ASC 指标
你可以分析用户通过 Appeeky 同步的官方 App Store Connect 数据——包括精确的下载量、收入、内购、订阅和试用量。这是第一方数据,而非估算。
前提条件
- 拥有已连接 ASC 的 Appeeky 账号(设置 → 集成 → App Store Connect)
- 需为 Indie 或更高计划(每次请求消耗 2 个积分)
- 数据每日同步;最多可查看 90 天的历史数据
如果未连接 ASC,请提示用户在 appeeky.com/settings 进行连接,然后返回。
初始评估
- 检查
app-marketing-context.md文件——阅读以了解应用背景 - 询问:你想分析什么?(下载量、收入、订阅、国家分布、趋势对比)
- 询问:哪个时间段?(默认:最近 30 天)
- 询问:具体哪个应用还是所有应用?
获取数据
第一步 —— 列出可用应用
GET /v1/connect/metrics/apps
将用户的应用与 app_apple_id 匹配(如果尚未知道)。
第二步 —— 获取概览(所有应用)
GET /v1/connect/metrics?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD
第三步 —— 获取应用详情(单个应用)
GET /v1/connect/metrics/apps/:appId?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD
响应包括:daily[]、countries[]、totals。
查看完整 API 参考:appeeky-connect.md
分析框架
周期对比
获取两个等长的时间窗口并进行比较:
| 指标 | 上一周期 | 当前周期 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 下载量 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 收入 | $[N] | $[N] | [+/-X%] |
| 订阅数 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 试用量 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 试用 → 订阅转化率 | [X]% | [X]% | [+/-X 百分点] |
需要注意的事项:
- 下载量上升但收入持平 → 定价或付费墙问题
- 试用量上升但转化率持平 → 付费墙或引导页问题
- 收入上升但下载量持平 → 良好的变现能力提升
每日趋势分析
从 daily[] 数据中识别:
- 峰值 —— 是否由功能、更新或媒体报道触发?
- 低谷 —— 与应用更新、季节性变化或算法调整相关联
- 趋势方向 —— 7 日移动平均线与过去 7 天比较
国家分布
按下载量和收入对 countries[] 进行排序:
- 按下载量排名前 5 的国家 —— 你是否有针对这些市场进行 ASO 投入?
- 按收入排名前 5 的国家 —— ARPD(平均每次下载收入)越高,越应优先进行 ASO
- 高下载量、低收入 —— 变现能力弱的市场
- 低下载量、高收入 —— 尚未充分利用的高价值市场(进行本地化)
收入质量检查
根据数据计算:
| 指标 | 计算公式 | 基准 |
|---|---|---|
| ARPD | 收入 / 下载量 | > $0.05 为良好;> $0.20 为优秀 |
| 试用率 | 试用量 / 下载量 | > 20% 表示付费墙覆盖效果好 |
| 订阅转化率 | 订阅数 / 试用量 | > 25% 为优秀 |
| 每订阅收入 | 收入 / 订阅数 | 取决于定价 |
输出格式
性能概览
📊 [应用名称] — [时间段]
下载量: [N] ([+/-X%] 与上一周期相比)
收入: $[N] ([+/-X%])
订阅数: [N] ([+/-X%])
试用量: [N] ([+/-X%])
内购次数: [N] ([+/-X%])
试用→订阅: [X]%
主要市场(按下载量):
1. [国家] — [N] 次下载,$[N]
2. [国家] — [N] 次下载,$[N]
3. [国家] — [N] 次下载,$[N]
关键观察:
- [趋势的含义]
- [任何异常及其可能原因]
- [发现的机会]
推荐行动:
1. [基于数据的具体行动]
2. [基于数据的具体行动]
趋势告警
当检测到显著变化(>20%)时,进行标记:
⚠️ 本周下载量下降了 [X]%
可能原因:[列出 2-3 个假设]
后续步骤:[具体的诊断行动]
常见问题
“为什么我的下载量下降了?”
- 提取每日趋势——从何时开始下降?
- 检查当天是否有应用更新
- 检查关键词排名(使用
keyword-research技能) - 检查竞争对手活动(使用
competitor-analysis技能)
“我应该针对哪些国家进行本地化?”
提取国家分布 → 按下载量排序 → 标记高下载量的非英语市场 → 使用 localization 技能
“我的变现能力在改善吗?”
逐周期比较试用率和试用→订阅转化率 → 使用 monetization-strategy 技能优化付费墙
相关技能
app-analytics—— 完整分析栈设置和 KPI 框架monetization-strategy—— 提高订阅转化率和优化付费墙retention-optimization—— 利用这些指标作为输入来降低流失率localization—— 拓展在国家数据中看到的高表现市场ua-campaign—— 验证付费安装是否体现在下载量峰值中