Влияние погодных условий на programmatic-закупку: кейс Bidease и foodpanda

Главное о кейсе

Результаты

– Период кампании: 1 января 2019 - 1 июля 2019
– Количество установок: iOS - 4 135; Android ­- 62 025
– Число конверсий (уникальных заказов): iOS ­- 700; Android - 2 280
– CR rate (конверсия из установки в заказ): iOS - 17%; Android - 4%
– CPA (стоимость одного пользователя, осуществившего заказ): iOS - $73,84; Android - $136,02
– ROI: iOS - 317%; Android - 29%
– Revenue (согласно данным из Adjust): iOS - $215 655; Android - $400 715

///

Results

– Campaign period: January 1, 2019 - July 1, 2019
– A number of installs: iOS - 4 135; Android ­- 62 025
– A number of conversions (placed food orders): iOS ­- 700; Android - 2 280
– CR: iOS - 17%; Android - 4%
– CPA (cost of new users who installed the app and placed a food order): iOS - $73,84; Android - $136,02
– ROI: iOS - 317%; Android - 29%
– Revenue (according to Adjust analytics data): iOS - $215 655; Android - $400 715

Бизнес-задача и ее решение

Задача: привлечение новых пользователей в приложение
KPI: заказ еды через приложение (новые пользователи, НЕ ретаргетинг)
Цена за установку: iOS - $12,5; Android - $5
GEO: Европа (Tier 2)
Допустимый CR (конверсия из установки в заказ): Android - не менее 3%; iOS - не менее 8,5%

Завершив тестовую РК, мы обнаружили, что показатели по кампаниям в некоторые дни заметно отличались (в лучшую сторону) от среднестатистических данных по нашему проекту.

Углубившись в анализ, была найдена закономерность – столь заметная разница в результатах наблюдалась во время ухудшения погодных условий, а именно, когда шел снег или дождь. И тогда “пазл сложился” – ввиду плохой погоды люди отказывались от походов в рестораны или кафе, предпочитая заказывать еду домой через приложение.

Имея в распоряжении накопленный опыт и данные тестового флайта, было принято решение осуществить интеграцию с Yahoo Weather, а также настроить алгоритмы машинного обучения таким образом, чтобы при изменении погодных условий иметь возможность в автоматическом режиме выкупать наибольшее количество трафика с целью увеличения конверсии.

///

Goals

New users acquisition for iOS and Android foodpanda apps by means of Bidease platform

KPI: placed food order from new users only
Campaign period: 01/01/2019 - ongoing
GEOs: Tier 2 (Europe)
Attribution window: 7 days postclick

Traffic comments:

Android - install acquisition - 3% (i.e. conversion from install to food order)
iOS - install acquisition - 8.5% (i.e. conversion§ from install to food order)

Rates:

CPI (cost per install) Android - $5
CPI (cost per install) iOS - $12,5

Прочая информация о кейсе

На примере кейса с участием мобильной DSP Bidease и одного из крупнейших сервисов по доставке еды в Европе foodpanda, мы расскажем, как погодные условия могут влиять на programmatic закупку в контексте продвижения мобильных приложений.

///

How weather conditions afect User Acquisition programmatic campaigns: success story of Bidease and foodpanda

Комментарий заказчика

У нас исключительно положительные впечатления от работы с платформой Bidease. Особенно радуют возможности таргетинга и полная прозрачность процессов закупки. Команда обладает большой экспертизой и с радостью ею делится. Клиентский сервис и качество работы на высоте, впрочем как и наши с ними результаты. Рекомендую!

///

Running programmatic with the Bidease team is great. We’r extremely happy with the targeting opportunities and full transparency. The Bidease team is hugely responsive and highly professional. The customer service is very good as well. We are satisfied with the results and would definitely recommend Bidease to anyone who consider programmatic user acquisition for their apps.