プログラマティックモバイルユーザー獲得

アプリを成長させるモバイルDSPプラットフォーム。

独自の入札アルゴリズムと機械学習アルゴリズムを用いて、透明性が高く、パフォーマンス主導で、ターゲットを絞ったUAとリエンゲージメントソリューションを大規模に提供します。

取引先一覧:

ケーススタディー

Ubisoft / Howrse

「Persona.lyのおかげでメディアマーケティングミックスを多様化することができ、他の大きなソーシャルネットワーク広告プラットフォームと同様の学習曲線を示しています。チームは初日から、パフォーマンスに対する非常に健全な分析アプローチで、非常にパーソナライズされた、迅速なサポートを提供してくれました。」

ルーカス・ロッシ、グロースマーケティングスペシャリスト @ Ubisoft

結果

55%
インストール数増加

200%
D7保持率の向上

UAへの科学的アプローチ

DMPの集計データを含む60以上のデータポイントをアルゴリズムで解析し、どのユーザーがクリック、インストールされ、アプリに収益をもたらすかを確実に予測することが可能です。

指先で感じるパフォーマンス

ダッシュボードでは、キャンペーンの詳細なインサイトを提供し、広告が潜在的なユーザーに表示された場所や、各クリエイティブのパフォーマンスがどのように推移しているかを表示します。

大規模で正確なターゲティング

毎秒400万件の広告オークションにアクセスし、各インプレッションを配信する前に60以上のデータポイントを分析する能力を持つMLアルゴリズムは、ターゲットとなるアプリ内イベントに基づいて、最もパフォーマンスの高いユーザーセグメントに向けてキャンペーンを最適化し、ROASを最大化します。

品質保証ユーザー

また、DMPの集計データとリアルタイムなデータ分析により、異常の検知や不正の防止を行い、常にパフォーマンスを最適化しています。

信頼できるパートナー

Persona.ly は主要な SSP（取引所）および OEM と直接統合されているため、広範なリーチを提供し、広告主のためにほぼすべての適格なユーザーをターゲットにすることが可能です。

オークション価格予想

このプラットフォームでは、入札シェーディングを適用し、関連するすべてのインプレッションを最低価格で落札します。過去のオークションを基に、機械学習によって最適な入札価格を予測し、様々な視聴者属性を検証した上で入札を行うため、ファーストプライスオークションのような過大な支払いを心配する必要はありません。

運用プロセス

多様なアプリのジャンルに対応しています。アプリごとにエンゲージするオーディエンスは異なります。アプリのロイヤルユーザーを獲得するには、データ、パートナー間の情報の共有、クリエイティブによる新しい提案が必要です。長年に亘るモバイルアプリキャンペーンの経験と実績のあるビジネスロジックをもとに第一段階のセグメンテーションモデルを構築し、KPIとスケールに向けて運用します。

準備
人口統計学的に属性を見つけてインプレッションの入札準備
戦略
集約されたデータと実績データを掛け合わせ戦略を構築
分類モデルを構築
インストールに向けて最適化されたターゲティングアルゴリズムを稼働
エンゲージメントと最適化
クリックから課金につながるデータを活用しリテンションとアプリ内課金の改善に向けたアルゴリズムの最適化
スケール

ケーススタディー

Rapido バイクタクシーアプリ

「Persona.lyのチームは、最初から私たちのビジネスゴールとKPIを理解し、それに従って、透明性の高いサービスを提供してくれました。データ駆動型の実験とプラットフォームの高い拡張性により、Persona.lyは急速に当社の獲得目標に重要な貢献をするようになりました。」

アルシュ・バット、パフォーマンスマーケティングマネージャー @ Rapido

結果

45%
KPIより低いCPA

x13
4ヶ月以内にキャンペーン規模を拡大

ブラックボックスに透明性を与える

ダッシュボードでは、キャンペーンに関する詳細なインサイトをお客様に提供し、潜在的なユーザーに広告が表示された場所を確認することができます。さらに、各クリエイティブのパフォーマンスもリアルタイムで表示されます。

クリエイティブ分析
コンバージョンからクリック、インストール、アプリ内イベント、リテンション、ROASまで、さまざまなクリエイティブのパフォーマンスを簡単に表示、分析できます。
パフォーマンス報告
コンバージョンからクリック、インストール、アプリ内イベント、リテンション、ROASまで、さまざまなクリエイティブのパフォーマンスを簡単に表示、分析できます。
デモグラフィックインサイト
コンバージョンからクリック、インストール、アプリ内イベント、リテンション、ROASまで、さまざまなクリエイティブのパフォーマンスを簡単に表示、分析できます。
プレースメントインサイト
コンバージョンからクリック、インストール、アプリ内イベント、リテンション、ROASまで、さまざまなクリエイティブのパフォーマンスを簡単に表示、分析できます。

クリエイティブパフォーマンスのための科学的アプローチ

ML駆動のモデルは、マルチアームドバンディット（MAB）アルゴリズムに基づき、最もパフォーマンスの高い広告を促進しつつ、残りの広告を常にテストするように調整されています。学習が進むと、MLモデルは徐々にコンテクスチュアルバンディットアプローチに移行し、グループの特徴に基づいて異なるクリエイティブの「チャンピオン」が異なるユーザーグループに表示されるようになります。