Как провести A/B-тестирование стратегии монетизации вашего приложения по подписке

По данным Tekrevol, приложения, входящие в топ-200 в магазине приложений, ежедневно зарабатывают около 82 500 долларов. Однако, согласно той же статье, ежедневная выручка 800 лучших приложений снижается до 3500 долларов. Вот почему оптимизация стратегии монетизации вашего приложения с самого начала важна для получения больших доходов. Но как вы можете быть уверены в том, что работает лучше всего?

Мы часто видим, что разработчики начинают разрабатывать стратегию монетизации своего приложения, подражая другим успешным приложениям из той же категории. Поначалу это очень полезно, однако между приложениями в одних и тех же категориях, например, целевой аудиторией или географическим положением, может существовать множество фундаментальных различий, которые делают полную имитацию неудачной. Если лидер рынка в вашей категории приложений предлагает трехдневную бесплатную пробную версию для подписчиков, это не значит, что она подходит вашей аудитории.

A/B-тестирование гораздо эффективнее, чем имитация. A/B-тестирование даст вам статистическую уверенность в том, какие функции повышают доход, устраняя любые догадки, которые может дать имитация. Проводя сильные A/B-тесты, которые имеют четкое видение и принесут пользу вашему приложению, вы сможете оптимизировать вовлеченность для получения дохода и лучше понять свою аудиторию. При этом будьте осторожны, чтобы не переборщить с тестами и не потратить время и ресурсы на тесты, которые не принесут вам пользы в долгосрочной перспективе.

Вот несколько ключевых тестов, которые помогут вашему приложению приносить больше прибыли.

3 A/B-теста, которые необходимо провести, чтобы увеличить доход от приложений

Проводя такие тесты, важно попытаться понять, насколько долгосрочным будет успех. Но поскольку в приложениях сложно определить время жизни пользователя, эти тесты - хорошее начало.

1. Тестируйте свой контент за стеной подписки

Для получения дополнительного дохода важно найти оптимальный баланс между количеством бесплатного контента, который вы предлагаете пользователям, и количеством контента, который вы размещаете за стеной подписки. Цель состоит в том, чтобы предложить достаточно бесплатного контента, чтобы увеличить количество подписчиков, но при этом не навредить удержанию.

Для начала изучите показатели вовлеченности различных функций и проверьте, как они работают за стеной подписки. Хотя вы можете предположить, что размещение наиболее популярного контента за стеной подписки улучшит конверсию, это может привести к тому, что лояльные пользователи уйдут из вашего приложения, увеличив отток. Чтобы убедиться в этом, проведите A/B-тест и следите за удержанием и доходами.

Тестирование премиум-контента и наиболее эффективных функций за стеной подписки очень важно для удержания пользователей в приложении и конвертации их в подписчиков.

2. Тестируйте размещение объявлений

Тестирование типов показываемых объявлений и мест в воронке также важно для оптимизации стратегии Monetization. Когда вы добавляете новое размещение рекламы в свое приложение, ваша цель - максимизировать ARPU без ущерба для удержания пользователей и экономики in-app. Помните, что размещение, о котором вы раньше не задумывались, может значительно повысить производительность.

Подумайте, будете ли вы внедрять рекламные блоки, инициируемые пользователем, такие как видео с вознаграждением и Offerwall, или дисплейные рекламные блоки, такие как интерстиции и баннеры, или и то, и другое. В конечном итоге разные рекламные блоки привлекают разные типы пользователей, поэтому сочетание нескольких рекламных блоков - лучший способ монетизировать самую широкую аудиторию.

В одном из приложений, использующих платформу IronSource, известное приложение, посвященное стилю жизни, впервые начало тестировать размещение рекламы, чтобы повысить LTV и увеличить доход. Хотя вначале они внедряли только вознаграждаемые размещения, такие как вознаграждаемое видео и Offerwall, в ходе A/B-тестирования они вскоре поняли, что внедрение интерстиций значительно увеличило ARPDAU и eCPM. В конечном счете, хотя один рекламный блок может показаться наиболее эффективным способом увеличения подписчиков, в ходе A/B-тестирования вы можете обнаружить, что другие столь же, если не более, эффективны.

Если вы решите включить рекламные блоки с вознаграждениями, вам нужно будет протестировать предлагаемые вознаграждения, чтобы убедиться, что вы улучшаете конверсию. Для некоторых приложений лучше предложить пользователям попробовать премиум-контент. Для других приложений может оказаться более эффективным предложение виртуальной валюты, которую пользователи могут тратить по своему усмотрению. Каждая аудитория по-разному реагирует на элементы с вознаграждением, поэтому важно протестировать вознаграждение, чтобы убедиться, что вы эффективно используете эти факторы дохода.

Кроме того, обязательно проверяйте, как часто вы показываете рекламу (кэппинг) и сколько времени вы оставляете между объявлениями (пейсинг). Это включает в себя тестирование того, как вы показываете рекламу различным сегментам пользователей. Например, вы можете сегментировать пользователей на различные когорты по вовлеченности в рекламу (например, низкая вовлеченность, средняя вовлеченность, высокая вовлеченность) или на подписчиков и не подписчиков. После этого вы можете проверить влияние размещения рекламы на каждую когорту. Например, после тщательного A/B-тестирования одно приложение, посвященное стилю жизни, решило не показывать подписчикам интерстициальную рекламу.

3. Протестируйте свою модель ценообразования

Чтобы обеспечить максимальный доход от каждого пользователя, важно направить ресурсы на разработку оптимальной модели ценообразования. Ваша конечная цель - конвертировать пользователей в подписчиков, и вы оставляете деньги на столе, если не проводите A/B-тестирование цен и сроков подписки.

Это означает поиск оптимального сочетания между продолжительностью подписки (еженедельной, ежемесячной или ежегодной) и ее стоимостью. Чтобы оценить влияние вашей модели ценообразования, посмотрите на LTV для каждого временного интервала подписки. Таким образом, вы увидите эффект от тестируемой модели ценообразования в долгосрочной перспективе.

Частью тестирования вашей ценовой стратегии является проверка влияния предложения бесплатной пробной версии, особенно учитывая, что у этой стратегии есть как плюсы, так и минусы - без бесплатной пробной версии потенциал оттока выше, но с бесплатной пробной версией уровень подписки может снизиться. A/B-тестирование - единственный надежный способ определить, как эта стратегия повлияет на ваш долгосрочный доход.

Тестирование размещения бесплатной пробной версии также невероятно важно для долгосрочного успеха - вы можете предлагать бесплатную пробную версию как часть платной стены, изменять временные рамки пробной версии, позволять пользователям продлевать бесплатную пробную версию или даже тестировать, когда запрашивать информацию о кредитной карте. В конечном итоге пользователи будут по-разному относиться к бесплатным пробным версиям приложений, поэтому важно не делать никаких предварительных выводов.

Как провести успешное A/B-тестирование

Вы хотите настроить себя на успех с первого дня, чтобы со временем увидеть оптимальные результаты и улучшить KPI. Вот несколько советов для успешного проведения A/B-тестирования.

Соберите собственные данные

Начните со сбора данных о производительности, например, о количестве загрузок и о том, где пользователи проводят больше всего времени. Поскольку производительность субъективна - приложение для социальных сетей будет иметь гораздо больше загрузок, чем приложение для редактирования фотографий по подписке, - очень важно, чтобы вы разрабатывали свои собственные данные, а не исследовали средние показатели для категории, в которой вы работаете.

Благодаря таким подробным данным вы сможете получить точные ориентиры для оценки общего денежного успеха вашего приложения, что поможет вам сформулировать A/B-тест для достижения этих целей. Например, проведенное время - важнейший показатель для социальных приложений. С другой стороны, коэффициент конверсии важен для электронной коммерции и приложений, основанных на подписке.

Будьте счастливы с опровергнутой гипотезой

Как и в традиционном исследовании, сформулируйте гипотезу, которая станет основой вашего A/B-теста. Это сводится к анализу собранных вами данных и показателей, а также к наблюдениям за поведением пользователей, которые помогут составить прогноз. Хотя ваша гипотеза, скорее всего, соответствует тому, на что вы рассчитывали, это не означает, что A/B-тест был неудачным, если он был опровергнут. Напротив, опровергнутая гипотеза может быть не менее ценной.

В приложениях, основанных на подписке, ваши гипотезы могут быть сосредоточены на стоимости подписки или ее продолжительности. В одном из приложений, например, была выдвинута гипотеза, что снижение долларовой стоимости еженедельной подписки приведет к увеличению числа подписчиков. Логично, правда? Хотя они опровергли эту гипотезу, разработчики теперь знают, что им не придется снижать цену, чтобы получить больше подписчиков, что сэкономит им деньги и откроет двери для большего количества A/B-тестов.

Выберите правильный временной интервал

Имитация временных рамок других успешных A/B-тестов не сделает ваш текущий тест более эффективным. На самом деле, тестирование на временном интервале, который имеет смысл для исследуемой метрики, жизненно важно для того, чтобы результаты не были запутанными или искаженными.

Например, если вы проводите тест, в ходе которого за стеной подписки будет закрыто гораздо больше контента, то в нем будет задействовано несколько разных показателей. Рассматривая количество платящих пользователей в качестве ключевого показателя, придерживайтесь краткосрочного тестирования. Если рассматривать удержание как ключевую метрику, то, вероятно, лучше всего использовать долгосрочное тестирование.

A/B-тестирование - это способ уменьшить неуверенность в том, что именно сработает в вашем приложении, и принимать правильные бизнес-решения на основе данных, что делает его более действенным методом, чем имитация. Хотя это руководство призвано помочь вам начать, со всеми этими подвижными частями, возможно, будет полезно использовать инструменты A/B-тестирования, такие как IronSource.