Un'app con una valutazione di 4.8
e un funnel che perdeva denaro su ogni utente
Per un'app di analisi di mercato AI (46 strumenti, App Store 4.8) abbiamo gestito Meta e Google Ads in quattro paesi, costruito un modello di unit economics su dati reali, verificato il funnel dalle registrazioni di sessione e consegnato un brief per sviluppatori di 14 pagine più un lead magnet. I numeri hanno mostrato esattamente quale riduzione del churn avrebbe fatto ripagare l'abbonamento.
La situazione
Un’app ben fatta: 46 strumenti di analisi su crypto, forex, oro e indici, 4.8 sull’App Store, cinque lingue. Il traffico a pagamento era in corso, le installazioni crescevano, e nessuno aveva controllato se un abbonato ripagasse mai il costo per acquisirlo.
Cosa abbiamo fatto
Conformità e parole chiave prima di spendere. Le regole di Google sulla pubblicità finanziaria differiscono per paese, quindi undici agenti di ricerca hanno mappato i gate di verifica per mercato. La ricerca di parole chiave ha trovato che la Malesia cerca uno screener di borsa locale (46,000 ricerche al mese) invece di “AI stock analysis”, il che ha cambiato l’intera campagna per quel mercato. Una lista condivisa di 81 parole chiave negative ha pulito l’account Google.
Campagne. Meta Ads con 21 campagne passate dall’ottimizzazione sulle installazioni a eventi di abbonamento e acquisto, SKAdNetwork configurato per iOS, campagne Google App e Search. 1,039 installazioni in quattro mesi su Canada, Malesia, Nuova Zelanda e Messico; una campagna ha portato installazioni a $3.27.
Unit economics su dati reali. Spesa pubblicitaria, installazioni, acquisti e abbonamenti uniti nel nostro data warehouse: 48 acquisti, 29 abbonati attivi, churn 34.5% al mese, durata dell’abbonato 2.9 mesi, CAC $72, LTV $44, LTV/CAC 0.61 contro un sano 3. Per paese: Malesia 0.66, Canada 0.51, due mercati con spesa e zero acquisti. Il modello ha mostrato che un churn sceso al 10% darebbe LTV $149 e LTV/CAC 2.4: l’unica leva che conta.
Audit del funnel dalle registrazioni. Un team di agenti e una persona hanno passato in rassegna le registrazioni di sessione, l’onboarding, la retention e le performance: retention al giorno 1 del 17.8%, al giorno 7 del 6.5%; largest contentful paint mobile da 3.0 a 4.2 secondi; 39 persone al mese che non superavano l’accesso Google e Apple; zero connessioni MetaTrader riuscite su undici tentativi in 30 giorni, il che significava che la funzione broker era di fatto rotta; sei pagine del sito su undici non tradotte nonostante dodici lingue pubblicizzate; un paywall che convertiva al 13-15%.
Deliverable. Un brief di 14 pagine per gli sviluppatori ordinato per impatto, un lead magnet (una guida per un mercato con il proprio flusso di acquisizione), una roadmap trimestrale con punti di decisione, e un modello che i fondatori possono rieseguire.
Il risultato
Il team di prodotto ha ottenuto una lista precisa invece di opinioni, il budget pubblicitario è stato ridiretto dai due mercati a zero acquisti, e la decisione aziendale sul modello abbonamento contro partnership poteva finalmente essere presa sui numeri.
FAQ
Perché pubblicare un caso in cui l'economia era negativa?
Perché scoprirlo, con i numeri, è il servizio. L'app aveva ottime valutazioni e installazioni in crescita; il modello ha mostrato che ogni abbonato costava $72 da acquisire e portava $44 nel tempo. Il brief elenca cosa cambia questo. Nasconderlo sarebbe il vero fallimento.