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Spark Games - Candy Match

Spark Gamesの『Candy Match – Dream Factory』でD7のROAS100%を実現したReallyのリワード型UAプラットフォーム

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パーソナリー独自の Really Play-to-Earn リワード型プラットフォームを活用し、Spark Games と協力して、マッチ3パズルゲーム『Candy Match – Dream Factory』の米国ユーザーを獲得しました。

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キャンペーン目標

このキャンペーンの目的は、『Candy Match』で継続的にプレイを進め、広告を視聴し、アプリ内課金を行う エンゲージ度の高いユーザー を獲得することであり、D7 キャンペーンのROAS100%達成率 が主要なKPIでした。

成果

>100% – 初週からD7キャンペーンの回収を達成

Yuval-Levy-Spark-Games

「私たちは複数のリワード型ソリューションをテストしましたが、Really は際立った成功の原動力となりました。
初週からKPIを難なく達成し、トラフィックの質は期待をはるかに上回りました。」

Yuval Levy(Spark Games ユーザー獲得マネージャー)

Really Play-to-Earn について

Really Play to Earn logo

Really は、Persona.ly が独自に開発したアプリ発見・ロイヤリティプラットフォームです。ユーザーが日常的に楽しめるアプリを提案しつつ、完全にゲーミフィケーション化された体験を提供します。
また、Persona.ly の ML(機械学習)ベースのプログラマティックDSP から得られるインサイトと、独自のユーザーベースを組み合わせることで、パートナーに対し高い ROAS と向上した LTV を実現します。

Really Play-to-Earn アプリを活用したリワード型UAプロセス

Spark Games と提携した際、私たちは『Candy Match』の重要なインゲームイベントを分析し、それらを戦略的にタスクマップに落とし込むことで、ユーザーのエンゲージメントとリテンションを最適化しました。

『Candy Match』の主要な収益源である インアプリ広告(IAA) を最大化するために、広告表示やエンゲージメントにおいて ARPU が高い高LTVのReallyユーザー をセグメント化しました。
さらに、広告視聴よりも アプリ内課金(IAP) を好むユーザー向けに キャッシュバックインセンティブ を導入し、IAPの収益源を強化しました。

当社は、非アトリビューションのファーストパーティデータをDMPと統合し 機械学習アルゴリズムを強化することで毎日エンゲージする可能性のある Really ユーザー を正確にターゲティングしました。
これにより、IAA の最大化につながる高い広告インプレッションの創出 そして、 IAP (アプリ内課金) を促し、全体的な収益を最適化しました。

The Really task map
A screenshot of the task map for Candy Match on the Really app

『Candy Match』キャンペーンの主要な成功要因

1. カスタムターゲティング

年齢や性別を超えて、ML(機械学習)によるターゲティング を活用。エンゲージ度の高いユーザーを予測して ROAS を向上。

2. 広告バー機能

戦略的に配置された 広告バー により、広告視聴の価値を強調。

3. キャッシュバック

ユーザーに キャッシュバックインセンティブ を提供し、アプリ内課金(IAP)を促進。

「私たちは、Play-to-Earn(遊びながらポイントを稼ぐ) ソリューションで リワード型UA市場 に参入できることを非常に楽しみにしています。Spark Games のキャンペーンの成功は、ML(機械学習)駆動のアプローチがリワード型UAチャネルに与える大きな影響を示しています。」

Dana Purinson(Persona.ly EMEA BD チームリード)

Persona.lyについて

Persona.ly は、独自の 機械学習アルゴリズム と堅牢な ファーストパーティDMP を基盤とし、モバイルユーザー獲得(UA) および リターゲティング に特化した データドリブンのプロダクト企業 です。

当社の社内開発による プログラマティックDSP は、世界の主要な広告エクスチェンジおよびOEMと直接統合されており、グローバルで毎秒400万件以上の広告リクエストを処理しています。
当社独自の リワード型UAプラットフォーム は、このプログラマティックDSPとシームレスに統合されています。

リアルタイムの予測分析とプログラマティックなスケールを組み合わせることで、私たちはパートナーがよりスマートな成長と高いLTV、そして測定可能なインクリメンタルな成果を実現できるよう支援しています。

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