Como fazer o teste A/B da estratégia de monetização de seu aplicativo de assinatura

Os aplicativos entre os 200 melhores da loja de aplicativos conseguem ganhar cerca de US$ 82.500 por dia, de acordo com a Tekrevol. No entanto, de acordo com esse mesmo artigo, a receita diária cai para US$ 3.500 para os 800 principais aplicativos. É por isso que otimizar a estratégia de monetização de seu aplicativo desde o início é importante para obter grandes lucros. Mas como você pode ter certeza do que funciona melhor?

Muitas vezes, vemos que os desenvolvedores começam a projetar a estratégia de monetização de seus aplicativos imitando outros aplicativos bem-sucedidos da mesma categoria. Embora isso seja valioso no início, pode haver muitas diferenças fundamentais entre aplicativos dentro das mesmas categorias de aplicativos, como públicos-alvo ou localização geográfica, que tornam a imitação total malsucedida. O fato de o líder de mercado em sua categoria de aplicativo oferecer uma avaliação gratuita de três dias para assinaturas não significa que ele seja adequado para o seu público.

O teste A/B é muito mais impactante do que a imitação. Os testes A/B lhe darão confiança estatística para saber quais recursos melhoram sua receita, eliminando qualquer suposição que a imitação possa ter. Executando testes A/B sólidos que tenham uma visão clara e agreguem valor ao seu aplicativo, você pode otimizar o engajamento para obter receita e entender melhor o seu público. Dito isso, tome cuidado para não testar demais e gastar tempo e recursos em testes que não trarão valor a longo prazo.

Aqui estão alguns testes importantes para ajudar seu aplicativo a gerar mais receita.

3 testes A/B que você deve executar para aumentar a receita do aplicativo

Ao executar esses testes, é importante tentar obter uma compreensão do sucesso em longo prazo. Mas como é difícil identificar o tempo de vida do usuário nos aplicativos, esses testes são um bom ponto de partida.

1. Teste seu conteúdo por trás do mural de assinaturas

Para gerar receita adicional, é importante encontrar o melhor equilíbrio entre a quantidade de conteúdo gratuito que você oferece aos usuários e a quantidade de conteúdo que você coloca atrás do muro da assinatura. O objetivo é oferecer conteúdo gratuito suficiente para melhorar as taxas de assinatura sem prejudicar a retenção.

Para começar, observe as taxas de engajamento de diferentes recursos e teste o desempenho desses recursos por trás do mural de assinaturas. Embora você possa supor que colocar o conteúdo mais popular atrás do mural de assinaturas melhorará as conversões, fazer isso pode acabar empurrando os usuários fiéis para fora do seu aplicativo, aumentando a rotatividade. Para ter certeza, execute um teste A/B e fique de olho na retenção e na receita.

Testar o seu conteúdo premium e quais recursos são mais eficazes por trás do muro da assinatura é importante para manter os usuários envolvidos no seu aplicativo e convertê-los em assinantes.

2. Teste o posicionamento de seus anúncios

Testar os tipos de anúncios exibidos e em que ponto do funil eles são exibidos também é importante para otimizar sua estratégia de Monetização. Ao adicionar um novo posicionamento de anúncio em seu aplicativo, seu objetivo é maximizar o ARPU sem prejudicar a retenção e a economia no aplicativo. Lembre-se de que um posicionamento no qual você não havia pensado antes pode acabar aumentando significativamente o desempenho.

Considere se implementará blocos de anúncios iniciados pelo usuário, como vídeo recompensado e Offerwall, ou blocos de anúncios de exibição, como intersticiais e banners, ou ambos. Em última análise, diferentes blocos de anúncios atraem diferentes tipos de usuários, portanto, ter uma combinação de vários blocos de anúncios é a melhor maneira de monetizar o público mais amplo.

Analisando um aplicativo que usa a plataforma IronSource, um importante aplicativo de estilo de vida começou a testar posicionamentos de anúncios pela primeira vez para melhorar o LTV e gerar mais receita. Embora tenham começado a implementar apenas canais recompensados, como vídeo recompensado e Offerwall, por meio de testes A/B, logo perceberam que a implementação de intersticiais aumentou significativamente o ARPDAU e o eCPM. Em última análise, embora um bloco de anúncios possa parecer a maneira mais eficaz de aumentar o número de assinantes, por meio de testes A/B, você pode descobrir que outros são tão ou mais eficazes.

Se você optar por incluir blocos de anúncios com recompensas, precisará testar as recompensas que está oferecendo para garantir que está melhorando as conversões. Para alguns aplicativos, é melhor oferecer aos usuários uma amostra do conteúdo premium. Para outros aplicativos, pode ser mais impactante oferecer moeda virtual que os usuários possam gastar como quiserem. Cada público-alvo responderá aos elementos recompensados de forma diferente, e é importante testar a recompensa para garantir que você esteja usando esses geradores de receita de forma eficaz.

Além disso, não deixe de testar a frequência com que você exibe anúncios (limite) e o tempo que você deixa entre os anúncios (ritmo). Isso inclui testar como você exibe anúncios para diferentes segmentos de usuários. Por exemplo, você pode segmentar seus usuários em diferentes grupos de engajamento com anúncios (ou seja, baixo engajamento com anúncios, médio engajamento com anúncios, alto engajamento com anúncios) ou em assinantes e não assinantes. A partir daí, você pode testar o efeito dos posicionamentos de anúncios em cada coorte. Por exemplo, após um teste A/B completo, o mesmo aplicativo de estilo de vida decidiu não mostrar aos assinantes seus anúncios intersticiais.

3. Teste seu modelo de preços

Para garantir que você obtenha o máximo de receita de cada usuário, é importante investir recursos na criação do melhor modelo de preços. Seu objetivo final é converter usuários em assinantes, e você está deixando dinheiro na mesa se não estiver fazendo testes A/B com seus preços e prazos de assinatura.

Isso significa encontrar a combinação otimizada entre a duração de seus períodos de assinatura (semanal, mensal ou anual) e o custo da assinatura. Para medir o impacto de seu modelo de preços, observe o LTV de cada período de assinatura. Dessa forma, você verá o efeito do modelo de preços que está testando a longo prazo.

Parte do teste de sua estratégia de preços inclui testar o impacto de oferecer uma avaliação gratuita, especialmente considerando que há prós e contras nessa estratégia - sem uma opção de avaliação gratuita, o potencial de rotatividade é maior, mas com uma avaliação gratuita, a taxa de assinatura pode cair. O teste A/B é a única maneira segura de determinar como sua receita de longo prazo será afetada por essa estratégia.

Testar o posicionamento da avaliação gratuita também é extremamente importante para o sucesso a longo prazo. Você pode oferecer a avaliação gratuita como parte do próprio paywall, ajustar o período da avaliação, permitir que os usuários estendam a avaliação gratuita ou até mesmo testar quando solicitar informações de cartão de crédito. Em última análise, os usuários se comportarão de forma diferente em relação às avaliações gratuitas quando se trata de aplicativos, portanto, é importante não fazer julgamentos preliminares.

Como executar um teste A/B bem-sucedido

Você quer se preparar para o sucesso desde o primeiro dia para obter os melhores resultados ao longo do tempo e melhorar seus KPIs. Aqui estão algumas dicas para executar um teste A/B bem-sucedido.

Reúna seus próprios dados

Comece reunindo dados sobre o seu desempenho, como o número de downloads e onde os usuários passam mais tempo. Como o desempenho é subjetivo - um aplicativo de mídia social terá muito mais downloads do que um aplicativo de edição de fotos baseado em assinatura - é fundamental que você desenvolva seus próprios dados em vez de pesquisar o desempenho médio da categoria em que está inserido.

Com esses dados granulares, você pode ter referências precisas para medir o sucesso monetário geral do seu aplicativo, o que o ajudará a formular um teste A/B para atingir essas metas. Por exemplo, o tempo gasto é uma métrica crucial para aplicativos sociais. As taxas de conversão, por outro lado, são importantes para aplicativos de comércio eletrônico e baseados em assinatura.

Fique feliz com uma hipótese refutada

Assim como faria em um estudo de pesquisa tradicional, formule uma hipótese para servir como base do seu teste A/B. Isso se resume a analisar os dados e as métricas coletadas e fazer observações com base no comportamento do usuário, o que ajudará a informar sua previsão. Embora sua hipótese seja provavelmente o que você espera que aconteça, isso não significa que o teste A/B foi um fracasso se for refutado. Pelo contrário, uma hipótese refutada pode ser igualmente valiosa.

Com aplicativos baseados em assinatura, suas hipóteses podem se concentrar no custo da assinatura ou na duração do período de assinatura. Um aplicativo, por exemplo, levantou a hipótese de que a redução do valor em dólares das assinaturas semanais aumentaria as taxas de assinatura. Faz sentido, certo? Embora tenham refutado essa hipótese, os desenvolvedores agora sabem que não precisam reduzir o preço para obter mais assinantes, economizando dinheiro e abrindo as portas para mais testes A/B.

Escolha o período de tempo correto

Imitar o período de tempo de outros testes A/B bem-sucedidos não fará com que seu teste atual seja mais impactante. Na verdade, testar por um período de tempo que faça sentido para a métrica que você está analisando é vital para garantir que seus resultados não sejam confusos ou distorcidos.

Por exemplo, se você estiver executando um teste que coloca muito mais conteúdo bloqueado atrás do muro de assinaturas, há algumas métricas diferentes envolvidas. Ao analisar o número de usuários pagantes como uma métrica importante, mantenha o teste em curto prazo. Ao analisar a retenção como uma métrica importante, um teste de longo prazo é provavelmente o melhor.

O teste A/B é uma forma de reduzir a incerteza sobre o que funcionará em seu aplicativo e tomar ótimas decisões de negócios com base em dados, o que o torna um método mais forte do que a imitação. Embora este guia tenha o objetivo de ajudá-lo a começar, com todas as partes móveis, pode ser benéfico usar ferramentas de teste A/B como as da IronSource.