Кейс «РосШтрафов»: как увеличить количество платящих пользователей приложения

2024-04-04 13:46:41 Время чтения 10 мин 48

Агентство диджитал-маркетинга  E-Promo провело кампанию по продвижению приложения «РосШтрафы» на поиске «Яндекса» через инструмент «Реклама мобильных приложений». Продуктовая команда проекта пришла к выводу, что данный инструмент позволяет достичь сразу нескольких целей: получить значительный объём трафика при оптимальных показателях CPI и CAC с учетом unit-экономики бизнеса. Команда агентства рассказала Sostav, как была задействована In-App-реклама.

Цели

Приложение «РосШтрафы» представляет собой мобильный инструмент, позволяющий пользователям искать штрафы и оплачивать их через СБП или банковской картой. Информация о нарушениях поступает из баз ГИБДД, ГИС ГМП и службы судебных приставов ФССП. Для того, чтобы убедиться в актуальности данных, пользователи могут просматривать фотографии моментов, связанных с правонарушением.

Перед командой агентства стояли следующие перформанс-цели:

  1. получение ежемесячного объёма инсталлов: задача заключалась в достижении стабильного ежемесячного объёма новых установок в определённом диапазоне по количеству с заданным CPI;
  2. соблюдение среднего значения CAC: команда должна была поддерживать средний показатель CAC, не превышающий установленный лимит по итогам месяца;
  3. увеличение количества платящих пользователей.

Команда гибко реагировала на изменения метрик, значения которых могли варьироваться от недели к неделе. Поскольку планирование было организовано ежемесячно, допускались отклонения от целевых значений CAC на недельных интервалах с приоритетом на удержание клиентов и поддержание потока входящего трафика.

Выбор рекламного канала

Мобильные DSP

В 2022 году доля In-App-рекламы достигла 40% в общем объёме мобильного маркетинга, согласно данным трендбука Mobile Advertising АРИР. Размещение рекламы мобильных приложений внутри других приложений через мобильные DSP предоставляет ряд преимуществ, однако использование этих ресурсов может быть ограничено из-за сложных KPI. Реклама на инвентаре производителей смартфонов (OEM) на платформе Android оказывается эффективной благодаря широкому охвату и результативным форматам. Несмотря на то, что наш клиент уже успешно присутствовал в этом канале, мы помогли ему масштабировать результат. 

В рамках проекта мы использовали как full-service, так и self-service DSP для размещения объявлений клиента в инвентаре мобильных приложений. Оба подхода оказались эффективными. Некоторые платформы, где рекламные кампании можно настраивать самостоятельно через личный кабинет, были включены в нашу стратегию как постоянные источники трафика благодаря прозрачным настройкам, оптимизации и отчётности, а также относительно низкому CPI. Мы продолжаем проводить тестирование новых full-service-платформ и смогли выявить наиболее эффективных партнеров и паблишеров. Из-за сложных KPI клиента, юнит-экономики проекта и требований агентства к контролю фрода некоторые источники могут не подойти, однако их стоит тестировать. При работе с managed In-App важно:

  1. подключить антифрод систему;
  2. устанавливать строгий регламент работы с партнёрами, например, задавать чёткие пороговые значения для различных показателей, сигнализирующих о том или ином виде фрода;
  3. регулярно анализировать raw data и проводить мэтчинг конверсий с CRM-данными клиента;
  4. проводить ручную оптимизацию трафика, опираясь на аномальные показатели в органическом трафике, проводить аналитику каннибализации органического трафика платными источниками.

Запуск кампаний на поиске «Яндекса» в РМП

Для достижения перформанс-целей мы запустили кампании на поиске «Яндекса» через «Рекламу мобильных приложений». В рамках этих кампаний мы использовали объявления с кнопкой «Загрузить», включающие иконку и рейтинг.

Мы реализовали два типа кампаний: «экспертные» и «мастер-кампании». Экспертные кампании были направлены на ручное управление ставками и закупку определенного семантического ядра. Мастер-кампании стали основным инструментом для привлечения пользователей. Мастер-кампании РМП на поиске «Яндекса» были организованы с учётом различных стратегий и подходов, начиная с фокуса на высокочастотных ключевых словах и заканчивая запусками кампаний отдельно с использованием только автотаргетинга и ретаргетинга. Кампании включали в себя работы с запросами, направленными на привлечение внимания к конкретным услугам и продуктам, а также на учёт конкурентной среды и брендовых особенностей. 

На ранних этапах мы вели несколько параллельных кампаний, однако позже скорректировали подход для снижения внутренней конкуренции за трафик. Последующий анализ показал, что более эффективным будет сосредоточение усилий на ограниченном числе основных кампаний.

Стратегии оптимизации

В начале работы над рекламными кампаниями в «Яндексе» мы фокусировались на улучшении ключевых показателей, используя стратегии с фиксированной стоимостью за установку (fixCPI) для достижения результатов и роста трафика. Дальнейший переход на стратегии со средним CPI (avgCPI) позволил снизить стоимость привлечения пользователя, однако на старте результат сильно варьировался в зависимости от платформы. Изначально это повысило стоимость привлечения, но благодаря адаптации и улучшениям алгоритмов от «Яндекса» со временем эффективность кампаний повысилась.

Оптимизация кампаний включала отбор наиболее эффективных ключевых слов и упрощение структуры кампаний, а также интеграцию запросов автотаргетинга. Внедрение новых функций в мастер-кампаниях дало возможность расширять стратегии, разрабатывать новые группы запросов и оптимизировать объявления на основе данных о кликабельности и конверсии, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

При запросах на масштабирование от клиента мы изменяли пороговые значения стоимости привлечения пользователя или установки в зависимости от применяемой стратегии. Этот подход позволил достигать высокой эффективности кампаний, при этом дал высокую адаптивность к изменениям на рынке.

Учитывая, что пользователи имели возможность оплачивать штрафы как на сайте, так и в мобильном приложении, мы использовали сценарий сочетания Web и App. Эта настройка объединяет десктопный сайт и мобильное приложение, что позволяет алгоритмам получить больше данных для обучения. Большую часть рекламного бюджета мы направляли на мобильное приложение. Сценарий комбинации Web и App давал возможность увеличивать объём трафика и положительно повлиял на оптимизацию по CAC.

Настройка дашборд-отчётов

Из-за сложной методологии расчета CAC возникла необходимость настроить ежедневную автоматическую отчётность согласно установленным правилам в удобном визуальном формате. В отчётности включались различные срезы данных, такие как источники привлечения платящих клиентов, кампании и тип операционной системы. Для решения этой задачи продуктовая команда использовала скрипт, написанный на Python, который ежедневно извлекал данные через API AppMetrica и объединял их с Google Sheets. После этого данные обрабатывались и визуализировались с помощью инструментов, таких как BI JetStat и Google Sheets.

Результаты 

В течение полугода нам удавалось выдерживать среднее значение CAC в рамках целевого значения, обеспечивающего прибыльность платного трафика для клиента, при этом удерживая CR на одном уровне и не допуская просадок по нему. Это привело к увеличению количества платящих клиентов в месяц вдвое.

На старте работ нашим главным KPI были установки, CPI по определённой цене, исходя из юнит-экономики проекта. В целях отслеживания полной воронки и понимания прямого влияния на бизнес мы перешли на KPI в виде стоимости привлечения уникального пользователя. При этом нашей задачей было эффективно удерживать клиентов и поток входящего трафика, без падений в динамике, наращивая объёмы.
Дмитрий Зорин
UA-менеджер CarBox
При реализации задачи клиента мы сосредоточились на масштабировании Директа как высокоёмкого и эффективного источника, обладающего гибкими таргетингами, тестировали In-App и масштабировали OEM-источники. Учитывая, что пользователи имели возможность оплачивать штрафы как на сайте, так и в мобильном приложении, мы использовали сценарий сочетания Web и App.
Дмитрий Баринов
Аккаунт-директор E-Promo (входит в E-Promo Group)

Резюме от агентства

  1. OEM и некоторые self-service DSP эффективны как с точки зрения CPI, так и САС, full-service DSP и managed In-App важно тестировать — задача найти партнёров с минимальным количеством фрода и хорошей емкостью по целевому трафику.
  2. Запуск рекламных кампаний в режиме эксперта — хороший способ точечно выкупать необходимое семантическое ядро, в том числе брендовый трафик, как в нашем случае. При таком запуске можно исключить влияние автотаргетинга, присутствовать на более высоких местах показов и улучшать результаты всего размещения за счёт снижения CAC.
  3. Использование сценария сочетания Web и App позволяет оптимизировать кампании на события как на сайте, так и в приложении, а также расширять аудиторию ретаргетинга среди посетителей приложения.
Категории: Кейсы