2016 tavasztól 2018 elejéig a The Pitch online marketing blog mellett a Shapr3D marketing csapatát erősítettem.

Ebben a posztban azt mutatom be, hogy manapság szerintem hogy érdemes egy mobilalkalmazás marketingjét stratégiai szinten átgondolni, valamint hogyan kell eszközöket, csatornákat és growth hacking megoldásokat választani hozzá. Ha szoktad olvasni a blogot, akkor tudod, hogy itt jellemzően hosszú, ún. long form essay-k szoktak megjelenni. Ez a mostani, még a szokásosnál is hosszabb lesz. De akit érdekel a growth hacking és a modern mobilapp marketing világa, az nem fogja megbánni, ha végigolvassa ezt a posztot. Bár kétségtelen, hogy ez egy haladó szintű marketinges poszt.

A blogposzt elején nagyon röviden bemutatom a Shapr3D-t és a mögötte álló csapatot, utána pedig lépésről lépésre azt, hogy az app marketingtevékenységét milyen eszközök és megoldások segítségével végeztük.

Mi az a Shapr3D?

A Shapr3D egy kifejezetten iPad Pro-­ra készített 3D tervező app, ahol az Apple Pencil segítségével lehet 3D modellezni. A terméket működés közben a lenti videón lehet jobban megismerni.

A programot az Apple már az indulást követően a saját weboldalán emelte ki a Microsoft Office és a FaceTime mellett, mint az egyik legjobban ajánlott produktivitási app. Valamint az Apple jelenleg a Shapr3D-vel is reklámozza az iPad Pro-t a hivatalos weboldalán (http://www.apple.com/ipad-pro/experience/).

A csapat jelenleg 4 fős. Csanády István az alapító és a vezető fejlesztő, Jäger Tamás iOS fejlesztő  és én (Papp Gábor) pedig az analitikát, marketinget, PR-t, SEO-t és a Growth Hackinget viszem. Ezen felül tanácsadó még az a Lakatos Dávid, aki korábban a Dropboxnak adta el a cégét (Sold) 2013-ban. A csapat angyalbefektetője pedig Weiszbart Zsolt.

A fentieket azért is fontos látni, mert itt egy valóban nagyon szűk csapatról van szó. Ez egyrészről lehetővé teszi, hogy egyszerre sok területtel lehessen foglalkozni, cserébe viszont azt a veszélyt is magában rejti, hogy egy embernek egyszerre több területet is le kell fednie. Nincs egy teljes csapat, aki csak analitikával, vagy épp content marketinggel foglalkozzon, mint egy-egy nagyobb cégben. Ezért az erőforrásokat, amik elsősorban az időből és a pénzből állnak, azokat nemcsak hatékonyan, hanem hiperhatékonyan kell felhasználni. Mindezt úgy, hogy állunk az egész csapat kisebb, mint a legtöbb versenytársnál csak a customer support, vagy az online marketinges részleg.

Döntéshozatali mátrix

Pontosan emiatt a döntéshozatalnál nagyon fontos a priorizálás. Ha kevés időd vagy pénzed van, de cserébe mégis hatékony akarsz maradni, akkor tudni kell rangsorolni a feladatokat és teendőket: akár fontosság, akár sürgősség, akár a várható hatás alapján. És mindemellett úgy kell kísérletezni, teszteket futtatni, hogy a napi szintű rutinfeladatokra is maradjon idő. Nem egyszerű feladat, de jól felépített környezetben, akár 4 ember is el tudja látni azt a feladatmennyiséget, amit máshol akár 10-15 ember végez. Amikor marketinges feladatokról van szó, akkor én azt az alap szintű döntéshozatali mátrixot szoktam használni, amit még Dwight Eisenhower, az USA 34. elnöke alkotott / használt a saját feladatait érintő kérdésekben.

Ha döntést kellett hozni, akkor ezt a 4 kérdést mérlegelte:

1. Fontos és sürgős? (Megcsinálom azonnal) // DO
2. Fontos, de nem sürgős? (Későbbre időzítem) // DECIDE
3. Sürgős, de nem fontos? (Delegálom valaki másnak) // DELEGATE
4. Nem fontos és nem is sürgős? (Törlöm, nem foglalkozok vele) // DELETE

Arra kell törekedni, hogy az időnk nagy részét a fontos, de nem sürgős dolgokra szánjuk. Ezek azok, amik hosszú távú, stabil eredményeket hoznak majd. Azok, amik fontosak és sürgősek lesznek, azokat persze vegyük előre. A nem fontosakat viszont próbáljuk leépíteni. Ha pedig mégis sürgős lesz egy nem fontos dolog, akkor azt próbáljuk kiszervezni. Egyszerűnek hangzik, de nem könnyű napi szinten jól és hatékonyan alkalmazni.

Mindez azért kiemelkedően fontos, mert bármilyen munkánál könnyű belefutni abba, hogy valaki épp azért dolgozik valamin, mert az sürgős, de egyébként lehet, hogy egyáltalán nem fontos. Elsőre viszont a sürgőssége elfedi azt, hogy az valójában egy nem értékteremtő, vagy nem fontos munka. Ha pedig kevés az erőforrás, akkor ennek óriási az alternatíva-költsége.

Ezt azért érdemes tudni, mert nagyon sok marketingesnél tapasztaltam korábban azt, hogy egy-egy taktikáért, trükkért cserébe képesek feláldozni a hosszú távú folyamatokat.

A marketingben a stratégia és a folyamat a lényeg. Nem a taktikák és a trükkök.

Hogy ez még jobban érthető legyen, ezért megmutatom azt a mobilapp marketing framework-öt, amit én is használni szoktam. Ezt egyébként mobile growth stack-nek is szokták hívni. Ezt Andy Carvell-től tanultam, aki jelenleg a Soundcloud növekedésért felelős csapatát erősíti. Előtte azonban érdemes megnézni azt is, hogy milyen folyamat előzi meg a framework alkalmazását.

App Marketing Alapok

Tegyük fel, hogy adott egy feladat:

Gábor: az a feladatod, hogy egy mobilappnak minél több fizetős felhasználója legyen. Hogy kezdenél neki?

Nem pont ebben a formában, de valami ilyesmi hangzott el, amikor Istvánnal, a Shapr3D alapítójával először találkoztam. Attól függően, hogy ki merről jön, erre a kérdésre elég sok választ lehet adni.

Lehet azt mondani, hogy irány a fizetős hirdetés, a content marketing, a PR, az App Store Optimalizálás (ASO), nyúljunk hozzá az árazáshoz, csináljunk A/B teszteket, cohort elemzéseket, számoljunk lifetime value-t (LTV). És ide még jöhetne legalább 20 ötlet. Valószínűleg egyikkel sem tévednénk, mindegyikben lehet fantázia. De mégis melyikkel kezdjük? Melyiknek van értelme? Melyiknek nincs? Melyiktől mit várunk?

Hiába válaszoltuk meg az első kérdést, a sok lehetséges válasz csak újabb kérdéseket szül. Az általam használt framework viszont segít abban, hogy ezekre a kérdésekre egy stratégiai szinten is értelmezhető választ adjunk.

Mielőtt azonban nekiesnénk magának a framework-nek, előbb nézzük meg, hogy mit érdemes tudni az appról. Vizsgáljuk meg, hogy:

• Hogyan néz ki a funnel?
• Mik a fő metrikák, amiket trackelni kellene?
• Mi az OMTM, vagyis a one metric that matters?
• Hogy viselkednek a felhasználók, mennyien fizetnek?
• Milyen az onboarding?
• Milyen a user flow?

Ezeket kívül persze számos egyéb kérdést fel lehet tenni, de ezeket kezdésként mindenképp hasznos lehet tisztázni egy app esetében.

Azt mondjuk érdemes látni, hogy a Shapr3D igazából nem egy app. Az app csak a megvalósítási formája a terméknek. A Shapr3D valójában egy app formába csomagolt szoftver. Ez egy prosumer usereknek tervezett munkaeszköz, és nem mondjuk egy buszon nyomkodható szórakoztató játék. Ennek ellenére működését tekintve az appokhoz áll legközelebb, emiatt is lehet remekül alkalmazni rá a mobile growth stack framework-öt.

User journey és marketing funnel

Az első héten nem csináltam mást, mint próbáltam megválaszolni a fenti kérdéseket. A válaszokból és a megfigyelésekből pedig összeállt egy kép arról, hogy az appon belül és azon kívül marketing és growth hacking szemmel mihez érdemes, és mihez nem érdemes hozzányúlni.

Egy nagyon korai verzióban így nézett ki a funnel (marketing tölcsér) és az alap szintű user journey, vagyis a felhasználó életútja. Ez nyilván nem egy profi user journey map, és nem is 100%-ban pontos, de a kezdeti célokhoz ideális vizualizáló és áthidaló eszköz volt.

Az első munkahetem szinte csak azzal telt, hogy próbáltam megérteni, hogy mi történik és miért az történik az appon belül.

Nem ugrottam fejest a fizetett Facebook hirdetésekbe, vagy kezdtem el marketinges trükköket és hack-eket alkalmazni. Előbb a stratégiát kellett megérteni és felépíteni.

Az ábrán jól látható, hogy a user journey-t (kék grafikon) a Dave McClure féle AAARR modellel kombináltam (Stage), alatta pedig a metrikákat is feljegyeztem (Metric). Fent a narancssárga sávok pedig egy-egy folyamatot jelölnek (Comparison & Perception, Onboarding, Buying process). Bár ez egy nagyon sematikus ábra, mégis sokat segített abban, hogy megértsem, mikor, mi történik, és miként tudjuk azt mérni + értelmezni, hogyha valami javul vagy épp romlik az appon belül.

A user journey-t ezekre az alap szintű lépésekre bontottam:

1. First Impression (előszőr hall rólunk valaki)
2. Evaluation (összehasonlít minket másokkal, értékel)
3. Download / Install (úgy dönt, hogy letölti az appot)
4. Usage (használja, eljut az AHA élményig, vagyis megérti, hogy mit tud az app, miért lesz ez hasznos vagy jó neki)
5. Reusage (ha tetszett neki vagy hasznosnak ítéli, akkor újra használja)
6. Purchase (előfizet, megveszi)
7. Advocacy (ajánlja másoknak)

Az AARRR modellt pedig kiegészítettem a monetizációval is, így a különböző stádiumok így követik egymást:

1. Awareness (Hogyan szereznek tudomást az emberek arról, hogy létezik az app?)
2. Acquisition (Hogyan tudjuk elérni, hogy le is töltsék?)
3. Activation (Hogyan tudjuk elérni, hogy ki is próbálják?)
4. Retention (Hogyan érjük el, hogy vissza is jöjjenek és újra használják?)
5. Monetization (Miért és hogyan fognak fizetni ezért?)
6. Referral (Miért fogják ajánlani másoknak?)

A különböző stádiumokhoz és user journey elemekhez pedig ezeket a metrikákat rendeltem:

• traffic by source (honnan jönnek a látogatók?)
• CPM (cost per mille, vagyis az ezer megjelenítésenkénti hirdetési költség)
• # DLs (letöltések száma)
• CPD (cost per download, egy letöltés költsége)
• Drop-off rate (azok aránya, akik eljönnek a letöltési oldalra, de nem töltik le az appot)
• Activation % (hány százalék lesz aktív felhasználó)
• Recency (milyen régen használta újra az appot)
• # active users (aktív felhasználók száma)
• SUM usage hours (adott időszak alatt az összes apphasználat órában mérve)
• Free to paid % (ingyenesből hány % konvertál fizetőssé)
• monthly vs yearly (havi és éves előfizetés megoszlása)
• time to purchase (mennyi idő alatt jut el valaki a vásárlásig)
• app review % (mekkora százalékban értékelik az appot)

Ezeken felül persze akár számos egyéb, származtatott mutatót lehetne nézni. Első körben nekem ezek voltak fontosak, hogy tovább tudjak lépni a mobile growth stack framework-re.

App Marketing Framework

Az Andy-től tanult app marketing (mobile growth stack) framework az alábbi módon néz ki. Elsőre ijesztőnek tűnhet, de valójában nem az.

A Growth Stack Framework az alábbi nagy elemekből vagy rétegekből áll:

1. Channels (Csatornák)
2. Acquisition (Akvizíció, Felhasználószerzés)
3. Engagment & Retention (Elkötelezettség, felhasználók megtartása)
4. Monetization (Monetizáció, bevételszerzés)
5. Insights & Analytics (Összefüggések, analitika)
6. Vertical supporting elements (Vertikális támogató elemek)

Ezek az elemek pedig a szintek között vertikálisan és horizontálisan is kapcsolatban áll(hat)nak egymással. Ha például szeretnék egy akvizíciós kampányt használni egy csatornán keresztül, akkor annak lesz analitikai vonzata is. Vagyis 3 különböző rétegből használunk fel elemeket.

Nézzünk rá egy egyszerű példát. Egy sima Google hirdetés esetén:

• a Csatorna a Search (Keresés) lesz (1. Channel)
• az Akvizíció a fizetett hirdetés, ami a Perfomance Marketingbe tartozik (2. Acquisition)
• az Analitika pedig a Campaign Measurement (5. Insigths & Analytics)

Jelen esetben tehát ezt a 3 zölddel színezett „dobozt” használjuk fel a frameworkből:

Ha nem egy, hanem egyből 2 hirdetést adunk fel, azért, hogy tesztelni tudjuk melyiknek a szövegezése konvertál jobban, akkor az Analitika rétegből egy újabb dobozt használunk fel. Méghozzá az A/B testing-et. Vagyis a korábbi 3 zöld dobozból 4 lesz.

És ilyen kombinációkat bármikor létre tudunk hozni. A framework előnye, hogy

• folyamatosan előttünk vannak azok az elemek, amikből dolgozni lehet,
• összefüggéseket is meg tudunk világítani,
• új tesztelési ötleteket tudunk belőle meríteni.

Ahhoz viszont, hogy ide eljussunk, érdemes ismerni, hogy az egyes rétegek milyen „dobozokat” rejtenek magukban. Most ezeket a rétegeket (layereket) fogom egyesével megmutatni, bár minden doboz magyarázatára nem fogok külön kitérni.

#1 Channels

A legfelső réteg azokat a csatornákat fedi, amiken keresztül a legtöbb mobil app eléri a felhasználóit. Ezek közül néhány sokkal hatékonyabb mint a többi, de ez apponként változik. Ide tartozik a push notification, az email, az appon belüli üzenetek, a keresési találatok, egy cégnek a blogja vagy akár egy hirdetés is. Itt érdemes sok tesztet futtatni és megnézni, hogy melyik csatorna működik és melyik nem. Legtöbb esetben egyébként a csatornák valamilyen kombinációja lesz a nyerő.

A potenciális csatornák terén egyébként elképesztően nagy a mozgás. Pár év alatt fel- és eltűnnek egyes csatornák, ezért érdemes nyitott szemmel járni, hogy éppen melyik működik és melyik van leáldozóban. Amit viszont jó tudni:

A csatornák és az eszközök csak másodlagosak a siker elérésében. A stratégia és a folyamatok az elsődlegesek, és azokhoz kell a megfelelő csatornákat kiválasztani.

Hogy ez pontosan mit jelent, arra nem sokára vissza fogok még térni.

#2 Acquisition

Ebben a rétegben azok az akvizíciós és ügyfélszerzési csatornák vannak, ahonnan a potenciális felhasználókat meg lehet szerezni. Az App Store Optimalizálás, a PR és a Content Marketing sokak számára ismerős lehet, ahogy a Performance Marketing is (ide tartoznak a Facebook hirdetések például), de a Content Indexing szerintem még sokkal kevésbé ismert a többihez képest. Sok app próbálkozik a viralitással, mások az előretelepített megoldásokban hisznek. Ezt a réteget 3 nagy vertikális doboz is segíti. A Retargeting, a lokalizáció vagy éppen a nemzetközivé tétel és a különböző partneri együttműködések. Ez a 3 függőleges elem viszont nem csak az akvizíciót, de a két alatta található réteget is segíteni: ezek az ügyfélmegtartás (retention) és a monetizáció szintjei.

#3 Engagement & Retention

A következő szint az elkötelezettség és az ügyfélmegtartás szintje. Egy app sikerének titka szerintem legalább 50%-ban a First Time User Experienceben (FUE), vagyis az első felhasználói élményben rejlik. A cél, hogy a felhasználó már az első használat során megértse a termék működését.  Jöjjön rá, hogy mire jó a termék. És ha itt nem jut el az AHA pillanatig (amikor megvilágosodik), akkor szinte biztos, hogy őt örökre elvesztettük. Az engagement és retention layer célja a felhasználók megtartása és visszahozása az appba. A FUE-n felül ezt a réteget segíti még a felhasználói fiókok (User Accounts) doboza vagy épp a deep linking. A deep linking (mélylinkelés) lényege, hogyha kapunk egy olyan linket, ami egy apphoz köthető, akkor arra kattinva már maga az app nyílik meg automatikusan, és nem pedig mondjuk az appnak a weboldala. Ez a mélylinkelés lehetővé teszi, hogy a megfelelő helyre irányítsuk a felhasználót.

Képzeljünk el egy egyszerű esetet. Küldünk egy emailt a felhasználónak, amiben upgradelni tudja a jelenlegi előfizetését. Ha ezt az emailt ő a telefonján nyitja meg, akkor a deep link segítségével akár egyből az appba is tudjuk vinni, ahol egy kattintással tud upgradelni. Ha viszont egy sima linket küldtünk volna neki, akkor előbb fel kellett volna mennie az app weboldalára, ott bejelentkezni a saját fiókjába, remélhetőleg tudja fejből a felhasználónevét és a jelszavát, majd utána kikeresi, hogy hol tud előfizetni / upgradelni és végül meg is teszi azt. A mélylinkelés tehát egy nagyon hasznos eszköz lehet, hogyha okosan használjuk.

Emellett ide tartozik a lifecycle marketing, ami a felhasználó életciklusa alapján határozza meg a marketingüzenetet és megoldásokat. Legtöbbször ezt automatikus, drip emailek formájában kapjuk. Más emailt kapunk, amikor feliratkozunk, mást amikor elkészülünk az első projektünkkel, és mást amikor hetekig nem térünk vissza az appba.

A community engagement és support is egy kiemelkedően fontos terület. Ne csak egy buzzword legyen, hanem igenis szánjuk rá az időt. Mi a Shapr3D-n belül például az összes hozzánk érkező üzenetre válaszolunk, amit a felhasználóktól kapunk. Facebookon például átlagban 9 perc alatt.

Ha figyelembe vesszük, hogy Brazíliától, az USA-n és Kanadán át egészen Ázsiában is vannak felhasználóink, ez egy elképesztően jó számnak mondható. A kommentek egy része ugyanis akkor érkezik, amikor nálunk alvásidő van. 🙂

#4 Monetization

A következő réteg a monetizáció, vagyis az, hogy miként lehet pénzt termelni az appal. A legtöbb mobilapp freemium modellel próbál monetizálni, de persze vannak egyéb revenue modellek is. Mi is a freemium verziót alkalmazzuk. A freemium termékeknél maga a free app nem azt jelenti, hogy rossz és használhatatlan. Már ingyenes verzióban is jó terméket kell adni, és utána okos árazással, korlátokkal és PRO feature-ökkel lehet pénzt kérni az appért. A Shapr3D már ingyenesen is az egyik legjobb 3D modellező szoftver azoknak, akik 3D nyomtatásra akarják használni. Itt azt érdemes látni, hogy egy appnak minél erősebb és jobb a monetizációs szintje, annál több pénzt tud visszaforgatni majd a felső, akvizíciós layerbe, amiből meg szintén megint újabb addicionális bevétele lesz. A pénzügyileg jól teljesítő appok így egy pozitív spirálba kerülnek, míg a gyengén monetizálók sokkal nehezebben tudnak új felhasználókat szerezni, majd őket aktiválni és monetizálni.

A monetizációs szintbe a bevételi modellt, a fizetési rendszert, a konverzió optimalizálást (CRO), az árazást, a merchandisingot és a hirdetések kezelését szoktuk sorolni. Ahogy az a fenti ábrán is látható.

#5 Insight & Analytics

A fenti 4 réteget egyrészről segíti, másrészről az egésznek az alapját is adja az 5. réteg, az Insights & Analytics. Ez egyrészről a termékfejlesztésben fontos, másrészről pedig a marketing hatékonyságát is mérni lehet vele. Ez talán az egyik legösszetettebb része a framework-nek, nem véletlen, hogy itt van a legtöbb dobozunk is.

Jó analitikai rendszer nélkül nincs növekedés. Nincs growth és így nincs growth hacking sem.

Mindegyik doboz megérne akár egy-egy külön blogposztot is. Ha valamelyikről szívesen olvasnátok bővebben, akkor írjátok meg kommentben.

A legjobb appokat fejlesztő cégek egyébként az idejük akár felét is az adatinfrastruktúra felépítésével és monitorozásával töltik. Ezek az adatok adják ugyanis az alapkövét mind a fejlesztésnek, mind a marketingnek.

Ezen a layeren belül 20 dobozt is találunk, amik közül mindegyik fontos lehet egy projekt esetében. Gondoljunk akár csak az A/B tesztelés, akár a User Testing, akár a Conversion Funnels, akár az Event Tracking valamelyikére. Szerencsére vannak olyan szoftverek, amikkel ezek közül egyszerre többet is le lehet fedni (pl Mixpanel), és ahol bizonyos API integrációval akár rétegeket átívelően is tudunk dobozokat összekötni. Ez azért jó, mert sokszor kerülünk olyan helyzetbe, hogy különböző adatforrásokból származó infók alapján kell döntést hoznunk.

Amikor döntenünk kell, hogy akár a fejlesztést, akár a marketinget milyen irányba vigyük el, jellemzően 3 információforrás alapon lehet döntést hozni:

1. quantitative data (kvantitatív, mennyiségi adatok)
2. qualitative data (kvalitatív, minőségi adatok)
3. reason based decision (értelem / „megérzés” alapú döntés)

Az első kettőt sokan ismerik. A harmadik már kevésbé triviális. Amikor nincs elég adatunk, akkor hagyatkozhatunk best practicekre, vagy a megérzésünkre. Ezt követően viszont az első kettő valamelyikével alá kell ezt a megérzést támasztanunk.

A 20 doboz közül persze nem kötelező mindet használni, de ha egyet javasolhatok bárkinek, akkor egészen biztosan a user testing lenne. Ezt már korai fázisban is lehet alkalmazni, de érett szakaszban is nagyon hasznos tud lenni.

Mi miket használunk?

Ha megnézzük, hogy ezekből mi milyen elemeket használunk a Shapr3D-nél, akkor az ábra valahogy így néz ki:

Minden zöldre színezett dobozhoz megvan a megfelelő eszköz / tool, amit használunk. A teljesség igénye nélkül:

• Install Attribution, Deeplink Attribution: branch.io
• Event Tracking: Mixpanel, Google Analytics
• App Store Analytics, ASO Keyword Performance Tracking: App Annie, Sensor Tower, iTunes Connect
• Conversion Funnels, User Segmentation: Mixpanel, Google Analytics
• Cohort Analysis: Mixpanel
• User Accounts: FireBase
• Growth Accounting: iTunes Connect, Google Spreadsheet, saját Dashboard
• Email: Elastic Email
• Owned channels, Website: Webflow, Bitbucket
• Partnership: együttműködés az Apple-lel

Ezeket azért használjuk, mert valamilyen folyamatot segítenek, támogatnak, vagy adattal támasztják alá azokat a teszteket, amiket futtatunk. Ezek között pedig nagyon sok „doboz-kombináció” jöhet létre.

Hogy érthető legyen ez mit is takar, nézzünk egy egyszerű gyakorlati példát, hogy a fenti eszközök és a folyamatok hogyan kapcsolódnak össze.

Legyen a feladatunk az, hogy új, fizetős felhasználókat hozzunk be egy Facebook hirdetésen keresztül.

Egyszerűnek hangzik, de ha végigvezetjük a folyamatot, akkor látni fogjuk, hogy elég összetetté tud válni a dolog. Hogy állunk tehát ennek neki? Mit akarunk mérni? Azt milyen eszközzel tudjuk megtenni?

Vegyünk 2 szcenáriót.

#1 hirdetés

• Egy hagyományos Facebok hirdetést adunk fel.
• Összesen 1 verziót gyártunk. Nem A/B tesztelünk.
• De mérni akarjuk a hatékonyságát.

Itt az alábbi rétegeket és dobozok kapcsoljuk össze:

• Csatorna: Social
• Akvizívió: Performance Marketing (Facebook hirdetés)
• Analitika: Campaign Measurement

Zölddel beszínezve itt látható:

#2 hirdetés

De mi van akkor, hogyha ennél több információra van szükségünk? Mi van, ha szeretnénk tudni, hogy:

• Hányan telepítették fel az appot a kampányból?
• Közülük később hányan nyitották meg újra az appot?
• Mennyien morzsolódtak le?
• Hányan vásároltak azok közül, akik ebből a Facebook hirdetési kampányból lettek felhasználók?
• Ha 2 különböző szegmenst is céloztunk (mondjuk 20-25 és 25-30 évesek), akkor melyik teljesített jobban?
• Hogy teljesített ez a kampány a 2 hónapival ezelőttihez képest?

Ha ezekre a kérdésekre is választ akarunk, akkor az előző 3 doboz már nem lesz elég. Be kell újabbakat is kapcsolunk. Egy teljes kampány során, én az alábbi lépéssorozatból indulnék ki:

1. Adjunk fel 2-3 hirdetést és nézzük meg néhány ezer forintból, hogy melyik kampány copy teljesít a legjobban! Ehhez kell egy A/B teszt, amiben a Facebook segít.
2. A FB kampányban app installt akarunk elérni.
3. Itt olyan eszközt használjunk, ami képes install attribution-re, vagyis plusz információval tud szolgálni az app feltelepítésekkel kapcsolatban.
4. Ne csak azt mutassa, hogy valaki felrakta-e az appot, hanem hogy ő milyen forrásból érkezett.
5. Hogy újranyitotta-e később az appot?
6. Hogy fizetős felhasználó lett-e belőle?
7. Hogy melyik árazási kategóriát választotta?

Itt a kérdések számánál pedig mérlegelni kell. Az #1-es hirdetésnél összesen 3 dobozra volt szükségünk. Ha most a fenti, komplex kampányt akarjuk összerakni, akkor már nem csak egy Channel (Social) + Acquistion (Perfomance Marketing) + Analytics (Campaign Measurement) kombinációt akarunk alkalmazni, hanem egy sokkal összetettebb struktúrát.

Egy ilyen kampánynál eljuthatunk oda is, hogy egy app install ad komplett hátteréhez 10-12 dobozt használunk egyszerre, mint a lenti ábrán.

Ez itt már egy valódi data-driven kampány. Mit csinálunk itt? Feladunk egy hirdetést, aminek a csatornája a social, azon belül pedig Facebook. Az acquisition layerben egy Performance Marketing kampány fut, ami a Branch-nek köszönhetően később a First Time User Experiene (onboarding) és későbbi Deep Linking elemeket hozhatja magával. Monetizációban a konverzió optimalizálás és a pricing tesztelése is bejöhet, a retargeting pedig a nem konvertáló weboldal látogatókat célozza. Mindezt insightban és analitikában az install attribution és a deeplink attribution, a campaign measurement, a cohort analysis és az A/B tesztelés támogatja. Ezt követően pedig az adatokat kell értelmezni kell és azok alapján döntéseket hozni. Itt az alábbi eszközöket mindenképp érdemes lehet alkalmazni: Facebook Ads, a Mixpanel, a Google Analytics, a Branch, Spreadsheet, de be lehet csatornázni másokat is. Akár az Appsflyert, a Flurryt, Leanplum-ot, Amplitude-ot, Adjust-ot, Apptimize-t, Splitforce-t, Localytics-t vagy épp a Hotjart is. A választás teljesen egyénre van szabva, de valamilyen rutint azért érdemes szerezni abban, hogy mikor melyik eszközt érdemes használni és melyiket nem. Nekünk például kifejezetten sokat segített, amikor olyan cégek analitikai csapataival beszélgettünk, akik jártak már hasonló cipőben és el tudták mondani, hogy mire érdemes odafigyelni egy-egy eszközt illetően, hol vannak a buktatók és mik a best practicek. Ha bizonytalan vagy azt illetően, hogy egy adott szoftver vagy eszköz alkalmas-e az adott célra, akkor kérj tanácsot olyantól, aki dolgozott már vele.

10-12 doboz menedzselése mondjuk már komoly szakértelmet igényel.

A cél persze nem az, hogy indokolatlanul túlkomplikáljuk a dolgokat, hanem az, hogy a rendelkezésre álló erőforrások (idő, szakértelem és pénz) legjobb kombóját rakjuk össze. Minden egyes kampánynál mérlegelni kell, hogy mennyire érdemes mélyre ásni, hogy még értelmes adatokat tudjunk kinyerni, amiből data-driven, vagy legalább data-informed döntéseket tudjunk hozni.

Előfordulhat, hogy kitalálunk egy dolgot, amit jó lenne letesztelni és akkor ahhoz kell egy doboz-kombinációt összeállítanunk. De az is, hogy egy begyakorolt kombinációval új és új teszteket tudunk futtatni. Utóbbira jó példa, hogyha minden változatlansága mellett a Social csatornán belül épp nem Facebook, hanem Youtube vagy Twitter hirdetést akarunk feladni. A többi elem marad ugyanaz, csak a csatornán belül az eszköz fog változni a teszt során.

Mit és hogyan érdemes tesztelni?

A teszteket érdemes mennyiségileg és minőségileg is kontrollálni. Ezt legjobban úgy lehet megtenni, ha adott időszakra kitűzzük, hogy hány tesztet szeretnénk futtatni és azoktól mit várunk.

Nálunk egy tesztelési periódus úgy néz ki, hogy:

1. Listázzuk az összes ötletünket, amit érdemes lehet tesztelni. Ebben a csapat összes tagjának részt kell venni, mert nem csak marketinges, hanem fejlesztést igénylő feladatok is vannak ezek között.
2. Az ötleteket kibontjuk bővebben és meghatározzuk az alábbi elemeket mindegyikhez:
   • Funnel stage: a funnel melyik elemére vonatkozik a teszt?
   • GAIN: mi az, amit várunk a kampánytól?
   • Money: mennyi pénzre van szükség hozzá?
   • Man hours: mennyi emberórára van szükség a megvalósításhoz?
   • People: kinek az inputjára van szükség? Csak marketing? Csak fejlesztő? Esetleg kombináció? Vagy kívülről kell bevonni valakit?
   • Time to take effect: mennyi idő után várunk eredményt?
   • Potential impact: mekkora hatást várunk tőle?
3. Ezt követően értékeljük és rangsoroljuk az ötleteket. (cél: minél kevesebb erőforrás, minél gyorsabban, minél nagyobb erdménnyel)
4. Majd jöhet a megvalósítás, amit utána Status címkével nyomon is követünk.
5. A megvalósításhoz kell egy időkeret (mondjuk 4 hét), és oda kell a teszteket szétosztani. Lehetőleg úgy, hogy egymást ne befolyásolják.

Egy ilyen teszt ötlet összesítő dokumentum nagyjából így néz ki:

A mintát megtaláljátok itt is: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RHrd0MTCFxukqpXa1O7UWof6BsWkxCUFQsPlqcEu_vY/edit#gid=0

Első oszlopban a funnel stage található, aztán az ötlet megnevezése (Idea) és rövid leírása (Short Description). Ezután jön a többi elem (gain, money, man hours, people, time to take effect és potential impact), ami alapján majd rangsorolni lehet. A GrowthHackers.com-on Sean Ellis nagyon szépen összefoglalja, hogy a mi is az high tempo testing és hogyan érdemes alkalmazni: https://growthhackers.com/growth-studies/high-tempo-testing-revives-growthhackers-com-growth Itt érdemes 40-50 ötletet is felsorolni, majd abból kell a legígéretesebbeket megvalósításra kiválasztani.

Amikor pedig ezeket a teszteket végigcsináljuk, akkor ki is kell őket értékelni. Vannak persze olyanok, amikor eredménytelen egy teszt. Sőt, a legtöbb esetben azok.

Ha 10 tesztből 1-2 bejön, akkor az már jó eredménynek számít.

Ez ránk is igaz. Több napot és hetet töltöttünk már olyan optimalizálásokon, amiknek semmilyen hatása nem volt. Viszont az az 1-2, ami működött, azokat tovább lehetett finomítani. És ezek jellemzően kárpótolják a sok sikertelen próbálkozást.

Ha pedig a végére értünk egy tesztelési ciklusnak, akkor jöhet a folyamat elölről. Megint összegyűjtjük a legjobb ötleteinket, rangsoroljuk őket, megvalósítunk, értékelünk, és kezdjük újból.

Két dologra nagyon kell ügyelni:

1. A tesztek céljai illeszkedjenek a céges célokba. Ha a monetizációt kell fixelni például, akkor ne a free usereket öntsük a rendszerbe 10-20 teszt segítségével.
2. Pont akkora teszteket futtassunk, aminek még van értelme. Ha valami 2-3 hét fejlesztést igényel, de a potenciális hatása csak minimális, akkor gondoljuk át kétszer, hogy van-e értelme épp akkor belevágni.

Idővel persze ahogy egyre több adatot gyűjtünk az app használatáról, akkor látjuk majd, hogy milyen formában lehet a felhasználókat monetizálni. Jelenleg nem foglalkozunk például életciklus modellezéssel, mert nincs elég információnk hozzá. Ezért az a doboz egyelőre nem zöld. De ha eljutunk oda, hogy arra is lesz információ és erőforrás, akkor azt is bekapcsolhatjuk a rendszerbe. Ekkor pedig tudunk majd customer lifetime value-t számolni (LTV) és ahhoz igazítani a csatornákra bontott customer acquisition costot is (CAC). De ez azért időben még odébb van.

Mi ebben a Growth Hacking?

Ha úgy nézzük akkor igazán semmi. Ha viszont másik oldalról, akkor pedig minden.

A legtöbben szerintem ott követik el a hibát, hogy a growth hackingből a „hack” és „hacking” kifejezések viszik el a hangsúlyt.

Sokan a gyorsan működő, azonnali hack-eket, trükköket keresik, ahelyett, hogy a hosszú távon működő folyamatokba és stratégiára szánnák az időt. Ebből a szempontból Brian Balfourtól tanultam a legtöbbet, akinek a Coelevate nevű blogja ebben a témában kimagaslóan a legjobb a világon.

Process before tactics. Ez Brian Balfour legfontosabb tanítása.

Ezt a nézetét én is osztom. A folyamat és a stratégia a lényeg. Nem a trükkök, vagy a hackek. Remélem ezzel a blogposzttal sikerült is rávilágítani erre és megmutatni, hogy szerintem hol is kezdődik az app marketing és a growth hacking.

Ha egyébként azt kérdezik tőlem, hogy mi a munkám, akkor sokkal inkább tartom magam Growth Marketerenek, mint Growth Hackernek. Ez szerintem jobban fedi a valóságot, és elveszi annak az élét, hogy a growth hackingben a hackinget keressék az emberek.

Szóval nagyjából így néz ki az App Marketing és a Growth Hacking a Shapr3D-n belül. A cikkbe nyilván nem fért bele minden, de remélem sikerült megmutatni azt, hogy a profi, modern marketing az nem csak abból áll, hogy mondjuk Facebook lájkokat gyűjtünk, Google Adwords kampányokat adunk fel vagy épp arra várunk, hogy az appunk majd virális lesz.

Ha nemzetközi szintű app marketing stratégiát szeretnél összerakni, akkor bátran használd ezt a mobile growth stack framework-öt. Tapasztalatból mondom: megéri!

Ha van bármilyen észrevételed a cikkel kapcsolatban, akkor írd meg nyugodtan kommentben. Akár azt is ha tetszett, de azt is, ha nem.

Ha pedig szeretnél egy kicsit elmélyedni ebben a világban, akkor ajánlom a Growth Hacking gyorstalpalót, ami egy 5 napos ingyenes email kurzus. Én raktam össze és írok benne arról, hogy milyen volt együtt dolgozni olyanokkal, akik megalkották magát a kifejezést, illetve találkozni azokkal, akiket híres growth hackerként ismer a világ.

Az ingyenes gyorstalpalóra itt tudsz feliratkozni: https://thepitch.hu/growth-hacking-gyorstalpalo/

Ja, és egyébként a Shapr3D-nél mindig keresünk nagyon jó marketingeseket. Ha a fent leírtak meggyőztek, hogy itt a helyed, akkor bátran vedd fel velem a kapcsolatot.

Tetszett a cikk? Szeretnél még több ilyet olvasni?

Akkor iratkozz fel és küldünk egy emailt, ha hasonló cikket írunk!

0% spam, 100% growth hacking.