iOS 14.5 ve sonrasında abonelik uygulaması analitiği stratejileri nasıl yapılır?

Abonelik bazlı hizmetler gittikçe artıyor ve ortalama bir kullanıcı ayda 20$ harcıyor. Uygulamaların sadece %1'i monetizasyonu aboneliklerle yapsa da, mobil tüketici harcamasının %90'ından fazlası abonelik bazlı uygulamalarda yapılıyor. Ciro miktarı bu kadar yüksekken, geliştiricilerin dönüşüm funnel'larının optimizasyonunda en verimli yaklaşımı seçmeleri çok önemlidir.

Yakın zamanda gameindusty.biz ile yayınladığımız bir makalede de gündeme getirdiğimiz gibi, monetizasyonunu aboneliklerle yapan uygulamaların kullanıcı hayat döngüsündeki tüm noktalardaki deterministik verileri toplayabilmeleri için iOS 14.5+ sonrasında iyi bir kullanıcı onayı stratejisine sahip olmaları çok önemli. Abonelik uygulamalarının kullanıcı yolculukları, tipik olarak diğer monetizasyon stratejilerinden daha uzun ve karmaşıktır. Bu yüzden alabileceğiniz tüm verileri almanız önemlidir.

Ancak onay vermeyen kullanıcılar için bile güçlü bir SKAdNetwork planınızın olması, kullanıcı LTV'sini doğruya yakın bir şekilde hesaplamanızda size bir fırsat sunacaktır.

Kullanıcı onayını almak

Yüksek kullanıcı onayı oranlarını güvence altına almak, uygulamaların kullanıcıları hakkında gerçek ve deterministik verilere erişim sağlayarak rekabette önemli bir avantajı elde etmesini sağlayacaktır ve onay veren kullanıcıları baz alan modellemeler oluşturmalarına imkan verecektir.

Ön izin istemlerinin kullanılması, kullanıcı düzeyinde takibe onay vermenin kullanıcılara sağlayacağı avantajlarını açıklamaya yardımcı olabilir ve mükemmel bir ön izin isteminin nasıl oluşturulacağı hakkında birçok öneri mevcuttur.

Abonelik uygulamaları için, kullanıcıların ödeme yönteminin ne zaman başarısız olduğu, aboneliklerini ne zaman duraklattığı veya iptal ettiği ya da devam ettirdiği hakkında bilgi sahibi olmak, uygulamanızı optimize etmeye yardımcı olabilecek temel bilgilerdir. Adjust'ın Abonelik Ölçümlemesi çözümü ile kullanıcı hayat döngüsüne daha önce hiç olmadığı kadar ayrıntılı bir görünüme sahip olabilirsiniz. Ancak IDFA olmadan, kullanıcıların dönüşüme girmeden önceki yolculuklarında nasıl ilerlediğine dair güvenilir veriler elde etmek giderek zorlaşır.

SKAdNetwork kullanımı

Monetizasyonunu aboneliklerle yapan uygulamalar, iOS 14.5+ ve sonrasında iki zorlukla karşı karşıyalar. Bunlardan ilki, SKAdNetwork zamanlayıcısını 24 saatin ötesine güvenilir bir şekilde erteleyebilmek, kullanıcı sinyallerini toplamak için faydalı olsa bile bir zorluk yaratır.

Zamanlayıcıyı, dönüşüm penceresini bir bit kullanarak uzatıp ertelemek mümkündür. Sadece bir dönüşüm değeri güncellemesini tetikleyerek (örneğin 000001'den 000011'e) 24 saat daha elde etmiş olursunuz. Ancak bu, kullanıcının her gün uygulamanıza girmesini ve dönüşüm değeri tetiklemesinin ön planda çalışmasını gerektirir. Kullanıcı uygulamayı bir daha açmazsa, dönüşüm değeri güncellenemez ve zamanlayıcıyı uzatmak için toplamak istediğiniz verileri alamazsınız.

İkinci zorluk ise, güvenilir ve uzun vadeli tahminler yapmak için kullanıcıdan ilk 24 saatte yeterli veri almanın zor olmasıdır. Sadece sınırlı sayıdaki temas noktası ve 6 bitlik olası değerlerin sınırları ile en anlamlı verilere odaklanmanız ve ilk 24 saatten olabildiğince yararlanabilmeniz çok önemlidir.

Sinyal/gürültü oranı

SKAdNetwork tarafından size verilen 6 bit'i kullanmanın iki ana yolu vardır. Birincisi, kullanabileceğiniz altı bit'in her birini bir event'e atadığınız, ilgili bit'in 0 mı yoksa 1 mi yapıldığını ve size o olayın meydana gelip gelmediğini söyleyen bir 'bit maskeleme' yaklaşımı kullanmaktır.

Standart SKAdNetwork çözümümüz, dönüşüm event'lerini Adjust kontrol panelinde zaten takip ettiğiniz abonelik event'leriyle eşleştirmenize olanak tanır.

İkinci seçenek ise farklı dönüşüm değerlerine değer aralıkları atamaktır. Bu, tanımladığınız aralıkların neresinde bulunduklarına bağlı olarak kullanıcı "bucket'ları" oluşturmanıza olanak verir. Gelişmiş dönüşüm değeri yönetim sistemimiz ile bu bucket'ları tanımlamak için özel şemalar oluşturabilirsiniz.

Video streaming veya dating uygulamaları için kullanıcı etkileşimi en önemli metriklerden biridir. Bu yüzden bazı şirketler, gelişmiş çözümümüzdeki "sessions" koşullarını kullanarak optimizasyon yapıyorlar.

"sessions" koşulu ile gerçekleşen toplam oturum sayısını takip edebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte, kullanıcı 5 ila 10 arasında oturum kaydederse, dönüşüm değeri 3 olacaktır.

"sessions": { "count_min": 5, "count_max": 10 }

• count_min (varsayılan olarak 1) – Takip edilen toplam oturum miktarı belirtilen miktardan az olmamalıdır;
• count_max (varsayılan olarak sınırsız) – Takip edilen toplam oturum miktarı, belirtilen miktarı aşmamalıdır;

Modelleme yapmak

Tahmine dayalı LTV modellemesi, orta vadedeki revenue'yü tahmin etmek için kullanıcıların uygulamayı kullandıkları ilk günde sergiledikleri davranışı kullanır. Bu tür tahmine dayalı modelleme, daha geniş bucket'lar ya da kategoriler için kullanıldığında daha iyi çalışır.

Bu yüzden, abonelik uygulamaları "deneme süresi başlangıcı" event'ini SKAdNetwork sinyalini optimize etmek için kullanabilir. Bunun iki nedeni vardır: bu görünürlüğün olduğu pencerede daha istikrarlı bir şekilde gerçekleşebilmesi ve ilk pencerede bol miktarda intent olmasıdır.

Ancak sadece "deneme süresi başlangıcı" kullanmak, sizi yanlış bir yola saptırabilir. Deneme süresindeki event'ler hakkında bilgi yoksa, IDFA sonrasında ücretsiz bir deneme süresi başlatan bir kullanıcının mutlaka ciro getiren bir kullanıcıya dönüştüğünü varsaymak daha da zor olacaktır.

Deneme süresi

Bu nedenle, "deneme süresi başlangıcını" deneme türünü zenginleştirme potansiyeline sahip ek ve bağımsız bir sinyal olarak düşünebilirsiniz. Örneğin, bir kullanıcı "deneme süresi başlangıcı" event'ini tetikleyebilir ve buna bir dönüşüm değeri atanabilir. Sonrasında kullanıcı aboneliğini dönüşüm değeri penceresi içerisinde iptal ederse bu dönüşüm değerini güncelleyebilirsiniz. Bu, ödeme yapma olasılığı düşük olan çok sayıda kullanıcıyı denklemden çıkarır ve daha düşük bir LTV'ye sahip olma ihtimalinin yüksek olduğunu varsayabileceğimiz geniş bir "iptal edilmiş deneme" kullanıcıları bucket'ı oluşturur.

Diğer yandan, belki de ücretsiz deneme için kaydolan ve ödeme bilgilerini giren kişileri takip etmek isteyebilirsiniz. Ödeme bilgilerini giren kullanıcılar, dönüşüme girmeye açık olduklarının ve hatta uzun vadeli kullanıcılar olabileceklerinin sinyalini verirler.

iOS 14.5+ emplementasyonuyla ilgili sorularınız varsa, CSM ya da hesap yöneticinize ulaşmaktan çekinmeyin. Rehberimizi buradan indirebilirsiniz ya da iOS 14.5+ kaynak merkezimizi ziyaret edebilirsiniz.