課題
リスクと運用コストを最小限に抑えながら、新たなチャネルを通じて大幅にスケール
検索広告に加え、DealDash はプログラマティック広告も長い間活用してきました。これらのチャネルでは、特に意欲の高いユーザーの獲得に成功していたものの、同社はマーケティング効果を高め、ユーザー層を拡大するための新しい方法を模索し続けていました。
消費者需要の季節的変動により、DealDash が UA ボリュームの最大化が難しく、通年でのキャンペーン規模と効果をどのように維持するかが課題でした。
ソリューション
進化した AppLovin の AI でパフォーマンスが向上し、デジタル UA の大幅なスケーリングに成功
DealDash は、1セント刻みで入札額を設定できる、ペースの速い有料オークションを運営しています。効果的な UA の成功の鍵は、最初のコンバージョン完了後、Deal Dash でのオークション体験に楽しさを感じ、リピート購入するユーザーを見つけて引き付けることでした。
Deal Dash は、AppDiscovery で CPP(購入あたりの費用)キャンペーンを実施することで早期に優れた結果を達成し、費用対効果の高いスケールを実現しました。AppDiscovery は、パフォーマンス目標において本当の意味でアプリが発見されるよう支援するため、AppLovin はすぐに同社の信頼できる成長パートナーとなりました。
進化した AppDiscovery の AI により、最適化に必要なインプットが少なくなるだけでなく、パフォーマンス目標達成のために必要なキャンペーン費用を、より正確に配分できるようになりました。その結果、DealDash の既存の CPP キャンペーンのパフォーマンスが向上し、新しいキャンペーンの立ち上げに伴う高い学習コストが不要になったのです。DealDash は、マルチキャンペーン戦略をテストするための障壁を減らすことで、ローンチから数日以内に最適化された新しいキャンペーンタイプを実施し、ユーザー数を増やして成長目標を達成することができました。
さらに、目標の変更に対し、システムが素早く対応できるようになったことから、季節に関係なく安定して成長できるようになりました。
成果
AppDiscovery の AI テクノロジーでキャンペーンパフォーマンスが向上し、爆発的に成長
AppDiscoveryのAIテクノロジーにより、DealDashは、7日目のアプリ内購入ROASが最も高いユーザーをターゲットにした新しい高度なキャンペーンを即座に実施することができました。ローンチ後すぐに目標を達成しただけでなく、D7 ROAS は前月比で 71% 増加しました。³さらに、既存のCPPキャンペーンのパフォーマンスにも改善が見られ、進化したAIが導入された時点から購入あたりの費用(CPP)が22%減少しました。4
このような優れた成果により、プラットフォームへの投資が増加し、DealDashは収益性の高い持続可能な成長を活用できるようになりました。
まとめ
迅速なキャンペーン最適化
進化した AppDiscovery の AI により、学習コストやリスク無しに、キャンペーンを素早く開始し、複数キャンペーン戦略をテストできるようになりました。新しく開始した ROAS キャンペーンでは、10日以内に目標を達成し、最初の1ヶ月でパフォーマンスが顕著に向上しました。
パフォーマンスとスケーラビリティが向上
AppDiscovery の強力なターゲティング機能を活用し、DealDash はユニークで質の高いユーザーを、より効率的に、最小限のインプットで、手作業による最適化なしに見つけることができました。その結果、同社はキャンペーンの効率的なスケールに成功しました。
AppDiscovery は、アプリの発見可能性向上における、弊社のトップ成長パートナーです。
AppLovin は、当社がデジタル UA によるユーザー獲得数を倍増させる上で重要な役割を果たしており、私達はこれまでのシーズナルトレンドから脱却することができました。また AI キャンペーンと優れたサポートによって、大幅な効率化の達成にも成功しました。AppLovin チームとの連携は新鮮な経験で、これまでにないレベルの高品質なサービスに満足しています。
Didrik Lundsten
Growth Marketing Lead
2DealDash:2023年7月
3 AppLovin:2023年6月〜7月
4AppLovin:2023年5月〜2023年7月