Как сохранить баланс между положительным пользовательским опытом и повышением дохода мобильного приложения?
С такой задачей в MyTracker обратились из Studio Nord. О том, как мы ее решили, рассказываем в этом кейсе.
Studio Nord — разработчики мобильной игры Hustle Castle, симулятора средневекового замка с элементами RPG.
Сконвертировать неплатящих игроков в покупателей, чтобы повысить доход от внутриигровых покупок.
Существует прямая связь между стоимостью первой покупки игрока и вероятностью совершения повторной покупки. Для тех, кто заплатил $1-4 за первую покупку, вероятность второй покупки составляет 46%, $5-10 — 50%, $11-25 — 60%, $26-50 — 62%, $50+ — 70%.
В нашем эксперименте мы сделали ставку на то, что увеличения конверсии из неплатящих игроков в покупателей можно добиться путем улучшения опыта первой покупки, а именно через индивидуально подобранный оффер.
Если игрок ничего не покупал в течение 30 дней после регистрации, то каждые две недели ему приходило специальное предложение, которое он мог принять или нет. Если пользователь по-прежнему не принимал предложение, то еще через 60 дней (всего 90 дней без платежей) пользователю приходит другое, улучшенное предложение с более выгодными условиями. Подробнее о старой логике показа офферов мы расскажем в описании самого эксперимента.
После интеграции с помощью персонального менеджера команда мобильной разработки Hustle Castle подключила 4 стандартных события, которые были отправлены для обучения модели MyTracker Personalize. Затем они запрашивали рекомендации по игрокам через наш Realtime API и показывали офферы с помощью своих механизмов по выдаче специальных предложений.
О том, как работает MyTracker Personalize и как его подключить, можно узнать в нашем блоге.
Автоматическое A/B-тестирование — это неотъемлемая часть работы MyTracker Personalize. Как и все сплит-тесты, процесс состоял из нескольких этапов.
О том, как проводить A/B-тесты для получения достоверных результатов, можно прочитать в нашем блоге.
Для определения эффективности результата тестирования мы сформулировали гипотезу:
Внедрение рекомендательной системы MyTracker Personalize позволит увеличить APRU сегмента неплатящих игроков на 10-30% с помощью персонализированных предложений.
Ключевой метрикой, наиболее соответствующей гипотезе, выбрали ARPU — средний доход от одного пользователя.
Разбили всех не платящих пользователей на две группы:
Контрольная группа, которой продолжили показывать офферы по старой логике:
Рекомендательная группа, которой каждые две недели показывали 1 из 100 вариантов офферов, согласованных со студией
Например:
Тест продолжался три месяца. Набрал достаточное количество пользователей для достижения статистической значимости и подтвердил гипотезу: ARPU Hustle Castle в рекомендательной группе увеличился на 23%.