Как снизить стоимость установки приложения на 70%

СберМаркетинг разработал эффективную стратегию продвижения APK в условиях полного отсутствия приложения в основных сторах, а также возможность получать недорогие установки, несмотря на сложность воронки в продвижении APK. 

APK – формат файла приложения, используемый операционной системой Android, поэтому далее в кейсе мы поделимся тем, как привлекать аудиторию пользователей, использующих именно Android-устройства.

СберБанк Онлайн — одно из самых популярных банковских приложений в стране. В начале апреля 2022 года оно было удалено из App Store и GooglePlay. Но банк не мог оставить своих клиентов без доступа к удобному приложению, поэтому вместе с командой СберМаркетинга разработал уникальную механику кампании с помощью mobile DSP.

Почему мобильная DSP?

Команда СберМаркетинга выбрала полностью прозрачную мобильную DSP с алгоритмами закупки премиального in-app инвентаря на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, что в дальнейшем позволило осуществить запуск ML кампаний. В ней есть все доступные в in-app форматы и крупнейшие SSP, такие как: AppLovin, Unity, Vungle, IronSource, Chartboost, Mail и другие не менее известные сетки.

При выборе DSP важно обращать внимание на тот инвентарь, который она способна предложить, так как не все SSP в текущих условиях работают в РФ.

Доступные форматы в Mobile DSP

Что такое машинное обучение в InApp?

ML (machine learning) кампании предназначены для автоматизации закупки и оптимизации performance кампаний на целевые действия: установки, регистрации, покупки. Строятся они на основе собранных данных при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения.

Реализация

Запуск обычных кампаний на широкую аудиторию

На первом этапе команда баинга запустила обычные кампании, статистика которых пригодится в дальнейшем. В течение недели собирались данные для создания предикторной модели. Был настроен таргетинг на широкую аудиторию РФ, целевые события — установки приложения, marketing analytics login (реактивация пользователей). Креативы подготовили для двух форматов: banners, fullscreen. На каждой из четырех SSP (AppLovin, Untity, IronSource, Mail.ru) запустили отдельные рекламные кампании.

Важно всегда придерживаться правила: 1 SSP = 1 формат, так как это упрощает процесс оптимизации и позволяет более точно корректировать ставки, так как у каждой SSP и формата стоимость закупки могут сильно отличаться.

Запуск ML кампаний

На втором этапе, после того как было собрано достаточно данных по установкам из обычных кампаний – были созданы ML-модели для каждой SSP и формата. Это было сделано, чтобы сохранить однородность данных, что позволит алгоритмам проще и точнее обучиться. Таргетинг остается прежним, пытаться его сужать не стоит, так как это ограничит работу алгоритмов и в дальнейшем не позволит масштабировать ML кампании.

«Для создания модели необходимо минимум 1000 установок. Сама модель создается за счет внутренней DMP площадки, благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Чтобы нарисовать портрет ЦА, она собирает статистику по каждому пользователю и находит общие признаки между ними. Важно соблюдать однородность данных и создавать модель под каждую связку SSP + формат, таким образом точность модели будет значительно выше, что, в свою очередь, сильно повлияет на performance показатели», — объясняет работу модели Эдгар Маркарян, старший менеджер по рекламе мобильных приложений в СберМаркетинге. 

Оптимизация In-App закупки в Mobile DSP

• корректировка ставок по кампаниям и паблишерам;

• корректировка мультипликаторов к ставке в ML кампаниях;

• анализ эффективности сеток и вывод топ паблишеров в вайтлисты для их дальнейшего масштабирования;

• по результатам эффективности сеток оперативно перераспределили бюджет в пользу наиболее эффективных;

• анализ эффективности креативов, отключение не попадающих в KPI.

«Мы протестировали много разных способов продвижения банковского приложения без участия App-сторов. Mobile DSP для закупки In-App трафика показала лучшие результаты. Тем не менее, мы не собираемся останавливаться на достигнутом и продолжим искать эффективные и интересные решения этой проблемы», — отметил Виталий Иванишин, руководитель направления дистрибуции в СберБанке.

Результаты

За три месяца кампании (февраль — апрель 2023) получилось:

1. снизить стоимость установки на 70%*;
2. уменьшить стоимость реактивации пользователей на 80%*;
   
   * относительно KPI

По результатам, Сбер признал эффективность предложенной стратегии и в три раза увеличил месячный бюджет на данную стратегию продвижения.

Выводы и рекомендации

1. Самая эффективная сетка — AppLovin оказалась эффективнее остальных в 3-4 раза.
2. Самый эффективный формат — Fullscreen.
3. После того, как СберМаркетинг набрал 1000 установок, они смогли сформировать и подключить ML модель, которая оказалась на 30% эффективнее обычной кампании.
4. Всегда придерживайтесь правила 1 SSP = 1 формат

Совет нашим коллегам по цеху, которые хотят повторить опыт: важно периодически обновлять ML модель — поэтому рекомендуем оставлять работать обычную РК вместе с ML кампанией в соотношении бюджета 20% на 80%. Это позволит продолжать набирать статистику для обновления модели, сохранять отличные результаты и снизить потерю эффективности в случае выгорания старой модели.

Состав группы:

• Руководитель направления дистрибуции в СберБанке: Виталий Иванишин
• Руководитель департамента рекламы мобильных приложений в СберМаркетинге: Ульяна Кирпичева
• Руководитель группы баинга в СберМаркетинге: Артем Хорев
• Старший менеджер по рекламе мобильных приложений в СберМаркетинге: Эдгар Маркарян