소프트 런칭을 위한 UA 예산을 계산하는 방법은 무엇입니까?

새로운 것을 시도하고, 첫 번째 메트릭 배치를 기다리고, 최초의 리뷰를 읽는 스릴 - 앱 개념을 검증하는 것은 흥미롭고 매우 흥미 롭습니다. 일반적으로 UA(사용자 획득)를 통해 첫 번째 사용자 배치를 새롭고 반짝이는 개념으로 끌어들입니다. 그러나 의미 있는 결과를 얻고 실제로 새로운 개념을 높은 수준의 확실성으로 검증하려면 첫 번째 캠페인에 얼마나 많은 돈을 할당해야 할까요? 소프트 런칭을 위한 UA 예산을 계산하는 방법은 무엇입니까?

총 예산은 앱을 테스트하려는 국가, 설치당 비용(CPI) 및 획득해야 하는 설치 수(이런!)에 따라 다릅니다. 이 기사에서는 국가 선택에 대해 논의하지 않겠지만(유용한 팁이 포함된 많은 콘텐츠가 있음) 신뢰할 수 있는 인앱 측정항목. 약간의 수학이 있을 것입니다. 그러나 나는 그것이 재미있을 것이라고 약속합니다.

이것은 Hutch의 수석 게임 분석가인 Anna Yukhtenko의 게스트 게시물입니다.

면책 조항: 앱 유효성 검사와 관련하여 쿠키 커터 접근 방식은 없습니다. 선택은 앱 자체, 앱에 대한 계획, 잠재적인 향후 수익 창출 모델에 따라 다릅니다. 또한 이 기사에서 내가 제공하는 팁은 수익화가 아직 구현되지 않은 유효성 검사 단계의 앱과 더 관련이 있습니다.

소비자 물가 지수

우리 모두는 잠재적인 앱의 CPI가 어떻게 생겼는지 알고 싶어합니다. 결국 CPI 수준은 앱의 미래 인기도를 추정하는 데 도움이 됩니다. 그러나... UA 검증 예산이 어떻게 생겼는지 보기 위해 CPI를 예측해야 합니까?

검증하려는 것을 추정하는 것도 매우 혼란스럽습니다. 하지만 어느 쪽이든 해야 하므로 다음은 실행 계획의 예입니다.

• 1단계: (앱을 처음 출시하는 경우 이 단계를 건너뜁니다): 자신의 전문 지식과 경험을 사용합니다. 귀하가 잘 알고 있는 앱 유형/회사가 전문화하는 앱 유형인 경우 개념을 검증할 국가 및 플랫폼의 평균 CPI 수준을 알고 있을 것입니다.
• 2단계: 국가별 업계 보고서를 보고 확인 중인 앱 유형의 평균 CPI 수준을 파악합니다.
• 3단계: 계절성과 검증 테스트 시기에 대해 생각해 보십시오. 예를 들어 CPI는 일반적으로 4분기에 더 높고 건강 및 피트니스 앱은 1월에 미친듯이 급증합니다. 따라서 앱 유형에 대한 계절적 영향을 염두에 두십시오.
• 4단계: 적절한 측정을 위해 방금 추정한 CPI 위에 약간 추가합니다. 보고서는 가혹한 현실을 완전히 묘사하지 못할 수 있으므로 미안한 것보다 안전한 것이 좋습니다.

또한 견적을 확인하려면 업계 친구나 함께 일하는 에이전시에게 문의하십시오.

표본의 크기

CPI 질문은 제쳐두고 의미 있는 결과를 얻기 위해 확보해야 하는 사용자 수를 평가할 때입니다. 통계에 따르면 더 많은 사용자를 확보할수록 더 좋습니다. 그러나 우리 모두는 제한된 예산을 가지고 있으며 현명한 지출을 원합니다! 따라서 여기에 필요한 설치 수를 영리하게 계산하고 비용을 절감하지 않는 방법에 대한 해킹이 있습니다.

1일차 유지율을 측정항목으로 살펴보겠습니다. 결국, 일반적으로 개념의 성공을 평가할 때 가장 먼저 살펴봐야 하는 지표입니다. 산업 및 앱 유형에 따라 필요한 1일차 유지 목표를 생각해 보세요. 개념 무효화의 경우 35%라고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 100명의 사용자를 확보했고 그 중 35명이 1일 차에 돌아왔습니다. 따라서 1일차 유지율은 35/100=35%입니다. 품위 있는! 그러나 신뢰할 수 있는 결과입니까? 간단한 통계에 참여하고 100개의 설치 샘플에 대해 35%의 1일 차 유지율에 대해 95% 신뢰 구간을 구축해 보겠습니다.

"95% 신뢰 구간"은 X[하한]와 Y[상한] 사이의 구간에 1일차 유지의 실제 값이 포함될 확률이 95%임을 의미합니다. 상한 및 하한에 대한 공식은 기본 통계에서 가져온 것이며 비율에 대한 변형은 다음과 같습니다(유지율은 다시 돌아온 사용자의 비율이므로).

• p = 표본의 비율(이 경우 1일차에 돌아온 사용자의 비율)
• Z = z-분포의 임계값(우리의 경우 95% 신뢰 구간을 추정하고자 하므로 분포의 임계값은 1.96입니다. 이것은 z-분포 표에서 가져온 것입니다. 이 비디오를 시청하여 다음을 볼 수도 있습니다. 과정을 더 깊이 이해합니다.
• n = 표본 크기, 우리의 경우 100

이제 공식을 적용해봅시다!

따라서 실제로... 표본 크기가 100개일 경우 유지율은 95% 확률로 26%에서 44% 사이일 수 있습니다! 44%는 1일 유지로 멋질 것이지만 26%는 … 그다지 많지 않습니다. 이제 2000명의 사용자를 확보했다면 어떻게 되었을까요? 그 중 700명이 1일 차에 돌아왔습니다(35% 유지)?

훨씬 낫다! 이제 1일차 유지율이 33%에서 37% 사이로 떨어질 가능성이 있으므로 35% 결과에 대해 더 확신할 수 있습니다. 26% – 44% 야구장보다 훨씬 가깝습니다! 내 조언 - Excel에 하한 및 상한에 대한 공식을 입력하고, 신뢰할 수 있는 신뢰 구간을 제공하는 샘플 크기를 얻을 때까지 샘플 크기 및 가능한 유지 결과를 가지고 놀아보십시오.

Teaser: 몇 단락에서 사용할 수 있는 공식이 포함된 Google 시트가 있으므로 계속 읽으십시오!

또한 개발한 다른 앱과 유효성 검사 앱 간의 1일차 유지율을 비교할 때 동일한 신뢰 구간 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

• 앱 XYZ의 1일차 유지율은 34-39% 범위 w 95% 확률에 속하며,
• 유효성 검사 개념의 1일차 유지율은 95% 확률로 33-37% 범위에 속합니다.
• App XYZ의 1일 차 유지율이 유효성 검사 개념보다 높습니까? 신뢰 구간이 겹치기 때문에 알 수 없습니다!

등.

소...예산이 얼마에요?

예상 CPI에 예상 샘플 크기를 곱하면 Bob이 삼촌이 됩니다! 처음에는 견적을 내기가 어렵지만, 저를 믿으세요. 갈수록 쉬워집니다.

다음은 위에서 설명한 계산의 단순화된 버전입니다. 예상 CPI, 샘플 크기 및 잠재적 유지율을 입력하고 수치가 변하는 것을 지켜보십시오.

여기를 클릭 >> 샘플 크기 및 예산 계산

추신: 유용한 팁

검증 UA를 시작하기 전에 스프레드시트의 어딘가에 예산을 넣으십시오. 캠페인을 켠 후 매일 확보할 수 있는 볼륨을 추가하고 원하는 사용자 수에 도달하는 데 걸리는 시간을 확인하십시오. 향후 이 정보를 사용하여 향후 개념에 대한 예산을 편성할 수 있습니다! 앱 개념을 검증하는 것은 까다로운 일이며 첫 번째 UA 예산을 만드는 것도 쉽지 않습니다. 어떤 경우에는 특히 참조가 없는 경우 CPI가 잘못될 수 있습니다. 유지율은 당신을 놀라게 할 수 있으며 실제 숫자가 예상 숫자와 완전히 일치하지 않는다는 것을 알게 될 것입니다. 미래를 위한 학습 경험으로 여기고 참조용으로 숫자를 저장하고 계속 탐색하십시오!

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