
推薦循環機制如何提升用戶留存並推動長期忠誠度
了解推薦循環如何提升移動端用戶留存率,如何利用隊列衰減模型計算病毒式傳播 K 因子,並透過參數傳遞消除 Day 0 邀請碼輸入的摩擦感。

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了解如何計算應用程式在不同閒置時段的流失率,將新手導覽流失與生命週期流失區分開來,並防止早期漏斗流失。

了解不同遊戲類型中何謂良好的手遊留存率、如何評估第一天到第七天的基準數據,以及如何優化早期玩家引導流程。

了解如何計算第 1 天與第 7 天的App用戶留存率、埋設 Android 與 iOS 生命週期遙測,以及部署延遲深度連結參數還原。

學習如何解讀世代分析表,以稽核 App 留存率、分析橫向衰減、評估縱向版本釋出,並偵測日曆日異常狀況。

瞭解行動應用分析如何透過將用戶劃分為同類群組 (Cohorts)、定義活躍狀態標準,以及建立實證留存衰減模型來追蹤用戶留存情況。

了解如何運用應用程式分析來衡量引導轉化漏斗、埋點事件遙測、評估步驟流失率,並診斷使用者操作阻力。

掌握行動行銷分析:追蹤點擊率、單次安裝成本、客戶取得成本、廣告投資報酬率與同期群終身價值,調和多通路資料落差並計算回本期。

學習如何自動化 SKAdNetwork 轉換數值對應:建立動態架構、管理 lockWindow 規則,並在無需更新 App 程式碼的情況下更新 StoreKit。

學習如何在 Android 13+ 中取得 Google 廣告識別碼 (GAID):宣告 AD_ID 權限、處理全零狀態,並安全地使用 Kotlin 協程。

學習如何為 iOS App 與 SDK 實作 PrivacyInfo.xcprivacy:宣告規定原因 API(Required Reason APIs)、產生隱私權報告,並修正 CocoaPods 簽署錯誤。

了解 DSP 與廣告聯播網如何驗證 Apple SKAdNetwork S2S postback:掌握 U+2063 序列化、ECDSA P-256 簽章以及 transaction-id 冪等性去重複。