Eine App mit 4,8-Bewertung
und einem Funnel, der mit jedem Nutzer Geld verlor
Für eine KI-Marktanalyse-App (46 Tools, App Store 4,8) haben wir Meta- und Google-Ads in vier Ländern gefahren, ein Unit-Economics-Modell auf Basis echter Daten gebaut, den Funnel anhand von Session-Recordings geprüft und ein 14-seitiges Entwickler-Briefing plus Lead-Magnet geliefert. Die Zahlen zeigten genau, welche Churn-Reduktion das Abo rentabel machen würde.
Die Ausgangslage
Eine ausgereifte App: 46 Analysetools für Krypto, Forex, Gold und Indizes, 4,8 im App Store, fünf Sprachen. Paid Traffic lief, Installationen wuchsen, und niemand hatte geprüft, ob sich ein Abonnent jemals die Kosten seiner Akquise zurückgezahlt hat.
Was wir gemacht haben
Compliance und Keywords vor dem ersten Euro. Googles Regeln für Finanzwerbung unterscheiden sich von Land zu Land, daher haben elf Recherche-Agenten die Verifizierungshürden pro Markt kartiert. Die Keyword-Recherche zeigte, dass in Malaysia nach einem lokalen Börsen-Screener gesucht wird (46.000 Suchanfragen im Monat) statt nach „KI-Aktienanalyse” - das veränderte die gesamte Kampagne für diesen Markt. Eine gemeinsame Liste von 81 negativen Keywords bereinigte das Google-Konto.
Kampagnen. Meta Ads mit 21 Kampagnen wurde von Install-Optimierung auf Abo- und Kauf-Events umgestellt, SKAdNetwork für iOS konfiguriert, Google App- und Suchkampagnen aufgesetzt. 1.039 Installationen in vier Monaten über Kanada, Malaysia, Neuseeland und Mexiko; eine Kampagne brachte Installationen für 3,27 Dollar.
Unit Economics auf echten Daten. Werbeausgaben, Installationen, Käufe und Abos wurden in unserem eigenen Warehouse zusammengeführt: 48 Käufe, 29 aktive Abonnenten, Abwanderung 34,5 % im Monat, Abonnentenlebensdauer 2,9 Monate, CAC 72 Dollar, LTV 44 Dollar, LTV/CAC 0,61 gegenüber einem gesunden Wert von 3. Nach Land: Malaysia 0,66, Kanada 0,51, zwei Märkte mit Ausgaben und null Käufen. Das Modell zeigte, dass eine Abwanderung von 10 % ein LTV von 149 Dollar und ein LTV/CAC von 2,4 ergeben würde - der eine Hebel, der zählt.
Funnel-Audit aus Recordings. Ein Team aus Agenten und einem Menschen ging Session-Recordings, Onboarding, Retention und Performance durch: Tag-1-Retention 17,8 %, Tag-7-Retention 6,5 %; Largest Contentful Paint mobil 3,0 bis 4,2 Sekunden; 39 Personen im Monat scheiterten an der Google- und Apple-Anmeldung; null erfolgreiche MetaTrader-Verbindungen bei elf Versuchen in 30 Tagen, was bedeutete, dass das Broker-Feature de facto kaputt war; sechs von elf Website-Seiten nicht übersetzt, obwohl zwölf Sprachen beworben wurden; eine Paywall mit einer Konversion von 13 bis 15 %.
Ergebnisse. Ein 14-seitiges Briefing für die Entwickler, nach Wirkung sortiert, ein Lead-Magnet (ein Guide für einen Markt mit eigenem Capture-Flow), eine Quartals-Roadmap mit Entscheidungspunkten und ein Modell, das die Gründer selbst erneut durchrechnen können.
Das Ergebnis
Das Produktteam bekam eine präzise Liste statt Meinungen, das Werbebudget wurde aus den beiden Märkten ohne Käufe abgezogen, und die Geschäftsentscheidung zwischen Abo- und Partnerschaftsmodell konnte endlich anhand von Zahlen getroffen werden.
FAQ
Warum einen Fall veröffentlichen, bei dem die Wirtschaftlichkeit negativ war?
Weil genau das mit Zahlen herauszufinden die eigentliche Leistung ist. Die App hatte hervorragende Bewertungen und wachsende Installationszahlen; das Modell zeigte, dass jeder Abonnent 72 Dollar an Akquisekosten verursachte und über seine Lebensdauer 44 Dollar einbrachte. Das Briefing listet auf, was das ändert. Es zu verschweigen wäre das eigentliche Versagen gewesen.