Max Home IndustryКак на самом деле работает Apple App Store? Какую стратегию лучше всего использовать, если вы хотите привлечь пользователей и заработать немного денег? Есть несколько указаний на то, как все это работает из необычного источника — искусственной жизни.
Если вы когда-нибудь задумывались о создании приложения и обогащении, а какой программист — нет, возможно, вы задумывались о том, как лучше всего подойти к этой проблеме. Некоторые программисты являются новаторами и не нуждаются в помощи для создания чего-то нового. Некоторые программисты просто смотрят на то, что уже успешно, и копируют это. Вопрос в том, как выбрать приложение, которое вы реализуете?
Какая стратегия лучше всего подходит, если вы просто хотите зарабатывать деньги — быть гением или клонатором?
Ответ можно найти в подробной статистике App Store, но это тщательно охраняемый секрет. Вместо этого два исследователя из Университетского колледжа в Лондоне изобрели хитрый способ изучения того, как работает App Store, и его метод, который можно применить к широкому кругу рыночных механизмов. Су Линг Лим и Питер Бентли — эксперты в области искусственной жизни, и им пришла в голову идея смоделировать App Store как экосистему.
Сначала они предложили пять типов девелопера, узнать их несложно:
S0 — новатор всегда создает приложения с широким спектром новых функций.
S1 — дояр, который вносит небольшие, в значительной степени ненужные изменения в одно приложение.
S2 — оптимизатор, который просто выпускает улучшения в свое самое успешное приложение.
S3 — подражатель просто копирует лучшие приложения на рынке.
S * — гибкий разработчик, который выбирает те стратегии, которые кажутся хорошими в данный момент.
Как разработчики, мы склонны не любить подражателей и дояров, которые, как считается, используют грубые и почти неэтичные методы только для того, чтобы заработать деньги. Дояра также не любят пользователи, которые склонны замечать, что они наводняют рынок приложениями, которые практически не отличаются.
Алгоритм AppEco был изобретен для моделирования того, как различные типы разработчиков влияют на рынок. Группе разработчиков различных типов разрешено создавать приложения с различными функциями, которые размещаются на рынке. Затем пользователям с предпочтениями для различных наборов функций разрешается выбирать приложения, которые им нравятся.
Пользовательские предпочтения могут быть настроены для моделирования рыночных сил, таких как диаграмма новых приложений и диаграмма самых популярных приложений. Конечно, есть обратная связь: приложения, выбранные пользователями, изменяют списки самых популярных приложений. Способ, которым со временем изменяется популяция агентов пользователей и разработчиков, также был настроен таким образом, чтобы соответствовать известной статистике реального магазина приложений. .
Моделирование использовалось для ответа на три основных вопроса.
Первый из них может заинтересовать разработчика больше всего — какая стратегия лучше?
Кто должен быть новатором или копировщиком?
Ответ удручающий, поскольку разработчик CopyCat был наиболее успешным. Milker также неплохо справился, но только благодаря созданию множества приложений, ни одно из которых не продавалось особенно хорошо. Новатор в среднем делал худшее, но давал высокие награды, но лишь изредка.
Второй вопрос больше интересует пользователей. Какая стратегия позволяет создавать самые разнообразные приложения?
Ответ — стратегия новатора, худшая из которых — CopyCat — в основном потому, что он просто копирует то, что уже есть на рынке.
Третий вопрос: какая стратегия улучшает производительность с опытом?
Ответ на этот вопрос довольно очевиден. Только Оптимизатор зарабатывает больше денег, улучшая свои приложения. Другой продолжает получать в среднем такое же количество загрузок.
Более серьезный вопрос, на который было предпринято исследование, заключался в том, какая стратегия выиграет, если разработчикам будет позволено выбрать наиболее эффективную на данный момент стратегию. Это показало, что, хотя CopyCat является эффективной стратегией, его использование очень быстро снижается примерно до 10% разработчиков. Это кажется почти противоречащим интуиции, пока вы не поймете, что CopyCat — это стратегия, которая может быть успешной только в том случае, если это стратегия меньшинства. Если бы все были CopyCat, что бы они скопировали? Кажется, что рынок может поддерживать около 10% населения CopyCat — больше, и стратегия рушится.
Что доказало, что лучшие стратегии с течением времени были чрезвычайно разнообразными, как вы можете видеть на двух типичных прогонах, приведенных ниже:
Есть и другие интересные выводы в статье «Как стать успешным разработчиком приложений: уроки моделирования экосистемы приложений», которая будет представлена на компьютерной конференции GECCO в Филадельфии, штат Пенсильвания, в июле.
Ясно одно: это интересная методология. Это в целом согласуется с нашими интуитивными представлениями о том, как работает рынок приложений, и, в отличие от аналитических подходов, у него есть много возможностей для настройки. Например, вы можете легко добавить к смеси еще один класс разработчика. Используемое программное обеспечение предоставляется по запросу.
Похоже, что смоделированные экосистемы предназначены не только для биологических экосистем — и это дает идею вирусного маркетинга по-новому.