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Inicie seus testes de incrementalidade com casos de uso reais para aplicativos mobile
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Alix Carman, Content Writer, Adjust, 03 de jul. de 2024.
A presença da IA no marketing de aplicativos mobile continua a crescer exponencialmente. Agora, já saímos da fase de adoção inicial e estamos entrando no estágio em que é obrigatório adotar tecnologias de IA para manter a competitividade. O tempo está passando e as equipes de marketing estão procurando as melhores oportunidades de incorporar a IA em suas estratégias para aumentar a produtividade e obter melhores resultados.
Mas com tantas tecnologias e técnicas, por onde começar? É aí que entra o InSight, a solução de incrementalidade inovadora da Adjust, desenvolvido com IA. Os clientes da Adjust já realizaram centenas de testes de incrementalidade com o InSight. Por ser desenvolvido com IA, os recursos dos testes com o InSight superam o que os métodos tradicionais podem oferecer. Veja abaixo alguns exemplos de testes — realizados em várias verticais de aplicativos — que foram executados para ajudar os profissionais de marketing mobile a maximizar seus orçamentos.
Exemplos de testes de sazonalidade
1. Teste de sazonalidade de marketing com incrementalidade
A sazonalidade — as flutuações no comportamento dos consumidores devido a eventos e tendências específicos de um período — pode influenciar o comportamento dos usuários e o engajamento com aplicativos mobile. Testar o impacto da sazonalidade do marketing ajuda a identificar os melhores momentos para aumentar os esforços de marketing e otimizar seu orçamento.
Vertical | Pergunta | KPI | Variável | Constantes |
---|---|---|---|---|
Compras | Aumentar o orçamento da nossa campanha durante a Black Friday funciona? | Instalações | Datas da campanha | Plataforma: iOS País: Estados Unidos |
![Exemplo de um teste de incrementalidade real usando o InSight da Adjust, um teste de incrementalidade realizado com IA.](https://a.storyblok.com/f/47007/2400x1260/df6409ce1e/240701_insightusecases_charts_01_v02_pt.png/m/1440x0/filters:quality(95))
Resultado do teste: canibalização orgânica significativa (-11,28%)
O teste indicou que muitas instalações teriam ocorrido sem as iniciativas de marketing. Isso sugere que, durante a Black Friday, o aplicativo de compras se beneficia do alto tráfego orgânico. Para otimizar campanhas futuras, a empresa deveria validar outros canais durante períodos semelhantes e aproveitar o tráfego orgânico, possivelmente concentrando-se em períodos diferentes para iniciativas pagas.
Alguns outros exemplos de testes de sazonalidade em diferentes verticais:
Vertical | Pergunta | KPI |
---|---|---|
Finanças | Como o aumento das iniciativas de marketing durante o período de declarações fiscais afeta o uso de recursos relacionados a impostos? | Evento: uso da calculadora de impostos |
Relacionamentos | Vale a pena aumentar os gastos com marketing na véspera do Ano Novo? | Instalações |
Delivery de comida | O crescimento das promoções de delivery de comida durante as finais da NBA aumenta as compras in-app? | Evento: conclusão de pedido |
Exemplos de teste de canal
2. Teste de canais de crescimento com incrementalidade
Vertical | Pergunta | KPI | Variável | Constantes |
---|---|---|---|---|
Estilo de vida | A publicidade no TikTok afetaria o número de inscrições no evento? | Evento: inscrição no evento | Canal de publicidade | Plataforma: Android País: Brasil |
![Exemplo de um teste de incrementalidade real usando o InSight da Adjust, um teste de incrementalidade realizado com IA.](https://a.storyblok.com/f/47007/2400x1260/75daa13c9b/240701_insightusecases_charts_02_v02_pt.png/m/1440x0/filters:quality(95))
A análise revelou um aumento incremental significativo nos eventos de registro. Isso confirma a eficácia do novo canal de publicidade para usuários do Android no Brasil. No futuro, a empresa deveria verificar o retorno dos custos com anúncios (ROAS) para essa campanha, realizar testes semelhantes em outros países e considerar a expansão do uso desse canal para outras campanhas.
Alguns outros exemplos de testes de canal em diferentes verticais:
Vertical | Pergunta | KPI |
---|---|---|
Notícias | As campanhas de pesquisa aumentariam a descoberta de aplicativos, uma vez que já temos um grande número de seguidores nas redes sociais? | Instalações |
Turismo | Se tentarmos uma nova campanha na Pesquisa do Google compartilhando um código de desconto, isso nos traria mais reservas de novos clientes? | Evento: primeira reserva |
Streaming de vídeo | Esse novo parceiro de anúncios, menor, que nos ofereceu um CPI mais baixo como incentivo, pode ser uma fonte de novas instalações? | Instalações |
Exemplo de teste de sistema operacional
3. Teste de plataformas com incrementalidade
Os usuários de diferentes plataformas, nesse caso, sistemas operacionais, podem responder de forma diferente aos criativos e textos dos anúncios. Ao testar a incrementalidade no iOS e no Android, você pode descobrir como a base de usuários de cada sistema operacional reage às suas iniciativas de marketing.
Vertical | Pergunta | KPI | Variável | Constantes |
---|---|---|---|---|
Gaming | Optar pela publicidade em um sistema operacional em vez do outro leva a mais subidas de nível no aplicativo? | Evento: subida de nível | Sistema operacional (iOS vs. Android) | Plataforma: Android/iOS País: China |
Resultado do teste: aumento insignificante (+6,82%) no iOS, canibalização orgânica insignificante (-4,41%) no Android.
![Exemplo de um teste de incrementalidade real usando o InSight da Adjust, um teste de incrementalidade realizado com IA.](https://a.storyblok.com/f/47007/2400x2900/650418469c/240701_insightusecases_charts_03_v02_pt.png/m/1440x0/filters:quality(95))
O teste indicou que o canal teve um bom desempenho para conversões no iOS, mas canibalizou ligeiramente as instalações orgânicas no Android. Para otimizar, a empresa deveria executar o teste para outras variáveis, como instalações, testar diferentes períodos de tempo e realocar o orçamento do Android para canais mais eficazes.
Exemplo de teste de fadiga de anúncios
4. Teste de fadiga de anúncios com incrementalidade
A fadiga de anúncios ocorre quando o público-alvo se cansa de ver os mesmos criativos, o que leva à diminuição do engajamento e da eficácia. Para os profissionais de marketing de aplicativos, é fundamental identificar e lidar com a fadiga de anúncios para manter o desempenho da campanha e o interesse dos usuários.
Vertical | Pergunta | KPI | Constantes |
---|---|---|---|
Finanças | Essa campanha atingiu uma fadiga de anúncios? | Instalações / Evento: aprovações de empréstimos | Plataforma: iOS País: Alemanha |
![Exemplo de um teste de incrementalidade real usando o InSight da Adjust, um teste de incrementalidade alimentado por IA.](https://a.storyblok.com/f/47007/2400x2800/f9865d03e5/240701_insightusecases_charts_04_v02_pt.png/m/1440x0/filters:quality(95))
Resultado do teste: aumento incremental insignificante para instalações e perda insignificante para aprovações de empréstimos.
O experimento mostrou que o impacto da campanha sobre eventos e instalações em diversas variáveis-alvo não foi significativo, sugerindo fadiga de anúncios. A empresa deveria considerar a possibilidade de alterar o criativo, a mensagem ou o formato do anúncio para revitalizar a campanha e recuperar a eficácia.
Exemplo de teste regional
5. Teste de novos territórios com incrementalidade
Quando se trata de expandir um aplicativo internacionalmente, o teste de novos territórios permite a identificação de mercados com o maior potencial de crescimento e lucratividade. Ao compreender as diferenças regionais no comportamento dos usuários e nos custos de aquisição, os profissionais de marketing podem otimizar suas estratégias para maximizar os retornos e expandir sua base de usuários de forma eficaz.
Vertical | Pergunta | KPI | Variável | Constantes |
---|---|---|---|---|
Delivery de comida | Qual novo território oferece as instalações mais valiosas? | Instalações | País | Plataforma: iOS |
![Exemplo de um teste de incrementalidade real usando o InSight da Adjust, um teste de incrementalidade alimentado por IA.](https://a.storyblok.com/f/47007/2400x1260/a60811a818/240701_insightusecases_charts_05_v02_pt.png/m/1440x0/filters:quality(95))
Os resultados do teste de incrementalidade revelaram que, embora o Território A esteja gerando um pouco mais de instalações com um forte lifetime value (LTV) a um custo menor, ele está canibalizando fortemente os usuários, tornando as instalações extras menos valiosas. Por outro lado, o Território B, apesar de ser mais caro, também tem usuários com um LTV forte sem a canibalização significativa observada no Território A. Portanto, o valor das instalações adicionais no Território A não supera o impacto negativo da canibalização, indicando que o Território B pode ser um investimento mais vantajoso, apesar do custo mais alto.
Mais ideias
18 ideias de bônus para testes de incrementalidade
As informações acima são apenas algumas maneiras pelas quais os clientes da Adjust começaram a aproveitar o poder incomparável dos testes de incrementalidade com nossa solução de incrementalidade de última geração, InSight. Mas as opções de teste são ilimitadas. Basta escolher um volume de instalações ou eventos in-app e começar a testar! Precisa de mais inspiração? Aqui estão 18 ideias adicionais para dar asas à sua criatividade.
- Como diferentes criativos de anúncios afetam as instalações?
- Qual país tem "tesouros ocultos" quando se trata de usuários de alto valor?
- A personalização de anúncios aumenta as instalações?
- Um aumento nos gastos ajudará a aumentar as assinaturas?
- As campanhas de pesquisa afetam as instalações orgânicas?
- Uma redução nos gastos com anúncios diminuirá as sequências diárias?
- Qual é o impacto dos anúncios duradouros sobre as instalações?
- Qual é o impacto das campanhas de SKAN sobre as instalações gerais de um aplicativo?
- Como as campanhas de fim de semana influenciam as compras in-app?
- Qual é o impacto das promoções sazonais nas inscrições de novos usuários?
- Um programa de fidelidade aumentará as compras repetidas?
- Oferecer um desconto por tempo limitado aumentará as compras feitas pela primeira vez?
- Oferecer um período de avaliação gratuita aumenta as taxas de conversão de assinaturas?
- Qual rede de anúncios gera o maior número de instalações?
- Como o endosso orgânico de uma celebridade afetou nossas campanhas pagas? Deveríamos ter pausado os gastos com anúncios durante esse período?
- Como nossas campanhas pagas estão afetando positivamente nossas instalações orgânicas por meio de fatores como conversões atrasadas e referências (aumento orgânico)?
- A canibalização orgânica do meu aplicativo é prejudicial ou ainda pode contribuir para um aumento geral positivo das instalações?
- Qual é o impacto do uso de anúncios interativos sobre as assinaturas?
![](https://a.storyblok.com/f/47007/832x437/9664b7de1c/incrementality-guide-cta.png/m/1440x0/filters:quality(95))
Esses exemplos mostram apenas uma fração de como os clientes da Adjust estão usando os recursos avançados baseados em IA dos testes de incrementalidade do InSight. As oportunidades de teste são vastas, permitindo que os profissionais de marketing móvel refinem continuamente suas estratégias e obtenham melhores resultados. Ao selecionar um volume de instalações ou de eventos in-app para testar, você pode descobrir dados valiosos para aprimorar suas iniciativas de marketing.
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