我们如何从第1周起实现并超越 NHN PlayArt《#Compass》的 D30 ROAS KPI

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活动目标

活动目标

本次活动旨在重新召回曾经进行过 IAP（应用内购买）的 #Compass 流失玩家。其目标是将这些用户重新召回，并带动增量的应用内购买收入。

我们设定了一个具体的 D30 ROAS KPI 来衡量本次活动的成功。

在相同归因条件下同时运行多个 DSP 后，我们清晰地认识到 Persona.ly 先进的以色列数据驱动技术的明显优势，并据此做出了大胆的预算分配决策。我们不仅仅局限于对 ROAS 最高的用户群进行超精细定向，而是战略性地拓展至下一层高价值人群，从而在实现卓越 ROAS 的同时，也成功达成了大规模的投放效果。

小林利文，Insight 数字营销部门经理

程序化再营销流程

在与 NHN 启动再营销活动之初，我们利用自有的 Live Audiences 分群引擎（无需额外费用向客户提供），基于用户的应用内行为和不活跃时间窗口构建了定制化受众。

Live Audiences 分群引擎会基于多个信号对用户进行分类，包括活跃度、购买历史以及意图等。该系统可与客户的一方数据直接且安全地集成，从而无需依赖第三方工具。

受众数据可实时更新，从而能够即时排除已回流的用户，并快速纳入新符合条件的用户——这一点在竞争激烈的游戏品类中尤为关键。

我们的程序化 DSP 直接对接全球一级广告交易平台以及日本本地广告交易平台（包括 Supership 和 Fluct）。系统每秒可处理超过 400 万次广告竞价。这些集成能力与处理能力使我们能够覆盖全球“围墙花园（walled gardens）”之外的大多数用户。

从活动一开始，我们的 D30 ROAS 就达到了 KPI 的 3 倍。

随着数据的不断积累，我们的机器学习驱动的程序化出价系统能够识别出更有可能回归游戏并产生额外应用内购买的用户，以及转化可能性较低的用户。

随后，我们进一步优化了投放策略，将重点集中在最有可能转化的用户群体上，从而进一步提升了整体活动表现。

最近のプログラマティックDSPの強化機能を活用し、複数のオーディエンスシグナルを統合した統一ベクターを用いて、カスタムMLターゲティングモデルを開発しました。これにより、意図の高いユーザーを正確にターゲティングし、ユーザーの価値に応じた精密な入札が可能になります。

该升级已在多个客户的活动中带来了额外的效率提升。

在 #Compass 的案例中，这一能力使我们在扩大投放规模的同时，显著超越了客户的 KPI。

关键成功因素

D30 ROAS — Persona.ly 结果 vs. 基准

我们的机器学习驱动 DSP 运行在专属的私有云环境中，每秒处理超过 400 万次竞价请求，并覆盖日本市场的大多数用户。
这一技术架构实现了更快的数据处理、消除了限流问题，并降低了成本。广告主能够直接从中受益，获得更高的成本效率以及完全的透明度。

触达高 LTV 用户

我们的机器学习驱动出价系统包含行业特定功能，其中为游戏客户打造了“鲸鱼用户（whale）识别”能力。该能力可在竞价流中识别出最高 LTV 的用户（前 1%），并基于市场价格以及受众的预估价值动态调整出价，以确保竞价胜出。
主要挑战在于从数百万 #Compass 用户中筛选出最有可能重新参与游戏并进行多次应用内购买，或虽然购买次数较少但单次金额更高的用户细分群体。

这一动态出价策略使我们能够成功重新召回流失的高价值（鲸鱼）用户，并将他们重新带回 #Compass。

关于 NHN

NHN PlayArt 成立于 2015 年，是 NHN 的日 本子公司，专注于休闲益智类及实时对战类移动游戏的开发。
其代表作品包括 Line: Disney Tsum Tsum、Yo-kai Watch: Wibble Wobble 以及 #Compass，这些游戏累计下载量已超过 1 亿次。此外，其产品组合还包括与 Attack on Titan™ 和 Sword Art Online™ 等热门 IP 的合作项目。

关于 Insight

Insight Co. 是一家总部位于东京的领先数字营销公司，专注于程序化广告、联盟营销以及创意制作，并提供全方位的整合营销服务。

我们对与 Insight Co. 以及 NHN PlayArt 的持续合作感到非常满意。本次活动也让我们看到了日本移动游戏市场中再营销的巨大潜力，同时我们也非常感谢 NHN PlayArt 与 Insight 团队对流程的信任，这正是本次成功的关键。期待未来我们能够继续携手，共同创造更加出色的一年。

Elina Watanabe，Persona.ly 日本业务发展负责人

关于 Persona.ly

Persona.ly 是一家数据驱动的产品公司，专注于移动用户获取与再营销，并由自主研发的机器学习算法和强大的第一方数据管理平台提供支持。

我们帮助包括 King、Tencent、Papaya、NextNinja、Tilting Point、Nexon 在内的众多领先移动公司，通过精准预测最有可能参与和转化的用户，实现并超越其增长目标。我们的机器学习模型基于预测的 LTV 进行优化，以定向高价值用户，从而推动强劲的 ROAS 和长期用户质量。

我们的自有程序化 DSP 与顶级广告交易平台和 OEM 直接集成，在全球范围内每秒处理超过 400 万次广告请求。

通过将实时预测分析与程序化规模相结合，我们赋能合作伙伴实现更智能的增长、更高的 LTV，以及可衡量的增量效果。