Полное руководство по мобильным измерениям и маркетинговой аналитике для игровых приложений

Введение

Введение

В период пандемии мобильный мир испытал невиданное ранее ускорение роста в сочетании с растущим количеством опций для гейминга и спросом со стороны пользователей. Всё это привело к тому, что маркетологи, работающие в этой сфере, стали вкладывать значительные средства в привлечение пользователей и разработку захватывающего пользовательского опыта.

Вертикаль мобильных игр продолжает расти удивительными темпами, устанавливая стандарты для всех остальных вертикалей в мобильной сфере. Согласно нашему недавнему исследованию, в 2021 году общее количество установок игровых приложений на Android увеличилось на 22% по сравнению с предыдущим годом, что доказывает, что пандемия сыграла ключевую роль в распространении игр среди широкой аудитории.

Игровые приложения направляют всё бóльшую часть своих бюджетов на привлечение пользователей (UA). В 2021 году игровые приложения потратили на UA 14,5 млрд долларов (без учёта Китая), при этом половина мировых бюджетов пришлась на США. В то же время изменения в политике конфиденциальности привели к падению затрат на UA на iOS на 13% в сравнении с прошлым годом. Тогда, как в Android наблюдался 35%-ый скачок, что привело к общему росту на 18%.

Новаторский характер игровых приложений связан с находчивостью маркетинговых команд. Работая в тандеме с разработчиками, многие команды разгадали, как удержать пользователей, снизив высокий показатель удаления и повысив низкий уровень удержания. Высокая конкуренция в игровой сфере заставила их работать с фактическими данными, ориентируясь, главным образом, на прибыльность. 

Тем не менее, из-за ограничения данных на уровне пользователей в эпоху конфиденциальности игровым приложениям пришлось работать с тем, что имеется – агрегированными данными. 

Поскольку данные являются движущей силой для гейминга, необходимо глубоко погрузиться в ключевые компоненты мобильных измерений и маркетинговой аналитики применительно к играм. Как раз этому и посвящено данное руководство.

Приступим!  

Только начинаете работать с мобильными измерениями? Прочтите наше ознакомительное руководство здесь

5 основных сложностей

За последнее десятилетие игровая экосистема сильно изменилась: появились новые жанры, стратегии привлечения пользователей, методы монетизации и модели прогнозирования. 

Мы проходили это снова и снова: кто-то разрабатывает новый тип игр или расширяет возможности маркетинга приложений – и вот уже разработчики и маркетологи, работающие с другими жанрами, применяют это на практике. 

В результате мы наблюдаем непрекращающееся развитие игровой вертикали, что также привело ко множеству сложностей в этой сфере.

1. Жёсткая конкуренция

Быстрый рост количества мобильных игр привел к созданию невероятно конкурентной среды. С одной стороны, это заставляет разработчиков всё время повышать планку и разрабатывать новые игры, новые функции и новые стратегии. Это является основной причиной того, что игры являются самой продуктивной вертикалью. 

Но, с другой стороны, это приводит к гиперконсолидации, когда студии-гиганты поглощают небольшие студии, которые не могут конкурировать в магазинах приложений с крупными игроками, использующими откровенно агрессивные UA стратегии. 

2. Высокие ожидания пользователей

Эволюция экосистемы мобильных игр привела не только к появлению большего количества игр, но и к увеличению числа реальных пользователей, которые достаточно быстро переходят от одной игры к другой. 

Как правило, пользователи мобильных игр менее терпимы к играм, которые не соответствуют их ожиданиям. Как показывают наши данные, современные игроки удаляют больше игровых приложений, чем любых других типов приложений (в основном, в первый же день), в то время как показатели удержания (retention), мягко говоря, невысоки.  

3. Сложность данных

Увеличение количества игр и пользователей требует большого разнообразия сегментов, типов кампаний, креативов и внутренних событий приложения. 

В результате мы получаем огромный объём данных. 

Поэтому анализ больших данных, направленный на оптимизацию эффективности, в реальном времени, на постоянной основе или с целью построения прогнозных моделей, представляет собой очень сложную задачу. 

Маркетологи игровых приложений решают эту проблему с помощью внешних инструментов, либо, если у них есть на это ресурсы, разрабатывают собственные решения и нанимают специалистов по обработке данных для достижения необходимых ключевых показателей эффективности (KPI). 

4. Мобильные измерения в эпоху конфиденциальности

В последние несколько лет на передний план в маркетинге мобильных приложений вышла конфиденциальность, особенно на iOS (изменения на Android ожидаются минимум через два года).

Apple ввели ATT-запрос, который серьезно ограничил использование уникального идентификатора, IDFA. В результате данные на уровне пользователей стали гораздо менее доступными.

Владельцы приложений теперь вынуждены обращаться к новым и не очень новым решениям для получения гранулярных и действенных инсайтов. К ним относятся:  

• SKAdNetwork – детерминированное решение Apple для агрегированной атрибуции. В рамках этого фреймворка маркетологи могут оценить ценность пользователя после установки, используя значения конверсии SKAN.
  
• Детерминированная атрибуция на уровне пользователя – показатели согласия на ATT-запрос составляют около 47% у многих шопинг-приложений, что не только обеспечивает полную гранулярность данных для этих пользователей, но и возможность сегментации аудитории, не предоставившей согласия.
  
• Агрегированное вероятностное моделирование – статистический метод, который использует машинное обучение для оценки эффективности кампании и обладает высоким уровнем точности.
  
• Прогнозная аналитика – позволяет маркетологам принимать решения о будущей ценности пользователей на основе данных и с высоким уровнем уверенности, полагаясь при этом на очень ограниченные данные наблюдения в начале воронки.
  
• Нисходящее измерение – комплексные методы, такие как инкрементальность (выявление дополнительных факторов дохода в целях оптимизации распределения бюджета) и моделирование комплекса рекламных средств или MMM (измерение влияния кампаний, чтобы определить, какой вклад различные элементы вносят в итоговую прибыль).
  
• Data Clean Rooms – обеспечивает измерение и оптимизацию в соответствии с конфиденциальностью в высокозащищённой среде с обязательным получением разрешения, где рекламодатели могут использовать аналитические данные на уровне пользователя без непосредственного доступа к ним.

Эти изменения, ориентированные на конфиденциальность, оказывают непосредственное влияние на способность маркетологов измерять LTV, проводить ремаркетинговые кампании и сегментировать аудиторию. К счастью, инновации есть и в сфере измерений и, судя по последним данным, их удалось в значительной степени восстановить до уровня, который был до введения ATT-запроса.

5. Фрод

Среди всех вертикалей, игровой сектор в наименьшей степени подвержен влиянию мошеннических установок. Это связано, прежде всего, с тем, что игровые компании хорошо разбираются в этом вопросе и знают, как защититься от фрода, а также потому, что выплаты по CPI у них ниже по сравнению с приложениями для шоппинга и финансов. 

Согласно данным AppsFlyer, средний показатель мошеннических установок игровых приложений составляет 2% (таким образом, 2% установок игровых приложений на самом деле являются фальшивыми). При этом уровень фрода внутри приложений – это совсем другая история, и он составляет, в среднем, около 5% во всех игровых приложениях. Уровень фрода в приложениях Android составляет 11%, а в iOS 13%.

С дополнительной информацией о том, как AppsFlyer использует машинное обучение и большие массивы данных для борьбы с фродом, можно ознакомиться здесь.

Решение проблемы: детальное измерение, как основа для всего

Итак, что нужно для преодоления этих проблем? Если кратко, то нужно множество инструментов обработки данных (внутренних, внешних, а также сочетание внешних и внутренних), которые постоянно дорабатываются в соответствии с изменениями и тенденциями в отрасли и находятся в процессе постоянного совершенствования.

Успех заключается в принятии правильных решений, обеспечивающих положительную рентабельность затрат на рекламу и удовлетворяющих постоянный спрос на рост. 

Непростая задача, когда у вас сотни тысяч конкурентов, но это руководство вам поможет.

Глава 1

Что измерять

Что именно вам нужно измерить, выбрать и настроить, чтобы собирать необходимые данные для эффективной маркетинговой аналитики по вашей игре? Все ответы в главе 1. 

Ключевые показатели эффективности (KPI)

В мобильных играх существует широкий спектр KPI, но только некоторые из них обладают значительной ценностью, когда речь идет об измерении показателей в отношении самой важной цели маркетолога игровых приложений – привлечении новых пользователей, приносящих высокую прибыль в нужном масштабе.

Вот вся информация о том, какие показатели следует измерять, когда ваша цель – привлечение пользователей: 

KPI	Определение	Почему это важно
eCPM (эффективная цена за тысячу показов)	Доход, полученный за 1000 показов. Чтобы рассчитать eCPM, разделите общий доход от рекламы на общее количество показов, затем умножьте на 1000.	Простейший подход к оценке качества трафика, позволяющий рассчитать CPM (цену за тысячу показов).   CPM: Цена, которую рекламодатель готов заплатить за 1000 показов; eCPM – это доход издателя за 1000 показов.
CPI (цена за установку)	Стоимость одной новой установки.	На неё влияют множество факторов, такие как география, платформа и устройство. Используется для определения затрат на привлечение одного нового пользователя.
IPM (количество установок на тысячу показов)	Количество установок, полученных с каждой 1000 показов. Рассчитывается следующим образом: (установки/показы)*1000	Помогает оценить эффективность кампании. Чем выше IPM, тем кампания эффективнее. Низкий показатель IPM может указывать на низкую заинтересованность пользователей в ваших креативах, а это значит, что вам следует лучше настроить таргетинг или изменить сам креатив (подробнее об этом здесь)
RPM (доход на тысячу)	Сумма дохода от рекламы, которую приложение получает от 1000 показов в своих медиа-средах.  Рассчитывается следующим образом: (доход от рекламы/показы)*1000	В отличие от RPC (доход за клик), RPM идеально подходит для кампаний, нацеленных на повышение охвата и узнаваемости бренда, а не на конкретные действия пользователя, такие как установка приложения или регистрация.
Доля неорганических установок	Процент загрузок приложений, осуществлённых в результате платного продвижения или маркетинговой деятельности собственников.	Из-за высокой конкуренции большинство игр в значительной степени зависят от стимулирования спроса через платные или собственные каналы владельцев, а доля неорганических установок (NOI) позволяет более эффективно оценивать их успешность.
Коэффициент органической конверсии	Процент конверсий через бесплатные каналы, такие, как органический поиск, социальные сети, упоминания в прессе и т.д.	Информация о возможностях бесплатной дистрибуции и о том, как привлечь новых пользователей без затрат на UA.
K-фактор	Соотношение между пользователями, за привлечение которых было заплачено (оплаченные пользователи), и пользователями, которых пригласили в приложение оплаченные пользователи (например, когда приглашения в многопользовательскую игру отправляются игроками другим пользователям).	Высокий K-фактор указывает на успешность приложения и позволяет снизить средние затраты на привлечение пользователей. Например, если вы заплатили 3 доллара за одну установку, и эта установка привела к ещё двум установкам, то фактически вы заплатили всего по 1 доллару за каждую из них (подробнее здесь).
Коэффициент удержания	Процент игроков, которые возвращаются в ваше приложение в течение определенного периода времени после установки (обычно измеряется через 1, 3, 7, 14 и 30 дней после установки).	Ключевой показатель эффективности вашего приложения в динамике. Высокий коэффициент удержания доказывает, что ваша игра имеет реальную ценность для пользователей, о чём свидетельствует неоднократное использование. Это также основа монетизации и ключевой фактор в моделях прогнозирования.
Коэффициент оттока и удаления	Частота, с которой пользователи удаляют ваше приложение в течение X дней после установки.	В игровых приложениях наблюдается самый высокий коэффициент удалений. Анализ этого ключевого показателя эффективности позволяет выявить факторы, которые приводят к удалению приложений. Это может быть неверная сегментация или недостаточное удобство для пользователей. Также используя этот KPI вы можете рассчитать потери от оттока пользователей (подробнее здесь).
DAU (ежедневные активные пользователи)	Количество уникальных пользователей, использующих ваше приложение по крайней мере один раз в день (обратите внимание, что один уникальный пользователь, запускающий игру 3 раза в день, по-прежнему учитывается как один активный пользователь в день).	Помогает оценить потенциал игры после повышения вовлечённости и коэффициента удержания игроков.  Анализ количества DAU также поможет оценить успех новой функции в игре или в магазине приложений (подробнее здесь).
MAU (ежемесячные активные пользователи)	Количество уникальных пользователей, которые взаимодействуют с вашим приложением в течение 30 дней (обратите внимание, что пользователь, который играет в игру в течение 5 дней в рамках 30-дневного периода, по-прежнему учитывается как один ежемесячный активный пользователь).	Отражает размер вашей пользовательской базы.
Липкость (коэффициент лояльности и вовлечённости аудитории)	Показывает количество дней, в течение которых пользователи посещали ваше приложение в рамках 30-дневного периода.  Липкость = (DAU/MAU)*30	Показывает, насколько актуальна и увлекательна ваша игра. Высокий коэффициент липкости означает, что пользователи постоянно возвращаются в ваше приложение на ежедневной основе.
ARPU (средний доход на одного пользователя)	Рассчитывается путем деления общего дохода на общее количество пользователей данной когорты за определенный период времени (например, ARPU на 30-й день – это средний доход, сгенерированный пользователем в течение 30 дней после установки).	Используется для оценки ценности игроков и планирования бюджетов на привлечение пользователей. ARPU включает все приносящие доход внутренние события приложения, такие как покупки, реклама, подписки и платные приложения.
ARPPU (средний доход на одного платящего пользователя)	Измерения проводятся только в отношении игроков, совершивших покупку в приложении. Таким образом, формула представляет собой общий доход, разделённый на общее количество пользователей, принёсших доход.	Используется для оценки эффективности и успешности существующих событий покупки в приложении, а также влияния других событий на доход от покупок в приложении (например, возможность посмотреть рекламу вместо оплаты).
LTV (пожизненная ценность пользователя)	Доход, который пользователь приносит за всё время игры (рассчитывается как количество дней вовлеченности * средняя сумма трат за день).	Вместе с ARPU, LTV помогает оценить общую ценность игры или пользователя и является самым убедительным показателем того, сколько необходимо тратить на привлечение пользователей для того, чтобы сумма LTV превышала сумму затрат.
Время до первой покупки	Время после установки игры, необходимое пользователю для совершения первой покупки в приложении.	Помогает планировать место и время размещения предложений о покупке в приложении и может служить сигналом того, что для повышения эффективности необходимо использовать другую модель монетизации.
Доля платящих пользователей	Процент пользователей, установивших приложение и совершивших покупку в приложении в течение определенного периода времени после установки.	Это показатель качества пользователей, приходящих из различных медиа-источников, а также способ измерения эффективности вашей модели монетизации.
ROAS (окупаемость инвестиций в рекламу)	Показатель рентабельности. Он рассчитывается путём деления маркетинговых затрат на доход, полученный от пользователей за определённый период (например, ROAS на 7-й день, равная 50%, означает, что от игрока получен доход в размере 50% от бюджета, потраченного на привлечение этого пользователя).	Среди показателей прибыли, ROAS является наиболее важным, так как он является основой для оценки эффективности работы UA-менеджеров.

Измерение внутренних событий приложения

В мире бесплатных игр (F2P) измерение после установки является ключом к оптимизации потока пользователей. В процессе создания и стратегического размещения событий в приложении (изучение правил игры, прохождение уровней, взаимодействие с рекламой, покупки и т. д.), вы можете глубоко погрузиться в активность пользователей в рамках прохождения игры и определить, как каждое из действий влияет на получаемый доход. 

Вооружившись этими знаниями, вы сможете принимать более эффективные маркетинговые решения и максимизировать доход с помощью оптимизации стратегии UA и кампаний по повторному вовлечению пользователей (re-engagement). 

Например, если вы знаете, что у пользователей, достигших 10-го уровня за 2 дня, прогнозируется высокий уровень LTV, вы можете направить бюджет на медиа-ресурсы, которые приводят наибольшее количество таких пользователей.

Что измерять

Ниже приведены наиболее популярные события, которые измеряют ведущие маркетологи, в разрезе размера приложения (на основе количества неорганических установок). Это поможет вам определить цели по эффективности и разработать свою маркетинговую стратегию. Также это будет являться аргументом в пользу того, что разработчикам необходимо настроить эти события в SDK.

При выборе и разработке событий в приложении вам необходимо регулярно измерять не только отдельные события, но и коэффициент конверсии воронки событий. 

Почему? На это есть две причины: 

• Информация, которую вы получаете из событий в игровом потоке, полезна для кампаний по привлечению пользователей. Этот коэффициент помогает определить каналы и источники, которые с большей или меньшей вероятностью привлекут пользователей, приносящих высокий доход. Это позволяет лучше понимать проблемные области вашей воронки и повторно вовлекать пользователей, когда это необходимо. 

• Информация, полученная благодаря отслеживаю данных об активности событий помогает в подготовке обновлений для продуктов, что закладывает основу для планирования последующих целей по вовлечению.

Сколько измерять?

Количество измеряемых событий во многом зависит от размера приложения и жанра игры. Чем крупнее игра, тем больше событий, которые часто фиксируются и измеряются. 

Кроме того, в некоторых поджанрах, таких как Social Casino, где покупки в приложении являются основной моделью монетизации, большее количество событий может оптимизировать игровой процесс и эффективность.

Как правило, если приложение крупное, то в компании присутствуют: 

1. Большие команды с надежной инфраструктурой и инструментами бизнес-аналитики и аналитики данных, а также специалисты по обработке данных, которые выделяют самое важное.
2. Команды, обладающие знаниями и опытом, необходимыми, чтобы понимать важность детальных измерений при работе с большими объёмами данных.
3. Продукт со сложной структурой, который требует измерения большего количества событий.
   

Данные о внутренних событиях приложения крайне необходимы маркетологам приложений, и, как правило, чем их больше, тем лучше. Как мы видим, приложения, которые измеряют широкий спектр событий, более эффективны, но чтобы обрабатывать большие объемы данных, обязательно иметь соответствующие ресурсы и квалификацию.

Насколько глубоко нужно погружаться при измерении?

Способность детально измерять поведение пользователей и работать с агрегированной аналитикой – это основа принятия взвешенных маркетинговых решений в отношении любого канала привлечения и вовлечения пользователей.

Более глубокое изучение данных включает в себя еще один важный шаг: определение ключевых параметров для каждого внутреннего события приложения или превращение его в “насыщенное” внутреннее событие приложения, которое может вывести оптимизацию и сегментацию на совершенно новый уровень.

Например:

Представьте, что вы знаете, что пользователи не просто прошли уровень, а прошли значимый уровень и заработали большое количество очков. Вы можете использовать такие данные для вовлечения этих пользователей. К примеру, вы можете поощрить их членством в клубе для игроков с самыми высокими баллами, что может стать серьезным фактором повышения их лояльности!

Если же, например, одна из ваших целей – довести пользователей до уровня 5 в течение недели после установки приложения, поскольку вы обнаружили, что это явный признак высокого LTV, вы можете измерить событие достигнутого уровня, “обогащённое” параметром даты.  

Если вы хотите увеличить количество игроков, совершивших как минимум две значимые покупки в приложении, вам нужно измерить событие покупки, “обогащённое” параметрами дохода и количества.

В конечном счете, измеряя эти насыщенные внутренние события приложения, вы сможете:

1. Лучше понимать игроков с помощью глубокой аналитики. 
2. Проложить путь к детальной сегментации с сетями, которые находятся на передовой мобильного маркетинга, создавая прогрессивные кампании, ориентированные на различные аудитории на основе своих данных и данных MMP, полученных в реальном времени.

Измерение количества удалений приложений

Наше исследование показало, что в 2021 г. коэффициент удержания игроков на 30-й день в игровых приложениях снизился на 10%, а с учётом высокой конкуренции в этой сфере неудивительно, что приложениям непросто удерживать пользователей. В среде с преобладанием условно бесплатной модели непрерывное использования совершенно необходимо для достижения успеха. Без этого монетизация становится практически невозможна.

Высокая конкуренция и постоянно растущие ожидания пользователей привели к тому, что приложения, не отвечающие всем требованиям пользователя, причём достаточно оперативно, долго не продержатся.  

Удаление приложения с устройства – это явный сигнал о том, что с точки зрения пользователя с приложением что-то не так. Понимание того, кто, когда и почему удаляет ваше приложение, крайне важно в борьбе с оттоком пользователей, особенно в играх. 

Неудивительно, что из-за сокращения сроков использования приложений и бесконечной конкуренции, в играх наблюдается самый высокий процент удалений: 

Как показывают данные, большинство пользователей, удаляющих приложение, делают это в первый же день. Скорее всего, это связано с неоправданными ожиданиями или ложными обещаниями. Очевидно, что крайне важно сделать первый опыт взаимодействия пользователя с приложением максимально впечатляющим. Кроме того, очень важно, чтобы в рекламе не давались невыполнимые обещания. 
Что касается настройки измерения коэффициента удаления приложения, то в Android и iOS эти процессы значительно отличаются. Чтобы помочь вам разобраться в различиях на каждой из платформ, мы описали основные этапы здесь.

Измерение дохода от рекламы

В процессе развития мобильной сферы монетизация рекламы принимала разные формы, но основными источниками дохода в последние годы стали покупки в приложениях (IAP) и особенно реклама в приложениях (IAA) – в основном это касается казуальных мобильных игр.

С распространением гиперказуальных игр появилась возможность масштабирования монетизации рекламы, что доказало разработчикам игр и маркетологам разных жанров, что IAA также является значимым источником дохода: при правильном применении реклама не мешает пользователю и даже приносит дополнительный доход.

Сейчас IAA является неотъемлемой частью большинства моделей монетизации игровых приложений, представляя собой новый источник дохода для разработчиков, которые ранее были сосредоточены исключительно на IAP. С помощью IAA они могут получать доход от пользователей, которые не совершают покупки в приложении – обычно это около 95% от всей пользовательской базы.

Важность данных о доходах от рекламы на уровне пользователей

Хотя IAA потенциально может являться главным источником дохода, без подробных данных рекламодатели ограничены в своих возможностях оптимизации.

Основная проблема заключается в том, что разные платформы-посредники обладают разными данными о том, как пользователи взаимодействуют с рекламой в приложениях, что затрудняет расшифровку данных на уровне пользователей.

Ситуация осложняется ещё и тем, что некоторые сети передают данные о доходах в усреднённой и агрегированной форме, которая, по сути, представляет собой общий доход, полученный от конкретного размещения рекламы, разделённый на количество пользователей, которые нажали на это объявление или увидели его. В этом случае точность расчёта истинных LTV и ARPU ограничена.

Поскольку детальный анализ доходов сейчас важен как никогда, некоторые платформы-посредники предоставляют точные данные на уровне пользователя вплоть до идентификатора устройства (например, ironSource и MAX от AppLovin) и данные о доходах на уровне показов (например, MoPub и MAX от AppLovin). 

Передача этих данных партнёру по мобильным измерениям создаёт возможности для стандартизации, позволяя маркетологам точно атрибутировать данные о доходах фактическим источникам данных каждого пользователя. 

Таким образом становится возможным точное и целостное определение LTV и, соответственно, расчёт бюджета на привлечение пользователей. Также это помогает разрабатывать более эффективные кампании по повторному вовлечению клиентов (например, показ рекламы корпоративным клиентам, а не пользователям, совершающим покупки в приложении).

Измерение повторного вовлечения

Когда вы работаете в сфере маркетинга мобильных игр, ваша задача заключается в том, чтобы постоянно бороться с оттоком игроков, повторно вовлекать существующих и ушедших пользователей через собственные и платные каналы, а также инвестировать в привлечение новых пользователей. 

Ремаркетинг позволяет возвращать пользователей в приложение и чаще всего используется в вертикалях, сфокусированных на IAP, таких как “Шопинг” и “Путешествия”. Тем не менее, ремаркетинг также может внести значительный вклад и в гейминг, если правильно сочетать его с UA стратегиями. 

Однако несмотря на значительный потенциал ремаркетинга, игровые маркетологи все ещё неохотно внедряют стратегии повторного вовлечения. Почему? Часто это происходит потому, что у них нет достаточно эффективных инструментов для измерения, которые могли бы помочь проанализировать эффективность ремаркетинга и определить их истинную добавочную ценность (подробнее об этом см. ниже).

В то же время маркетологи игровых приложений в основном используют собственные медиа для повторного вовлечения существующих пользователей. Push-уведомления часто воспринимаются как навязчивые, поэтому их необходимо использовать осторожно. В то же время совместное продвижение (cross-promotion) обычно проще в исполнении, но актуально только для компаний с большим игровым портфелем.

Когда это применимо, совместное продвижение помогает удерживать пользователей в рамках продуктов одной компании, позволяя направлять уже вовлечённый трафик на новые игры или игры с низкими показателями. Некоторые рекламные сети предоставляют специальные инструменты для проведения кампаний по совместному продвижению и получения максимальных результатов, которые действуют аналогично стандартному процессу привлечения пользователей. 

Четыре причины, по которым игровые приложения должны инвестировать в ремаркетинг

1. Рост затрат на привлечение пользователей

Реальность такова, что стоимость привлечения нового пользователя в 5–10 раз превышает стоимость повторного вовлечения существующего пользователя.

Фактически, еще в 2021 году игровые приложения потратили 14,5 млрд долларов на UA (без учёта Китая), при этом на США приходится половина мирового бюджета. Изменения в политике конфиденциальности привели к падению в iOS на 13% в сравнении с прошлым годом. Тогда, как в Android наблюдался 35%-ый скачок, что привело к общему росту на 18%.

2. Наличие надёжных инструментов сегментации

Маркетологам становятся доступны всё более совершенные инструменты для сегментации, благодаря которым они могут детально изучить уникальные сегменты аудитории своего приложения, чтобы узнать, какие пользователи приносят наибольший доход, а какие с наибольшей вероятностью уйдут.

3. Эффективность

Как видно из приведенных ниже данных, ремаркетинг значительно увеличивает доход, получаемый от платящих пользователей, особенно в игровых приложениях.

4. Использование преимуществ контрольных групп для измерения

Всегда используйте контрольные группы для измерения в сравнении с контрольной группой. У игр есть уровень повторного вовлечения, которой происходит естественным образом, поэтому использование контрольной группы для оценки усилий по ремаркетингу – это бесценный инструмент.

Глава 2

Измерения SKAN

StoreKit Ad Network, SKadNetwork или SKAN – это ориентированный на конфиденциальность API, управляемый Apple, который помогает рекламным сетям и рекламодателям измерять свою рекламную активность (например, показы, клики и установки приложений) на агрегированном уровне. Другими словами, SKAN – это не “новый игрок на поле”. 

Поскольку большинство пользователей iOS в версиях 14.5+ отказывают в доступе к своим данным на уровне пользователей, SKAN – это то, на что вы можете положится при измерении кампаний, проводимых не на Android.

SKAN внедряет совершенно новые механизмы, которые позволяют соблюсти баланс между конфиденциальностью данных и маркетинговыми измерениями. Для этого в SKAN используются тщательно продуманные таймеры, сложные для определения параметры конфиденциальности и уникальную систему значений конверсии для оценки успеха кампаний на iOS.

Значения конверсии – как сделать, чтобы они работали на вас

Значения конверсии определяются разработчикам приложений для измерения внутренних событий приложения после установки и атрибуции на установку. Единственный показатель конверсии включается в разовый постбэк, который Apple отправляют рекламной сети и рекламодателю. 

В результате информация в этом значении конверсии – это вся информация, которую вы можете получить о действиях пользователя после установки (при условии, что он не дал свое согласие на “отслеживание”), что делает эту информацию чрезвычайно важной. В конце концов, в мире условно-бесплатных моделей оптимизация зависит от данных приложений после установки.

Значение конверсии определяется 6 битами, которые являются двоичными разрядами, что значит, что их можно включить или выключить (0 или 1). Это позволяет получить 64 комбинаций измерений в этих 6 битах – от 0 до 63.

Хотя 64 варианта – это небольшое количество вариантов, есть множество других способов для измерения дохода, вовлечённости, показателей воронки и многого другого. 

Если вы правильно сопоставляете значения конверсии на основе внутренней логики, эти значения можно использовать любым удобным для вас способом. Вы сами контролируете их и определяете наиболее важные для вас KPI. 

Эти 64 значения, каждое со своей уникальной декодировкой, настроенной разработчиком или рекламодателем, атрибутируются на источник установки, что делает возможным измерение и оптимизацию кампании.

Как маркетологи отображают схемы значений конверсии для разных вертикалей? 

Анализируя данные Conversion Studio от AppsFlyer, мы можем выяснить, что главной целью игровых приложений является получение прибыли, и поэтому эта модель используется в большинстве схем значений конверсии. Что касается неигровой сферы, то наиболее часто настраиваемой опцией является активность внутри приложения.

Что измерять в SKAN?

Главным стимулом игровых приложений является доход

Фактически, согласно нашему недавнему отчёту, подготовленному совместно с TikTok, 84% игр используют конфигурации дохода. Это связано с тем, что первая покупка в играх производится раньше, чем в других секторах, особенно среди популярных казуальных игр. 

Неудивительно, что 93% хардкорных игр ориентированы именно на получение дохода, поскольку эти игры зависят в основном от покупок в приложениях, а не от рекламы в приложениях.

В 23% приложений в жанре “Социальное казино” конфигурируется воронка событий и доход

Эта вертикаль является одной из самых прибыльных среди приложений, обладая при этом отличными возможностями выявлять закономерности ценных поведенческих сигналов на ранних этапах. Более одной пятой части приложений для социальных казино измеряют эту комбинацию.

Приложения для хардкорных и казуальных игр действуют немного иначе

По нашему опыту, в хардкорных игровых приложениях, как правило, большая часть битов SKAN отводится измерению событий. 

В первую очередь, это связано с тем, что приложения такого типа предполагают более сложный игровой процесс, более длительные циклы удержания игроков и привлекают крупных игроков, которые приносят больший доход в приложениях по сравнению с другими игровыми категориями. В этом случае оценка событий может помочь в прогнозировании LTV игроков.

С другой стороны, казуальные игры, которые, как правило, отличаются более коротким жизненным циклом пользователей, обычно ориентированы на оценку сочетания событий и доходов. Это связано с тем, что они в большей степени зависят от источников дохода, поступающих от внутренних событий приложений и IAA.

Сколько нужно измерений в SKAN?

Когда у вас всего 64 варианта измерения активности после установки, настоятельно рекомендуется использовать все из них. К счастью, как известно, маркетологи игровых приложений обладают обширным опытом работы с данными и способностью быстро реагировать на изменения.

Конкурентная среда этой вертикали диктует такие условия: 63% игровых маркетологов уже используют практически все опции, в то время как среди неигровых приложений таковых всего около 40% (за исключением приложений в категории “Еда и напитки”, где показатель достигает не менее 80%).

Кроме того, мы видим, что 74% хардкорных игр и 76% мидкорных игр используют от 60 до 64 значений конверсии из-за более сложных воронок.

Когда игровые приложения отправляют постбэки SKAN?

Большинство приложений во всех вертикалях используют стандартные 24-часовые окна активности для сбора данных, но мы ожидаем, что ситуация будет меняться по мере роста использования SKAdNetwork.

Помимо того, что по умолчанию используется 24-часовое окно, важно помнить, что данные можно собирать только один раз, поэтому здесь мы намеренно идём на необходимый компромисс. Более короткие окна активности позволяют быстрее собирать данные, но ограничивают полноту информации.

Более длинные окна, в свою очередь, дают более полные данные, но доступ к ним будет получен позже.

Кроме того, имейте в виду, что невозможно задать большее значение таймера для всех пользователей, поэтому, даже если оно будет увеличено, это изменение будет применяться только к части пользователей. Единственный способ расширить его – обновить значение конверсии, что может произойти только после открытия приложения.

10 способов максимально эффективно использовать SKAN

Вот несколько шагов, чтобы максимально подготовить ваш бизнес к работе в SKADNetwork:

1. Агрегирование данных

Обязательно собирайте всю информацию для SKAN из каждой рекламной сети.

2. Валидация данных

Убедитесь, что все постбэки подписаны Apple и не подвергались манипуляциям при передаче. Работа с надёжным MMP поможет вам легко решить эту проблему.

3. Обогащение данных

Сопоставляйте информацию от SKAN с другими данными, такими как показы, клики, затраты, органический трафик и др. для всестороннего анализа ROI.

4. Распространение данных

Предоставляйте данные SKAN в удобном для рекламодателей формате с помощью специальных дэшбордов и API.

5. Органичная интеграция

Убедитесь, что ваше решение для мобильных измерений обеспечивает полную инкапсуляцию, что практически не требует усилий со стороны рекламодателя, особенно в контексте будущих изменений в протоколе SKAN.

6. События конверсии

Обязательно измеряйте динамические и гибкие события в приложении на стороне сервера. Используйте простые инструменты для сопоставления и постоянного обновления схемы конверсионных значений, чтобы максимально использовать все 64 варианта, а не тратить время на разработку.

Действительно, наличие 64 битов в SKAN-кампаниях может показаться недостаточным, но при правильном распределении и использовании битов, они все равно приносят огромную пользу. Используйте максимум диапазонов и комбинаций и сосредоточьтесь на действиях после установки, которые имеют наибольшее значение. 

Тестируйте, тестируйте и снова тестируйте, пока не найдете правильную структуру данных (наличие пользовательского интерфейса, конечно, облегчает задачу).

7. Измерение воронки

Большинство рекламодателей ещё не в полной мере используют возможности конфигурации воронок в SKAN, которые могут быть более эффективным способом распределения битов. Вместо того чтобы выделять 3 бита для измерения трёх отдельных событий, конфигурация воронки может измерять последовательное поведение, используя только 1 бит.

8. Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика может помочь преодолеть временные ограничения и использовать ранние признаки вовлечённости для прогнозирования эффективности кампании в долгосрочной перспективе. Переведите мобильную атрибуцию в SKAN в режим “автопилот”, устранив таким образом лимиты в отношении измерения и времени. Таким образом вы сможете сохранить и укрепить свое конкурентное преимущество.

Кроме того, помните, что таймер постбэков ограничивает объём данных, которые вы можете собирать для прогнозирования LTV своих пользователей. Использование прогнозного моделирования позволит вам определить наиболее эффективные показатели и модели поведения, которые помогут вам лучше всего идентифицировать наиболее прибыльных пользователей.

Вы можете использовать прогнозную оценку преимуществ, которая использует все 6 бит для передачи любой оценки, а специальная комбинация определит кластер ценных пользователей (представленный в агрегированной форме по возвращении из SKAN).

9. Фрод

Защитите свои данные от всех видов фрода в новой экосистеме iOS 14. MMP может обеспечить защиту от фрода в SKAN, гарантируя получение точных данных об эффективности вашей кампании. 

Он защищает ваши расходы на рекламу до, во время и после установки, обеспечивая комплексную защиту от уязвимостей инфраструктуры, ограничений данных и лазеек в отчётности.

10. Дедупликация данных

Согласно нашим данным, рекламодатели, проводящие кампании, преимущественно, без использования SRN, обнаружили, что около 62% установок SKAN являются дубликатами, в то время как у рекламодателей, проводящих кампании, в основном, с использованием SRN, этот показатель составляет около 18%. Поэтому дедупликация крайне важна для данных iOS.

Подробнее о едином источнике истины (Single Source of Truth) и о том, как он может преобразовать процесс анализа данных и затрат, читайте здесь.

Глава 3

Что обязательно должно быть в наличии

Креативы

Перфоманс-маркетинг становится все более автоматизированным и автономными. С 2022 года наблюдается тенденция того, что креативы становятся основой маркетинга, поэтому их важность нельзя недооценивать.

Креативы окажут заметное влияние на вашу эффективность и сыграют важную роль в оптимизации расходов, но самое главное – креативы влияют на пользовательский опыт. 

Когда на пользователей обрушивается нескончаемый поток мобильных игр и агрессивных рекламных кампаний, они очень устают от такого количества информации, особенно от рекламных вставок и видео с вознаграждением. 

Заплатив более высокую цену, вы, скорее всего, приобретёте более удобное рекламное время, но оно не гарантирует установки вашего приложения. Здесь ваши креативы и могут сыграть решающую роль. 

В большинстве случаев на привлечение пользователя у вашей рекламы будет от 5 секунд (рекламная вставка) до 30 секунд (видео с вознаграждением). А это значит, что креатив и его размещение играют решающую роль в привлечении внимания пользователей. 

Креативные форматы для гейминга

Баннеры

Баннеры, которые обычно размещаются в нижней части игрового экрана, являются, пожалуй, наиболее распространенным местом размещения в экосистеме мобильной рекламы. Они могут представлять собой статичную рекламу или видеорекламу низкого качества, которая обычно генерирует значительное количество просмотров, но низкий уровень вовлечённости. Тем не менее, хотя эти недорогие объявления могут и не представлять большой ценности с точки зрения вовлечённости, они могут повысить узнаваемость бренда.

Рекламные вставки

Более навязчивый вариант: рекламные вставки на разных этапах игры, которые могут прерывать игровой процесс. Чтобы обеспечить приятный пользовательский опыт и избежать высоких показателей оттока пользователей, разработчикам и маркетологам следует тщательно планировать и размещать рекламные вставки. 

До того, как видео с вознаграждением стали обычным явлением, рекламные вставки обеспечивали самый высокий уровень монетизации в рекламе. В них предлагается 5-секундный таймер, который позволяет пользователям пропустить рекламу, что загоняет рекламодателей в некоторые рамки, поскольку им нужно, чтобы их креатив соответствовал этому 5-секундному окну. 

Сочетание нарушения игрового процесса и точной синхронизации привело к снижению CPI и относительно низкому уровню вовлечённости по сравнению с более современными аналогами – видео с вознаграждением.

Видео с вознаграждением

Реклама с вознаграждением, которая, как известно, приносит высокую прибыль, предлагает пользователям смотреть видео продолжительностью около 30 секунд в обмен на внутриигровые награды. Она не мешает пользователю и не застает геймера врасплох, что улучшает пользовательский опыт и приводит к повышению количества установок и вовлечённости игроков. 

Естественно, учитывая такие результаты, рекламодатели готовы платить более высокую цену за установку (CPI) в кампаниях, включающих видео с вознаграждением.

Реклама-микроигра

Этот новый вид рекламы стал всё чаще использоваться в последние несколько лет и показывает очень многообещающие результаты. Такой формат отлично подходит, когда необходимо продемонстрировать механику игры и привлечь качественных пользователей, которые с меньшей вероятностью быстро забросят игру. 

С другой стороны, создание рекламы-мироигры требует более обширных ресурсов и похоже на разработку мини-игры с участием дизайнеров, разработчиков и тестировщиков. Таким образом, здесь инвестиции намного выше притом, что успех не гарантирован. Но когда реклама-микроигра показывает хорошие результаты, она может привести к потрясающим результатам.

Offerwall

Самый сложный формат – offerwall, позволяет удерживать пользователей в игровом потоке до того момента, когда монетизация становится оправданной. 

Тем не менее, offerwall также может привести к высоким показателям оттока клиентов и поставить маркетологов в ситуацию, когда им необходимо работать над здоровым балансом LTV и CPI, поэтому многие рекламодатели предпочитают использовать дополнительный канал кампаний CPA (плата за действие). 

Эта сложность также привела к введению ещё одного уровня цен, поскольку разные действия должны оцениваться по-разному (например, установка игры и просмотр обучающего материала стоит не столько же, сколько установка игры и достижение 10-го уровня).

Соглашения об именовании

В рамках ваших кампаний соглашения об именовании могут помочь разблокировать дополнительную информацию, недоступную через API.

Большинство UA менеджеров знают об этом и создают внутреннюю систему соглашений об именовании, которая согласуется с инфраструктурой бизнес-аналитики. Затем они проводят обзор всех метаданных, разделенных символом “_”, и включают их в отчеты об измерениях данных и информативные отчеты по визуализации данных. 

Например: 

• Campaign type_platform_pricingmodel
• Geo_Media source_campaignstartdate

В результате, используя дэшборды MMP, платформу Excel или BI, маркетологи могут быстро получать отчет, применять фильтры и анализировать эффективность определенного сегмента, гео или места размещения в различных кампаниях.

Основной акцент при использовании соглашений об именовании – это учесть все факторы при создании кампании и продумать на шаг вперед, чтобы, при необходимости, иметь возможность проводить анализ с повышением уровня детализации. 

В настоящее время считается обычной практикой использовать такой показатель при анализе эффективности креативов. То, что раньше было громоздким процессом, теперь стало намного проще. Например, анализировать темы креативов, ориентацию, размеры, длину видео, усталость пользователя и “свежесть” стало относительно просто. 

Лучший вариант для оценки креативов – добавить к названию кампании такие характеристики, как тип объявления, его размер, длину и цвет кнопок:

geo_media source_campaign start date_rewarded_video_30seconds

Диплинкинг

Одним из самых мощных инструментов в технологическом стеке маркетинга приложений является диплинкинг, создающий контекстуально релевантный пользовательский опыт на различных каналах, платформах и устройствах. 

В гейминге приглашения пользователей являются ключевым методом привлечения и повышения вовлеченности, который основан на диплинкинге. 

Другой распространенный вариант использования диплинков – когда существующие игроки хотят “поделиться своим достижением” или “пригласить друга” в игру. Они могут выбрать канал для распространения информации: социальные сети, SMS или электронную почту, – после чего автоматически генерируется диплинк. 

После отправки приглашения маркетологи могут оценить поведение пользователей и оптимизировать свои будущие маркетинговые усилия, понимая, какие пользователи с наибольшей вероятностью пригласят друзей, каковы предпочитаемые ими каналы и многое другое.

Но перед тем, как начать пользоваться диплинком, сначала нужно его настроить. К счастью, это легко сделать путем имплементации кода в ваше приложение или при помощи связанных доменов – в зависимости от того, какой метод вы предпочитаете.

Пункт назначения, куда перенаправляется пользователь, в первую очередь зависит от следующих факторов: 

• Цели кампании с использованием диплинкинга
• Наличие предварительно собранной и обработанной информации о пользователе, предоставившем согласие (например, просмотренный контент, история покупок, локация и т.д.).

Смарт-баннеры – продвинутая стратегия диплинкинга

С помощью диплинков, размещенных в смарт-баннерах, маркетологи могут предложить пользователям установить новое приложение, воспользоваться специальным предложением, поделиться приглашением с другом или оформить заказ.

После того как пользователь кликает на всплывающее окно смарт-баннера и перенаправляется в соответствующее место в вашем приложении, вы можете получить данные о последующих действиях пользователя в приложении, идентификаторы уровней и посещенных страниц категорий и даже ретроактивные данные атрибуции из его пользовательского пути. 

Однако помимо сбора ценных данных, смарт-баннеры также способствуют улучшению пользовательского опыта, увеличивая вероятность формирования лояльности к бренду и вовлеченности в целом. 

Выбирая решение для диплинкинга, убедитесь, что оно соответствует не только вашим потребностям роста, но и последним рекомендациям по конфиденциальности и безопасности. Также убедитесь, что ваши рекламные кампании соответствуют самым современным правилам конфиденциальности и безопасности пользователей.

Собственные каналы взаимодействия (медиа)

Собственные медиа – это любой принадлежащий компании маркетинговый актив, использование которого практически не требует дополнительных затрат. Наиболее подходящими для повторного вовлечения пользователей мобильных устройств являются push-уведомления, электронные письма и SMS-сообщения, а также вебинары и твиты. 

Собственные медиа – это ваш способ создания бесплатного контекстного контента, предназначенного для вовлечения активных, неактивных или ушедших пользователей и установления более персонализированного взаимодействия и долговременной связи. В эпоху конфиденциальности пользователей, когда получить данные на уровне пользователей сложнее, эта связь имеет решающее значение.

Любопытно, что, несмотря на широкое использование собственных медиа, многие маркетологи до сих пор не до конца осознают долгосрочную ценность этих каналов. 

Зачем использовать собственные медиа?

• Учитывая отсутствие затрат на использование собственных медиа-каналов, особенно по сравнению с платными рекламными кампаниями, маркетологи должны постараться, по возможности, извлечь из них максимум пользы.  

• Полный контроль над каждым аспектом вашего контента.
  
• Это бесплатно, не считая внутренних ресурсов, которые вы вложили в его создание.
  
• Низкий риск – при использовании платных медиа вы можете обнаружить, что потратили впустую свой бюджет, если кампания окажется неудачной, а при использовании заработанных медиа (эквивалент цифрового сарафанного радио) вы не можете контролировать комментарии или потенциальные неточности. Собственные медиа полностью исключают риск и того и другого.
  
• Контекстуальность – собственные медиа позволяют создавать стратегию контента, учитывающую каждый этап вашего пользовательского пути, включая пользователей, удаливших приложение, и неактивных пользователей. 

Сегментация аудитории

В любой вертикали мобильных приложений важно понимать свою аудиторию, эффективно ее сегментировать и показывать рекламу, которая стимулирует вовлечение, только тем пользователям, которые с большой вероятностью заинтересуются вашим предложением. 

Цены варьируются в зависимости от сегментов, а также исходя из того, как вы объединяете сегменты. Как и в случае с любой экономической системой, цена определяется спросом и предложением. Рекламодатели будут платить больше за качественных пользователей, которые приносят прибыль, превышающую расходы на рекламу (LTV>CPI) на последующих этапах воронки.  

Вот наиболее распространенные способы сегментации аудитории в гейминге (обратите внимание, что в случае с iOS 14+ эти сегменты относятся только к пользователям, предоставившим согласие):

• По географическому принципу:
  Страна, штат, город, а иногда даже конкретный почтовый индекс – без этого вы не сможете заниматься геомаркетингом. 

• По демографическому принципу:
  Включает такие характеристики, как пол, возраст, доход. Например, мужчины в возрасте 50 лет и старше с доходом более 200 000 долларов.  

• По психографическому принципу:
  Включает ценности и интересы. Например, пользователи, которые регулярно устанавливают новостные приложения или контент и взаимодействуют с ними.

• По технографическому принципу:
  Включает технологические характеристики мобильного устройства. Например, iOS 12+ с объемом оперативной памяти устройства не менее 6ГБ. 

• Платформа
  iOS или Android Эти две платформы действуют по-разному с точки зрения ключевых показателей эффективности и цен.  

• Поведенческие характеристики
  То, какие виды деятельности пользователи осуществляют на своих телефонах, сколько у них уходит на это времени и насколько они вовлечены в процесс. Например, мобильные геймеры, которые обычно играют в течение 20 минут и более за один сеанс и периодически совершают IAP. Разнообразие поведенческих сегментов огромно и может состоять из нескольких видов деятельности. 

• Размещение рекламы и креативы
  Цены на размещение рекламы также разные, так как каждое место размещения имеет свои преимущества вовлеченности и уникальные возможности. 

Выбор медиа-источника

Выбор медиа-источников по всем каналам, включая рекламные сети, является важным решением, к которому нельзя относиться легкомысленно. 

Хотя многие медиа-источники предлагают масштаб уровня мечты по минимальной цене, реальность такова, что один медиа-источник не может охватить все. Так что будьте осторожны с чрезмерными обещаниями поставщиков в высококонкурентном пространстве! Ваша задача заключается в том, чтобы найти правильное сочетание медиа-источников, обеспечивающее наилучшие результаты. 

Используя несколько медиа-источников, вы можете оценить эффективность привлечения пользователей по бизнес-модели, а сравнение поможет вам выбрать те медиа-источники, которые подходят вам по цене и объему и наилучшим образом соответствуют вашим KPI. 

Более того, меньшее количество рекламных сетей может помешать вам охватить новые сегменты аудитории и найти доступные технологии для полной реализации потенциала ваших маркетинговых стратегий. 

По сути, чем больше рекламных сетей вы выберете, тем больший охват вы получите. Тем не менее, больший охват не обязательно означает лучшие результаты. 

В конце концов, количество потенциальных пользователей ограничено, а иногда больший охват не стоит больших усилий и затрат, подвергая вас большему риску фрода и смещая фокус вашей деятельности. 

Поэтому важно внимательно следить за качеством и эффективностью ваших медиа-источников – задача, которую ваш MMP должен быть в состоянии выполнять с минимальными участием с вашей стороны.

Говоря конкретно об играх, мы видим, что тенденция противоположная: более крупные приложения используют меньше медиа-источников. Это связано с тем, что маркетологи крупных приложений точно знают, какие медиа-источники лучше всего для них подходят, и могут грамотно распределять бюджеты, точно определяя баланс качества и количества.

Чтобы узнать рейтинг рекламных сетей по регионам и игровым жанрам, ознакомьтесь с нашим индексом эффективности

Повышение числа пользователей, предоставивших ATT-согласие

После года ATT мы видим, что почти в каждом втором случае пользователь нажимает “Разрешить” при показе АТТ-запроса (Apple не показывает АТТ-запрос пользователям, включившим ограничение отслеживания рекламы, и пользователям со статусом “Restricted”).

Таким образом, хотя процент пользователей с IDFA (который учитывает все статусы ATT), и коэффициент сопоставления идентификаторов (требующих двойного согласия как со стороны рекламодателя, так и со стороны паблишера) ниже, IDFA никуда не делся.

В сущности, когорта пользователей с IDFA по-прежнему представляет ценность для маркетологов, которые используют ее в целях бенчмаркинга, моделирования и экстраполяции данных аудитории, не предоставившей согласие.

Данные показывают, что подавляющее большинство игровых приложений понимают важность расширения сегмента пользователей, предоставивших согласие.

Несмотря на потенциальный риск UX, связанный с показом пользователям запроса согласия, который может насторожить некоторых пользователей, 4 из 5 приложений уже приняли решение показывать пользователям ATT-запрос, а текущий коэффициент согласия составляет 46% для игровых приложений. 

Реальность такова, что преимущества отправки запроса намного перевешивают преимущества отказа от него.

Чтобы ваше приложение оставалось на шаг впереди, вот две проверенные стратегии увеличения количества пользователей, предоставивших АТТ-согласие:

1. Время решает все – Отображение запроса при первом запуске

Наши данные ясно показывают, что коэффициент согласия является самым высоким, когда запрос направляется пользователям при первом запуске приложения – часто, вместе с другими внутренними уведомлениями приложения при запуске. При отображении запроса между 1-й и 120-й минутами наблюдается снижение коэффициента согласия на 30%, а если это сделать спустя несколько часов или дней после установки, показатель падает еще ниже.

Единственной категорией с более высокими показателями после первой минуты являются хардкорные игры (50-100 минут), и причина этого разрыва, вероятно, заключается в несинхронизированном времени между сбором IDFA и процессом атрибуции. 

Если атрибуция происходит до получения IDFA, ATT статус будет “Не определен”. Поскольку владельцы приложений могут настроить, когда SDK будет получать IDFA, им следует убедиться, что эта конфигурация согласована с отправкой запроса согласия.

Наконец, когда атрибуция происходит с помощью IDFA, важно получать его во время первого запуска. SDK MMP может “ждать”, что позволяет маркетологам настроить, как долго SDK должен откладывать статус ATT, прежде чем данные будут отправлены на серверы MMP.

2. Показ уведомлений в приложении после отклонения ATT-запроса вовлеченным пользователям

Пользователи, которые не дали согласия при отображении АТТ-запроса, не являются навсегда потерянными для маркетологов, поскольку они в любое время могут включить отслеживание в настройках своего устройства.

Тем не менее, ваши пользователи, вероятнее всего, этого не знают, поэтому у вас есть шанс напомнить им об этом. Как и до отправки ATT-запроса, покажите вовлеченным пользователям уведомление после отправки запроса, содержащее преимущества предоставления согласия и ссылку, которая перенаправит пользователей непосредственно в меню настроек для подтверждения согласия.

Данные показывают, что только 17% игровых приложений имеют более высокий показатель на 7-й день, но все же стоит протестировать тактику показа АТТ-запроса в приложении вовлеченным пользователям, не предоставившим согласие.

Подробнее о последних тенденциях, связанных с ATT, читайте в нашем отчете.

Прогнозное моделирование

Чем сложнее становится рекламная стратегия для мобильных игр, тем более важную роль в ней играет прогнозное моделирование, которое использует исторические данные для точных прогнозов. 

В наши дни, когда доступ к данным на уровне пользователей становится все более сложным, ваш успех или провал часто определяется наличием или отсутствием системы прогнозного моделирования. 

В то же время, создание надежной модели прогнозирования – непростая задача. Для этого необходимы четкие цели, глубокое понимание данных и немалый опыт. 

Модели прогнозирования, как правило, актуальны для двух важных видов деятельности:

1. Привлечение пользователей (user acquisition)

Знание типичного поведения пользователей и понимание на раннем этапе, какие пользователи имеют высокий потенциал, а какие нет, может помочь вам заложить разумные UA бюджеты. 

Например, если вы знаете, что пользователю нужно сгенерировать доход в размере X к третьему дню, чтобы вы могли получить прибыль после 180-го дня, и это число соответствует вашему эталонному показателю, то вы знаете, что вам нужно будет скорректировать ставки, креативы или сегментацию, чтобы повысить стоимость и качество приобретенных пользователей или улучшить стратегии монетизации. 

Если X превышает ваш бенчмарк, вы можете уверенно увеличивать бюджеты и ставки, чтобы привлечь еще больше качественных пользователей из определенного источника.

2. Повторное вовлечение (re-engagement)

Если пользователи, обладающие потенциалом, не показывают ожидаемый результат (с точки зрения приносимого дохода) на ранних стадиях, вы можете сосредоточить усилия своих платных или собственных каналов на повторном вовлечении этих пользователей, чтобы увеличить частоту и размер их покупок.  

Если вы обнаружите, что часть пользователей находится в группе риска, то стоит попытаться вовлечь их повторно сейчас, чем пытаться вернуть их обратно, когда они удалят приложение. Или, если ваши данные показывают, что вероятность долгосрочного вовлечения очень мала, вы можете полностью исключить этих пользователей из платных кампаний, чтобы свести к минимуму дальнейшие будущие убытки. 

Модели прогнозирования построены на основе уровней со следующими точками данных:

Исторические метрики

Они легко доступны, но корреляция между ними и фактической прибылью довольно низкая:

1. Показатель кликабельности (CTR) 
2. Количество установок на клик (CTI)

Показатели предварительного анализа

1. Цена за установку (CPI)
2. Коэффициент удержания

Наиболее часто используемыми при прогнозном моделировании KPI являются:

Переменные 1-го уровня

1. Окупаемость инвестиций в рекламу (ROAS)
2. Пожизненная ценность (LTV)

Переменные 2-го уровня

Каждое приложение и каждая маркетинговая команда имеют свой собственный набор параметров и критериев, влияющих на точки данных прогнозного моделирования:

1. 1) Стоимость привлечения клиента (CAC)
2. Затраты по времени или конверсии ключевых действий (например, стоимость за количество сыгранных игр в первый день или стоимость просмотра контента во время первой сессии).
3. Стоимость удержания одного пользователя за день X: Общая сумма расходов в день* X количество удержанных пользователей в этот день.
4. Внутренние события в приложении по вертикали: например, завершение обучающего курса, прохождение 5-го уровня в день 1. 

Глава 4

Маркетинговая аналитика

После завершения настройки и создания инфраструктуры данных можно приступать к работе. В конце концов, настройка – это только средство, в то время как цель состоит в том, чтобы извлечь полезную информацию из всех имеющихся в вашем распоряжении данных. 

И здесь на помощь приходит маркетинговая аналитика. Для маркетологов игровых приложений есть четыре ключевых отчета: Когорты и удержание, доход от рекламы, LTV, расходы на рекламу и окупаемость инвестиций в рекламу (ROAS). 

Давайте рассмотрим подробнее каждый из них:

Когорты и удержание

Этот фундаментальный анализ предоставляет инсайты о метриках эффективности и KPI, а также позволяет маркетологам определять поведение определенных сегментов пользователей (когорт) с течением времени. 

Удержание пользователей

Это один из самых важных KPI, которым одержимы маркетологи мобильных приложений – и не зря. Привлечение нового пользователя обходится гораздо дороже, чем удержание существующего. Это особенно заметно в таких вертикалях приложений, как игры, цель которых – захватить внимание пользователя и увлечь его. Показатель удержания пользователей служит основой монетизации и ключевым фактором в моделях прогнозирования. 

Однако удержание говорит нам только о том, сколько пользователей, запустивших приложение в течение установленного периода времени, повторно открыли приложение в последующие дни. Когорта идет еще глубже.

Когортный анализ

Позволяет маркетологам сравнивать эффективность новых кампаний с поставленными целями и соответствующим образом оценивать будущую тактику. Это делается путем объединения пользователей с общими характеристиками в когорты, чтобы иметь возможность измерять определенные KPI за разные периоды времени. 

Отчет о когортном анализе может предоставить инсайты как о потоках доходов, так и о доходах от покупок и от рекламы в приложениях. Благодаря этому анализу мы получаем ответы на такие вопросы, как “какой медиа-источник привел к наибольшему количеству IAP?” или “какая кампания принесла самый высокий доход на пользователя в Мексике?” и так далее.

Отчет о когортном анализе – это лучший инструмент для оценки эффективности стратегии и сравнения показателей KPI.

В следующем примере мы рассмотрим два заданных показателя – среднее количество игровых сессий на пользователя и средний доход на пользователя. Если посмотреть на среднее количество игровых сессий на пользователя, мы увидим следующее:

На первый взгляд, эффективность весенней кампании кажется очень высокой в Японии и Корее и очень низкой на Ближнем Востоке и в Индии. Однако эти данные не дают нам реальной картины. Мы видим, что уровень вовлеченности в Японии и Корее очень высок, но означает ли это, что кампания в этих странах была более успешной?

Едва ли.  Если мы переключим представление данных на средний доход на пользователя, то увидим, что японские и корейские пользователи показывают высокую активность по результатам кампании, но не тратят денег в приложениях. В то же время китайские пользователи в среднем тратили больше денег при каждом взаимодействии с приложением. 

Вывод заключается в том, что для японского и корейского рынков существует масса возможностей для оптимизации кампаний. А учитывая, что китайские пользователи достигают плато расходов примерно на 4-й день, мы можем запланировать кампанию ремаркетинга примерно на это время. Также стоит отметить поведение индийских пользователей – их покупки стабильно и постоянно растут, а это как раз то, что нам нужно.

Доходы от рекламы

При вы инвестируете в кампании IAA этот отчет может предоставить вам полное представление об окупаемости инвестиций в рекламу (ROAS), показываемую привлеченным пользователям.

Рассмотрим следующий пример, в котором 3 пользователя устанавливают приложение 31 декабря 2021 года, и их атрибуция выглядят следующим образом:

Пользователь A: Рекламная сеть А
Пользователь В: Рекламная сеть В
Пользователь C: Органическая установка

Приложение интегрируется с пятью различными платформами монетизации, и каждая из них использует уникальное событие внутри приложения следующим образом:

Facebook Audience Network: fb_ad_view
Chartboost: chartboost_ad_view
Admob: admob_ad_view
Applovin: applovin_ad_view
IronSource: is_ad_view

После установки пользователям показывается реклама в течение 4 дней следующим образом:

С точки зрения UA мы видим, что рекламная сеть А принесла пользователя А, который генерировал доход 4 доллара, взаимодействуя с рекламой. С точки зрения LTV абсолютно необходимо понимание общего дохода, принесенного пользователем – то есть IAA и IAP в сумме. 

Если этот пользователь совершил покупки на сумму 2 доллара за эти 4 дня, то общая сумма этих двух показателей фактически составила 6 долларов. Знание того, что конкретные пользователи, привлеченные с помощью определенного медиа-источника, принесли определенный доход от рекламы, позволяет маркетологам приложений гораздо точнее выбирать источники UA, одновременно способствуя оптимизации собственного инвентаря.

Например, исключение пользователей, которые никогда не взаимодействуют с рекламой, и вознаграждение пользователей, которые приносят значительный доход от рекламы.

В другом примере руководитель кампании потратил 88 593 доллара на размещение рекламы в медиа-источнике 1 и привлек более 586 000 пользователей. Эти пользователи кликают на рекламу в приложении, принося некоторый доход, и обеспечивают медленный, но устойчивый рост. 

Медиа-источник 2, с другой стороны, значительно дешевле для UA и приносит больший доход от рекламы в приложении. На седьмой день после установки приложения медиа-источник 2 оказался гораздо ближе к окупаемости, чем медиа-источник 1.

Отчеты по LTV 

Пожизненная ценность пользователей (LTV) – самый заветный KPI для мобильного маркетолога. Точные сведения о том, какой доход генерируют пользователи на протяжении своего жизненного цикла, – ценный ориентир для маркетинговых инвестиций в привлечение, вовлечение и удержание пользователей. Показатель LTV также важен для измерения степени, в которой маркетинговые инвестиции обеспечивают положительный ROI.

Отчет LTV помогает понять, насколько разные пользователи ценны для вашего бизнеса на основе их общей эффективности, и сравнить их. 

Например, вы можете сравнить LTV пользователей, которых вы привлекли по электронной почте или через платный поиск, а затем определить, сколько бюджета выделить на привлечение пользователей в каждой группе. 

Вы также можете сравнить LTV пользователей, привлеченных различными методами. Например, сравнить пользователей, привлеченных с помощью органического поиска, с пользователями, привлеченными через социальные сети. Или сравнить пользователей, привлеченных через социальные сети с пользователями, привлеченными с помощью электронной почты, чтобы узнать, какой из методов привлекает более ценных пользователей.

Расходы на рекламу и окупаемость инвестиций в рекламу (ROAS)

Окупаемость инвестиций в рекламу – это священный Грааль измерения мобильных приложений. Но чтобы определить ROAS для вашей игры, вам нужен глубокий анализ.

Это можно сделать вручную, объединив несколько электронных таблиц из разных источников, извлекая данные из нескольких дэшбордов и нормализуя их по разным часовым поясам и валютам, а также сортируя по регионам, платформам и приложениям. 

Очевидно, что работы немало – и это увеличивает вероятность человеческой ошибки. Поэтому многие маркетологи обращаются к MMP. Ваш партнер по маркетинговым измерениям может помочь вам рассчитать ROAS, сопоставляя данные о расходах на медиа, предоставленные сотнями медиа-источников, с данными о доходах по различным источникам дохода.

Имея все ROAS по медиа-источникам в едином месте, маркетологи могут легко сравнивать подобное с подобным. Для более глубоких инсайтов доступна также разбивка по кампаниям, рекламным группам, ID сайта и вариациям креативов.

Как рассчитывается окупаемость инвестиций в рекламу (ROAS)?

Это деньги, потраченные на маркетинг, деленные на доход, принесенный пользователями за определенный период времени. Например, показатель ROAS на 7-й день, равный 50%, означает, что игрок принес доход в размере 50% от суммы, потраченной на привлечение этого пользователя.

Аналитика креативов

Фрагментированность данных и отсутствие стандартизации рекламных форматов или спецификаций креативов между сетями могут усложнить маркетологам получение четкого представления об эффективности креативов.

Процесс создания, загрузки и управления креативами утомителен и часто создает узкие места для команд, осуществляющих закупку платных медиа. Не говоря уже о том, что ограниченное количество кампаний на канал и более медленные циклы тестирования креативов из-за ограничений iOS 14 не упрощают задачу, когда дело доходит до количественной оценки эффективности ваших креативов. 

Поэтому маркетологам следует выбрать решение для мобильных измерений, которое позволит им нормализовать данные от нескольких партнеров и объединить их в единый дэшборд, обеспечивая при этом большое количество партнерских интеграций для более широкого охвата.

Если вы стремитесь максимально увеличить ROI, то возможность легко загружать свои креативы и управлять ими, автоматизировать их размещение несколькими партнерами и использовать многократное тестирование и эксперименты с инкрементальностью для проверки их эффективности – то, что вам нужно!

Выводы

Выводы

Разработчики мобильных игр – пионеры экономики приложений. Но поскольку мобильные технологии все больше захватывают нашу жизнь, усиление конкуренции означает, что одного только создания отличного приложения недостаточно. Вам нужно будет инвестировать в маркетинг, рекламу и аналитику, чтобы вы могли эффективно отслеживать и оптимизировать свои бюджеты.

На этом этапе общего роста мобильных технологий, несмотря на ограниченный доступ к данным на уровне пользователей, маркетологи игровых приложений имеют больше факторов для достижения своих бизнес-целей. 

Ускоренный пандемией рост популярности мобильных устройств и растущий спрос потребителей на экономию времени и денег привели к развитию технологий, которые значительно улучшили игровой процесс на разных платформах без ущерба для конфиденциальности пользователей. 

В условиях такого роста на первых план выходит важность детализированных измерений. 

Максимально используя имеющиеся в вашем распоряжении данные и настроив правильную инфраструктуру, вы можете принимать разумные маркетинговые решения, которые помогут вашей игре достичь небывалых высот и заложить основу для будущей прибыльности, эффективности и успеха.