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用户平均每天使用 10 个应用，每月交互的应用达 30 款，但其中许多应用来去匆匆，无法成为用户设备上的 “常驻嘉宾”。监测卸载与监测安装同样重要，如果顾此失彼，就无法掌握应用表现全貌。
每一次卸载都是一个信号，说明用户体验 (UX) 中存在障碍，体验偏离用户预期，或者用户行为发生了变化。开展卸载跟踪，不仅能揭示用户流失情况，还能帮助营销人员掌握卸载的时机和节点，识别规律，并据此采取相应措施。
在这篇博文中，我们将详细阐释如何有效监测和分析应用卸载，并通过卸载数据挖掘应用表现。下面，就让我们切入正题吧！
用户生命周期中的卸载
安装数据能显示有多少用户进入了应用，但无法展现哪些用户留了下来，哪些用户选择离开以及他们离开的原因。用户删除应用即代表卸载发生，但卸载原因并不一定是对应用不满。存储空间限制、设备变更或一次性应用使用等等，都可能是用户删除应用的原因。此外，还有的用户在卸载前早已停止与应用交互许久。因此，仅掌握卸载率是不够的，您还必须分析卸载发生前的用户行为。
例如，金融应用可能会因为验证流程冗长而出现较高的卸载率；游戏应用用户可能因完成初期关卡或难度提升，导致失去兴趣而卸载应用。如果不评估用户应用内行为和会话活动，营销人员就只能猜测卸载的原因。
因此，您应当搭配交互数据分析卸载趋势。在旅游、游戏等应用领域中，重装很常见，因此卸载并不一定意味着用户旅程的终结。尽早发现规律，营销人员就能优化策略，降低卸载风险，更清晰地洞察用户意向。
全球各类别应用卸载趋势对比
本文中，卸载率计算方法如下：
卸载率 = (总卸载量 / 总安装量) × 100
该指标反映了特定时间范围内卸载量与同期安装量的比率。
2024 年，全球所有应用类别的平均卸载率为 45%。换言之，同期所有的应用安装中，有 45% 被卸载。与 2023 年 65% 的卸载率相比进步不小。卸载率下降，说明用户留存策略有所改善，但部分行业卸载率居高不下，说明挑战依旧存在。
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卸载率榜单的冠军依旧是游戏应用，从 2023 年的 80% 下降到 2024 年的 67%。卸载率下降，说明游戏应用的用户获取 (UA) 和新客户引导策略有所改善，但游戏仍然属于高流失率应用类别，这一点在超休闲子类别中尤其明显，因为超休闲玩家的兴趣稍纵即逝，一般在短暂会话后就会卸载游戏。社交类应用的卸载率也有可观的下降，从 68% 降至 55%。
健康及健身应用卸载率降幅最大，从 47% 降低到了 28%。可见此类应用推出了个性化健身计划等功能，强化了长期用户交互，从而降低了卸载率。
金融、购物和旅游应用的卸载率稍有改善，说明有更多用户依赖此类应用开展必要交易。不过，金融、购物和旅游应用的使用具有间歇性，用户可能出于一次性需求而安装应用，用完就会删除，难免导致卸载率波动。
有些领域的应用更容易形成使用习惯，自然而然地减少卸载，而其他类别则必须用心做好新客户引导，将阻力降至最低，防止用户在首次会话后立刻卸载。
Android 和 iOS 平台卸载趋势对比
2024 年，Android 应用的平均卸载率为 66%，明显高于 iOS 的 23%。也就是说，在 2024 年所有的 Android 端应用安装中，有 66% 的人选择了卸载应用，而 iOS 安装的卸载比例仅为 23%。
游戏应用在两个平台的卸载率均为最高，Android 为 80%，而 iOS 为 34%。社交类应用也呈现类似的趋势，Android 端卸载率高达 71%，iOS 端也达到了 36%。
2024 年全球不同平台应用卸载率
健康及健身应用的差异最为显著，Android 端卸载率高达 50%，而 iOS 端仅有 14%。金融、购物和旅游应用也类似，Android 端卸载率是 iOS 端的两倍以上。导致这种偏差的因素有许多，包括设备生态、应用商店政策和类似应用的预安装等。
iOS 端的工具类应用的卸载率最低，仅为 7%；而在 Android 平台则高达 41%，可见不同平台之间的留存率差异显著。
各地区和应用类别卸载趋势对比
2024 年，拉美应用总体卸载率最高，为 68%，中东北非地区最低 (46%)。换言之，拉美地区所有的应用安装中，超过三分之二都被卸载，而中东北非地区只有不足一半。
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在所有地区中，游戏和社交应用的卸载率最高。其中拉美位居榜首，游戏应用卸载率高达 76%，社交应用也不遑多让，有 73% 的卸载率。亚太地区波动性也非常高，游戏和社交应用的卸载率均在 70% 左右，可见亚太地区交互度强，但流失率也高。欧洲和北美地区表现较为稳定，游戏应用卸载率分别为 65% 和 60%。
金融应用卸载率的地区性差异最大，亚太地区为 58%，而欧洲仅有 30%。健康及健身应用也类似，在拉美的卸载率达到 61%，而在欧洲则只有 33%。
反观购物应用，在所有地区的卸载率都最低，在拉美和中东北非尤其如此，卸载率分别仅有 31% 和 35%。由此可见，这些地区的用户更有可能进行反复购买，或有持续的购物需求，因此更愿意保留应用。工具应用也呈现出类似的趋势，欧洲和中东北非地区卸载率最低，均为 32%，亚太地区卸载率超一半 (54%)。
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Adjust 如何帮助您监测应用卸载情况
借助 Adjust 的卸载和重装监测功能，营销人员能清晰洞察用户卸载的时机和节点，并以数据为基础进行优化。Adjust 采用静默推送通知，这种后台信号允许应用检测它们何时被用户从设备中删除。静默与标准推送通知不同，前者仅用于验证应用是否存在，无法为用户所见。欢迎访问我们的帮助中心，进一步了解 iOS 和 Android 端的卸载监测详情。
访问卸载和重装数据
作为 Adjust 旗下产品 Analyze 的支柱之一，Datascape 能全面纵览卸载行为，方便营销人员跟踪应用删除情况，识别一段时间范围内的规律，评估影响用户卸载的因素。依托卸载和同期群卸载监测，您的团队就能立足数据，巧妙优化用户获取、交互和产品体验。
如果您想进行实时监测和更深层次的集成，Adjust 还能提供卸载回传，将卸载数据直接整合进内部数据分析系统，快速采取行动，例如自动再交互、诊断应用表现问题等等。
利用重装跟踪监测用户回归
有时，卸载并非永别——有些用户还会回来。而 Adjust 能区分自然重装和再归因重装，监测此类 “回头客”。自然重装是指用户不受外部影响，自行返回应用的情况；再归因重装，则是指之前卸载应用的用户与再营销活动或广告交互后，重新安装应用。
通过监测重装的情况，营销人员就能掌握哪些用户在卸载后重新返回了应用、以何种形式返回应用，以及用户的决定是否受到了营销活动的影响。
如何依据卸载数据采取行动
掌握卸载数据，您就能有效诊断应用表现问题，优化用户体验。在 UX 故障排查方面，卸载数据能发挥立竿见影的效果。如果在应用更新后卸载激增，就说明应用很可能存在漏洞，或用户体验中出现了摩擦。尽快识别这些问题，有助于产品团队及时解决，避免问题恶化。
卸载数据也能揭示新客户引导过程中的薄弱点。如果用户流失很早，可能意味着注册过程中出现了问题，或未能立刻为用户提供价值。营销人员可以研究应用安装后最初几次会话中的趋势，根据分析结果优化新客户引导流程，改善功能使用率，让初始安装用户转化为长期用户。
如果有合适的激励措施，许多用户会返回之前放弃的应用。借助 Adjust Engage，营销人员能够轻松创建受众，利用深度链接将回归用户引导到特定的应用内位置。例如，流媒体应用可以将试用期结束后卸载的用户划为一组受众，并在再营销广告或优惠电邮中加入深度链接，直接引导用户前往应用内的个性化再订阅页面，为用户省去额外的步骤，提高转化几率。
应用卸载在所难免，但您可以立足数据，采取积极措施，尽量减少卸载的发生。欢迎联系 Adjust 申请 DEMO，立刻开始监测卸载数据，提取宝贵洞见。
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