Ретаргетинг нельзя масштабировать бесконечно. Даже при достаточном бюджете рост может упереться в емкость аудитории. Агентство GO Mobile, на примере SOREM-аудитории, рассказало Sostav, как оценить, на сколько месяцев хватит текущей базы, какие сегменты исчерпаются первыми и может ли приток пользователей компенсировать их выбытие.

Почему емкость базы становится ограничением

SOREM-аудитория — это пользователи, которые не совершали покупку за последние 180 дней. Считается, что именно они приносят инкрементальную выручку от ретаргетинга: вероятность их самостоятельного возвращения спустя такой срок невелика, поэтому каждое успешное возвращение пользователя в приложение можно считать дополнительным результатом кампании.

Если стоит задача масштабировать ретаргетинг, но есть сомнения, хватит ли объема холодной аудитории для достижения нужных значений, стоит заранее проверить емкость базы. Чтобы оценить объемы, важно понять:

• как устроена аудитория: декомпозиция на подсегменты по давности покупки и источникам привлечения пользователей;
• кого из этой широкой аудитории удается фактически возвращать силами рекламных источников;
• какие подсегменты выбывают быстрее остальных;
• как аудитория восполняется и как пользователи перемещаются между сегментами.

Это поможет увидеть фактические данные по выбытию из аудитории и ее восполнению, а также на основе этого понять, сколько месяцев возможно вести этих пользователей с учетом планов.

Процесс расчета

Расчет емкости начинается с анализа структуры аудитории. Сначала рекомендуем определить, какие сегменты существуют внутри базы и каких пользователей удается фактически возвращать силами рекламных источников.

Кластеризация

В рамках одного месяца нужно посмотреть, как выглядит потенциальная аудитория — какие кластеры можно найти внутри аудитории с учетом информации об: операционной системе (ОС), источнике первого привлечения, количестве дней с последней покупки.

Узнав, что внутри аудитории, стоит определить, кого на самом деле привлекаем из пользователей нашими источниками, поскольку они тоже ограничены своими мощностями.

Чтобы узнать, какие сегменты охватываете больше всего:

• возьмите пользователей из аудитории и посмотрите, кого фактически привлекли в рамках прошлого месяца. Разбивка: ОС, тип первоначального источника привлечения, разница в днях между последней покупкой и нашим привлечением.
• разбейте эту аудиторию по тем же кластерам. На нашем проекте выяснили, что активнее всего привлекали изначально органических пользователей с давностью покупки 6−12 месяцев — это почти 50% от привлекаемых пользователей.

Расчет срока жизни аудитории

Следующим этапом важно выяснить на сколько месяцев хватило бы текущей аудитории, если ее вести как в прошлом месяце с расчетом выполнить план.

Шаг 1. За плановые значения принимается максимальное количество пользователей, привлечённых в один из месяцев ведения по каждой ОС — это отражает то, сколько пользователей должно привлекаться в месяц для каждой ОС. Плановый объём распределяется по кластерам в той же пропорции, что и в месяце, когда был достигнут максимум привлечения. Таким образом получается оценка того, сколько пользователей из каждого кластера требуется привлекать ежемесячно для выполнения плана с учётом особенностей работы рекламных источников.

Шаг 2. Для оценки сокращения аудитории у рекламных площадок запрашивается примерный Match Rate (процент пользователей, до которых площадки могут дотянуться), который применяется к текущим кластерам. Так оценивается, сколько пользователей в каждом сегменте будет доступно для привлечения.

Шаг 3. Разница между вторым и первым числом показывает, сколько пользователей останется в аудитории на конец месяца при выполнении плана. Чтобы определить, на сколько хватит текущей аудитории, общее количество пользователей в кластере делится на плановое значение (сколько в месяц требуется привлекать этого кластера). В результате получается количество месяцев, через которое кластер будет исчерпан.

Анализ восполнения аудитории

На предыдущем этапе мы описали шаги оценки, как будет сокращаться текущая аудитория, если она статична. Но важно понимать, что пользователи не только выбывают, но и пополняют базу. Если отток происходит активнее притока, аудитория будет исчерпываться быстрее. Например, согласно расчетам выше, один из кластеров уже должен был себя исчерпать, но этого не произошло, поэтому и важно рассчитать как происходит восполнение аудитории.

Если у вас не настроены коллекторы данных и нет заранее собранной информации о том, в какой момент времени кто входил в аудиторию и выпадал из неё, чтобы оценить динамику прибытия / выбытия, нужно:

• собрать аудиторию пользователей, актуальную на первое и на последнее число месяца, а также тех, кого не было в начале, но они появились в конце (новичков), и тех, кто остался в аудитории, но поменял свой кластер;
• сравнить динамику кластеров на конец месяца. Для этого нужно посчитать разницу между началом и концом, чтобы понять, аудитория увеличилась или уменьшилась за месяц + дополнительно смотреть на то, было ли это из-за «новичков», смены кластера «старичков» или из-за «выбытия».

Аналогично прошлому расчету проведите анализ для трех месяцев подряд, чтобы узнать динамику прироста / выбытия пользователей по кластерам от месяца к месяцу. Например, на нашем проекте, если смотреть на динамику, то наиболее интересующий нас кластер «органика 6−12 месяцев»:

• выбывает, но не критически;
• в него приходит примерно по 180−195 тыс. новых пользователей за месяц для восполнения в AOS и около 60 тыс. в IOS;
• по 13−14% пользователей из этого кластера перетекают в кластер «13−24 месяца назад» в течение месяца.

Чек-лист по расчету базы

Шаг 1. Кластеризация текущей базы

Возьмите срез аудитории за месяц и разделите всех пользователей на кластеры по трем параметрам:

1. ОС (iOS / Android).
2. Источник первого привлечения (Organic, UA, Retargeting, Mobile non-paid) — или другой важный для вас параметр.
3. Время с последней покупки (Не было покупки, 6−12 мес., 13−24 мес., 24+ мес.).

Шаг 2. Оценка фактической привлекаемости

Проанализируйте пользователей, которых вы фактически вернули/привлекли за прошлый месяц, разбив их по тем же кластерам. Это поможет вам вычислить процентное распределение привлеченных пользователей внутри кластеров.

• Пример: Вы можете выяснить, что 50% всех конверсий приходится на кластер «Органика / покупка 6−12 месяцев назад», даже если сама база шире.

Шаг 3. Расчет «срока жизни» базы

Рассчитайте, на сколько месяцев хватит текущей аудитории при выполнении плана:

1. План по кластерам: Наложите % распределения (из Шага 2) на ваш плановый объем привлечения, чтобы понять, сколько приблизительно пользователей нужно достать из каждого кластера.
2. Доступная емкость: Примените к текущим размерам кластеров Match Rate.
3. Итог: Разделите доступное количество пользователей в кластере на плановую потребность в месяц. Полученное число — количество месяцев, через которое кластер исчерпает себя.

Шаг 4. Анализ динамики (приток и отток)

Поскольку аудитория не статична, нужно оценить ее восполняемость. Сравните списки пользователей на первое и последнее число месяца, рекомендуем за три месяца для точности:

1. Новички: Пользователи, которых не было в начале месяца, но появились в конце (приток).
2. Выбывшие: Были в начале, исчезли в конце.
3. Смена кластера: Пользователи, которые остались в базе, но перешли в другую временную категорию (например, из «6−12 мес.» перетекли в «13−24 мес.»).

Шаг 5. Финальный прогноз

Сравните скорость выбытия (привлечение + естественный отток) со скоростью восполнения (приток новичков).

• Если приток перекрывает расход — масштабирование возможно.
• Если расход выше притока — база начнет сокращаться, и масштабирование ограничено ёмкостью ключевых кластеров.