App 订阅统计与归因的工具

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
阅读量246 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 独立开发者 人工智能 个人开发
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_29300109/article/details/127677587
本文列举了几个用于iOS应用内购买统计和归因的工具，包括Adapty、Qonversion和RevenueCat。这些工具可以帮助独立开发者和人工智能领域的个人开发人员更好地追踪和分析订阅收入。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

有人问关于 iOS app内购买相关的统计和归因的工具，我知道几个，好不好用，可以自己去试试。

https://app.adapty.io/

https://documentation.qonversion.io/docs/using-the-sdks

https://www.revenuecat.com/pricing/

原贴出处：陈怀哲的生财9月航海航海笔记（https://t.zsxq.com/07a4BvWRS）

第8章: 智能推荐系统开发案例
AI天才研究院
09-28 1062
例如，对于电商平台，我们可能需要考虑用户的历史购买序列、商品的类别和属性、时间信息等多个方面，可能会选择结合RNN和注意力机制的模型。我们学习了如何设计和实现个性化推荐模型，如何评估和优化推荐效果，以及如何构建高性能的实时推荐引擎。在这个过程中，我们需要充分利用用户画像和物品特征，设计合适的训练策略，并解决推荐系统中的常见问题。通过综合运用这些优化技术，我们可以构建一个高性能、可扩展的实时推荐引擎，能够快速响应用户请求，提供个性化的推荐结果。随着用户交互的增加，我们可以逐步过渡到更依赖协同信息的推荐方法。
15、移动应用发布管理与监控：全面指南
vodka的博客
07-12 14
本文全面探讨了移动应用发布管理与监控的核心流程与实践方法。内容涵盖应用发布前的准备、应用内更新策略、应用商店优化（ASO）、发布后维护，以及监控、可观测性和分析的关键技术。通过合理的工具选择、性能监控、数据分析和持续优化，开发团队可以提升用户体验、增强用户参与度，并实现业务增长。文中还提供了详细的实施步骤、工具推荐和流程图解，帮助开发者系统化构建高质量的移动应用。
移动广告效果监测，App推广广告投放归因工具
z7657的博客
10-25 1270
在移动广告领域，主要应用于老客促活类推广场景，以便于终端用户能够点击广告后唤起目标APP，并直达APP内的深度页面（例如商品页，活动促销页等），从而减少在页面跳转或用户操作过程中的用户流失。一键生成广告渠道、推广链接、推广分包，告别自行开发，简单易上手一人也可轻松操作，支持涵盖拦截量的点击激活归因分析，依赖渠道包标识的激活统计，双维度数据展示与导出，助您轻松统计“被拦截”与“拦截”转化数据。报表数据一键排重查看，帮助用户在优化渠道场景下，及时发现异常渠道，高速完成有效广告渠道搭建。
Adapty SDK for iOS: 快速集成与实战指南
gitblog_01191的博客
09-08 1040
Adapty SDK for iOS: 快速集成与实战指南 项目介绍 Adapty SDK 是专为iOS平台设计的高级内购集成框架，旨在简化移动应用内购买流程，最大化您的应用盈利潜力。通过此SDK，开发者能够轻松地管理应用商店连接，精准追踪订阅状态、渠道、活动数据，并支持精细化用户分段分析。Adapty不仅提供全面的数据视图，还无缝集成了常见的归因与分析服务，如AppsFlyer、Adjust等。...
App网络性能监控工具调研
宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来！
01-20 9589
由于工作需要，之前想在我们的盒子上监控网络性能，于是对国内外针对app的网络性能能够进行监控的工具进行了调研，有付费的也有收费的。这里把之前调研的结果整理出来分享给大家。 主要调研了如下三家。 1、听云 官网：http://www.tingyun.com/ 简介： 全景应用性能可视化。 听云可以实现您的应用性能全方位可视化，从PC端、浏览器端、移动客户端到服务端，帮您监控定位崩溃、
深入探讨互联网广告：变现机制与行业趋势
热门推荐
张彦峰的博客
08-22 5万+
无论是互联网企业还是传统的其他企业情况，变现模式比如说用户直接付费、佣金分成、内容付费、电子商务、金融运作、增值服务等，哪怕刚开始选择的是其他变现模式，最终也还是免不了要增加广告产品进行变现，也就是说广告才是互联网产品最常见的变现模式。 本文对广告产品进行基本分析和变现模式分析
八步构建跨渠道归因分析
nazaio的博客
04-19 631
原文参考：Multichannel Attribution: How to Measure the Unmeasurable 原文作者：Mariia Bocheva 译文作者：Judy 最简单好理解的归因模型应该是基于位置的归因，比如根据第一次或最后一次点击的来源，从而进行转化归因。 但大多数情况下，客户的转化路径是非线性的而且相当复杂，很多环节都会影响转化。营销人员很难考虑所有的客户触点，虽然大...
移动数据统计平台分析
weixin_34014555的博客
09-30 836
数据统计对于各位移动开发的童鞋并不陌生，小到Bug统计，大到数据分析，一款性能稳定、用户体验良好的APP一定离不开数据统计的支持，为此我将给大家科普一下常用的六大数据统计平台。   统计平台列表表，外加体验地址 百度移动统计：        体验地址https://mtj.baidu.com/web/demo/version?appId=468475 友盟＋ 统计：          体验地址：...
流量分析实战：从渠道优化到波动归因的完整框架
小鱼的成长记录
03-29 1237
渠道分析：通过渠道归因（自然流量/付费推广）、设备与地域分布，定位流量质量与价值。转化和价值量化：主要阐述了漏斗分析和功能分析波动归因分析：基于“渠道→行为→价值”的逻辑链条，系统化定位异常波动根源，预判趋势。
移动开发必知必会的六大数据统计平台（入门篇）
Android研发专栏
05-19 1万+
数据统计对于各位移动开发的童鞋并不陌生，小到Bug统计，大到数据分析，一款性能稳定、用户体验良好的APP一定离不开数据统计的支持，为此我将给大家科普一下常用的六大数据统计平台。
盘点国内23款备受关注的企业级服务工具
博客
08-23 1444
2015年至今，中国的企业级服务市场迎来了属于自己的春天，业内人士更是将2015年视为“企业服务元年”。随着2C市场逐渐饱和，很多投资机构也开始将投资方向转向企业级服务领域。即便是2015年的资本寒冬，企业级服务市场依然获得了资本的极大青睐。据统计，2015年，企业级服务市场共发生110多起融资事件，2016年至今也已发生40多起融资事件。一、中国企业级服务市场爆发的原因1.企业及服务市场空间巨大...
harmony[applications_app_samples]README_zh汇总
elzza的博客
03-31 773
harmony[applications_app_samples]README_zh 汇总
万字长文干货，广告投放中常说的CPA、CPC、CPD、CPT、CPS、CPM、CPI是什么意思？
wenyusuran的专栏
04-29 1万+
前言 广告投放主要是为展示（曝光）和转化，广告投放收费模式中，使用得比较多的为CPA、CPC、CPM和CPS几种。 关于产品的系列博文，博主已经放在下面专栏，有需要的小伙伴自行订阅。 产品运营系列课程 快速学习实战应用 Part1 最基本的名词 ROI：Return On Investment的简称。投资回报率。ROI是典型的追求效果类的营销的关键指标。在中国的互联网营销，这个值一般指的是，我花了多少推广费，直接产生了多少的销售。 Impression：意思是“曝光”，也被称为“...
《玩转Python数据分析专栏》大纲
微信号：RunsenLiu
08-10 1825
欢迎来到《玩转Python数据分析分类专栏》！在这个专栏中，我们将带您深入探索数据分析的世界，以Python为工具，解析各个领域的实际应用场景。通过60多篇教程，我们将逐步引领您从入门级到高级，从基础知识到实战技巧，助您成为一名优秀的数据分析师。
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1512
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
SpringAI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用
WDJ54068923的博客
07-28 1359
本文摘要： 文章系统介绍了Spring AI中关于提示词工程（Prompt）与对话记忆的核心知识点。提示词工程部分详解了提示词的基本概念与分类（基于角色/功能），并总结了14条优化技巧，强调清晰指令、结构化输出和任务拆解等关键点。对话记忆部分展示了通过ChatClient实现多轮对话的多种方式，包括构造器注入、建造者模式、不同响应格式（ChatResponse/实体对象/流式返回）以及动态提示词模板的应用。全文通过代码示例直观呈现了Spring AI处理AI交互的核心技术方案。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 1971
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
04动手学深度学习（下）
2302_80363296的博客
07-28 402
为处理缺失值，典型方法包含插值和删除，这里采用插值的方法。创建一个人工数据集，并存储在csv（逗号分隔）文件。转换为NumPy张量。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 1380
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

孤独的普朗克1043

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值