Wie berechnet man das UA-Budget für einen Soft Launch?

Veröffentlicht: 2022-03-15

Der Nervenkitzel, etwas Neues auszuprobieren, auf die ersten Messwerte zu warten, die allerersten Bewertungen zu lesen – die Validierung von App-Konzepten ist spannend und äußerst interessant. Normalerweise bringen Sie diese erste Gruppe von Benutzern über die Benutzerakquise (UA) in Ihr neues glänzendes Konzept. Aber wie viel Geld sollte man der ersten Kampagne zuweisen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen und das neue Konzept tatsächlich mit guter Sicherheit zu validieren? Wie berechnet man das UA-Budget für einen Soft Launch?

Das Gesamtbudget hängt von dem Land ab, in dem Sie Ihre App testen möchten, den Kosten pro Installation (CPI) und der Anzahl der Installationen, die Sie erwerben müssen (duh!). In diesem Artikel werde ich nicht auf die Länderauswahl eingehen (es gibt viele Inhalte mit einigen nützlichen Tipps), aber ich werde durchgehen, wie Sie den CPI und die Anzahl der Benutzer schätzen können, die erforderlich sind, um zu erhalten zuverlässige In-App-Metriken. Es wird etwas Mathematik geben, aber ich verspreche, es wird Spaß machen.

Dies ist ein Gastbeitrag von Anna Yukhtenko, Senior Games Analyst bei Hutch.

Haftungsausschluss: Bei der App-Validierung gibt es kein Patentrezept. Die Wahl hängt von der App selbst, den Plänen, die Sie dafür haben, und ihrem potenziellen zukünftigen Monetarisierungsmodell ab. Außerdem sind die Tipps, die ich in diesem Artikel gebe, relevanter für Apps in der Validierungsphase, wenn die Monetarisierung noch nicht implementiert ist.

VPI

Wir alle wollen wissen, wie die CPIs potenzieller Apps aussehen. Schließlich helfen die CPI-Werte dabei, die zukünftige Popularität der App einzuschätzen. Allerdings … müssen Sie irgendwie versuchen, die CPIs vorherzusagen, um zu sehen, wie Ihr UA-Validierungsbudget aussehen wird?

Es ist sehr verwirrend zu versuchen, etwas zu schätzen, das Sie auch zu validieren versuchen. Aber Sie müssen es so oder so tun, also ist hier ein Beispiel für einen Aktionsplan:

  • Schritt 1: (Überspringen Sie diesen Schritt, wenn Sie zum ersten Mal eine App veröffentlichen): Verwenden Sie Ihre eigene Expertise und Erfahrung. Wenn es sich um einen App-Typ handelt, mit dem Sie vertraut sind, oder wenn es sich um einen App-Typ handelt, auf den sich Ihr Unternehmen spezialisiert hat, kennen Sie wahrscheinlich die durchschnittlichen CPI-Werte in den Ländern und Plattformen, in denen Sie das Konzept validieren werden.
  • Schritt 2: Sehen Sie sich Branchenberichte nach Ländern an und machen Sie sich ein Bild von den durchschnittlichen CPI-Werten für den App-Typ, den Sie validieren.
  • Schritt 3: Denken Sie an die Saisonabhängigkeit und den Zeitpunkt des Validierungstests – z. B. sind die CPIs im 4. Quartal im Allgemeinen höher und Gesundheits- und Fitness-Apps erleben im Januar verrückte Spitzen. Denken Sie also an saisonale Effekte für Ihren App-Typ.
  • Schritt 4: Addieren Sie zur Sicherheit noch etwas zu dem soeben geschätzten CPI hinzu. Die Berichte bilden die harte Realität möglicherweise nicht vollständig ab, also seien Sie besser auf Nummer sicher.

Um eine Bestätigung Ihrer Schätzungen zu erhalten, fragen Sie auch Freunde aus der Branche oder Agenturen, die mit Ihnen zusammenarbeiten

Stichprobengröße

Nachdem die CPI-Frage aus dem Weg geräumt ist, ist es an der Zeit zu bewerten, wie viele Benutzer wir gewinnen müssen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Statistiken deuten darauf hin, dass es umso besser ist, je mehr Benutzer wir gewinnen. Aber wir alle haben begrenzte Budgets und wollen mit den Ausgaben klug umgehen! Daher hier ein Hack, wie man die Anzahl der notwendigen Installationen clever berechnet und nicht die Bank sprengt.

Nehmen wir die Tag-1-Aufbewahrung als Beispielmetrik. Schließlich ist es meist die erste Kennzahl, die bei der Bewertung des Erfolgs eines Konzepts berücksichtigt werden muss. Überlegen Sie sich je nach Branche und App-Typ eine Zielbindung für Tag 1, die Sie benötigen würden. Nehmen wir an, es sind 35 % für die Konzeptungültigkeitserklärung. Angenommen, Sie haben 100 Benutzer gewonnen, und 35 von ihnen kamen am ersten Tag zurück. daher beträgt die Retention am Tag 1 35/100 = 35 %. Anständig! Aber ist es ein zuverlässiges Ergebnis? Lassen Sie uns einige einfache Statistiken betrachten und ein Konfidenzintervall von 95 % für eine 35 %ige Kundenbindung am Tag 1 für eine Stichprobe von 100 Installationen erstellen.

„95 % Konfidenzintervall“ bedeutet, dass das Intervall zwischen X [Untergrenze] und Y [Obergrenze] mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % den wahren Wert der Tag-1-Retention enthält. Die Formeln für die Ober- und Untergrenze stammen aus der Basisstatistik, und hier ist die Variante davon für Anteile (da die Retention % der Anteil der Benutzer ist, die zurückgekommen sind):

  • p = der Anteil in Ihrer Stichprobe (in unserem Fall der Anteil der Benutzer, die am 1. Tag zurückgekommen sind)
  • Z = der kritische Wert der z-Verteilung (in unserem Fall ist der kritische Wert der Verteilung 1,96, da wir ein Konfidenzintervall von 95 % schätzen möchten. Dieser Wert stammt aus einer z-Verteilungstabelle. Sie können sich auch dieses Video ansehen den Prozess tiefer verstehen.
  • n = die Stichprobengröße, in unserem Fall 100

Jetzt wenden wir die Formeln an!

Also, tatsächlich … Ihre Retention kann mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % zwischen 26 % und 44 % liegen, wenn Ihre Stichprobengröße nur 100 beträgt! 44 % wären als Retention am ersten Tag cool, aber 26 % … nicht so sehr. Was wäre nun passiert, wenn Sie 2000 Benutzer gewonnen hätten, von denen 700 am ersten Tag zurückgekommen wären (ebenfalls 35 % Retention)?

Viel besser! Jetzt können wir uns auf das Ergebnis von 35 % sicherer verlassen, da die Kundenbindung am ersten Tag wahrscheinlich irgendwo zwischen 33 % und 37 % liegen wird. Viel näher als die 26 % – 44 % Baseballstadion! Mein Rat an Sie – kopieren Sie die Formeln für Unter- und Obergrenze in Excel, spielen Sie mit Stichprobengrößen und möglichen Retentionsergebnissen herum, bis Sie eine Stichprobengröße erhalten, die Ihnen ein Vertrauensintervall gibt, auf das Sie sich verlassen können.

Teaser: Es gibt ein Google-Sheet mit Formeln, die Sie in ein paar Absätzen verwenden können, also lesen Sie weiter!

Außerdem können Sie dieselbe Konfidenzintervalltaktik verwenden, wenn Sie die Tag-1-Aufbewahrung zwischen anderen von Ihnen entwickelten Apps und der Validierungs-App vergleichen. Zum Beispiel:

  • Die Kundenbindung von App XYZ am Tag 1 fällt mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % in den Bereich von 34–39 %,
  • Die Tag-1-Retention des Validierungskonzepts fällt in den Bereich von 33–37 % mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 %.
  • Ist die Tag-1-Aufbewahrung von App XYZ höher als die des Validierungskonzepts? Wir wissen es nicht, weil sich die Konfidenzintervalle überschneiden!

Etc.

Soooo… Wie hoch ist das Budget?

Nehmen Sie Ihren geschätzten CPI, multiplizieren Sie ihn mit der geschätzten Stichprobengröße – und Bob ist Ihr Onkel! Es ist schwierig, zum ersten Mal Schätzungen zu erstellen, aber glauben Sie mir, es wird mit der Zeit immer einfacher.

Hier ist eine vereinfachte Version der oben beschriebenen Berechnungen. Geben Sie einfach Ihren geschätzten CPI, die Stichprobengröße und die potenzielle Kundenbindung ein und beobachten Sie, wie sich die Zahlen ändern:

Klicken Sie hier >> Stichprobenumfang und Budgetberechnung

PS: Ein nützlicher Tipp

Tragen Sie Ihr Budget irgendwo in eine Tabelle ein, bevor Sie mit der Validierung von UA ​​beginnen. Nachdem Sie die Kampagnen aktiviert haben, fügen Sie die Volumina hinzu, die Sie jeden Tag erwerben können, und sehen Sie, wie lange Sie brauchen, um die gewünschte Anzahl von Benutzern zu erreichen. Sie können diese Informationen in Zukunft verwenden, um Budgets für Ihre anstehenden Konzepte zu erstellen! Die Validierung von App-Konzepten ist eine knifflige Angelegenheit, und auch die Erstellung des ersten UA-Budgets ist nicht einfach. In einigen Fällen, insbesondere wenn Sie keine Referenz haben, können Sie die CPIs falsch verstehen. Die Retention mag Sie überraschen, und Sie werden feststellen, dass die tatsächlichen Zahlen nicht ganz mit den geschätzten übereinstimmen. Betrachten Sie es als Lernerfahrung für die Zukunft, speichern Sie die Zahlen als Referenz und erkunden Sie weiter!

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