Gaming
Câu chuyện thành công: INDIEZ
Giới thiệu về INDIEZ
INDIEZ là một công ty phát hành và sản xuất game di động có trụ sở tại Việt Nam. Hiện tại, INDIEZ đang phát hành 7 tựa game, đa dạng về thể loại, bao gồm: game phổ thông (casual), hyper-casual, giải đố và game hành động. Với những tựa game nổi bật như Monsters & Puzzle: God Battle, Pet Connect: Tile Puzzle Match, Car Parking: Traffic Jam 3D và Crazy Driver 3D: Car Traffic, công ty hiện đã sở hữu hơn 17 triệu lượt tải.
Thách thức
Để duy trì sự thành công của các tựa game, INDIEZ cần hiểu sâu hơn về từng điểm chạm trong hành trình của người dùng và đo lường hiệu quả hoạt động của chiến dịch. Đội ngũ của INDIEZ đã sớm nhận ra giá trị của dữ liệu thô vì loại dữ liệu này cực kỳ hữu ích trong quá trình phân tích kênh quảng cáo và thử nghiệm chiến dịch. Dữ liệu thô cũng giúp INDIEZ đo lường các chỉ số theo nhu cầu một cách linh hoạt. Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu thô đòi hỏi nhân sự phải có kỹ năng về truy vấn và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, sẽ mất nhiều thời gian để xây dựng biểu đồ liên kết lượng dữ liệu khổng lồ và đồng bộ hóa thông tin lấy từ nhiều nguồn.
Trong khi thử nghiệm các nguồn người dùng mới từ những đối tác khác nhau, INDIEZ cũng gặp phải lưu lượng truy cập gian lận. Họ cần một công cụ để phân định các nguồn lưu lượng truy cập hợp lệ với những nguồn không hợp lệ nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực đến ngân sách truyền thông và tổng doanh thu của công ty, đồng thời ngăn chặn lưu lượng truy cập gian lận tiếp tục xảy ra trong tương lai.
Giải pháp
Với sự trợ giúp của Adjust Datascape, INDIEZ có thể tận dụng dữ liệu thô, phát hiện ra giá trị đặc trưng của các kênh khác nhau và thu thập thông tin chính xác hơn từ các đợt thử nghiệm A/B. Nhờ có dữ liệu thô của Adjust, đội ngũ của INDIEZ có thể so sánh hiệu quả hoạt động của các chiến dịch, nội dung quảng cáo và mạng lưới quảng cáo (network) ở cấp độ quốc gia.
Lan Nguyen
CEO, INDIEZ
Ngoài ra, Datascape đã giúp INDIEZ có được cái nhìn tổng quan hoàn chỉnh về các Chỉ số đo lường hiệu quả công việc (KPI) thiết yếu và tiết kiệm thời gian lập báo cáo. Việc nắm giữ mọi dữ liệu từ các mạng lưới và chiến dịch trên một nền tảng duy nhất khiến quy trình thu thập thông tin hữu ích của đội ngũ INDIEZ trở nên dễ dàng hơn, giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và mang tính chiến lược hơn theo thời gian thực.
Lily Truong
Sales Manager, Adjust Vietnam
Đội ngũ của INDIEZ tận dụng các chỉ số khác nhau để đánh giá hiệu quả hoạt động, tùy theo mục tiêu tối ưu hóa chiến dịch cũng như cách thức hoạt động của công nghệ máy học trong mạng lưới quảng cáo cụ thể đó. Chính vì vậy, INDIEZ đo lường một vài chỉ số theo những cách khác so với các công thức hiện có trong hệ thống của Adjust. Tuy nhiên, với việc bước đầu đưa tính năng "chỉ số tùy chỉnh" (custom metrics) vào Adjust Automate, INDIEZ đã có thể tùy chỉnh các công thức một cách thuận tiện để tính toán các chỉ số phù hợp với nhu cầu của họ.
INDIEZ cũng tận dụng Fraud Prevention Suite của Adjust để không phải tiêu tốn ngân sách marketing cho lưu lượng truy cập không mang lại kết quả. Đội ngũ của INDIEZ đã lọc ra các nguồn lưu lượng truy cập không phù hợp, qua đó giúp xác định được các đối tác có đóng góp vào thành công chiến dịch. Nhờ có Fraud Prevention Suite, INDIEZ nhận thấy rằng hơn 50% lưu lượng truy cập của một đối tác cụ thể đến từ các nguồn không xác định và có SDK không hợp lệ.
Kết quả
Dữ liệu thô của Adjust đã cung cấp cho INDIEZ cái nhìn tổng quan chi tiết và cặn kẽ về hiệu quả hoạt động của chiến dịch và kênh marketing. Qua đó, INDIEZ có thể nhanh chóng xem xét lợi tức trên chi phí quảng cáo (ROAS) và phân bổ ngân sách cho các kênh mang về người dùng có giá trị trọn đời (LTV) cao. Dữ liệu thô cũng cho phép đội ngũ của INDIEZ kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và tạo chỉ số của riêng họ.
Nhờ sự trợ giúp của Adjust, INDIEZ đã đạt được những kết quả sau:
- Tăng 50% lợi tức trên chi phí quảng cáo (ROAS) ở Hoa Kỳ
- Tăng 20% lượt cài đặt tựa game ăn khách nhất - Car Parking 3D
- Tăng 40% chi phí quảng cáo cho Car Parking 3D mà vẫn đảm bảo đạt ROAS mục tiêu.
Tìm hiểu cách INDIEZ đã thành công với raw data từ Adjust trong blog này: “Khai thác raw data để tối ưu chiến dịch marketing cho game di động”.