Sostav.ru

Как повысить Retention Rate с помощью Google UAC: кейс Sociaro и Amma Pregnancy Tracker

Участники проекта реализовали бесшовное переключение между сценариями активности пользователей без изменений в продукте и настройках в Google, без потерь данных, времени и денег

Для большинства мобильных продуктов коэффициент удержания клиентов Retention Rate (RR) — основная метрика. Для его повышения команды менеджеров по продукту постоянно генерируют новые фичи и безжалостно режут непопулярные, а разработка их внедряет и поддерживает в актуальном состоянии. Время этих команд очень дорого. Компания Sociaro совместно с Amma Pregnancy Tracker решили пойти другим путем и с помощью инструмента Sociaro.ai смогли радикально увеличить Retention Rate без изменений в продукте. Sociaro рассказала Sostav, как они это сделали.

Задача

Amma Pregnancy Tracker — международный сервис для беременных женщин и членов их семей. Ежемесячная активная аудитория продукта составляет 1,5 млн человек. В России в 2020 году его скачали 2/3 всех забеременевших женщин.

Петр Старокадомский, директор по маркетингу Amma Pregnancy Tracker:

Наше приложение бесплатно для пользователей и монетизируется с помощью рекламы, поэтому RR для Amma Pregnancy Tracker очень важен. Зная поведение пользователей на первый и на седьмой день, мы можем с высокой точностью предсказать, останется ли женщина с нами на все время беременности. Это позволяет оптимизировать закупку и привлекать больше целевой аудитории по оптимальной цене. Мы постоянно тестируем и продуктовые, и маркетинговые гипотезы, которые способны увеличить RR, так что тест с Sociaro ждали с большим энтузиазмом.

Именно с запроса на рост RR и начался совместный проект Sociaro и Amma Pregnancy Tracker.

Характеристики проекта:

  • Срок реализации — два месяца
  • География — Россия и США
  • Платформа — Android
  • Канал — Google UA
  • MMP — AppsFlyer

Свидетели RR седьмого дня

По графику удержания было видно, что оставшиеся к седьмому дню пользователи, скорее всего, продолжат работу с сервисом следующие 3−5 месяцев. Значит, задача заключалась в том, чтобы оптимизировать рекламу для увеличения RR седьмого дня. В качестве бенчмарка был выбран RR органики, и поставлена сверхзадача — получить по платному трафику показатель RR седьмого дня выше, чем по органическому трафику.

Большинство приложений на Android теряет 77% своих пользователей на третий день. Однако для Amma Pregnancy Tracker важно было привлекать трафик, у которого RR первого дня не менее 50%, а седьмого — не ниже 30%. До начала оптимизации RR первого дня по платному трафику не превышал 40%.

Реализация

Для оптимизации кампании требовалось отправлять в Google UAC уникальное событие, которое было бы привязано к пользователям, возвращающимся на седьмой день. После того как конверсия передается в UAC, алгоритм на стороне Google постепенно масштабирует эффективные рекламные кампании и отключает неэффективные, учитывая множество факторов. Первый вопрос, который встал перед командой: где взять это самое событие для отправки?

Самый очевидный вариант — создать в AppsFlyer событие о том, что пользователь зашел в приложение в день X (например, в течение седьмого дня по прошествии 24 часов с момента установки приложения) и передавать его в UAC как конверсию. Минусом такого подхода является то, что для его реализации нужно привлекать разработчиков. При этом все данные об активности пользователей уже есть в трекере, а значит, можно собрать их и отправить в UAC без доработок на стороне приложения. Для этих целей у Sociaro.ai есть конструктор, который позволяет собирать данные из трекеров в подобные искусственно созданные конверсии для рекламных платформ, что и было сделано. С технической точки зрения задача была простой.

Второй вопрос потребовал более глубокой проработки: алгоритмы Google имеют особенность, из-за которой нельзя сразу просто оптимизировать закупку на искусственную конверсию «пользователь вернулся на седьмой день». Специфика UAC-кампании заключается в том, что в момент запуска закупается максимально доступный объем пользователей. По мере совершения целевых действий пользователями из этой кампании формируется профиль закупки, целью которого является привлечение таких пользователей. В случае отсутствия целевых действий кампания искусственно сокращает рекламный бюджет вплоть до полного прекращения закупки. Бороться с этим можно, если постоянно увеличивать бюджет кампании, но у команды был четкий KPI по стоимости привлечения активного пользователя, поэтому этот вариант был исключен.

Google UAC (Universal App Campaigns) — универсальные кампании для продвижения мобильных приложений, которые работают в поиске Google, рекламной сети (GDN) и на YouTube. Инструмент управляется нейросетью. Для того чтобы UAC начали работать эффективно, системе необходимо обучиться — собрать достаточно статистики. В системе не релизована возможность выгрузки сегментов аудитории, таргетинга по look-a-like, поведенческим факторам, интересам и поисковым запросам.

Оптимальное временное окно для отправки конверсий в UAC составляет всего 1−3 дня, в идеале — один день. Чем дальше конверсия от времени установки, тем медленнее она обучается, ведь в процесс обучения алгоритма могут вмешиваются посторонние факторы. Самый простой пример — фактор выходного/праздничного дня. Потребительская активность в выходные отличается: интерес к покупкам в разных сегментах может снижаться или повышаться, что приводит к взлетам и падениям трафика. Некоторые конкуренты выкупают трафик только в выходные или только в будни, и их активность естественным образом влияет на стоимость аукциона.

Когда кампания обучается семь календарных дней, выходные всегда вносят свои корректировки. Алгоритму сложнее обучиться, а чем сложнее, тем больше времени это займет. Когда обучение происходит 1−2 рабочих дня, сторонние факторы нивелируются: объем закупки, интерес пользователей, стоимость аудиторной группы не меняются. Если промежуток составляет семь дней, изменения очевидны.

Специфика решения

В рамках проекта сначала создали в конструкторе Sociaro.ai искусственную конверсию на основе данных из AppsFlyer («sociaro_ai_RR»). Затем задали характеристику — «возврат на первый день», то есть пользователь не просто скачал приложение, но и зашел в него в течение 24 часов после установки. Дали рекламной кампании поработать на увеличение количества установок, накопили достаточно конверсий и переключили кампанию на tCPA на искусственную конверсию «sociaro_ai_RR». Далее начали изменять настройки самой конверсии на стороне Sociaro.ai, при этом сохранив настройки в Google Ads.

UAC учится постоянно, а не только когда стоит статус «обучение», но, если название конверсии не меняется, с точки зрения Google цель не изменилась, изменились лишь условия и факторы. Когда на стороне сервиса удержание первого дня RR-1 поменялось на удержание второго дня RR-2, конверсия начала считаться только для пользователей, вернувшихся на второй день. При этом Google не заметил этих изменений и кампания не ушла на «переобучение», как было бы, если бы добавили новую конверсию. Google подстроил уже готовый алгоритм. Далее последовали изменения на RR-3, затем RR-4 и так последовательно до седьмого дня. По мере накопления данных воронка росла и цели внутри кампании менялись, день ото дня закупая все более качественный трафик.

Обучение прошло плавно и без скачков. Этот кейс по сути история бесшовного переключения между сценариями активности пользователей разных дней: настройки кампаний в Google не меняются, кампании не уходят на «переобучение», не теряют накопленные данные, время и деньги клиента.

Результаты

  • Получили данные о поведении заинтересованных пользователей в течение недели, включая паттерн их поведения на всех этапах жизненного цикла в приложении, вплоть до седьмого дня.
  • Привлекли новую аудиторию — с ростом CPI во время периода обучения, но со снижением стоимости пользователей, остающихся после первогого дня.
  • Удержали RR первого дня на уровне 50%.
  • Увеличили RR седьмого дня платного трафика до 31%.

Благодаря конструктору конверсий Sociaro.ai RR был увеличен до уровня органики без привлечения разработчиков. Кастомные конверсии работают достаточно долго, и уже в первый месяц после обучения удалось получить по ним CPI, не превышающий целевую стоимость закупки.

Представитель Sociario:

Успешный тест в России и США позволил Amma Pregnancy Tracker применить описанную стратегию и в других странах. Сервис входит в топ-5 крупнейших трекеров по беременности в мире и нацелен на глобальную экспансию. При этом после первого этапа, о котором мы рассказали в этом материале, мы продолжили оптимизацию, включив ряд других триггеров, помимо RR. В следующий раз мы поделимся тем, как именно работаем над улучшением показателей кампании и чего нам удалось достичь.

Обсудить с другими читателями:
Ваш браузер устарел
На сайте Sostav.ru используются технологии, которые не доступны в вашем браузере, в связи с чем страница может отображаться некорректно.
Чтобы страница отображалась корректно, обновите ваш браузер.
Ваш браузер использует блокировщик рекламы.
Он мешает корректной работе сайта. Добавьте сайт www.sostav.ru в белый список.