Übersicht
Eine Mobile-App-Einführung nutzte die Meta- und Google Ads-Plattformen, um eine anfängliche Benutzerbasis aufzubauen und konzentrierte sich auf die Optimierung für App-Installationen. Vor dem Start wurden Benutzertests durchgeführt, um einen prognostizierten Life Time Value (LTV) von 20,57 $ pro Benutzer zu validieren und somit einen klaren Maßstab für die Akquisitionskosten festzulegen.
Strategieumsetzung
Die Kampagnen setzte einen zwei Schichten Ansatz für die Benutzerakquisition ein. Am Anfang des Funnels wurde eine breit angelegte Kampagne durchgeführt, um die Markenbekanntheit zu steigern und die App-Sichtbarkeit auf dem Markt zu erhöhen. Am Ende des Funnels wurden direkte Response-Kampagnen eingesetzt, die speziell auf App-Installationen optimiert waren.
Die Strategie entwickelte sich durch verschiedene Phasen. Während der anfänglichen Phase wurde eine breite Ausrichtung verwendet, um eine Basis für die Benutzerakquisition zu schaffen. Mit zunehmenden Daten analysierte das Team Benutzerverhaltensmuster, um die wertvollsten Benutzersegmente zu identifizieren. In der fortgeschrittenen Phase wurden die Targeting-Parameter basierend auf identifizierten Benutzerprofilen verfeinert, wobei der Fokus speziell auf Benutzern lag, die hohe Engagement-Levels zeigten und In-App-Käufe abschlossen.
Plattformleistung
Google Ads zeigte eine überlegene Effizienz mit Kosten pro Installation von 1,37 $ und war um 11,7 % besser als der durchschnittliche CPI auf beiden Plattformen. Meta Ads operierten mit höheren Kosten pro Installation von 1,64 $, was 5,8 % über dem durchschnittlichen CPI lag. Trotz der Kostenunterschiede trugen beide Plattformen wesentlich zum Gesamterfolg der Kampagne bei.
Wesentliche Erfolgsfaktoren
Der Erfolg der Kampagne kann auf mehrere kritische Faktoren zurückgeführt werden. Der datengetriebene Ansatz zur Zielgruppenverfeinerung ermöglichte eine kontinuierliche Optimierung der Targeting-Parameter. Die Multi-Plattform-Strategie verteilte das Risiko effektiv und maximierte die Reichweite. Die fortlaufende Optimierung basierend auf Benutzerverhaltsdaten ermöglichte eine zunehmend effiziente Benutzerakquisition. Am wichtigsten war jedoch die starke Produkt-Markt-Fit, die durch Benutzertests vor dem Start validiert wurde und sicherstellte, dass erworbene Benutzer Wert in der App fanden und somit die prognostizierten Life Time Value unterstützten.