Product Hunt日榜第1也只换来10个付费用户。AppstoreSpy真正增长靠的是v2发布后4个月113%

由于金额以美元计价,文中日元换算按1美元150日元估算。

在介绍数字之前

在介绍AppstoreSpy之前,有一点需要先说明。一手信息来源Starter Story的文章,在标题和简介栏中显示”$8K revenue/mo”(月收入约120万日元),而在正文中创始人Roman Medvedev本人却这样说:

我们目前处于收支平衡状态,尚未实现盈利。我们用自有资金开发和推动产品增长。

同一页面内,“月收入8000美元”与”尚未盈利”两种说法并存。虽然不排除英文中的”revenue”被用作利润含义的可能性,但无法断定。因此本文不将月收入视为确定数值。可以确认的数字是客户数、流量、增长率、定价等收入以外的指标。反过来说,这部分数据的颗粒度相当高。

可确认的数字

卖的是什么

AppstoreSpy是一款分析App Store和Google Play应用市场数据的工具,提供竞品应用下载量估算、关键词排名、收入估算等功能,目标客户为应用开发者、ASO(应用商店优化)负责人以及应用营销公司。定价分三档,从面向个人和初学者的19美元,到面向”想在应用市场占据优势的大企业”的199美元,单价差距约10倍。

创始人的表述极为简单:“找到痛点,然后解决它。我给出我的解决方案,请人评价它。”

转折点不在Product Hunt,而在版本2

这个案例有趣之处在于,原本被寄予厚望的事件没有奏效,而看似平淡的事件却起了作用。

没有起效的那部分。 9月的Product Hunt上线中,AppstoreSpy拿下了日榜第1名。结果带来了1400名新访客,由此转化的付费用户为10人。访问转付费转化率约为0.7%。按最低套餐19美元计算,月收入约190美元,约合人民币9200元左右(约合日元2.85万)。相对于”排名第1”这一成绩,规模远不足以改变公司的现金流。

起效的那部分。 截至文章发布时的最近4个月,业务实现了113%的增长。创始人本人指出的原因是版本2的发布。也就是说,并非新增获客事件,而是产品本身的重新打造使增长率翻倍。

这一对比说明,这款产品早期的瓶颈并非”不被知晓”,而是”不足以让人持续使用”。如果1400人来访只有10人付费,那么再带来1400人也只会多出10人。只增加分母而不增加分子的举措——这就是Product Hunt上线。而v2则是对分子(转化率和留存率)动了手术。

为何零广告投入却做到2万访问、1.3万订阅

AppstoreSpy完全没有使用付费广告,取而代之起作用的是四条渠道。

口碑传播是早期的主要驱动力。这并非偶然,而是由该领域的性质决定的。应用市场数据属于”同一职业的人有着共同疑问”的信息类型,发现有用工具的人会有动力在公司内部或社群里分享。痛点在职业层面越是共通,口碑传播的路径就越粗。

Chrome扩展作为分发渠道同样具有结构性优势。扩展程序被放置在应用商店这一既有的搜索入口,以”安装”这样低决策成本的方式打开入口,并常驻在浏览器中维持用户的记忆。这不是被动等待用户访问网站,而是主动占据用户的工作环境。

邮件列表规模为13000人,披露的打开率为20%,点击率为6%。这意味着单次发送大约有2600人打开、780人点击。相对于月访问量2万的规模而言,这是一股可以自主调动的不小的流量。

合作伙伴、网红以及内容文章填补了剩余部分。这些都不是靠投放,而是以将已有关注者群体吸引进来的形式实现的。

风险与局限

最大的风险正是收入结构本身的不透明。一边拥有6名员工,一边说”收支平衡、靠自有资金开发”,这一说法与月访问2万、月活7000的数字放在一起,很难解释得通。7000名月活用户中有多少是付费用户没有披露。如果免费用户占绝大多数,那么App Store/Google Play数据获取成本会随用户数增长而增加,增长本身反而会变成成本增长。

另一个问题是对外部数据源的依赖。AppstoreSpy的原始数据来自App Store和Google Play的公开数据,因此受制于两大平台的API规格、使用条款和数据提供范围的变化。同类工具的竞争也很激烈。

第三是定价设计的空白。19美元和99美元之间相差5倍,99美元和199美元之间相差2倍。Product Hunt带来的10个付费用户属于哪个档位并未披露,但如果集中在最低档19美元,那么月收入190美元相对于6人的人力成本而言明显不够。要支撑起6人团队,99美元以上的客户数量本应是关键变量,但目前披露的指标却是不区分免费与付费的月活和访问量,不足以衡量业务的健康程度。这种”付费客户构成”的缺失,正是自我披露型案例中最容易被忽略的一环。

可复制的条件

方法论层面容易复制:选择职业层面共通的痛点,拥有像浏览器扩展那样能够嵌入既有工作环境的分发渠道,并将邮件列表培育为自有流量来源。这三点都不需要资本投入。

容易被误判的是对上线活动的预期。Product Hunt日榜第1只换来10个付费用户,这个数字值得记住。上线活动更适合在分子(转化率与留存率)打磨完成之后再引爆,否则再热闹的曝光也只是消耗一次统计数据而已。

对报道方而言也有一层教训。自我披露的数字,即使在同一页面内也可能相互矛盾。不能只看标题上的金额,还需要费一番功夫核对正文。

相关推荐

• ScrapingBee的出售 — 面向开发者的工具围绕”痛点”实现增长的案例
• PDF.ai的Damon Chen — 独立开发者在多个产品中反复验证分子与分母的记录