Roman Garbar
En nuestro último caso práctico, le mostramos cómo Kooapps ha pasado de ser un estudio independiente a convertirse en uno de los principales editores gracias a Tenjin. Aquí tienes un resumen de los resultados que consiguieron con la atribución de anuncios, el LTV de ingresos publicitarios basado en sesiones y DataVault de Tenjin:
- Los ingresos aumentaron 8 veces tras empezar a utilizar Tenjin
- El gasto publicitario se multiplicó por 30 tras empezar a utilizar Tenjin
- Las campañas publicitarias de Snake.io multiplican por 3 el LTV
Acerca de Kooapps
Kooapps es un estudio y editor de juegos para móviles. Cuenta con más de 250 millones de usuarios en su cartera de juegos, entre los que destacan Snake.io, Stacky Bird y Pictoword.
El desafío
En 2017, el equipo de Kooapps necesitaba aumentar de forma eficiente la base de usuarios de sus aplicaciones monetizadas por publicidad. Dado que Kooapps comenzó como un estudio independiente, necesitaban encontrar una forma inteligente de ampliar su negocio. Cuando no tienes un inversor o un editor, cada dólar cuenta. Kooapps necesitaba una herramienta que le ayudara a averiguar si su gasto en UA era rentable, para poder invertir en campañas con un ROI positivo.
La solución
Al ser el primer MMP que admite el cálculo de ROI/LTV para los ingresos publicitarios, Tenjin fue la elección obvia para Kooapps. El estudio empezó con el plan gratuito y poco a poco se convirtió en un usuario avanzado que utiliza DataVault y las API de Tenjin.
A día de hoy, Kooapps utiliza el panel de Tenjin con el cálculo de LTV de ingresos publicitarios basado en sesiones junto con DataVault para obtener una verdadera transparencia métrica. Aunque tienen acceso a los datos de ingresos a nivel de impresión (ILRD) de su proveedor de mediación para calcular el LTV en DataVault, Kooapps decidió confiar en la métrica de LTV generada por Tenjin.
La estimación del VTL basada en la sesión se basa en valores agregados, por lo que ofrece una visión más conservadora que incluye a los usuarios que han optado por no recibir publicidad. Los cambios en la privacidad del sector han reducido la cantidad de datos granulares disponibles para los anunciantes. Por lo tanto, las métricas agregadas como el LTV basado en sesión son cada vez más útiles.
