Download the PDF version of the case study
我们与 Spark Games 合作,利用自有的 Really Play-to-Earn 奖励型平台,为其三消游戏《Candy Match – Dream Factory》获取美国用户。
本次活动的目标是获取在《Candy Match》中能够持续推进关卡、观看广告并进行应用内购买的 高参与度用户,并将 D7 活动回本率 作为核心 KPI。
“我们测试了多种奖励型解决方案,而 Really 脱颖而出,成为主要的成功推动力。
Yuval Levy, Spark Games 用户获取经理
他们从第一周起就轻松达成了我们的 KPI,且流量质量远超预期。”
Really 是 Persona.ly 自主研发的应用发现与用户忠诚度平台,为用户提供全面游戏化的体验,同时推荐他们每天都会积极使用的应用。
通过将 Persona.ly 基于机器学习(ML)的程序化 DSP 所获得的洞察与我们的自有用户群相结合,我们为合作伙伴带来了更高的 ROAS 和更强的 LTV。
在与 Spark Games 合作期间,我们分析了《Candy Match》的关键游戏内事件,并将这些事件战略性地映射到任务图上,以优化用户参与度和留存率。
由于 《Candy Match》 的主要变现方式是 应用内广告(IAA),我们对在广告展示和互动中 ARPU 较高的高 LTV Really 用户 进行了细分,以最大化 IAA 收入。
此外,我们还为更倾向于 应用内购买(IAP) 而非广告互动的用户推出了 现金返还激励措施,以提升 IAP 收入。
通过利用与 DMP 集成并由 机器学习(ML)算法 增强的 非归因一方数据,我们精准定位了那些更可能每天活跃参与的 Really 用户,
并引导他们要么产生大量广告展示以最大化 IAA 收入,要么完成 IAP 交易,从而优化整体收入。
超越年龄和性别维度,利用 机器学习(ML)驱动的投放 来预测高参与度用户,并提升 ROAS。
通过战略性地放置 广告栏,突出观看广告的价值。
通过向用户提供 现金返还激励,提升应用内购买(IAP)。
“我们很高兴凭借 Play-to-Earn 解决方案 进入 奖励型 UA 市场。
Dana Purinson, Persona.ly EMEA 商务拓展团队主管
Spark Games 活动的成功 展示了 机器学习(ML)驱动的方法 对奖励型 UA 渠道所产生的显著影响。”
Persona.ly 是一家以数据驱动的产品型公司,专注于移动用户获取(UA)和再营销(Retargeting),由自主研发的 机器学习(ML)算法 和强大的 第一方 DMP 提供支持。
我们的自研 程序化 DSP 直接集成到全球顶级广告交易平台和 OEM,每秒可处理超过 400 万次广告请求。
我们的 自有奖励型 UA 平台 与程序化 DSP 无缝集成。
通过将 实时预测分析 与 程序化规模 相结合,我们帮助合作伙伴实现更智能的增长、更高的 LTV,以及可衡量的增量成效。