Инсайты роста мобильных приложений: главные темы митапа от Whiteleads

Лидеры мобильного маркетинга «Самоката», Burger King и «Джума» обсудили кейсы о борьбе за пользователей в условиях ограничений и удорожания трафика. О главных инсайтах митапа Sostav рассказали его организаторы — агентство мобильного performance-маркетинга Whiteleads.

ASO — недооцененный источник роста конверсий: опыт «Самоката»

Кейс полезен продуктам, которые ищут дополнительные инструменты роста конверсий без лишних затрат на привлечение. Как помогает перформить ASO, рассказал эксперт «Самоката» на митапе Whiteleads.

В сервисе не было драматических проблем с конверсиями, но маркетологи непрерывно работали над увеличением эффективности действующих инструментов. Чтобы растить Install Rate и CR, в «Самокате» начали развивать ASO.

Гипотеза, которую проверяли: если быть заметными в сторах с помощью наиболее релевантного контента, то будет расти конверсия в установку как среди новых пользователей, так и «старичков».

AB-тесты: какие скидки лучше привлекают новых пользователей. Посадочная страница в сторах — финальный этап внешней коммуникации с большей частью новой аудитории. Поэтому именно в этой точке CJM проверили, какая скидка лучше мотивирует новых клиентов скачать приложение: процентная или фиксированная.

AB-тест показал, что прирост Install Rate к контрольной группе был выше у формата с фиксированной скидкой в рублях на 3,05 п.п.:

Кастомные страницы в сторах для разных аудиторий. В «Самокате» сумели адаптировать посадочные в сторах под разные медийные кампании и сегменты аудитории: разные ссылки перехода из рекламных кампаний — разные посадочные в сторах.

Например, одному сегменту новых пользователей показывали базовый набор продуктов, которые можно приобрести в приложении: яйца, молоко, хлеб и другие. Другому же сегменту показали больше готовой еды и разный фастфуд для дофаминового удовольствия.

^{Контент для разных сегментов не обязательно должен отличаться на 100%}

Даже незначительные изменения контента на посадочных страницах показали рост CR и IR:

Ивенты с информацией о важных обновлениях и предложениях. В «Самокате» хотели больше акцентировать внимание пользователей на изменениях в приложении. Но заметили, что блока со скриншотами перед описанием было недостаточно: его можно менять только в момент релиза обновления, а в сервисе хотели это делать ситуативно.

Поэтому в «Самокате» выделили апдейты в индивидуальный блок с ивентами — так они становились заметнее для пользователей, когда те переходили на посадочную страницу в сторе:

Контент с обновлениями в ивентах помог «Самокату» возвращать в приложение еще больше ушедших пользователей:

Web-to-app — как за год составить аналитику мечты (или нет): опыт Burger King

Кейс для тех, кто ищет ответы на вопросы: зачем нужна web-to-app аналитика и есть ли смысл ее строить. У команды Burger King так и не получилось, но появились полезные инсайты в ходе дискуссии.

Вводные, которые помогут лучше разобраться, зачем Burger King понадобились web-to-app аналитика:

• медийная реклама широко работает в web-среде: Smart-TV, programmatic-трафик и Yandex OLV. От in-app рекламы в брендформансе отказались из-за неконтролируемого фрода и слабой аналитики;
• Burger King — на 90% офлайн-бизнес по количеству оплат;
• 99% онлайн-оплат проходят в приложении, не учитывая еще трафик из агрегаторов, например, «Яндекс Еды».

^{Есть web-трафик с медийной рекламой, который каким-то образом влияет на установку приложения. В случае с Programmatic и Yandex OLV по диплинку можно отследить хотя бы промежуточные целевые действия, в случае со Smart-TV этого сделать нельзя.}

Отсюда появляется главная проблема: сложно анализировать комплексное влияние медийной рекламы именно на рост приложения. Например, как понять, что именно просмотр OLV-рекламы на видеохостингах привел пользователя к инсталлу или хотя бы частично повлиял на целевое действие? И это нельзя сделать напрямую, потому что web-трафик и мобильный практически не синхронизируются.

Решение проблемы. В Burger King попытались построить «мостик» между web-трафиком и мобильным приложением с помощью Stable ID. Это уникальный идентификатор пользователей в интернете, который работает без cookies и не меняется при переходе между устройствами. Проще говоря, это номер вашего телефона, который живет в контуре телеком-операторов и привязывается к разным аккаунтам, в том числе и в десктопе. Он живет дольше, чем cookies, и помогает связать активность кросс-канально.

Когда появился общий идентификатор, то нужно было в едином сервисе аналитики связать все знания о клиенте, например: установки, заказы, клики на рекламу, GAID и IDFA из внутренней CRM, связку ID+MAID из CDP-системы. В Burger King все данные соединили в сервисе аналитики Weborama. Как это работало:

^{Stable ID пользователя хранился в CDP-системе, которая принадлежала Weborama. Weborama в свою очередь соединяла мобильный трафик, web-трафик и знания о пользователе из CRM как раз с помощью уникального идентификатора.}

Результат. В Burger King получили тотально низкую синхронизацию данных — 5% от всего трафика. На таких данных принимать решения об управлении рекламным сплитом — практически гадание на кофейной гуще.

Главная причина, почему так произошло, — тотальность офлайн-бизнеса в Burger King: большая часть клиентов после просмотра рекламы делали заказ в офлайн-точках, здесь нельзя отследить какой-либо идентификатор.

Другие причины:

• Трафик в Smart-TV имеет свой отличный идентификатор, который никак в итоге не синхронизируется с другими данными. И это проблему пока нельзя решить.
• Часть клиентов имеет несколько устройств в одном домохозяйстве, поэтому их сложно атрибутировать. Например, ребенок смотрел мультик с телефона мамы и увидел рекламу, а папа через несколько дней сделал заказ в приложении: это мы засчитаем как атрибуцию, а на деле — случайность.
• Часть клиентов видели рекламу на других аккаунтах, например, корпоративных, а они не были привязаны к номеру телефона.

Инсайт кейса: W2A-аналитика не для всех, но она может стать эффективным инструментом для бизнеса, где:

• мобайл или web — основные каналы трафика;
• >50% онлайн-покупок;
• задействованы несколько основных медийных источников, а не с десяток и больше, — в том числе, и со слабой атрибуцией;
• есть своя гигантская CDP/DMP-система.

6,7 млн пользователей для приложения с помощью UGC-креативов и источников без фрода: опыт «Джума» и Whiteleads

Кейс для компаний, которые конкурируют с большими игроками и ищут эффективные способы привлечения клиентов в условиях медиаинфляции.

Но сначала маркетплейс «Джум» столкнулся с несколькими проблемами, которые мешали масштабировать приложение и растить количество реальных клиентов.

1. Высокая консолидация рынка — маркетплейсы WB и Ozon забирают 90% всех онлайн-заказов в России.
2. В 2022 году потеряли часть рекламного инвентаря — Google, TikTok и Meta*(признана экстремистской и террористической организацией в России). Подорожала закупка трафика в альтернативных источниках.
3. Схожая аудитория с гигантами. Как и у WB и Ozon большая часть аудитории «Джума» — женщины, потому что основную долю продаж приносят также одежда и обувь. В то время, как у других маркетплейсов аудитория — равномерная. Это еще больше обостряет конкуренцию с условными монополистами.
4. Однотипность рекламных креативов и товарных предложений на рынке, из-за которых еще больше росла стоимость закупки и не росла конверсия.

Задача: повысить конверсию на всех этапах воронки приложения и вырастить ежемесячный GMV.

Решение: продвигать ассортимент товаров с помощью вертикальных UGC-креативов в соцсетях и In-App трафика.

Партнером «Джума» в этой задаче было агентство мобильного маркетинга Whiteleads, которое взяло на себя стратегию, сформировало медиасплит и управляло кампанией.

На первом этапе агентство изучило аудиторию «Джума» и сформулировал основной барьер клиентов при выборе товаров на маркетплейсах: нет удовольствия от покупок. Первая причина — пользователи видят в рекламе одни и те же товары, потому что алгоритмы подсовывают позиции из прошлых заказов или просмотров. Вторая — сама же реклама стала навязчивой и шаблонной: скидки, акции, таймеры с обратным отсчетом. В итоге поиск товара стал механическим: люди выбирали не то, что им нравится, а то, что видели первым на интерфейсе.

Отсюда появился главный инсайт рекламной кампании:

Ключевым инструментом кампании стали UGC-креативы. Это короткие рекламные видео, которые «маскируются» под пользовательский контент и работают как нативная реклама. В креативах пользователи делятся своим мнением о продукте, вызывают эмоции и тем самым мотивируют потенциальных клиентов на покупку.

В кампании «Джума» сценарий креативов строился на пользователях, которые «уже покупают» в приложении.

^{Такие видео остаются рекламой от лица бренда, но в отличие от привычных форматов они помогают пробивать «баннерную слепоту» у пользователей и общаться с ними на одном языке.}

Помимо эмоций, UGC-креативы показывают пользователям сценарий использования сервиса или, например, дают «потрогать» конкретный товар. Это облегчает выбор еще на этапе рекламы и формирует больше знаний о продукте.

^{CTR таких креативов гораздо выше статичных и моушн-баннеров.}

Следующей задачей агентства было построить стратегию закупки трафика, а именно:

1. Найти наиболее эффективные источники трафика с точки зрения CR, емкости рынка в целевых гео. Ключевое в источниках — отсутствие фрода;
2. Ежемесячно привлекать максимальные объемы трафика, меняя каналы в медиамиксе и рекламируемые товары исходя из сезонности, стоимости закупки и других факторов;
3. С помощью тестов находить товары и креативные подходы с наибольшим спросом в моменте и окупаемостью на дистанции.

Whiteleads в первую очередь запустил рекламу в соцсетях, а именно в «VK Клипах» — самом большом плейсменте вертикальных видео в России с >30 млн DAU. В первый же месяц агентство привлекло из источника больше 300 тысяч пользователей в приложение «Джума».

Открытием кампании среди источников стали Unity и Mintegral. Менеджер Unity вообще отговаривали агентство от продвижения маркетплейса по причине того, что источник предназначен больше для рекламы мобильных игр. Однако в результате 24% от всех установок пришлось на Unity.

Результаты кампании по источникам:

По итогам рекламной кампании в агентстве также заметили, что объем рекламной закупки на первых этапах пропорционально влияет на позицию приложения в сторе. Но дальше закупка снизилась, а позиция «Джума» не падала ниже пятого места. Из этого сделали вывод: объем закупки качественного трафика также влияет и на количество органических установок: