Задача была простой: посмотреть, как один и тот же трафик ведет себя при работе с разными сервисами по аренде аппок. Итак, в гонке сплит-тесте участвовало три сервиса:

• ZM apps;
• Сервис аренды PWA №1;
• Сервис аренды PWA №2.

Условия теста

То есть все вводные были одинаковыми: один источник трафика, одинаковая механика и равномерное распределение объема между сервисами.

Трафик делился примерно в равных долях между тремя платформами, дабы посмотреть, как юзеры ведут себя внутри каждого решения при одинаковых условиях.

В качестве механики использовалась Plinko (PWA) – один из наиболее понятных и универсальных форматов для подобных тестов (да, уже затертая пластинка, но классика, как-никак).

Залив шел по классической схеме, без каких-то нестандартных сетапов или специальных оптимизаций. Сам тест длился несколько дней.
Задачей было не масштабирование, а именно быстрое сравнение поведения ключевых метрик.

Особенности ГЕО ЮАР

ЮАР нельзя назвать простым ГЕО для масштабирования. Здесь есть несколько факторов, которые напрямую влияют на поведение пользователей и итоговые показатели.

Первое – нестабильный и медленный интернет

Во многих африканских регионах скорость соединения остается низкой. Поэтому скорость загрузки напрямую влияет на ранние этапы воронки – особенно на переходе click2inst.

Второе – низкий средний чек

Покупательная способность юзеров ниже, поэтому и средние суммы депозитов меньше. При этом решение о депозите часто принимается импульсивно, поэтому важно, чтобы путь от установки до первого действия внутри продукта был максимально простым.

Чувствительность к UX

На таких рынках любая лишняя загрузка, сложная механика или задержка могут снижать конверсию. Даже небольшие детали интерфейса начинают играть заметную роль.

Crash-механики конвертят лучше классических слотов

Поэтому тест проводился именно на Plinko – более динамичная и простая механика, которая хорошо адаптируется под особенности подобных рынков.

В таких условиях даже +1% к показателю inst2dep уже нельзя считать статистической погрешностью. Чаще всего это результат продуктовых нюансов, которые начинают проявляться именно на сложных ГЕО.

Почему мы тестируем рынок таким способом

Зачем льете на конкурентов, спросите вы? Подобные тесты – обычная часть R&D-процессов команды ZM apps. Нам важно понимать поведение трафика в сравнени. Да и, кто мы такие, чтобы не посмотреть, как идут дела у других сервисов. Такой подход позволяет накопить более точную экспертизу, понять, какие факторы действительно влияют на поведение пользователей и получить объективную картину по всей воронке: inst2reg2dep.

Статистика

Данные брались из Facebook и Binom, чтобы увидеть динамику как по источнику трафика, так и по фактическим установкам и конверсиям внутри воронки.

Картина выглядит следующим образом:

• Install Rate у ZM apps оказался примерно на 5% выше, чем у Сервиса №1;
• И почти на 10% выше, чем у Сервиса №2.

При этом ключевая метрика inst2dep составила 8,5%, что примерно на 1% выше среднего значения по другим решениям. В абсолютных цифрах разница также заметна: при примерно одинаковом распределении трафика ZM apps получил на 10 депозитов больше.

Разбор ключевых метрик

Inst2reg

На первом этапе видно интересный момент.
Несмотря на большее количество инсталлов у ZM apps, число регистраций оказалось сопоставимым с другими сервисами. Из-за этого процентная конверсия выглядит немного ниже, чем у некоторых решений. Но это объясняется именно эффектом бОльшего объема установок – когда воронка расширяется на первом этапе, относительные показатели могут слегка проседать.

Reg2dep

На этапе перехода от регистрации к депозиту картина уже меняется. Конверсия reg2dep у ZM apps оказалась примерно на 6% выше, чем у Сервиса №1, и заметно выше, чем у Сервиса №2. Уже на этом этапе начинает проявляться разница в продуктовой логике и пользовательском опыте внутри приложения.

Inst2dep

Если смотреть на итоговую метрику воронки, результат выглядит следующим образом:

Inst2dep – 8,5%.

Это примерно на 1% выше среднего значения других сервисов, участвовавших в тесте.

В абсолютных цифрах разница также заметна: при одинаковом распределении трафика ZM apps получил на 10 депозитов больше, чем другие решения. Да, это не какой-то огромный разрыв, но на подобных объемах трафа даже такая разница уже начинает играть роль.

Механика и креатив

В тесте использовалась механика Plinko – одна из самых простых игровых моделей с точки зрения пользовательского входа. Ролики в формате реакций подобного типа хорошо работают на рынках вроде ЮАР: механика считывается мгновенно, а сама реклама не перегружена лишними элементами.

В результате пользователь уже из креатива понимает, какая игровая механика его ждет внутри приложения, и быстрее переходит дальше по воронке.

Почему это сработало?

Важно понимать, что этот тест нельзя назвать чем-то масштабным или показательным на больших объемах трафика. Здесь в первую очередь речь идет о продуктовых деталях, которые влияют на поведение юзера внутри воронки:

• Скорость загрузки приложения;
• Адаптация под low-speed интернет;
• Простая логика перехода к первому действию;
• Стабильная работа интерфейса.

На рынках вроде ЮАР именно такие нюансы часто начинают играть ключевую роль. Поэтому разницу примерно в +30% депозитов здесь вряд ли можно назвать случайностью – скорее это результат продуктовых деталей, за счет которых и появляется разница в метриках.

Что в итоге?

Получилась довольно показательная картина. Да, на таком объеме это не выглядит как огромный эксперимент – скорее категория обычных рабочих тестов (о которых мало кто говорит, ведь это не “вау-нонсенс”, а стоит!), которые многие байеры делают на старте. Но даже в такой простой модели разница в метриках уже начинает проявляться.

В нашем случае ZM apps показал более высокий inst2dep и получил на примерно на 30% больше депозитов, чем другие сервисы PWA, участвовавшие в тесте. Это не тот кейс, где можно громко говорить о “разгроме конкурентов” – и честно говоря, это и не было целью.

Но такие небольшие тесты хорошо показывают одну простую вещь: в арбитраже часто решают именно продуктовые детали – скорость загрузки, логика воронки и стабильность работы сервиса. Иногда именно они и дают те самые дополнительные проценты конверсии, которые потом превращаются в депозиты. А если такие проценты начинают работать уже на большем объеме трафика – математика становится еще интереснее.

Если хотите посмотреть, как ведет себя сервис на вашем трафике – проще всего проверить это на практике @zm_apps_bot

Иногда достаточно одного небольшого теста, чтобы найти лучший конверт:)