4 отчета по аналитике для оптимизации стратегии Monetization

НавебинареIronSource "Настройка, анализ и оптимизация монетизации рекламы" руководитель нашей команды по стратегии роста Элизе Крумхольц расскажет вам о том, как лучше всего проанализировать и оптимизировать стратегию монетизации. Давайте посмотрим, о чем она говорила.

Во-первых, она отметила, что монетизация рекламы состоит из двух частей: стратегии внедрения рекламы и стратегии рекламной сети. Стратегия внедрения рекламы - это решение о том, как включить рекламу в нашу игру, а стратегия рекламных сетей - с какими рекламными сетями работать и как их лучше использовать. Лучший способ оптимизировать нашу стратегию? A/B-тестирование.

На вебинаре Элизе хочет проверить, генерирует ли новое размещение видео с вознаграждением дополнительный ARPDAU без ущерба для удержания, поэтому она проводит A/B-тест и создает две группы: одну с новым размещением видео с вознаграждением и одну без него.

После проведения A/B-теста вам понадобятся пять отчетов, чтобы проанализировать результаты и выбрать победителя теста.

Отчеты о проделанной работе

Для начала Элизе провела нас по отчетам о производительности, которые показывают такие KPI, как доход, eCPM, fill rate и впечатления. Мы можем отфильтровать их по метрикам или, в данном случае, по группам A или B, чтобы проверить результаты нашего A/B-теста.

Элизе фильтрует видео по вознаграждению (именно этот рекламный блок нас интересует), а затем разделяет A против A. B. Посмотрите - доход и количество показов выше в группе B (наша тестовая группа с новым размещением видео с вознаграждением). Отлично! Но, по словам Элис, это еще не вся история. Что это значит в контексте ARPDAU?

Отчеты о деятельности пользователей

Далее: отчеты об активности пользователей. Здесь мы можем понять ARPDAU, DAU, DEU, коэффициент вовлеченности, впечатления на DEU (коэффициент использования), впечатления на DAU и сессии на DAU.

Используя этот отчет, Элизе сравнивает ARPDAU компании A с ARPDAU компании A. группы B - и обнаруживает, что ARPDAU для группы B выше на 25%. Но почему? Возможно, наша игра привлекает больше пользователей рекламой, чем раньше, а может быть, пользователи теперь смотрят видео с вознаграждением. Чтобы выяснить это, давайте проверим, как различаются показатели вовлеченности и использования (количество впечатлений/DEU) в зависимости от A и DEU. B.

Как выяснилось, показатель вовлеченности не изменился - другими словами, ни один новый пользователь не вовлекается в видеорекламу с вознаграждением. Тем не менее, в группе B их количество составило 5, по сравнению с 4 в группе A (контрольной). По сути, вовлеченные в вашу игру пользователи теперь смотрят не 4, а 5 вознаграждаемых видео в день. Наконец, мы видим, что приводит к увеличению ARPDAU - большее количество просмотренных за сессию видео с вознаграждением. Но мы все еще пытаемся понять, что повышает ARPDAU и не вредит удержанию. Итак, давайте разберемся, как новое размещение видео с вознаграждением влияет на наше удержание и LTV?

Когортные отчеты

Чтобы понять, как это влияет на удержание и LTV, нам нужно перейти к когортным отчетам. Таким образом, вы можете сгруппировать пользователей, которые начали игру в один и тот же день (когорта), и измерить определенные KPI для этих групп за разные промежутки времени. Разделите наши результаты на A и A. B, мы можем понять, если пользователи, которые теперь смотрят больше видеорекламы с вознаграждением из-за нового размещения, также продолжают оставаться здесь, чтобы играть в нашу игру.

Перейдя к отчету по когорте, мы отфильтруем временной период теста, сделаем разбивку по группам A/B и увидим результаты - функция, эксклюзивная для LevelPlay. Мы обнаружили, что больший процент пользователей в тестовой группе также сохранил D7, по сравнению с контрольной группой. Мы получаем более высокий ARPDAU за счет большего количества показов и более высокого коэффициента использования, и эти пользователи, как правило, играют в нашу игру больше дней.

Поворотные отчеты в режиме реального времени

Наконец, мы можем еще глубже погрузиться в наши данные с помощью поворотных отчетов в реальном времени - они позволяют нам анализировать практически все KPI, которые мы только что рассмотрели, причем в режиме реального времени. Таким образом, с момента начала A/B-теста мы можем изучить изменения в поведении пользователей и производительности рекламной сети. Самое главное - мы можем быстро реагировать на эти результаты.

Помимо A/B-тестирования, мы можем оптимизировать нашу игру в соответствии с данными реального времени, отслеживать производительность после обновления стека Mediation, сразу же узнавать о падениях сети и контролировать стабильность новых версий приложений. У нас также есть режим сравнения, в котором мы можем сравнивать KPI бок о бок на одном экране и легко сравнивать KPI все сразу. Мы также можем легко понять изменения между различными временными периодами.

В конечном итоге мы видим, как отчеты о производительности, отчеты об активности пользователей, отчеты по когортам и поворотные отчеты в реальном времени работают вместе, чтобы улучшить нашу стратегию оптимизации Monetize. Используя все эти отчеты вместе, мы можем более глубоко погрузиться в данные, чтобы понять не только "как", но и "почему" - и таким образом улучшить стратегию Monetize. Чтобы узнать больше, смотрите полную версию вебинара ниже.