如何分析 App Store Connect 的评论和分析数据

评论说明的是部分用户选择表达的内容。分析数据说明的是更广泛人群中经过测量的活动。把两者结合起来阅读可能会得出有用的假设，但不应把任何一个来源延伸到其范围之外。

AdMate 提供用于评论和分析数据的 App Store Connect 界面，并在 Apple 提供时显示详细细分。

AdMate

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从同一个应用和时段开始

在进行任何比较之前，先确认 App Store Connect 账户和应用。然后选择一个同时包含所讨论评论和分析数据的时段。

评论可能与某个商店区域和版本相关联，而分析数据可能使用不同的报告维度并具有不同的可用性。请在分析中保留这些标签。

把评论当作定性证据来阅读

按以下主题对评论进行分组：

新手引导和账户设置；
可靠性或数据新鲜度；
缺少的功能；
对价格或订阅的期望；
语言和本地化；
特定设备上的体验。

不要把单条评论当作所有用户的某个百分比。在可用时保留其评分、国家、日期和应用版本，并在内部分享前删除个人信息。

用分析数据了解规模和细分

App Store Connect 分析可以提供受支持的指标，以及按应用、国家、设备或其他报告类别等维度划分的细分数据。在 AdMate 中，摘要卡片可以显示排名靠前的分组，而完整列表会保留所有正值条目，并使用真实总数计算百分比。

在断定前三行代表全部人群之前，请先打开完整细分。

把评论主题与指标联系起来

示例：

可以将关于新手引导的抱怨与某次发布前后的产品活动进行比较；
可以将来自某个国家的反馈与该国家的占比和本地化变更相对照；
可以将特定版本的可靠性抱怨与发布时间线进行比较；
可以在有可用数据时，用相应的使用指标核对对某项功能的好评。

这样会形成一个可检验的问题。它并不能证明评论者代表所有用户。

每周评估流程

刷新 App Store Connect 数据；
选择一个应用；
阅读新评论并标记反复出现的主题；
记录商店区域、日期、评分和版本；
打开相应的分析时段；
查看按国家、应用或设备划分的完整细分，而不只是顶部卡片；
与上一个等长时段进行比较；
写下一个假设，以及能够推翻它的证据；
按影响和把握程度确定产品或支持工作的优先级。

避免这些错误

把单条评论说成普遍反馈；
只用可见的前三个条目计算百分比；
混淆两个应用或两个版本；
使用不完整的分析时段；
暴露评论者姓名或账户凭据；
根据走势相符的图表断言因果关系。

数据缺失时

如果评论可以加载但分析数据不能，请检查报告可用性、API 密钥角色和所选时段。如果分析数据可以加载但缺少预期的评论，请核实商店区域、应用和服务商状态。不同的端点可能有不同的时间延迟和权限。

把发现转化为行动

写一条简短的发现，包括：

观察到的评论主题；
支持它的分析背景；
受影响的应用、版本和市场；
把握程度；
建议的测试或产品行动；
重新测量的日期。

这比“用户不喜欢新手引导”这样宽泛的说法更有用。

常见问题

评论数量等于活跃用户数吗？

不等于。评论是用户自主选择留下的一个子集，应当作为定性证据看待。

为什么卡片上的百分比与我手动相加前三项的结果不同？

即使卡片只显示排名靠前的条目，AdMate 的分析细分也会使用完整的正值列表作为分母。

分析数据能识别评论的作者吗？

这不是该流程的目的。请保持分析的汇总性质，并尊重用户隐私。

我应该在 AdMate 中回复评论吗？

请使用产品支持的流程和应用当前的功能；本指南侧重于分析，并不承诺提供回复功能。