September 28, 2023

Аналитика — основа продвижения мобильных приложений! | Mobio

Аналитика — основа продвижения мобильных приложений!

Будущее складывается из того, что случилось раньше и происходит прямо сейчас. Чтобы достичь желаемых целей, действовать надо сейчас. Какие шаги предпринимать сегодня, к чему приведут те или иные изменения в текущем моменте, на какие вероятности будущих результатов можно рассчитывать — понять и просчитать такие вещи в маркетинге помогает аналитика, в частности, предиктивная аналитика. Основная ее функция — прогнозирование будущего положения дел на основании анализа прошедших или текущих факторов, показателей или событий. В этой статье Mobio расскажет, почему аналитика — основа продвижения мобильных приложений.

Матанализ

Основа продвижения мобильных приложений: матанализ

Богатая фантазия, креативное видение, творческий подход, развитая интуиция — прекрасные качества. Для маркетинга и успешного продвижения любого продукта этого, к сожалению, недостаточно. На самом деле реклама — это еще и данные, формулы, статистика, аналитика, корреляции, теоретическое моделирование и тестирование. Именно цифры и анализ помогают маркетологам эффективно налаживать контакты с целевой аудиторией, определять суть рекламного объявления, способ его подачи, место, сроки, рентабельность и, в конечном итоге, продвигать бизнес клиентов.

Конечно, ни один маркетолог или аналитик не рассчитывает с калькулятором в руках совокупное прогнозируемое количество трафика из органического поиска по формуле:

Совокупное прогнозируемое количество трафика из органического поиска

где k — совокупная частотность всего ядра запросов, С — среднее значение CTR заданной позиции в SERP, Т — коэффициент дисперсии позиций.

Со сложными формулами и огромным количеством данных, задействованных в рекламе, с успехом справляется искусственный интеллект. Технология искусственного интеллекта позволяет с помощью машинного обучения и статистического моделирования анализировать огромный массив данных, находить закономерности и строить на их основе модели будущих вероятностей. Алгоритмы рассчитывают и ранжируют миллионы документов для миллионов пользователей за миллисекунды.

При продвижении продукта знать алгоритмы (логистическая регрессия, k-ближайших соседей, машины опорных векторов, метод k-средних, Mean Shift, DBSCAN, локальный уровень выброса и т. д.) и принцип их работы нет необходимости. А вот пользоваться результатами нужно обязательно.

Перечислим основные направления в маркетинге, которые с успехом используют ИИ для аналитики и прогнозирования:

ASO

Аналитика — основа продвижения: ASO

На органический трафик влияют все инструменты ASO. Они помогают легко находить приложение в магазинах по ключевым словам и запросам, продвигают его в поисковой выдаче и обеспечивают прирост органических установок. Для поисковой оптимизации и контекстной рекламы важно использовать максимально эффективные ключевые слова, которые, конечно, не берутся наугад.

Обращаясь к поисковику любой платформы, пользователь уже тем самым предоставляет алгоритмам данные, необходимые для статистики, анализа и обратной связи. Для обработки информации, изучения успешных ключей и моделирования топовых запросов в будущем используются специальные сервисы статистики запросов от различных поисковых систем. Помимо аналитических данных за прошлые периоды, технологии машинного обучения предоставляют прогнозы роста интереса к определенным поисковым запросам и помогают найти перспективные ключевые слова. А персонализация позволяет искусственному интеллекту прогнозировать количество показов в выдаче, кликов по рекламному объявлению, цену за клик и CTR (число кликов/число показов).

Работа с аудиторией

Работа с аудиторией

Автоматизированные системы с алгоритмами самообучения нацелены в первую очередь на то, чтобы найти пользователя, который с наибольшей вероятностью осуществит действия, нужные рекламодателю.

  • Сегментация пользователей. Сегментировать аудиторию по различным признакам можно, конечно, и вручную. Отсортировать по полу, возрасту, местоположению и найти своего “идеального пользователя”. Но ИИ обрабатывает данные пользователей по гораздо большему количеству показателей и выявляет зависимости поведения, которые невозможно отследить без использования математического анализа. Машинная кластеризация позволяет намного точнее поставлять целевой контент разным сегментам клиентской базы.
  • Построение Look-alike аудитории. С помощью мобильных трекеров алгоритмы машинного обучения подбирают сегмент пользователей, максимально идентичный текущей аудитории. В зависимости от целей кампании задается вектор направления для создания подобной базы пользователей — ориентация на тех, кто недавно загрузил приложение, или же на тех, кто совершил определенные целевые действия внутри самого приложения. Реклама будет направляться пользователям, кто имеет те же поведенческие характеристики и особенности. Предложение максимально релевантного контента делает таргетинг по look-alike аудитории наиболее эффективным, при условии, что приложение уже имеет свою исходную аудиторию (разумный минимум — 1000 пользователей).
  • Капельный маркетинг. Интеллектуальная автоматизация отслеживает поведение пользователей. Фиксация и анализ определенных действий (регистрация, брошенная корзина, пройденный уровень, совершенная покупка и т. д.) дают возможность продвигать пользователей и дальше по воронке продаж, избегая агрессивного воздействия. Настройка автоматической капельной кампании позволяет переводить потенциальных пользователей в разряд платящих. Автоматизированная Email-рассылка или push-уведомления с напоминаниями, вознаграждениями, информацией об акциях, скидках и бонусах значительно повышают вовлеченность и удержание пользователя, а также помогают предупредить их отток.
  • Оценка лидов. При оценке потенциальных клиентов определяется текущий уровень заинтересованности, а их ранжирование по готовности к конверсии служит для более четкого и релевантного взаимодействия. Искусственный интеллект использует количественную оценку потенциальных клиентов (квалификацию лидов) для того, чтобы предлагать соответствующий контент пользователям, которые находятся на разных позициях в воронке конверсии. Также лид-скоринг позволяет оценить, какие маркетинговые решения и ходы эффективно привлекают лиды и впоследствии успешно конвертируют потенциальных клиентов в платящих.

Sell-рекомендации

За счет использования машинного обучения предиктивная аналитика позволяет распределить пользователей по группам на основе любого количества переменных. Продвинутые алгоритмы учитывают такие факторы, как повторяющиеся покупки, просмотр карточки товара, интервалы между покупками, смену сезонов, тренды поведения и колебания и т. д. Это позволяет с точностью предсказать, когда пользователь будет готов купить определенный продукт и что еще сможет его заинтересовать. Моделирование реакций клиентов существенно поднимает средний чек покупок внутри приложения и помогает с большей выгодой осуществлять cross-sell, up-sell, down-sell, flash-sale и bundle.

Прогнозирование LTV

Аналитика — основа продвижения^ Прогнозирование LTV

Суммарный доход от пользователя с момента загрузки приложения — важная метрика, влияющая на маркетинговый бюджет, ресурсы и KPI рекламной кампании. Алгоритмы машинного обучения оценивают поведение пользователей в приложении и множество их характеристик и формируют прогноз LTV на горизонт от 7 дней до года. По мере накопления данных из приложения прогнозы становятся точнее, так как модели самообучаются и адаптируются под поведение конкретной аудитории. Прогнозирование платежей пользователей или прогнозирование подписки на продукт по окончании бесплатного пробного периода позволяют судить о рентабельности инвестиций в рекламу (ROAS).

Алгоритмы машинного обучения могут рассчитывать метрики мобильного приложения, доступные для измерения (их может быть более 200), принимать и обрабатывать огромные массивы данных за миллисекунды, находить правильные корреляции и решения сложных аналитических задач. AppsFlyerGoogle Analytics, Amplitude, AppMetrica, SimilarWebMightySignalSnowplow и другие платформы автоматизируют работу по продвижению приложений и проведению рекламной кампании в целом.

Для анализа, обучения и выдачи качественного прогнозного результата системы должны иметь достаточное количество данных, которые, в свою очередь, невозможно получить без грамотной первоначальной настройки. На прогнозирование эффективности новых каналов трафика, когорт пользователей и креативов и, соответственно, выручки с приложений напрямую влияют качество данных, их релевантность и объем выборки.

Экспертная команда Mobio обладает необходимыми инструментами и многолетним опытом для настройки аналитических и предиктивных систем, которые нужны именно вашему приложению для оптимизации рекламной стратегии.

Avatar photo

Валерия Лихач

Head of Marketing Unit

Валерия Лихач — руководитель отдела маркетинга в Мобио, с более чем семилетним стажем работы. Валерия профессиональный маркетолог и отличный руководитель, который благодаря своим ярким лидерским качествам собрал вокруг себя классную команду, которая всегда достигает впечатляющих результатов.

Обсудим
     Проект?

    В соответствии с нашей Политикой конфиденциальности.

    This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.