4 informes de Analytics para optimizar su estrategia de Monetización

En elseminario webde ironSource "Setting Up, Analyzing, and Optimizing Your Ad Monetization" (Configuración, análisis y optimización de su monetización de anuncios), nuestra jefa de equipo de estrategia de crecimiento, Elyse Krumholz, le guía sobre la mejor manera de analizar y optimizar su estrategia de Monetización. Veamos de qué habló.

En primer lugar, señaló que la Monetización publicitaria se compone de dos partes: su estrategia de implementación publicitaria y su estrategia de red publicitaria. La estrategia de implementación de anuncios consiste en decidir cómo incorporar anuncios a nuestro juego, mientras que la estrategia de redes publicitarias decide con qué redes publicitarias trabajar y cómo utilizarlas mejor. ¿La mejor manera de optimizar nuestra estrategia? Pruebas A/B.

En el seminario web, Elyse quiere comprobar si una nueva ubicación de vídeo con recompensa está generando un ARPDAU incremental, sin sacrificar la retención, por lo que realiza una prueba A/B y establece dos grupos: un grupo con la nueva ubicación de vídeo con recompensa y otro grupo sin ella.

Tras la prueba A/B, aquí tiene cinco informes que necesitará para analizar el rendimiento y elegir al ganador de la prueba.

Informes de resultados

Para empezar, Elyse nos guía a través de los informes de rendimiento, que nos muestran KPI como ingresos, eCPM, fill rate e impresiones. Aquí podemos filtrar por métricas o, en este caso, por grupos A o B para comprobar los resultados de nuestra prueba A/B.

Elyse filtra por vídeo recompensado (que es la unidad publicitaria que nos interesa) y luego divide A en A. B. Fíjese: los ingresos y las impresiones son mayores en el grupo B (nuestro grupo de prueba con el nuevo posicionamiento de vídeo recompensado). ¡Genial! Pero, según Elyse, esa no es toda la historia. ¿Qué significa esto en el contexto de ARPDAU?

Informes de actividad de los usuarios

A continuación: informes de actividad de los usuarios. Aquí podemos entender ARPDAU, DAU, DEU, tasa de compromiso, impresiones por DEU (tasa de uso), impresiones por DAU y sesiones por DAU.

A partir de este informe, Elyse compara el ARPDAU de A frente al de B. B- y constata que el ARPDAU del grupo B es un 25% superior. Pero, ¿por qué? Quizá nuestro juego atraiga a más usuarios con anuncios que antes, o quizá los usuarios vean ahora vídeos recompensados. Para averiguarlo, comprobemos cómo difieren el engagement y la tasa de uso (número de impresiones/DEU) por A frente a A. B.

Resulta que la tasa de interacción no ha cambiado, es decir, que no hay nuevos usuarios que interactúen con los anuncios de vídeo con recompensa. Sin embargo, la tasa de utilización en el grupo B es de 5, frente a 4 en el grupo A (control). Básicamente, los usuarios comprometidos con su juego ahora ven 5 vídeos recompensados al día en lugar de 4. Por último, vemos lo que conduce al aumento del ARPDAU: más vídeos con recompensa vistos por sesión. Pero aún estamos intentando averiguar qué aumenta el ARPDAU sin perjudicar la retención. Así que investiguemos más a fondo: ¿cómo está afectando a nuestra retención y LTV este nuevo emplazamiento de vídeo con recompensa?

Informes de cohortes

Para comprender el efecto sobre la retención y el LTV, tenemos que pasar a los informes de cohortes. De esta forma, puedes agrupar a los usuarios que empezaron el juego el mismo día (una cohorte) y medir KPI específicos para estos grupos en diferentes periodos de tiempo. Desglosando nuestros resultados por A vs. B, podemos entender si los usuarios que ahora ven más anuncios de vídeo con recompensa debido a la nueva colocación también se quedan a jugar a nuestro juego.

Al ir al informe de cohortes, filtramos por el periodo de tiempo de la prueba, desglosamos por grupo A/B y vemos los resultados, una función exclusiva de LevelPlay. Observamos que un mayor porcentaje de usuarios del grupo de prueba también tenía una mayor retención de D7, en comparación con la tasa de retención del grupo de control. Estamos obteniendo un ARPDAU más alto debido a las mayores impresiones y a la mayor tasa de uso, y esos usuarios tienden a jugar a nuestro juego durante más días.

Informes dinámicos en tiempo real

Por último, podemos profundizar aún más en nuestros datos con los informes pivotantes en tiempo real, que nos permiten analizar casi todos los KPI que acabamos de repasar, todo en tiempo real. Así, desde el momento en que iniciamos la prueba A/B, podemos examinar los cambios en el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de la red publicitaria. Y lo que es más importante, podemos reaccionar rápidamente ante estos resultados.

Más allá de las pruebas A/B, también podemos optimizar nuestro juego en función de los datos en tiempo real, realizar un seguimiento del rendimiento en directo tras actualizar nuestra pila de Mediation, conocer las caídas de la red al instante y supervisar la estabilidad de las nuevas versiones de la aplicación. También tenemos un modo de comparación, en el que podemos comparar los KPI uno al lado del otro en una pantalla y comparar fácilmente todos los KPI a la vez. También podemos comprender muy fácilmente los cambios entre distintos periodos de tiempo.

En última instancia, podemos ver cómo los informes de rendimiento, los informes de actividad de los usuarios, los informes de cohortes y los informes pivotantes en tiempo real trabajan juntos para mejorar nuestra estrategia de optimización de la Monetización. Utilizando todos estos informes juntos, podemos profundizar en los datos, no sólo para entender el "cómo", sino también el "por qué", y así mejorar nuestra estrategia de Monetización. Para más información, vea el seminario web completo a continuación.