インクリメンタリティ テストには数え切れないほどのメリットがあります。 リターゲティング支出の価値の証明から、次の広告費の最適な支出方法の理解に至るまで、増分リフト テストは、堅牢なモバイル広告キャンペーンの重要な要素です。 しかし、インクリメンタリティ テストは、視聴者をセグメント化してパフォーマンスを向上させるのにも役立つことをご存知ですか? 以下では、増分リフト テストを使用してパフォーマンスの高いセグメントを特定し、広告費用をより効果的に割り当てる方法を説明します。

インクリメンタリティ テストのレビューについては、次のブログを参照してください。 インクリメンタリティとは何か, 増分リフトテストの実行方法 インクリメンタリティがどのように役立つか 次の広告費を最適化する.

増分リフトテストの例

インクリメンタリティ テストを使用すると、さまざまなターゲティング戦略の相対的な上昇率と価値を比較できます。 これにより、チームが特定の戦略に優先順位を付け、マーケティング予算をより効率的に費やすことができます。

ゲームアプリはパフォーマンスの高いユーザーをターゲットにしたい

インクリメンタリティ テストがアプリのキャンペーンをより適切にセグメント化するのにどのように役立つかを説明するための例を次に示します。

ゲーム アプリは、リターゲティング キャンペーンのパフォーマンスを向上させるためにどのユーザー セグメントをターゲットにすべきかをより深く理解しようとしています。 これを行うために、DSP に視聴者の 10% をランダムに選択させ、コントロール グループに配置させます。 次に、キャンペーンの治療グループと対照グループに対して増分アップリフトを実行します。 また、各キャンペーン内のすべての特定のセグメントに対して上昇テストも実行します。 これらのテストは、キャンペーンの開始から少なくとも XNUMX か月後に実行されます。

コントロールグループに関する注意事項

上昇テストを実行する前に、コントロール グループ内のデータが可能な限りクリーンアップされていることを確認することが重要です。 これは、データセット内の不正なデータ、破損したデータ、不適切な形式のデータ、重複したデータ、または不完全なデータを修正または削除することを意味します。 データが間違っている場合、結果やアルゴリズムは正しく見えても信頼性が低くなります。 データをクリーンアップするにはいくつかの方法があります。 たとえば、XNUMX つのコントロール グループをすべてのベンダーと連携させたり、分析後にクリーンアップしたりすることができます。

キャンペーンレベルでの段階的な上昇率

アプリ全体の上昇率テストでは、リターゲティング キャンペーンが価値を高めていることを示すプラスの結果が示されていますが、キャンペーン レベルでは、増分上昇率テストでは、XNUMX つのキャンペーンで収益がマイナスの上昇率であることが示されています。

7 日以内にアプリを使用した Android の無料ユーザーを対象としたキャンペーンでは、マイナスの上昇率がありました。 これは、これらのユーザーをリターゲティングしても収益が増加しなかったことを意味します。 とはいえ、この結果は他のキャンペーンよりも少ない量のデータに基づいています。 アプリの DSP は、インクリメンタリティ テストの結果をセグメントごとに掘り下げて、結果のニュアンスをより深く理解します。

セグメントレベルでの増分リフト

キャンペーンをセグメントごとに洗い出すと、一部のセグメントが他のセグメントよりも全体的な収益向上に大きく貢献していることがわかりました。 たとえば、90 日以内にアプリを使用した iOS の無料ユーザーをリターゲティングしたセグメントは、収益を 5000% 以上増加させました。 そうは言っても、このセグメントは他のセグメントに比べて収集した収益データの量も少なかった。

最もデータが多いセグメント (最後にログインして 7 日以内、アプリの利用期間が 30 日以内である Android 有料ユーザー) も 110% という高い上昇率を示しました。 これは、このセグメントのユーザーをリターゲティングすることで、ゲーム アプリの収益が 100% 以上増加したことを反映しています。

一方、7 日以内にログインしたが、それより少し長い 90 日以内にアプリを使用した Android 有料ユーザーは、50% のマイナスの上昇を示しました。 これは、これらのユーザー(7 日以内にアプリにログインしたが、その前に最後にエンゲージしたのは 90 日以上の期間内である可能性がある)を再ターゲットしても、収益のプラスの増加にはつながらなかったことを意味します。

ゲームアプリが学んだこと

キャンペーンレベルだけでなくセグメントレベルでもインクリメンタリティの結果を深く掘り下げることで、アプリはリターゲティングの取り組みによって最も影響を受けるユーザーをより微妙に理解できるようになりました。 たとえば、キャンペーン レベルでは、7 日以内に最後にログインした Android の有料ユーザーにプラスの上昇が見られました。 しかし、アプリの DSP がこれらの結果をセグメント レベルで詳しく調査したところ、このパフォーマンスの微妙な違いが判明しました。 つまり、7 日以内にログインし、30 日以内にアクティブだった Android の有料ユーザーは、リターゲティングすると上昇率が高くなりました。 これは、7 日以内にログインし、90 日以内にアクティブだった Android の有料ユーザーとは対照的でした。 このグループは負の上昇を示しました。

ゲーム アプリは、これらの結果から、30 日が経過すると、プレーヤーをリターゲティングして戻ってきてアプリを再度開く可能性が減少することを学びました。 また、より多くの費用を投入できる可能性の高いセグメントも特定しました。 これには、90 日以内の iOS の無課金ユーザー、7 日以内の 30 日以内にログインした iOS のアクティブ ユーザー、30 日以内の iOS の無課金ユーザーが含まれます。

まとめ

このユースケースから得られる最大のポイントは何でしょうか? インクリメンタリティ テストの結果をキャンペーン レベルとセグメント レベルの両方で分析することの重要性。 これに加えて、増分テストに基づいて視聴者をセグメント化するためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。

  • 十分なデータを収集します。 上で概説したように、すべての増分リフト結果が同じであるわけではありません。 必ずしも大量のデータに裏付けられていない、非常にプラスまたはマイナスの上昇率が得られる場合があります。 結果を分析するときに、結論を急がないようにしてください。 さらに情報を収集すると変更される可能性があることに注意してください。
  • リフトアップは必ずしもパフォーマンスと同じではないことに注意してください。 アプリの KPI によっては、プラスの向上が高いパフォーマンスを意味しない場合があります。 たとえば、インクリメンタリティ テストで収益のプラスの増加が見られたものの、依然として LTV またはチャーンの目標を下回っている場合があります。 インクリメンタリティ テストをダウンファネルの目標に確実に結び付けてください。 さらに、リフトアップは、キャンペーンを別の角度から見る別の方法として捉える必要があります。 そうは言っても、上昇率の結果と並行して属性データを分析することが重要です。
  • コストを念頭に置いてください。 コスト データを DSP に戻さない限り、増分結果はキャンペーンの ROI 結果を反映しない可能性があります。 たとえば、コンバージョン単価が非常に高い一方で、コンバージョン数が大幅に増加する可能性があります。 コストを念頭に置き、特定のセグメントに広告費を割り当てる前に、そのセグメントのユーザーが再アクティブ化するのにどれくらいのコストがかかるかを必ず考慮してください。

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