Segmentation publicitaire in-app 101 : Comment diviser et analyser vos joueurs
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La segmentation des utilisateurs n’a rien de nouveau dans l’industrie du jeu. Alors que les développeurs d’applications continuent de rechercher un avantage concurrentiel dans un monde complexe de COVID-19, et que les outils de segmentation deviennent de jour en jour plus avancés, le besoin d’une segmentation publicitaire plus approfondie devient sans aucun doute d’autant plus important dans l’écosystème du jeu.
Lorsque vous appliquez la segmentation des utilisateurs à votre stratégie publicitaire, qu’elle soit basique ou complexe, l’idée est essentiellement la même : modifiez l’expérience publicitaire d’un joueur dans le jeu en fonction d’actions précédentes, d’actions potentielles ou de caractéristiques spécifiques, afin d’équilibrer délicatement l’expérience utilisateur et la fidélisation grâce aux revenus provenant à la fois des achats intégrés et des publicités. Ensuite, appliquez une stratégie de monétisation publicitaire différente à chaque groupe.
Voici quelques pratiques de segmentation publicitaire qui devraient être mises en œuvre et testées, pour ajouter de la valeur à votre jeu et générer un gain de revenus supplémentaire.
Pratiques de segmentation payeurs vs non-payeurs
La répartition des utilisateurs en groupes payants et non payants est l’une des formes les plus courantes et les plus élémentaires de segmentation des joueurs. Cette approche examine les utilisateurs qui ont ou n’ont pas investi d’argent dans un jeu et ajuste leur engagement ou leur engagement potentiel avec les publicités. Cela peut entraîner la suppression de toutes les publicités pour le groupe payant (à la fois les publicités lancées par l’utilisateur, les publicités avec récompense et les publicités lancées par le système, sans récompense), la suppression de certaines publicités (généralement non récompensées uniquement) et/ou l’ajustement de la fréquence de placement des publicités ou de la montant de la récompense.
La répartition des utilisateurs en groupes payants et non payants est l’une des formes les plus courantes et les plus élémentaires de segmentation des joueurs.
Il n’y a pas de solution unique pour décider comment traiter ces deux groupes distincts, mais il est important de prendre en compte l’impact de la suppression d’un bloc d’annonces avec récompense précieux d’un joueur payant, c’est-à-dire l’opt-in à 100 %. Cela pourrait être perçu comme une «punition» pour le joueur et, en fin de compte, le faire tourner.
De plus, un joueur qui a effectué un achat intégré à un moment donné peut décider plus tard de regarder une vidéo récompensée afin de passer à travers une partie difficile du jeu, tout en revenant plus tard pour faire un autre IAP. Ce sont les utilisateurs ultimes – ceux qui trouvent de la valeur dans les différentes mécaniques de jeu conçues pour les faire progresser dans le jeu et ils ont tendance à mieux retenir que les seuls utilisateurs IAP.
Avec ce type de segmentation, allez un peu plus loin pour comprendre deux distinctions importantes :
- A partir de quand un nouveau joueur est-il considéré comme un non-payeur (par exemple sept jours après avoir installé le jeu, ou après avoir atteint un certain niveau dans le jeu sans effectuer d’achat).
- Combien de jours après l’achat un joueur payant est-il à nouveau traité comme un non-payeurle cas échéant (par exemple après 14 jours).
La façon dont ces segments sont définis peut avoir un impact significatif sur les évaluations des métriques de votre jeu, telles que le revenu moyen par utilisateur actif quotidien, la rétention, la valeur à vie et même le classement des magasins.
De plus, envisagez de considérer les utilisateurs ayant une forte probabilité de devenir des payeurs, en fonction de leur progression dans le jeu et de leur niveau d’engagement, en tant que groupe différent. Équilibrez cela avec le fait que les joueurs qui interagissent avec des vidéos avec récompense ont également une plus grande probabilité de faire un achat intégré, donc limiter la fréquence des publicités avec récompense pour ce groupe et/ou retarder leur capacité à les regarder, peut ne pas être conseillé pour l’ensemble revenus et performances du jeu.
Justin Norman d’IronSource
Les joueurs qui ne monétisent ni via IAP ni via des publicités avec récompense doivent être traités séparément. Vous pouvez toujours engager ces joueurs avec des publicités avec récompense afin de potentiellement les monétiser et les fidéliser, tout en leur montrant également des publicités non récompensées telles que des interstitiels et des bannières.
Une fois ce groupe d’utilisateurs établi, il est judicieux de le tester et de le décomposer davantage en augmentant ou en diminuant la fréquence à laquelle ils voient les interstitiels afin de trouver le bon équilibre et de maximiser l’ARPU/LTV (revenu moyen par utilisateur/valeur vie ). Trop d’interstitiels et d’utilisateurs perdent tout intérêt et désabonnement. Pas assez et vous courez le risque d’en retirer peu ou pas de valeur.
Enfin, gardez à l’esprit que les joueurs peuvent changer de groupe et le font, ce qui est une bonne chose, alors expliquez comment traiter les joueurs de chaque groupe pour obtenir les meilleurs rendements possibles.
Méthodes de segmentation avancées
Qu’elle soit effectuée en parallèle avec des groupes payeurs et non-payeurs, ou effectuée indépendamment, la segmentation peut prendre de nombreuses autres directions. Par exemple, il existe une stratégie d’ajustement du montant de la récompense ou même de l’élément de récompense en fonction d’une caractéristique particulière du joueur, comme le pays.
Un échange de valeur dynamique passant de géo à géo n’est pas un nouveau concept. Il est couramment pratiqué avec les IAP, où la récompense donnée pour un achat particulier varie en fonction de la géographie du joueur, afin d’attirer plus d’achats tout en restant réaliste par rapport à son pouvoir d’achat.
Tout comme les joueurs peuvent être segmentés par zone géographique, les joueurs peuvent également être récompensés en fonction de leur progression dans un jeu.
De même, cette idée peut être appliquée lors de l’examen des joueurs de différentes zones géographiques, en ce qui concerne la valeur que les joueurs reçoivent en échange de leur engagement avec une vidéo récompensée. Par exemple, les joueurs aux États-Unis peuvent avoir besoin d’un montant de récompense plus important pour être tentés de regarder une vidéo, tandis que les joueurs d’autres pays comme le Brésil ou la Russie peuvent ne pas avoir besoin du même montant et peuvent donc être disposés à regarder plus de vidéos en échange. Adapter la récompense dans ces cas pourrait être utile.
Les joueurs dynamiquement gratifiants ne devraient pas s’arrêter là. Tout comme les joueurs peuvent être segmentés par zone géographique et récompensés en conséquence, les joueurs peuvent également être récompensés en fonction de leur niveau ou de leur progression dans un jeu. Au fur et à mesure que les joueurs s’investissent davantage dans un jeu et que les mécanismes du jeu s’améliorent naturellement avec la progression, leur désir ou leur besoin de plus de biens virtuels augmentera également.
Comme des objets plus précieux sont proposés à un prix plus élevé, une grande majorité de joueurs ne se convertiront pas, il vous reste à choisir entre perdre complètement le joueur ou offrir une récompense différente et plus importante pour l’engagement du joueur avec une vidéo récompensée. Ce type de segmentation doit s’ajouter à votre segmentation payeur/non-payeur afin de ne pas diminuer le besoin et la valeur de l’IAP du jeu.
Ce niveau granulaire de données permet aux développeurs de prédire la probabilité qu’un utilisateur devienne un rorqual publicitaire
Pousser la segmentation encore plus loin est l’idée de segmenter les joueurs en fonction de l’endroit et de la manière dont ils ont été acquis en premier lieu. Le joueur a-t-il téléchargé l’application à partir d’une campagne de promotion croisée ? À partir de quelle campagne spécifique ont-ils été acquis ? Le joueur vient-il d’un autre jeu et si oui, quel genre de jeu — hyper-casual ou hardcore ? Toutes ces sources d’acquisition ont le potentiel de se transformer en différents segments d’utilisateurs et de voir leurs expériences publicitaires être traitées très différemment.
Utilisation de la mesure des revenus publicitaires
Le jeu est une industrie tellement riche et expansive que la technologie qui la soutient est tout aussi complexe et profonde. L’un des outils proposés par l’industrie est ARM (mesure des revenus publicitaires), qui analyse les revenus publicitaires générés par chaque appareil pour tous les blocs d’annonces sur tous les réseaux publicitaires. Étant donné qu’ARM donne un aperçu du comportement de monétisation, il peut être utilisé pour mieux affiner les activités de segmentation.
Par exemple, vous pouvez utiliser les données d’ARM pour identifier des groupes d’utilisateurs, tels que ceux qui interagissent davantage avec un type spécifique de bloc d’annonces (vidéo récompensée, interstitiel, bannière ou mur d’offre), puis adapter votre stratégie publicitaire en conséquence.
Les outils ARM agrègent également la valeur totale d’un joueur et calculent sa valeur de durée de vie publicitaire. Ce niveau granulaire de données permet aux développeurs de prédire la probabilité qu’un utilisateur devienne une baleine publicitaire, ce qui placera ensuite cet utilisateur dans un nouveau segment avec une stratégie publicitaire différente.
L’élément de prédiction
La valeur d’une segmentation sophistiquée réside non seulement dans la stratégie de segmentation choisie, mais également dans la capacité à utiliser les informations pour générer des revenus. S’il n’y a pas de gain marginal à partir du prochain niveau de segmentation créé, alors l’effort est inutile.
Pour que cela en vaille la peine, vous devez être en mesure de relier directement votre stratégie de segmentation à la probabilité qu’un utilisateur interagisse avec votre IAP et/ou vos publicités, autrement connu sous le nom de facteur de prévisibilité de l’engagement. Si vous pouvez identifier des modèles qui conduisent à une plus grande rétention, des achats intégrés et un engagement avec les publicités, alors vous aurez réalisé un gain marginal positif.
Justin Norman est directeur de la stratégie produit chez IronSource. Il a rejoint en 2013 où il a dirigé des équipes d’opérations d’approvisionnement aux États-Unis pendant près de six ans. Dans son rôle actuel, il consulte les studios AAA et les principaux développeurs indépendants pour piloter la stratégie et l’adoption des produits. IronSource a lancé le studio de jeux hyper-casual Supersonic Games plus tôt cette année.
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