的用户仍处于活跃状态。自然用 户与非自然用户相比，在 iOS 平台上前者比后者多 15%，而在 Android 平台上，前者则 超出后者 21%。与去年同期相比，留存率正在攀升。令人欣慰的是，年度对比表明整体留存率有所提高。 在 2016 年，仅 Android 自然用户留存率下降了 6%， 然而 Android 非自然用户留存率却 上升 4%。2016 年 iOS 表现良好，整体留存率上升了 9%，其中非自然用户占 25%。留存 率的提升清楚地表明，市场营销人员了解留存的重要性，并且在优化方面加大了投入。自然用户与非自然用户其打开应用次数之间的差距仅为 7-9%。自然用户和非自然用户单 个日活跃用户的平均打开应用次数在 Android 上为 3.8 与 3.56 次，在 iOS 为 4.3 与 4 次。依靠用户，特别是通过非自然用户进行变现较为困难。下载应用的这些用户中，真正在 应用中进行购买的不到 2%。Android 用户参与度更高，iOS 用户则购买力更强。非自然 Android 用户在早期阶段（点击到安装、安装使用应用）参与度较高，但若论及购买，则 iOS 用户表现强劲。在 iOS 上，参与度高的用户转变成购买者的几率高达 80%，同时，安装应用的用户变成购 买者的概率也高达 55%。,应用参与度现状,,3,购物和游戏在生命周期活动的差别较为显著。一般移动游戏玩家在 90 天内大约执行 6 次应用内事件，其中 Android 设备所有者比 iOS 设备所有者多 20%。一般购物类应用 的用户 在 90 天内大约执行 18 次应用内事件，在各个阶段中，iOS 用户的活跃程度 比 Android 购物者高出近 25%。地区对比数据，显示北美在购买活动方面遥遥领先。北美的购买用户占据的份额最大， 在 iOS 中非自然用户安装后购买的比率最高，达到了 2.25%,在 Android 中的比率达 1.3%，居第二位。北美购物者在将产品添加到应用内购物车并进行购买方面的表现也最 活跃：在 iOS 上有 9.5% 的“添加到购物车”，2% 进行了购买，在 Android 上则有 7% 添加到购物车，2% 进行了购买。在美国，市场营销人员往往会在出乎意料的地区发现高参与度的用户。包括盐湖城、奥 马哈、 堪萨斯城、阿尔伯克基、俄克拉荷马市、路易斯维尔在内的一些城市,它们的广 告媒体市场虽不太突出，但某些应用的移动应用参与度却是国内最高。相反，一些规模 最大的广告媒体市场，如西雅图、洛杉矶、硅谷和纽约，它们虽然用户群庞大，但在 应用参与度方面却表现平平。事实上，在 Amazon、Google、Apple、Hollywood 和 Madison Avenue 云集的地区，其参与移动应用的人口比上述“偏远”城市要少 30%。拉美地区在游戏应用中的购买活动占比最低，在 iOS 和 Android 中，每个安装在 90 天内仅有约 0.07 次应用内生命周期购买。印度的应用内购买仅有0.09次，与拉美相差 无几。拉丁美洲的安装后购买比率在 Android 应用中也是最低 (0.41%)，其次是印度 (0.84%)；但是在 iOS 上,拉丁美洲购买用户所占的份额却高达 1.18%。在留存方面，Android 在北美的留存率是所有地区最高的，而在 iOS 上,中日韩地区则 占据领先地位。印度和东欧分别是 Android 和 iOS 上留存率最低的两个地区。,应用参与度现状,,4,简介,在当今免费增值型应用占主导的环境下，安装已不再是市场营销人员的目标，而是其 实现目的的一种手段。它是整个过程的一个阶段，尽管非常重要，但仍然只是一个阶 段。Google Play 和 App Store 中有超过两百万个应用，每个应用都有几十个、几百个 甚至几千个直接竞争对手。由于有众多应用可供选择，加之用户期望值不断提高、使用 率和参与度减少并且缺乏用户的持续参与，因此，变现显得遥不可及。获得那些能够长时间参与应用的优质用户显得尤为重要。为了帮助市场营销人员进行 优化，从而实现这一目标，AppsFlyer 的应用参与度现状报告为以下方面提供了详 细的参与度衡量标准： 留存率 单个日活跃用户的平均打开应用次数 整个漏斗各阶段的转化率 生命周期参与度本报告包含按平台、类别和地区细分的详细信息。这是迄今为止该领域最全面的研究报 告，对 2016 年下半年数十亿的数据点进行了全面分析。,应用参与度现状,,5,方法,AppsFlyer 所研发的技术已应用于全球 98% 的移动设备上，因此我们拥有规模庞大的数 据库。利用此等规模并剔除异常值之后，我们能够确保统计准确且有效。如果数据未达 到我们严格的阈值标准，则不会显示，这就是为什么在特定地区和/或区域中偶尔会出现 差异（例如，我们的分析中不包含对印度次大陆的 iOS 应用进行漏斗分析）。留存率 时间段：2016 年第三季度 监测的应用安装量：35 亿以上 应用数：5,000+该指标的计算方法：我们从首次启动应用（第 0 天）的用户总数量中，分出安装后第 1天、第 7 天和第 30 天的活跃用户数量。为了确定高度可靠的留存率，我们检查了 15 天 以上的数据并为过去的每一天分配更多权重，从而体现出用户留存时间越长，评分越高 的逻辑。,应用参与度现状,,6,单个日活跃用户的平均打开应用次数 时间段：2016 年 10 月 监测的打开应用次数：1500 亿以上该指标的计算方法：我们用每天打开应用的总数量除以当天活跃的独立用户总数，然后 算出每日平均数。非自然用户漏斗分析 时间段：2016 年 10 月 监测的非自然安装量：8500 万以上 应用数：800+该指标的计算方法：为了确保对各个阶段的独立用户进行同类比较，我们只使用了遵循 AppsFlyer 应用内购买事件统计方法的应用，总计 800 多个应用。然后，我们计算出了这 些应用的总体标准转化率。对所有应用的点击量和安装量的跟踪趋于标准化，我们衡量 用户参与度高低的默认标准是每个用户的应用内打开次数至少达到 3 次。但是，由于 KPI 会因每个应用的具体情况而有所不同，因此应用所有者可以根据他们对高参与度用户的 理解来更改这一指标。无论如何，高参与度用户的计数是针对每个应用而言，因此，如 果所有应用的平均应用打开次数均超过 3 次，则表明这一数字是行业标准的公平体现。生命周期参与度 时间段：2016 年第四季度（基于 90 天的生命周期） 监测的应用安装量：3.8 亿以上 监测的应用内事件：7 亿以上 应用数：2,500 以上（仅限游戏和购物）该指标的计算方法：我们计算出特定应用内事件的总数（在所有应用中对事件进行分析 并进行监测），然后除以这些应用的总安装量。,应用参与度现状,,7,全球 衡量标准,应用参与度现状,,8,第 1 天,第 7 天,第 30 天,第 7 天,第 30 天,第 1 天,3.6%,4.5%,9.6%,11.6%,33.2%26.6%,非自然用户,自然用户,留存率（按类别）,应用参与度现状留存率/全球,,9,第 1 天,第 7 天,第 30 天,第 7 天,第 30 天,第 1 天,3.6%,4.8%,10.1%,11.4%,30.7%27.6%,非自然用户,自然用户,留存率（按类别）,应用参与度现状留存率/全球,,10,+6%自然用户,+8%非自然用户,+4%自然用户,+51%非自然用户,+5%自然用户,+21%非自然用户,游戏,+14%自然用户,+18%非自然用户,购物,+6%自然用户,+25%非自然用户,整体,应用参与度现状年度留存率对比（2015 年第三季度与2016 年第三季度）,-8%自然用户,+4%非自然用户,游戏,购物,整体,,11,应用参与度现状留存数据观察结果,- 留存率问题颇具挑战性: 安装应用 7 天之后，只有 10-12% 的用户仍保持活跃状态， 而 30 天后，仅剩 4-5% 的用户仍处于活跃状态。通过单独分析自然用户和非自然用户 的数据发现，在 iOS 上自然用户与非自然用户间的差距较小，仅 15%，而在 Android 上 则为 21%。- 年度对比显示所有平台的整体留存率均有所上升。2016 年留存率唯一下降的是 Android 自然用户，这反过来也拉低了 Android 的整体评分。Android 非自然用户整体留存率上 升了 4%，而 iOS 在 2016 年则取得了全面提升，特别是非自然用户提高了 25%。显然， 广告主以及广告平台在提升 iOS 留存率方面的表现越来越出色。两个平台上的购物和游戏应用留存率也取得了年度的提升。在非自然用户留存率（+18% 和 +21%）的带动下，iOS 的游戏和购物应用留存率分别上升了 15% 和 11%。Android 非 自然用户在购物应用中的留存率提高了 51%。- 总体而言，iOS 和 Android 在 2016 年的留存率基本持平：Android 在自然用户中领先3.5%，而 iOS 在非自然用户中也领先了 3.5%。- 在 Android 上，自然用户与非自然用户在个性化应用上的留存率差距最大 (+200%)， 金融应用次之 (+90%)；而游戏和生产效率型应用的差距最小，分别为 +11% 和 +18%。- 在 iOS 上，自然用户与非自然用户在金融类应用上的留存率差距最大 (+75%)，其次为 生活类应用 (+60%)；而游戏和旅游类应用的差距最小，分别为 +1% 和 +9%。,,12,应用参与度现状这对营销商而言意味着什么,令市场营销人员感到欣慰的是，留存率(特别是各个平台上的非自然用户留存率)已得到 大范围提升。应用营销的重心已从安装量转移到参与度, 市场营销人员努力进行优化 的效果十分显著。但是,长时间留住应用用户仍然是市场营销人员面临的主要挑战。市场营销人员必须继续 使用数据来提升其应用的使用和收入潜力。这包括数据导向型用户获取、用于漏斗优化 和清晰细分的精细应用内监测、群组报告、卸载跟踪以及各种提升参与度和体验的方法 和工具（如重定向、推送通知和深度链接等）。数据在应用营销中起到的指导性作用主要体现在游戏应用上。游戏市场营销人员是所有 市场营销人员中最精明的,自然用户和非自然用户相对一致的留存率恰好体现了这一点。 此外,他们还十分推崇数据驱动优化的深入分析方法。,,13,3.81自然用户,3.56非自然用户,整体,4.32自然用户,3.97非自然用户,整体,应用参与度现状单个日活跃用户的平均打开应用次数,,14,应用参与度现状打开应用次数数据观察结果,- Android 自然用户与非自然用户单个日活跃用户的打开应用次数分别为 3.8 和 3.56， 自然用户仅比非自然用户领先了 7%。分类级别的细分显示在除旅游、健康与健身和实用 程序/工具类应用（非自然用户比自然用户分别高出 +9%、+15% 和 +18%）之外的所有 应用类别中，自然用户的参与度都比非自然用户要强。- 在 iOS 上，自然用户与非自然用户之间的参与度差距较大，自然用户领先了 9%，其 中生活类和金融类应用差距最大（分别为 +86% 和 +34%）；但两种用户在购物和旅游 类应用中的差异最小 (2-4%)。- 通过对比操作系统发现，iOS 用户的打开应用次数比 Android 高出 12-13%；对于两 个系统中的自然用户，实用程序/工具、游戏和生活类应用的差距最大；经过分析的类 别中，Android 用户占绝对优势的是购物 (+22%) 和 社交 (+11%) 类应用；在非自然用户 中，iOS 用户在除生活、健康与健身和金融类应用之外的所有已分析类别中居于领先地位。,,15,应用参与度现状这对营销商而言意味着什么,自然用户和非自然用户在所有平台上的差距相对较小 (7-9%)，这意味着非自然用户中 有大量优质用户有待发掘。利用正确的数据，市场营销人员可以发现这些用户并根据 优质用户优化其投资。分类细分表明，自然用户与非自然用户之间以及 iOS 与 Android 用户之间在社交、工 具和生活类应用中的参与度差异最大，而在旅游、娱乐和健康与健身类应用中的参与度 差异最小(以标准差计算为依据)。由此可见，推广社交、工具和生活类应用的市场营销人员通过分析和了解可以促成持续 性的参与，并可以进一步实施优化。例如,如果不同操作系统间自然用户在工具性应用上 的参与度差异为 76%,而非自然用户差异为 28%,则通过重点提升表现欠佳的 Android 自然用户,将很有可能产生最佳效果。,,16,1.3%,安装至后续购买,购物0.46%,旅行0.92%,游戏0.63%,44.70%,5.59%,2.50%,51.13%,4.28%,2.19%,34.29%,2.63%0.90%,应用参与度现状非自然用户漏斗分析,整体0.6% 点击至安装,37.0%,3.4%,安装至后续参与,参与至后续购买,,17,购物1.32%,旅行0.60%,游戏0.40%,34.89%,4.96%,1.73%,47.39%,4.38%,2.70%,36.17%,4.24%,1.54%,37.01%,15.67%,3.10%,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,应用参与度现状非自然用户漏斗分析,整体0.52% 点击至安装,,18,应用参与度现状漏斗数据观察结果,- 总体而言，通过应用内购买来通过用户(特别是非自然用户)变现颇具挑战性。平均来 说,只有不到 2%安装用户最终会进行应用内购买。- 非自然 Android 用户在早期阶段(点击至安装、安装至后续参与)参与度较高。但 iOS 用户的 购买力更为强劲:在 iOS 上,参与度高的用户转变成购买者的几率高达 80%,同 时安装应用的用户变成高的用户转变成购买者的概率也高达 55%。- 在两个平台上,游戏应用都很难通过非自然用户变现，与旅游和购物类应用相差甚远 (只有不到 60% 的安装者在游戏中持续购物)- 两个平台上的旅游类应用差异非常大:Android 上有更多的点击者安装应用 (+50%) 并 且有更多的安装者成为了高参与度用户 (+38%),但在购买方面,局面则发生了逆转。在 iOS 上,高参与度用户进行购买的几率是 Android 的 2.5 倍,同时安装者进行购买的几 率比 Android 高出 40%。,,19,应用参与度现状这对营销商而言意味着什么,市场营销人员应重点关注购买用户并明确掌握下列讯息：a) 是哪些渠道、移动媒体源、 展示媒体、营销活动、亦或广告创意带来了这些用户，b) 是否可以使用重定向、推送通 知、电子邮件 或其他互动工具来推动用户完成购买，以及如何使用这些工具，c) 在漏 斗早期阶段，将转化用户与其他用户区分开来的标准是什么，以及d) 这些用户的特点 是什么，以便进行有效的相似受众营销活动。此外, 市场营销人员应考虑在合适的情况下开发其他收入来源。此方法尤其适合应用内 广告的使用,根据 App Annie 的预测，应用内广告将是最大的收入来源，预计成为多个 垂直行业中增长最快的收入来源。也可以考虑使用付费或免费试用模式，但仅限于适合 该模式的应用(提供独特或高水平的价值主张/服务/内容)。订阅模式可能会有效果(特别 是 Apple 宣布开发者在一年后将获得 85% 的收益份额，而不是 70%)，但仅限于应用 可以不断为用户提供价值(例如定期提供更新的功能或内容)的情况。将近 40% 的安装者变成了高参与度用户,这是一个好迹象,此外,还可以使用适合的欢 迎页和无缝加载过程进一步完善这一局面,而要实现这一点,则需要根据数据和多次迭 代进行周密策划。造成点击至安装率低的部分原因可归结为误操作现象(意外点击)。由此可见，a) app store 页面有待完善(确保测试多种形式的描述、图像和视频,以便准确锁定效果最佳的 版本)，b) 广告创意与 app store 页面不符(切记,广告关联度是提升参与度的关键。),,20,游戏,购物,游戏,购物,玩家等级 达成事件,购买 事件,0.903.850.37,完成教程,玩家等级,购买,0.663.350.22,1安装自然用户,1安装非自然用户,16.386.561.69,内容浏览 事件,添加到购物车 事件,购买 事件,7.794.070.67,内容浏览,添加到购物车,购买,1安装自然用户,1安装非自然用户,1安装自然用户,1安装非自然用户,0.902.970.45,完成教程,玩家等级,购买,0.632.760.22,完成教程,玩家等级,购买,1安装自然用户,1安装非自然用户,19.857.182.19,10.395.410.72,内容浏览,添加到购物车,购买,内容浏览,添加到购物车,购买,应用参与度现状生命周期参与度,完成教程 完成事件,,21,应用参与度现状生命周期参与度数据观察,- 总体而言，一般的应用游戏玩家在前 90 天平均触发 6 次应用内事件，其中 Android 设备使用者比 iOS 设备使用者高出 20%（应用内事件指的是用户在应用内执行的所有 操作，包括：启动、购买、通关、内容浏览、添加商品到购物车或应用所有者自定义的 任何其他操作）- Android 游戏安装所带来的的用户参与率更高，用户完成的游戏关卡比 iOS 多 30%， 注册率比 iOS 高 25%。若论购买，iOS 的应用内购买率则比 Android 用户高了近 20%。- 从整体上看，游戏应用中的自然用户比非自然用户要活跃，在应用内购买中更是如 此：iOS 的自然用户购买率几乎是非自然用户的2倍，Android 自然用户的购买率也比 非自然用户高出了 70%。- 一般的购物应用用户在前 90 天约触发 18 次应用内事件。在此类别中，iOS 用户在 漏斗的各个阶段活跃程度都比 Android 购物者高了近 25%。- iOS 自然用户购物者比非自然用户参与度要高得多：iOS 中浏览内容页面的自然用户 购物者比非自然用户高 90%，执行加入购物车操作的高 35%，最为重要和明显的是购 买率是非自然用户的 3 倍以上。Android 上的情形基本类似，浏览内容的自然用户购 物者比非自然用户购物者高 110%，加入购物车事件高 60%，购买率是非自然用户购物 者的 2.5 倍以上。,,22,总体而言，Android 游戏玩家的参与度比 iOS 游戏玩家的参与度高。但是，二者在早 期阶段和后期阶段的使用行为迥然不同。对于重点将应用内购买作为其主要收入来源的 游戏应用，Android 营销商必须将重心放在带来付费用户的用户获取渠道，而 iOS版本 的游戏则应重点关注提供更佳的早期参与度的用户获取渠道。目前，很少有游戏广告商能够对应用内广告进行准确归因，因此只好基于参与度或应用 内购买进行归因。通过在上一季度推出对接的应用内广告模式，我们期待能够在整体上 获得更强劲的营销业绩。由于自然用户在各个阶段的表现都领先于非自然用户，因此我们有必要通过深度监测（ 推荐进行用户层面数据分析）了解自然用户的各项特征。通过掌握上述信息，营销商可 以基于自然用户数据来优化非自然用户的受众设置，达到更好的的用户粘度，并进一步 提升ROI。,应用参与度现状这对营销商而言意味着什么,,23,北 美,应用参与度现状,,24,第 7 天,第 30 天,第 1 天,3.5%,4.1%,10.0%,11.2%,35.8%27.3%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/北美,留存率（按类别）,,25,第 7 天,第 30 天,第 1 天,12.5%9.9%5.1%3.1%,30.6%26.3%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/北美,留存率（按类别）,,26,应用参与度评分（标准化，2016 年 10-11 月）,应用参与度现状意外收获：各城市参与度,盐湖城,奥马哈,休斯敦,堪萨斯城,阿尔伯克基,图森,那什维尔,路易斯维尔,俄克拉荷马市,伯明翰,费城,华盛顿特区,芝加哥,奥斯丁,波士顿,圣何塞,迈阿密,明尼阿波利斯,波特兰,亚特兰大,达拉斯,西雅图,洛杉矶,纽约,旧金山,1009080706050403020100,方法：应用参与度评分是根据留存率和日活跃用户的平均打开应用次数来计算的。上方 报表中显示的为美国前 100 个广告媒体市场的所在城市。,,27,37.0%,3.4%1.3%,40.11%,2.50%,1.00%,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,38.54%,7.45%2.17%,42.04%,5.36%2.25%,43.68%,4.92%2.15%,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,25.71%,9.58%2.96%,购物0.48% 点击至安装,游戏0.91% 点击至安装,购物0.47% 点击至安装,整体0.36% 点击至安装,整体0.6% 点击至安装,游戏0.43% 点击至安装,应用参与度现状非自然用户漏斗分析/北美,,28,游戏,购物,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,0.876.910.21,1安装自然用户,1安装非自然用户,41.947.412.78,内容浏览,添加到购物车,购买,26.146.621.06,内容浏览,添加到购物车,购买,1安装自然用户,1安装非自然用户,0.983.950.50,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,0.663.920.38,1安装自然用户,1安装非自然用户,29.469.913.04,内容浏览,添加到购物车,购买,12.149.021.12,内容浏览,添加到购物车,购买,1安装自然用户,1安装非自然用户,游戏,购物,应用参与度现状生命周期参与度/北美,0.885.490.36,,29,拉 美,应用参与度现状,,30,第 7 天,第 30 天,第 1 天,2.75%,2.68%,8.63%,8.62%,26.1%,35.2%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/拉美,留存率（按类别）,,31,第 7 天,第 30 天,第 1 天,2.6%,3.6%,10.4%8.1%,30.1%24.3%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/拉美,留存率（按类别）,,32,30.10%,1.36%0.41%,27.68%,0.83%,0.23%,42.98%,1.63%0.70%,37.95%,3.15%1.18%,整体0.95% 点击至安装,游戏1.51% 点击至安装,整体0.45% 点击至安装,非游戏0.88% 点击至安装,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,应用参与度现状非自然用户漏斗分析/拉美,,33,游戏,购物,1安装自然用户,1安装非自然用户,1.232.420.07,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,1.121.630.03,20.322.080.36,8.710.710.11,1安装自然用户,1安装非自然用户,内容浏览,添加到购物车,购买,内容浏览,添加到购物车,购买,1安装自然用户,1安装非自然用户,1.534.420.12,1.877.040.07,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,20.633.910.94,10.15 内容浏览,2.820.95,1安装自然用户,1安装非自然用户,内容浏览,添加到购物车,购买,添加到购物车,购买,游戏,购物,应用参与度现状生命周期参与度/拉美,,34,东南 亚,应用参与度现状,,35,第 7 天,第 30 天,第 1 天,3.2%,3.6%,9.6%,10.4%,应用参与度现状留存率/东南亚37.2%29.1%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,留存率（按类别）,,36,第 7 天,第 30 天,第 1 天,3.2%,4.8%,12.2%9.5%,33.5%27.9%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/东南亚,留存率（按类别）,,37,41.51%,3.57%1.48%,36.59%,1.49%,0.55%,40.93%,4.84%1.98%,41.81%,1.77%0.74%,40.60%,1.67%0.68%,34.04%,16.11%5.48%,整体0.35% 点击至安装,游戏0.67% 点击至安装,非游戏,0.60% 点击至安装,整体0.43% 点击至安装,游戏0.82% 点击至安装,非游戏0.22% 点击至安装,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,应用参与度现状非自然用户漏斗分析/东南亚,,38,游戏,购物,1安装自然用户,1安装非自然用户,1.016.230.28,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,0.904.910.18,26.476.750.97,8.341.840.24,1安装自然用户,1安装非自然用户,内容浏览,添加到购物车,购买,内容浏览,添加到购物车,购买,1安装非自然用户,1安装自然用户,0.927.430.30,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,1.267.170.15,27.964.401.21,11.761.380.32,1安装非自然用户,1安装自然用户,内容浏览,添加到购物车,购买,内容浏览,添加到购物车,购买,游戏,购物,应用参与度现状生命周期参与度/东南亚,,39,印度次大陆,应用参与度现状,,40,第 7 天,第 30 天,第 1 天,1.9%,2.7%,7.1%,8.1%,23.0%,30.7%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/印度,留存率（按类别）,,41,第 7 天,第 30 天,第 1 天,11.4%8.4%5.2%2.8%,30.3%26.9%,非自然用户,自然用户,第 1 天,第 7 天,第 30 天,应用参与度现状留存率/印度,留存率（按类别）,,42,35.22%,2.38%0.84%,19.71%,2.48%0.34%,41.55%,4.37%1.82%,游戏1.78% 点击至安装,整体0.95% 点击至安装,非游戏0.83% 点击至安装,安装至后续参与,参与至后续购买,安装至后续购买,应用参与度现状非自然用户漏斗分析/印度,,43,1安装自然用户,1安装非自然用户,0.823.110.18,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,0.421.940.05,1安装自然用户,1安装非自然用户,1.133.850.12,完成教程,玩家等级,购买,完成教程,玩家等级,购买,1.284.060.03,应用参与度现状生命周期参与度/印度,游戏,游戏,,44,中国 韩国 日本,应用参与度现状,,45,第 7 天,第 30 天,第 1 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