Сравнительный анализ ценовой стратегии более 100 мобильных приложений на основе подписки
Я изучил цены 100 мобильных приложений разных категорий: медитация, творческие, развлечения, образование, фитнес и так далее. В этом исследовании я сосредоточился на ценах только в американском AppStore. Данные находятся Читать далее
Изложен очень дискуссионный подход.
1) Заявляется, что цена зависит от ценности, но потом все валится в одну кучу. По факту сделано ровно наоборот не то, что заявлено. Понятие ценности подменено частотой использования.
2) Выбраны 100 приложений из дохреналлиона, что подается как представительная выборка. Впрочем, непредставительная выборка компенсируется полным отсутствием выводов. Что не мешает начать с преамбулы "Какие выводы можно сделать ...?"
3) По умолчанию предполагается статичность монетизации в целом и ценообразования в частности. Хотя и то, и другое зависят от решаемой проблемы пользователя в первую очередь, жизненного цикла продукта во вторую, других факторов в третью. А то выходит, что соцсети и мессенджеры не имеют ценности и поэтому ничего не стоят.
4) Полное отсутствие системы осмысленных цифр замаскировано случайным набором бессмысленных. Не упомянуты "берега": доля платных приложений и бесплатных; доля платы пользователя в выручке приложения и в монетизации в целом; связь между скидкой и оттоком пользователей (churn rate), связь между жизненным циклом пользователя (LTV) и пожизненной подпиской, юнит-экономика, стоимость привлечения, и т.д, и т.п. По факту проведен анализ сферической приложухи в вакууме.
5) При заявленном "сделать по количественному анализу" фактически приведен перечень общих мифов и заблуждений.
Судя по всему, статья представляет собой тест восприятия результата работы нейросети типа GPT-3 на массовой неподготовленной аудитории. Тест удачный, поэтому поставил лайк.