Приобретение пользователей для мобильных приложений: Post install оптимизация26.12.2015 12:22

Покупка больших объемов дешевого трафика, в том числе мотивированного, уже не так эффективна, как раньше. В чем причины? Во-первых, на это повлиял рост конкуренции в магазинах приложений. Во-вторых, рекламные сети начинают конкурировать за паблишеров — соответственно, стоимость установки растет. И третья причина — это ухудшение качества мобильных игр из-за ускорения скорости разработки.

Среди других тенденций на рынке мобильной рекламы можно отметить то, что большинство рекламодателей и разработчиков игр перестают покупать большое количество трафика, а покупают меньший объем, но более качественный. Нельзя не отметить то, что CPI, та метрика, которая отвечала за качество, перестает быть важным критерием при выборе рекламной сети. В связи с этим мы наблюдаем переход от модели CPI к модели CPA.

Как это влияет на разработчиков?

Разработчики стараются искать те модели монетизации, покупки трафика, которые будут менее рискованными, а крупные издатели увеличивают свой штат маркетологов. Большое развитие получили в последнее время аналитические сервисы автоматизации, медиации, потому что данных очень много и их нужно агрегировать и анализировать.

Возрастает значение ASO, репутационного менеджмента (отзывы, оценки) и социальных интеграций. Нужно делать проекты, которые становятся виральными и приобретать пользователей бесплатно.

Post install оптимизация

С одной стороны, это работа команды разработчиков или гейм-дизайнеров по созданию и улучшению воронки вовлечения пользователей в приложение или игру.

С другой стороны, это маркетинг, а именно: оптимизация или улучшение воронки продаж, которая происходит после установки. Она включает в себя отслеживание регистрации, логина, прохождения туториала, лояльных пользователей, коэффициента удержания клиента (retention rate), количества лайков, репостов и покупок.

Нам сейчас важно то, что, зная CTR и CR, можно предугадать, сколько вы сможете заработать.

Рассмотрим пример, который нам предоставила компания Unilead: простая игра, где сделали тестовую закупку для расчета примерного ARPU. Взяли день Х, за него получили 1000 установок. Посмотрели, сколько эти пользователи через 30 дней принесут денег — $250. ARPU в итоге — 0,25$. С таким ARPU закупать большие объемы трафика и идти в топы довольно сложно. Нужно придумать такую модель, в которой деньги, вырученные от встроенных покупок, хватило бы на то, чтобы погасить расходы на маркетинг и при этом ещё что-то заработать.

Результаты soft launch:

Unilead купил довольно мало установок, много получил органики, которая пришла по виральным каналам. Но всё же ARPU был низким, а также была отмечена непродолжительная жизнь пользователя.

Перед маркетологами было поставлено две задачи:

Придумать как увеличить ARPU
Продать игру.

И хотя виральный эффект был вполне приличным, ARPU был все ещё низким и разработчики искали новые пути увеличения in-app монетизации.

Маркетинг в PIO

Стало понятно, что с учетом той органики, которую игра получала из виральных каналов, можно было себе позволить оптимизировать рекламу по CPI в два месячных ARPU, т.е. начать новую тестовую UA кампанию, с CPI=2*ARPU (30).

Что получили: поняли, что модель с паттернами позволяла быстро в течение дня отсеивать неправильные креативы.

Это привело к четкому и прозрачному KPI для медиабрендов, они знали какой баннер работает хорошо и могли поднимать ставку. Важно то, что сеть собирала данные по каждому ID креатива — пол, возраст, geo. Каналы рекламы были разбиты на форматы (видео, нативные, interstitials) и на ID паблишеров.

В процессе Unilead столкнулся с тем, что CPI не говорил об эффективности, о том, сколько зарабатывает издатель.

Это побудило изобрести новый показатель эффективности K-margin= ARPU (30) — CPI. Естественно, он был отрицательный из-за цен за установку, и конечной целью было оптимизировать K-Margin и свести его к нулю.

Как же это сделать? Есть три пути:

Снижать ставки CPI (CPM), это отражается на объеме трафика.
Увеличивать CTR
Увеличивать CR

Сеть заметила: чем выше растет CTR — тем выше становится и CR, в то время как K-Margin снижается.

Но не всегда высокий CTR и CR приводил к высокому ARPU. Причиной этого являлись mislead-креативы, которые не отражали действительности, вводили в заблуждение или не оправдывали ожиданий.

Чтобы решить проблему с мислидами, были проанализированы паттерны, по которым приходил наибольший средний чек и наибольшее количество платящих пользователей, и те баннеры, по которым они приходили. В результате и в баннерах и в таргетинге остались только те, что приводили самых ценных пользователей. платящих потом в самой игре.

Стоит отметить, что большинство девелоперов не всегда уделяют внимание креативам. Им кажется, что баннер удался, а на самом деле он работает плохо. Маркетинг-команда не имеет прямого контакта с дизайнерами и не может подсказать, что работает, а что нет. А дизайнеры не всегда знают, что работает хорошо, а что плохо. Поэтому они не могут научиться делать правильные креативы.

Узкая целевая аудитория для баннера ведет к более быстрому набору CTR.

Выводы

Правильным таргетингом вы можете добиться увеличения ARPU.
Разные аудитории воспринимают разные креативы. Найдите правильный креатив и сделайте небольшой тест, таргетируйте на маленькую группу. Если вы увидите, что CTR падает, сделайте таргетирование шире, а ставки выше. Создавайте свои паттерны, считайте K-margin. Когда кажется, что вы все перепробовали — поменяйте креатив.
Если вы таргетируете на маленькую группу, такая аудитория выгорает — меняйте баннер чаще.
CTR 2% (даже если вы платите за установку) принесет вам вдвое больше денег, чем CTR 1%.
Нужно постоянно оптимизировать страницу магазина. Пользователь принимает решение (ставить приложение или нет) за 3 секунды, не забудьте об этом.
И обязательно собирайте данные с сетей и агрегируйте их у себя, и помните, что паттернами нужно делиться.