Adverteren in de winkel: Hoe uw app succesvol te maken

Momenteel strijden ongeveer zes miljoen apps in Apple en Google om aandacht van gebruikers. Volgens AppAnnie werd in 2017 wereldwijd meer dan $ 86 miljard aan transacties verricht – in Apple- en Google-appstores, evenals in Android-winkels van derden. Dat is iets meer dan 74 miljard euro.

In Duitsland hebben gebruikers momenteel gemiddeld 90 apps op hun smartphones geïnstalleerd. Maar iedereen weet uit eigen ervaring: slechts een derde ervan wordt regelmatig gebruikt. Voor app-operators is daarom de zichtbaarheid van hun apps in de app-winkels het grote doel, en daarom worden miljoenen in advertenties geplaatst. Om de aandacht van gebruikers te trekken, is iets anders veel meer waard: een regelmatige gegevensanalyse.

Gebruikte apps Bron Afbeeldingsrechten App Annie
Gemiddeld aantal gebruikte en geïnstalleerde apps per maand (Afbeelding: App Annie)

Zie er goed uit en geef in het begin wat meer gas

Winnende gebruikers voor apps vereist een slimme combinatie van marketing, app-ontwerp en gegevensanalyse. In de app-winkels spelen de sterbeoordeling, gebruikersrecensies en geselecteerde teksten en schermafbeeldingen een belangrijke rol. Dit heeft rechtstreeks invloed op de conversieratio, dat wil zeggen het aantal downloads per gebruiker dat de app-pagina ziet. Verder is de rangorde van de app belangrijk, omdat een goede rangorde ervoor zorgt dat meer gebruikers de app zelf vinden, zo organisch. Speciale Boost- of Burst-campagnes kunnen het aantal bezoekers en downloads op de korte termijn verhogen, en dus ook voor een betere ranking en meer organische gebruikers op de lange termijn.

tonen

Zoek gebruikers op basis van gegevens

Zowel in boostcampagnes als in “normale” prestatiemarketingcampagnes worden mobiele gebruikers getoond apps te promoten, hetzij tijdens het surfen op internet of in andere apps. Aan de kant van de uitgever bijvoorbeeld, kosten advertentievertoningen één euro voor duizend vertoningen (CPM), afhankelijk van de plaatsing. App-fabrikanten daarentegen geven er de voorkeur aan op prestatiegebaseerde wijze te betalen, dat wil zeggen alleen wanneer de download is voltooid, bijvoorbeeld tegen EUR 10 per download. Als de download niet is gegarandeerd, bestaat het risico dat u voor commercials moet betalen, maar mogelijk geen downloads en dus geen compensatie.

Daarom moet u goed nadenken over welke gebruiker u welke advertenties wilt weergeven. “Hier worden historische gegevens en machine learning gebruikt”, legt Dr. med. Steffen Wachenfeld, Chief Product Officer bij WeQ, een start-up die gespecialiseerd is in gebruikersacquisitie voor apps. “Je kunt computers bijvoorbeeld laten leren op welke besturingssysteemversies bepaalde games goed converteren of op welk moment een winkel-app wordt gedownload in tegenstelling tot een taxi-app.”

Test de optiek van het display

Wanneer duidelijk is welke gebruikers wanneer een specifieke app willen aanbevelen, is het belangrijk om de advertentie zelf, de advertentie, zo aantrekkelijk mogelijk te maken. Creatieve optimalisatie bekijkt hoe een advertentie – of het nu een banner, video of een afspeelbare advertentie is – eruit zou moeten zien als de klikfrequentie (CTR) en de conversieratio (CR) bijzonder hoog zijn. Zelfs met een eenvoudige banner zijn er veel variabelen die tegen elkaar kunnen worden getest: de kleuren, de positie van tekst- en afbeeldingselementen, de belangrijkste visuals, de call-to-action etc.

Welke combinaties werken verschilt van doelgroep tot doelgroep. Naast klassieke sociodemografie hebben vakanties en evenementen zoals het WK of de affiniteit van de gebruiker invloed op het advertentiesucces.

Omgaan met de stroom van gegevens

Zodra de advertentie online is, ziet een typisch performance marketingbedrijf in de wereld van mobiele apps elke seconde duizenden datapunten. Deze gegevens moeten eerst worden gestructureerd en voorverwerkt, zegt Wachenfeld. Hiervoor worden ze gesorteerd, onderworpen aan een statistische analyse en verrijkt met aanvullende gegevens. Basis is bijvoorbeeld de volgorde van IP-adressen en op basis van een toewijzing van locatie-informatie en een evaluatie van frequenties van specifieke geografische gebieden. Als u dit wilt blijven doen, kunt u aanvullende informatie aan deze geodata toewijzen, afhankelijk van de tijd, zoals weergegevens. Dan kan bijvoorbeeld een taxi-app worden geadverteerd waar het regent en er een toenemende vraag is.

Onderscheid belangrijk van onbelangrijk

Tijd, vakantie, bannerkleur, district, browserversie of weergavegrootte – de kenmerken van gebruikers en de mogelijkheid om verschillend ogende advertenties op verschillende tijdstippen te combineren zijn eindeloos. Kunstmatige intelligentie kan ook leren van historische gegevens en helpen bij het vinden van de juiste eigenschappen, zegt Wachenfeld, de AI-expert van WeQ. Speciale algoritmen maken relevante functies in de loop van de tijd betekenisvoller, waardoor ze steeds belangrijker worden bij advertentiebeslissingen. Niet-relevante functies zorgen ervoor dat het algoritme langzaam sterft, waardoor het gemakkelijker en sneller wordt om beslissingen te nemen op basis van minder eigenschappen, waardoor ruimte, tijd en geld worden bespaard.

Wat is normaal

Let op: als de eerder waargenomen patronen plotseling volledig veranderen – bijvoorbeeld als er plotseling twee of slechts de helft van zoveel downloads van een weer-app gebeurt – moet onmiddellijk worden geanalyseerd: wat is er aan de hand? Campagnebeheerders kijken op en vinden misschien dat er een paardenrace in Londen plaatsvindt en iedereen wil weten of ze de paraplu nodig hebben. Of – als de downloadsnelheid daalt – kan gewoon een technisch probleem zijn.

Om deze taak met patroonherkenning te automatiseren, is het belangrijk om duidelijk te maken wat normaal is. Om dat te doen, kijk naar het verleden en observeer verschillen. Als u te veel van de gebruikelijke afwijkingen opmerkt, worden de campagnebeheerders automatisch door het systeem op de hoogte gebracht. Is het bijvoorbeeld realistisch voor een gebruiker om een ​​grotere app in minder dan een seconde te downloaden? en te openen? Hier moet je onderzoeken of dit geen echte gebruiker was, legt Dr. med uit. Guard veld. Zelfs als na 1000 gestarte downloads en enige verstreken tijd geen enkele gebruiker de app heeft geopend, is dit niet normaal. Dan is het belangrijk om er bijvoorbeeld achter te komen of de downloadlink verbroken is of dat de post-backs, dat wil zeggen de meldingen over de installaties, correct werken onderweg van de app via de app-fabrikant naar de adverteerder.

Monitoring van de server

Om serverlandschappen te monitoren, heeft het bedrijf Dynatrace, dat werd opgericht in Oostenrijk, onlangs een interessante oplossing getoond op haar interne tentoonstelling in Barcelona. Het bedrijf houdt zich bezig met het bewaken van applicatieprestaties, dwz het bewaken van IT-systemen. Om de complexe interactie van verschillende servers en systemen aan te tonen, zoals app-servers en betalingsservers, visualiseerde Dynatrace zijn IT-landschap in een AR-applicatie. Dit is vergelijkbaar met een 3D-kaart, waarin de knooppunten van elke server als kleine continenten in een virtueel landschap zijn. Voor de technicus maakt de visuele weergave het gemakkelijker om te zien waar een fout is binnengeslopen en het netwerk verlamt. Met andere woorden, waar de betaling momenteel niet werkt, waar geen advertenties meer kunnen worden afgespeeld of waar downloads momenteel niet mogelijk zijn – allemaal in realtime en wereldwijd. Als u zich alleen realiseert dat in de VS momenteel weinig wordt gedaan aan het downloaden van apps, maar dat niet altijd een netwerkfout schuldig moet zijn – het kan gewoon gewoon nacht zijn.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *