В Apple Search Ads существует немало важных факторов и параметров, влияющих на
О чем речь:
- Max CPT bid — максимальная цена, которую вы согласны заплатить за один тап;
- CPA goal — заданная вами желаемая стоимость конверсии (CPA). Под нее система автоматизирует кампанию;
- LTV — общая прибыль установки, которую мы ожидаем получить за все время сотрудничества с пользователем.
Чтобы кампании приносили прибыль, CPA не должна быть больше LTV, и это стоит учитывать при установке CPA goal.
В RadASO LTV — это прогнозируемая прибыль с одной установки, с учетом того, сколько пользователей установят приложение, оформят платную подписку и будут ею пользоваться.
LTV = $4,2/10 = $0,42.
Для расчета LTV по странам в более сложных случаях используют различные подходы:
- Average revenue per user (ARPU) — определение среднего дохода за каждого пользователя;
- Subscriptions;
- Attribution.
Конечно, чтобы получить наиболее корректное значения LTV, необходим определенный период продаж, возможность ориентироваться на достоверные данные. При настройке кампаний зачастую такой информации еще нет: рекламу не запустили, статистику не собрали.
Отсюда и вопросы. Какие значения устанавливать для Max CPT bid, CPA goal, если мы не знаем реального LTV? Как понять, на какое значение LTV ориентироваться вначале?
Как рассчитать LTV для рекламных кампаний
Хочу предложить решение от RadASO, основанное на опыте настройки и запуска рекламных кампаний для мобильных приложений. В качестве источника мы использовали агрегированные и общедоступные данные SAHQ и RadASO. Но обо всем по порядку.
Зависимость метрики от страны
Когда данных мало, можно начать с анализа значения LTV по странам за значимый период для нескольких приложений. В данном случае я брала цифры за пол года.
Почему делим по странам?
На основе предположения: у них разные ВВП (по паритету покупательной способности) на душу населения. А значит:
- у людей из разных уголков мира способность покупать внутри приложений различна;
- отличается выручка для разных стран;
- значение ключевых метрик зависит от страны.
Очевидно, что в Швейцарии с ВВП (ППС) 71,352 выручка с одной установки будет выше, чем во Вьетнаме с ВВП 8,650.
(ист. Data.worldbank.org)
Для определения зависимости между странами по метрике LTV можно выбрать США как «опорную». В Америке больше пользователей ориентированы на использование IOS-устройств, чем Android. Так что и трафика там больше.
Расчет LTV по странам
Для начала нужно посчитать то, что есть: в нашем случае LTV для более, чем 70 приложений из разных категорий по странам. А дальше вычислить соотношение этих цифр к метрике в опорной стране США.
Ниже представлена часть таблицы для семи приложений с выведенными процентами. Пропуски означают, что для данной страны еще не подсчитано значимое LTV, то есть не было достаточно покупок за период.
Как получить единую метрику при неоднородных данных
Выборка относительных значений в пределах одной страны может носить неоднородный характер. Когда разброс по цифрам очень большой.
Как анализировать неоднородные данные?
Для этого поможет удобный график, отображающий статистические показатели — box plot. Его еще называют ящиком с усами.
Виды наблюдений, которые можно сделать на основе ящика с усами:
- верхняя граница — максимальное значение выборки;
- верхний квартиль — значение, которому отвечает 75% данных;
- медиана — значение, которому отвечает 50% данных;
- нижний квартиль — значение, которому отвечает 25% данных;
- нижняя граница — минимальное значение выборки;
- выбросы — результат, сильно отличающийся от общей выборки.
Данные по приложениям в Нидерландах:
Согласно графику, здесь заметны выбросы в районе 140% и 130%.
Также статистика в цифрах:
Поскольку известно, что среднее арифметическое (mean) чувствительно к выбросам, то правильнее использовать медиану при расчетах усредненного значения.
Для Нидерланд усредненный процент соотношения LTV к США — почти 31%.
Теперь, определяя начальное значение LTV для США, исходя из ваших соображений и бюджета, можно рассчитать конкретные значения для остальных стран. В данном случае LTV для США — $0,7.
«Сверка» данных
Полученные данные в RadASO сравнивают с цифрами SAHQ, которая дает аналитику по рынку. Например, Interactive Dashboard от SAHQ с ключевыми метрики CPA, CPT. Скажем, по регионам:
Почему разумно делать такое сравнение — при категоризации приложений сохраняется равноценность покупательской способности по странам. Фактор, влияющий на лучший заработок от рекламы в той или иной стране, индивидуален и зависит от функционала приложения.
И вот таблица с итоговыми результатами, где:
- первый столбец — соотношение к опорной стране по CPT по данным SAHQ;
- второй столбец — соотношение к опорной стране по CPT по данным RadASO;
- третий столбец — предполагаемое соотношение LTV, рассчитанное по методике RadASO
- четвертый столбец — цифровое значение этого соотношения, если LTV в США $0,7 (напоминаю, это зависит от вашего приложения);
- пятый столбец — результаты TTESTа для определения вероятности того, что исследуемые выборки для «% in categories from SAHQ» и «% in apps from RadASO» совпадают. Чем ближе этот показатель к 100%, тем достовернее результаты. То есть на цифры предполагаемого LTV по Чехии или Нидерландам стоит опираться больше, чем на данные по Албании.
Красным обозначены страны, при сборе данных для которых еще не был доступен Apple Search Ads.
Полученный показатель — начальное LTV — необходимо ставить для стран с дальнейшей корректировкой под конкретное приложение. Основываясь на начальном LTV, можно смело подстраивать руководство Discovery и Exact кампаниями, регулируя Max CPT bid и CPA goal. Все это поможет в продвижении.
Запомнить
Метрика LTV — важнейший показатель, прогнозирование которого позволяет четче планировать рекламные кампании в Apple Search Ads. В данном случае речь об ожидаемой выручке с одной загрузки.
В RadASO разработали специальную методику расчета начального LTV по странам, которая включает:
- Определение США как опорной страны.
- Расчет LTV для определенного количества приложений по странам и их соотношение к данным в опорной стране.
- Вычисление усредненного LTV для страны в целом с помощью box plot.
- Соотнесение данных с аналитикой по Apple Search Ads от SAHQ.
Мы пользуемся данными цифрами на старте продвижения и советуем вам. А дальше уже вам решать, как настраивать свой Apple Search Ads.
Свежее
Кейс: как увеличить показы и установки приложения на 16% за две недели
Подробно о том, как мы улучшили позиции в топе и видимость в поисковой выдаче
Как легко запомнить пароли, пин-коды, телефоны и все важное
В статье поделюсь несколькими лайфхаками, которые помогут сохранить вашу память (и нервы!) и вовремя вспоминать, наконец, пин-коды банковских карт, исторические даты и другие важные вещи
Как оптимизировать конверсии для страниц приложения в App Store и Google Play
Какие поля и параметры имеют больше значения, и как выжать из них все