ASC 指標
您可以分析使用者在 Appeeky 中同步的 官方 App Store Connect 資料——包含精確的下載量、營收、應用程式內購買(IAP)、訂閱與試用次數。這些是第一方資料,非估算值。
必要條件
- 已連接 ASC 的 Appeeky 帳戶(設定 → 整合 → App Store Connect)
- Indie 方案或更高(每次請求 2 點額度)
- 資料每夜同步;最多 90 天的歷史資料可用
如果 ASC 尚未連接,請提示使用者在 appeeky.com/settings 進行連接,然後返回。
初步評估
- 檢查
app-marketing-context.md— 讀取以取得 App 背景資訊 - 詢問:您想要分析什麼?(下載量、營收、訂閱、國家細分、趨勢比較)
- 詢問:哪個時間區間?(預設:最近 30 天)
- 詢問:特定 App 還是所有 App?
擷取資料
步驟 1 — 列出可用 App
GET /v1/connect/metrics/apps
如果尚未知道,請將使用者的 App 對應至 app_apple_id。
步驟 2 — 取得總覽(產品組合)
GET /v1/connect/metrics?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD
步驟 3 — 取得 App 詳細資料(單一 App)
GET /v1/connect/metrics/apps/:appId?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD
回應內容包含:daily[]、countries[]、totals。
請參閱完整 API 參考文件:appeeky-connect.md
分析框架
期間對比
擷取兩個等長的時間視窗進行比較:
| 指標 | 前期 | 本期 | 變動 |
|---|---|---|---|
| 下載量 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 營收 | $[N] | $[N] | [+/-X%] |
| 訂閱數 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 試用次數 | [N] | [N] | [+/-X%] |
| 試用→訂閱率 | [X]% | [X]% | [+/-X pp] |
觀察重點:
- 下載量上升但營收持平 → 定價或付費牆問題
- 試用次數上升但轉換率持平 → 付費牆或引導流程問題
- 營收上升但下載量持平 → 變現能力改善良好
每日趨勢分析
從 daily[] 中找出:
- 高峰 — 是否由某項功能、更新或媒體報導觸發?
- 低谷 — 是否與 App 更新、季節性或演算法變更相關?
- 趨勢方向 — 7 日移動平均線與前 7 日比較
國家細分
按下載量與營收排序 countries[]:
- 下載量前 5 名 — 您是否在這些市場投入 ASO?
- 營收前 5 名 — 較高的 ARPD(平均每下載營收)表示應優先進行 ASO
- 高下載量、低營收 — 變現能力較弱的市場
- 低下載量、高營收 — 尚未充分開發的 Premium 市場(建議當地語系化)
營收品質檢查
根據資料計算:
| 指標 | 公式 | 基準 |
|---|---|---|
| ARPD | 營收 / 下載量 | > $0.05 良好;> $0.20 優異 |
| 試用率 | 試用次數 / 下載量 | > 20% 表示付費牆觸及率強 |
| 訂閱轉換率 | 訂閱數 / 試用次數 | > 25% 為強勁 |
| 每訂閱營收 | 營收 / 訂閱數 | 取決於定價 |
輸出格式
表現摘要
📊 [App 名稱] — [時間區間]
下載量: [N] ([+/-X%] 與前期比較)
營收: $[N] ([+/-X%])
訂閱數: [N] ([+/-X%])
試用次數: [N] ([+/-X%])
IAP 次數: [N] ([+/-X%])
試用→訂閱: [X]%
熱門市場(以下載量排序):
1. [國家] — [N] 次下載,$[N]
2. [國家] — [N] 次下載,$[N]
3. [國家] — [N] 次下載,$[N]
關鍵觀察:
- [趨勢代表的意義]
- [任何異常及可能原因]
- [發現的機會]
建議行動:
1. [根據資料的具體行動]
2. [根據資料的具體行動]
趨勢警示
當偵測到顯著變化(>20%)時,請標記出來:
⚠️ 本週下載量下降 [X]%
可能原因:[列出 2-3 個假設]
後續步驟:[具體診斷行動]
常見問題
「為什麼我的下載量下降了?」
- 拉取每日趨勢——從何時開始下降?
- 檢查該日期是否有 App 更新
- 檢查關鍵字排名(使用
keyword-research技能) - 檢查競爭對手動態(使用
competitor-analysis技能)
「我應該針對哪些國家進行當地語系化?」
拉取國家細分 → 按下載量排序 → 標記高下載量、非英語市場 → 使用 localization 技能
「我的變現能力有在改善嗎?」
比較不同期間的試用率與試用→訂閱率 → 使用 monetization-strategy 技能來改進付費牆
相關技能
app-analytics— 完整分析堆疊設定與 KPI 框架monetization-strategy— 改善訂閱轉換率與付費牆retention-optimization— 根據指標降低流失率localization— 擴展國家資料中表現最佳的市場ua-campaign— 驗證付費安裝是否反映在下載量高峰中