AppMetrica Post API в Едадиле: сбор ценных офлайновых сигналов и аналитика
Как это помогло выстроить продуктовую аналитику, повысить качество рекламного трафика и какие ценные сигналы помогает получать из офлайна. Рассказывает Александр Сергеев, руководитель отдела аналитики Едадила.
![AppMetrica Post API в Едадиле: сбор ценных офлайновых сигналов и аналитика](/upload/iblock/a16/e748.jpg)
Едадил — это агрегатор скидок из офлайновых магазинов, приложение и сайт. Год назад мы запустили новую бизнес-модель — кешбек, которая позволила Едадилу монетизироваться эффективнее — и при этом оставаться бесплатным для пользователя.
Но отслеживать отдачу стало труднее, так как конверсия происходит в офлайне.
Решение от AppMetrica — Post API — позволило нам наладить простой и прозрачный процесс передачи данных, а заодно повысить качество трафика из рекламных сетей. Обо всём по порядку.
Что такое Едадил и на чём он зарабатывает
Раньше Едадил работал так: пользователь открывал приложение или сайт и видел, какие промоакции («жёлтые ценники») есть в магазинах поблизости. А FMCG-бренды размещали у нас рекламу. Одна беда — невозможно было отследить, покупал пользователь после этого что-то в магазине или нет.
![](/images/2ruward.png)
Кубковые рейтинги диджитал-агентств/продакшенов 2024
26 августа братский Рувард анонсировал ведущих игроков агентского рынка России – на основании медального зачета премии RUWARD AWARD.
Поэтому мы придумали новую модель монетизации, более прозрачную — кешбек. Вот как это работает.
- Пользователь выбирает товары из раздела «Кешбек» в Едадиле.
- Покупает их в любом офлайн-магазине.
- Сканирует QR-код с чека после покупки.
- Если чек из нужного магазина и в нём есть акционный товар, бренд-производитель возвращает пользователю часть потраченной суммы на внутренний счёт. А Едадил зарабатывает на проценте с каждой такой транзакции.
Почему сложно отследить Самую Важную Конверсию
Всё выглядит просто — чек отсканирован, начисляем кешбек, записываем конверсию. В действительности нам сначала нужно убедиться, что чек — правильный, что в нём действительно есть товары, за которые положен кешбек. Нужна проверка, и на неё требуется время — на лету её не выполнить, так как кешбек начисляется не в приложении, а на бэкенде, где происходит валидация чеков.
В итоге у нас появляется два набора данных — вся статистика поведения пользователей в приложении, которая живёт в AppMetrica, и данные о получении кешбека, которые записываются в логах бэкенда. Разумеется, пользователи видят в приложении пополнение счёта. Но так как начисления происходят отдельно, после сканирования чека, автоматически эта информация в систему аналитики уже не попадет.
С точки зрения работы с партнёрами, неважно, где хранятся данные о кешбеках — мы всё равно знаем, за какую покупку какого бренда было начисление. Но для нашей собственной бизнес-аналитики было необходимо понимать, какие пользователи конвертируются в получателей кешбека чаще других, какие каналы приводят таких пользователей, чем отличается поведение тех, кто получает кешбек, от тех, кто сканирует «пустые» чеки. Поэтому нам было важно, чтобы получение кешбека отражалось и в наших отчётах в AppMetrica.
Зачем понадобился AppMetrica Post API
Post API — это метод отправки HTTP-запроса, с помощью которого можно отправить в отчёты AppMetrica информацию об активности пользователей вне приложения. Это могут быть самые разные данные — например, информация о том, что клиент что-то купил в офлайновом магазине, данные из CRM, звонки, открытые имейлы.
Схема работы с POST API
В нашем случае с помощью POST API мы передаём сигнал о том, что пользователю начислен кешбек. Объединив данные о кешбеках со статистикой о действиях пользователей приложения, собранной в AppMetrica, мы смогли настроить более глубокую продуктовую аналитику. Изучили поведение пользователей, которые делали повторные покупки — прямо как в традиционном ecommerce, а не в приложении с новой моделью монетизации :–) Выстроили график возвращаемости из покупки в покупку и используем его как маркер здоровья приложения, а также отслеживаем рост ядра аудитории.
Retention Rate у пользователей, которые получают кешбеки за покупки, в 2 раза выше
Retention Rate пользователей без кешбека
Помимо этого, мы сегментируем конвертировавшихся пользователей — в том числе получателей кешбека — по аналогии с RFM-анализом, и для каждого сегмента проводим отдельные пуш-кампании. В результате коммуникации с пользователем получаются более персональными.
А ещё мы смогли заметно поднять качество трафика из рекламных сетей, и об этом стоит рассказать подробнее.
Как Post API помогает растить качество трафика
С помощью Post API мы смогли не просто лучше понять, какие рекламные активности работают эффективнее, но и настроить динамическую оптимизацию закупки трафика. Для начала — о более простых приёмах. Используя данные об офлайн-конверсиях, мы глубже изучили работу наших рекламных кампаний и повысили их эффективность:
- нашли регионы, которые приносили меньше всего целевых пользователей — которые конвертировались в кешбек и другие полезные действия выше по воронке — и отключили невыгодные таргетинги;
- перераспределили бюджет в пользу тех рекламных партнёров, которые приводили больше целевого трафика;
- разделили всех пользователей на несколько сегментов в зависимости от того, насколько они нам выгодны — и задали для каждого сегмента разную стоимость привлечения.
А теперь — подробнее о динамической оптимизации закупки на стороне рекламных сетей.
Вот как это работает.
Одна из наших главных задач — приводить таких пользователей, которые останутся в приложении надолго (то есть имеют высокий Retention Rate). Через Post API мы начали размечать пользователей, которые открывали приложение на третий день после установки: для этого передавали в отчёты специально настроенное событие-маркер. Затем мы стали отправлять в рекламную сеть сигналы об этом событии (постбеки) — то есть сообщать партнёру, что тот или иной пользователь оказался для нас целевым.
Так у партнёра появляется информация о качестве трафика, и он может начать привлекать именно тех пользователей, которые похожи на нашу целевую аудиторию — такая связка с рекламной сетью возможна за счёт того, что для трекинга установок мы также используем AppMetrica. В результате мы начали получать трафик с более высоким уровнем возвращаемости.
Чтобы ещё подрастить долю качественной аудитории, которая будет часто пользоваться приложением, мы пошли дальше — построили свою модель машинного обучения: она предсказывает вероятный «срок жизни» каждого нового пользователя. Разметку всех новых пользователей в зависимости от их предсказанного retention’а мы опять же передаём в отчёты через Post API, а оттуда в виде постбеков снова отправляем в рекламную сеть. Так что партнёры могут начать оптимизировать закупку трафика моментально — не нужно дожидаться, пока пользователь действительно станет постоянным.
Благодаря Post API мы настроили сквозную продуктовую аналитику и заметно оптимизировали закупку трафика, опираясь на ценные сигналы из офлайна. Если у вас тоже есть разные источники данных о пользователях, подумайте, какую выгоду вы можете получить, если объединить их со статистикой поведения в приложении.
Рекомендуем:
- Как оптимизировать контекстную рекламу мобильных приложений
- Как устроены и на чём зарабатывают кешбек-сервисы
- Руководство для новичков: сквозная веб-аналитика для бизнеса
- Шпаргалка продуктолога: что нужно сделать перед запуском мобильного приложения
- Как настроить пуши на сайте, не потратив ни рубля — пошаговое руководство
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.