Audify เป็นบริษัทในอินเดียที่มีแอปเพลงและเสียง 3 แอปซึ่งได้ผู้ใช้ใหม่เป็นจำนวนมากในช่วงปีที่ผ่านมา เมื่อมุ่งเน้นวิธีเพิ่มรายได้จากโฆษณาในแอป บริษัทลังเลที่จะเพิ่มและทดสอบ SDK เครือข่ายโฆษณาใหม่เพราะเกรงว่าการใช้งานหน่วยความจำจะส่งผลต่อประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้ ในปี 2020 Audify พบโซลูชันการเสนอราคาของ AdMob ซึ่งช่วยให้เข้าถึงเครือข่ายโฆษณาได้มากขึ้นโดยไม่ต้องติดตั้งใช้งาน SDK จำนวนมาก และยังไม่ส่งผลต่อประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ หลังจากทดสอบทั้งโซลูชันการเสนอราคาและโฆษณารูปแบบต่างๆ Audify ก็ได้พบโซลูชันที่ช่วยเพิ่มรายได้ซึ่งเหมาะกับแอปของตน โดยบริษัทมีรายได้รวมหลังหักค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 15% ทั้งยังไม่ส่งผลใดๆ ต่อประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้
เพิ่มรายได้โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดแอป
นอกจากการสมัครใช้บริการตามปกติแล้ว กลยุทธ์การสร้างรายได้รูปแบบผสมของ Audify ยังประกอบไปด้วยการซื้อในแอป (IAP) และโฆษณา เพื่อเพิ่มรายได้ บริษัทได้ตัดสินใจทดสอบเครือข่ายโฆษณาใหม่ๆ ซึ่งมอบโอกาสในการทดสอบที่มากกว่าการสมัครใช้บริการและ IAP แต่ก็ทราบว่าทุก SDK ที่เพิ่มจะเพิ่มขนาดของแอป และส่งผลต่อประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้โดยทำให้อัตราการคงผู้ใช้ไว้และอัตราการดาวน์โหลดลดง จากประสบการณ์ก่อนหน้านี้ ทีมจึงตั้งมาตรฐานไว้สูงและต้องการใช้ SDK ที่มั่นคงและเชื่อถือได้เท่านั้น ในช่วงเวลานั้น Audify ใช้ AdMob และอีก 2 เครือข่ายโฆษณา
Ashish Patel ซึ่งเป็น CEO ของ Audify เรียนรู้เรื่องโซลูชันการเสนอราคาของ AdMob และชื่นชอบลักษณะการทำงานที่เปิดให้แข่งขันกันแบบเรียลไทม์ Patel เชื่อว่าบริษัทมีโอกาสเพิ่มรายได้โดยไม่ต้องเสี่ยงไปกับการเพิ่ม SDK ใหม่ๆ "เราสนใจโซลูชันนี้มาก และต้องการนำมาใช้โดยเร็วที่สุด" Ashish เล่าถึงช่วงเวลานั้น
การทดสอบ A/B ในรูปแบบโฆษณาและประเทศต่างๆ
ความคุ้นเคยที่ Audify มีต่อแอป Android และผลิตภัณฑ์ Google ช่วยทำให้การตั้งค่าโซลูชันการเสนอราคาเป็นไปอย่างราบรื่น "เราผสานรวมได้อย่างราบรื่นและง่ายดาย" Ashish อธิบาย
Audify ผสานรวมการเสนอราคาไว้ในแอปทั้ง 3 ของบริษัท จากนั้นใช้ฟีเจอร์ A/B Testing ของ Firebase เพื่อวัดผลกระทบที่รูปแบบโฆษณาต่างๆ มีต่อการคงผู้ใช้ไว้ แอปทั้ง 3 ใช้รูปแบบโฆษณาที่หลากหลาย เช่น แบนเนอร์ โฆษณาคั่นระหว่างหน้า และโฆษณาเปิดแอป Ashish และทีมอ่านรีวิวทั้งหมดจากผู้ใช้ใน Google Play Store ในช่วงการทดสอบไปพร้อมกับคอยตรวจสอบผลลัพธ์จาก Firebase เขากล่าวว่าทีมทำการทดสอบ A/B กับฟีเจอร์ใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง หลักๆ แล้วเพื่อทำความเข้าใจสมดุลระหว่างรายได้กับการคงผู้ใช้ไว้ "สิ่งที่เราต้องการทราบอยู่เสมอก็คือเราจะได้อะไรและจะเสียอะไร" Ashish กล่าว
ในการทดสอบ ทีมได้ค้นพบว่าโฆษณาแบนเนอร์และโฆษณาคั่นระหว่างหน้าคู่ใดทำงานได้ดีที่สุด และยังพบว่าความหนาแน่นของโฆษณาไม่จำเป็นต้องเหมือนกันในฐานผู้ใช้ทั้งหมด เนื่องจากผู้ใช้ในบางประเทศมีความอดทนในการดูโฆษณาสูงกว่าในประเทศอื่นๆ บริษัทจึงปรับเปลี่ยนการโฆษณาตามข้อมูลที่พบ การสร้างเหตุการณ์ใน Firebase และวิเคราะห์อัตราการคงผู้ใช้ไว้ในความหนาแน่นของโฆษณาที่แตกต่างกันทำให้ทีมมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การสร้างรายได้จากโฆษณาได้ดีขึ้น
การเพิ่มรายได้ไปพร้อมกับคงผู้ใช้ไว้
รูปแบบโฆษณาใหม่ๆ รวมทั้ง eCPM ที่เพิ่มขึ้นจากการเสนอราคาช่วยให้รายได้โดยรวมเพิ่มขึ้น 10-15% โดยไม่ส่งผลต่ออัตราการคงผู้ใช้ไว้ Audify ให้เครดิตส่วนหนึ่งต่อความสำเร็จนี้ว่ามาจากการไม่ต้องเพิ่ม SDK ใหม่ๆ เพื่อเพิ่มรายได้ "เมื่อคุณเพิ่มขนาดแอป โดยทั่วไปแล้วยอดดาวน์โหลดและจำนวนผู้ใช้จะลดลง" Ashish กล่าว "วิธีนี้ไม่ได้ช่วยผู้ใช้ และไม่ได้เป็นรูปแบบที่รองรับการปรับขนาด เมื่อใช้โซลูชันการเสนอราคา ขนาดแอปไม่ได้เพิ่มขึ้น แต่รายได้กลับเพิ่มขึ้น"
ปัจจุบัน Audify กำลังสร้างแอปชุดใหม่และวางแผนจะผสานรวมและทดสอบโซลูชันการเสนอราคาของ AdMob กับแอปเหล่านั้นเช่นกัน นอกจากนี้ยังวางแผนทำการทดสอบกับโฆษณารูปแบบต่างๆ รวมถึงวิดีโอที่มีการให้รางวัล และปรับแต่งกลยุทธ์การสร้างรายได้ด้วย AdMob ต่อไป
