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手机app应用开发——广州市杰里科技有限公司-是国内领前的移动互联网应用开发商。

APP主要特点

随着智能手机和ipad等移动终端设备的普及，人们逐渐习惯了使用APP客户端上网的方式，而目前国内各大电商，均拥有了自己的APP客户端，这标志着，APP客户端的商业使用，已经开始初露锋芒。

APP[1]已经不仅仅只是移动设备上的一个客户端APP那么简单，如今，在很多设备上已经可以厂商的APP软件对不同的产品进行无线控制。例如，音频厂商中日本天龙与马兰士已经推出了Android与IOS的APP，可以对各自的网络播放机或功放等产品进行无线播放或控制。

不仅如此，随着移动互联网的兴起，越来越多的互联网企业、电商平台将APP作为销售的主战场之一。数据表明，目前APP既手机给电商带来的流量远远超过了传统互联网(PC端）的流量，通过APP进行盈利也是各大电商平台的发展方向。事实表明，各大电商平台向移动APP的倾斜也是十分明显的，原因不仅仅是每天增加的流量，更重要的是由于手机移动终端的便捷，为企业积累了更多的用户，更有一些用户体验不错的APP使得用户的忠诚度、活跃度都得以了很大程度的提升，从而为企业的创收和未来的发展起到了关键性的作用。

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开发

APP创新性开发，始终是用户的关注焦点，而商用APP客户端的开发，更得到诸多网络大亨们的一致关注与赞许。与趋于成熟的美国市场相对比，我国开发市场正处于高速生长阶段，处于地位的是“APP快车”，从09年开始投身中文APP客户端应用开发、企业移动平台开发，至今已成为“中国大的移动应用开发平台”。

APP营销

App营销是App能否获得广大用户和注册使用，并终成功的重要因素。App营销的渠道包括应用商店、广告联盟、手机应用媒体、手机应用论坛等。

以ios app为例:

有效的营销手段:刷榜、限免、aso优化、换量，特定类型产品产品可以利用好微博营销用户除了付费之外，另一个价值就是传播，大部分产品（除了社交类产品)属于用户只会因为产品的质量而去传播，本身要求比较高，简单实用的办法就是设置门槛要求用户分享咯;应用运营前做哪些准备:

ASO(应用商店优化)准备

应用权重可能的影响因素:应用使用状况(打开次数、停留时间、留存率）新应用，或者刚更新会有特殊权重，状况，评论数，评星。

关键字匹配:影响搜索结果的要素:标题(255字节)，关键词(100字节)，收费插件，开发商，汉字算一个字节，可以把竞争对手的品牌词都列进去，描述内容对搜索结果没什么影响。

AppStore详细页优化

描述，显示五行，行关键，对用户转化有一定影响，和大部分渠道合作会要求在描述前面加上他们的信息，虽然可惜，但是不能吝啬。

截图，突出功能点并加上一些描述，不要单纯只是画面截图。

评论，通常来说评星数会是评论数的3-4倍（除非应用内有引导用户区appstore评论)，虽然评论务必得刷，但是不要刷太过了。

开辟应用推荐，无论在什么位置，但一定要有，这是资源交换的筹码。

设置收费，刚开始的收费让运营的余地大很多。

正式上线之后:

刷榜:在上线之后刷一点收费版，造品牌，让业内和用户都看到你，在之后的合作会容易很多，据说解决网先刷后付，不过价钱略贵，这个我没有操作过。

发码:同样是造势的，投稿并提供码给测评站发文章，和佐佐卡，搞趣之类的做发码活动，不会有太多直接，但是对后面铺垫很重要。

冰点降价:和发码同一类型，网易有做冰点。

限免:真正的战斗开始了，限免无疑是真正的波带量的渠道，所以选择好合作方比较关键,目前的限免第—阵营几家:搞趣，iapps，苹果园，软猎，网易。

推送力强的是搞趣，尤其是他们的，如果产品好的话，冲榜肯定没问题，但是他们要求比较高，所以和他们的商务搞好关系，很重要，其他的几家联合限免效果也都还不错。

架构分层API的设计完成之后，接下来我就会考虑App项目的整体架构了。整体如何架构，我也曾经做过不少尝试。早期的时候，Android就是将所有操作都放在Activity里完成，包括界面数据处理、业务逻辑处理、调用API。后来发现Activity越来越臃肿，代码越来越复杂，很难维护。于是就开始思考如何拆分，如何才能做到松耦合高内聚。

前面也说过，一个App的就是数据，那么，从App对数据处理的角色划分出发，简单的划分就是：数据管理、数据加工、数据展示。相应的也就有了三层架构：数据层、业务层、展示层。它们之间的关系如下图，数据层是三层中的层，往下，它接入API；往上，它向业务层交付数据。业务层夹在三层中间，属于数据的加工厂，将数据层提供上来的数据加工成展示层需要展示的数据。展示层处于三层中的上层，主要就是将从业务层取得的数据展示到界面上。

数据层

数据层是数据管理者，主要任务就是封装API，并将数据结果交付给上层，中间会再加个数据缓存。

业务层向数据层请求数据；数据层检查缓存中有没有请求需要的数据；如果有缓存数据，则直接返回缓存数据；如果没有缓存数据，则从网络API获取数据，并将数据加入缓存，然后返回数据。