Return to site

Lingo App: проверенный способ увеличить число покупок в приложении в 1.7 раз

Кейс продвижения мобильного приложения для изучения языков в Facebook&Instagram

В прошлый раз мы с вами делились кейсом по увеличению количества установок приложения Lingo Vocabulary. Понятно, что на обычных скачиваниях далеко не уйдешь – приложение должно окупаться и приносить прибыль. Мы в AITarget вместе с командой разработчиков Lingo Vocabulary Trainer взялись за преодоление следующего рубежа – увеличения количества покупок. Конечно, при этом нам хотелось сохранить приемлемый порядок стоимости – иначе зачем нужно большое количество покупок, но втридорога?

Итак, пошагово.

Модель бизнеса:

Приложение Lingo Vocabulary зарабатывает на модели Subscription. Каждый месяц жители России, США, Англии, Испании и других стран могут изучать иностранные языки, подписавшись на доступ к приложению.

Маркетинговые цели:

  • Масштаб – получить как можно больше покупок внутри приложения, где источником трафика выступают Facebook&Instagram.
  • Цена – держать на уровне не выше заданной.
  • Сервис – постоянная техническая поддержка по возникающим вопросам, связанным с Facebook.
  • Стабильность – растущему бизнесу необходимо ежедневно получать предсказуемое количество установок в разумном соотношении цена/качество.

Что сделано с помощью AITarget

Первоначально мы обеспечили стабильный поток трафика на мобильное приложение: в два раза снизили стоимость за установку, при этом число установок увеличили на 50%.
Далее мы переключили внимание на оптимизацию потока покупок внутри приложения и перестали оптимизировать CPI, так как он уже не имел такого решающего значения в этом процессе.

Без правил автоматизации количество покупок в день не превышало отметки 50, в то время как коридор колебания стоимости таких покупок не поддавался контролю. Ни о какой стабильности говорить не приходилось.

В настройках адсета мы выставили оптимизацию по CPI и бид за CPM. На уровне первых двух правил установили коридор колебания стоимости покупки внутри приложения Хmax и Xmin, также задали границы для бида с ориентацией на CPI.

Правила выглядели следующим образом:

Правило №1

Если стоимость хотя бы одной покупки внутри приложения превышает максимальную (Хmax), при этом бид начинает открутку от минимального (20 рублей), то робот понижает бид на 3 рубля.

Вывод из правила №1: такой трафик для нас дорогой, покупать не будем.

Правило №2.

Если стоимость хотя бы одной покупки обходится ниже минимальной (Хmin), и бид не превышает заданный максимум (200 рублей), то робот повышает его на 3 рубля.
Вывод из правила №2: такие покупки нас интересуют и в как можно большем количестве.

Правило №3.

Третье правило мы называем «Ускорение открутки». Оно гласит:

В зависимости оттого, крутим ли рекламу до наступления определенного часа или после (Current hour MSK выставлялся с ориентацией на время аудитории в США), мы ограничиваем траты за предыдущий час и увеличиваем бид, чтобы реклама откручивалась быстрее.

Так, если на часах еще нет 7 утра и бид меньше максимального в 150 рублей, и траты за час меньше 150 рублей, то увеличиваем бид на 3 рубля. Если 7 утра уже наступило, и бид со спендом меньше максимального в 200 рублей, то так же растим бид на 3 рубля.

Вывод из правила №3: ускоряем открутку в зависимости от времени суток (а значит, активности пользователей) с соответствующим спендом.

С помощью автоматизаций AITarget рост числа покупок составил 170%. При этом,
стоимость покупки внутри приложения оказалась в нужном рекламодателю коридоре.
Таким образом, Lingo Vocabulary Trainer вышел на стабильное количество покупок по нужной цене с помощью AITarget на Facebook & Instagram.

All Posts
×

Almost done…

We just sent you an email. Please click the link in the email to confirm your subscription!

OKSubscriptions powered by Strikingly