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ANALYSE DATA PROGRAMMATIQUE

In-app : apprendre à identifier et à attirer des utilisateurs à forte valeur

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Comment identifier et « acquérir » des utilisateurs mobiles qui s’engagent et qui représentent beaucoup de valeur pour une marque ? La plateforme d’achat programmatique RadiumOne a souhaité faire le point sur la question en analysant les données de réactions aux campagnes publicitaires in-app sur plus de 100 millions d’appareils mobiles.

Au cœur de son analyse se trouve la notion d’utilisateurs « à haute valeur », c’est-à-dire ceux qui les 30 derniers jours soit ont généré des revenus à une marque à travers des achats réalisés au sein d’applications mobiles soit ont utilisé l’application tous les jours.

En pratique, ces utilisateurs-là génèrent la grosse majorité (plus de 85%) des revenus sur les applications mobiles alors qu’ils ne représentent qu’entre 16% et 28% des bases utilisateurs des applications, selon le secteur. En moyenne ils s’engagent quatre fois plus avec une application que les autres utilisateurs.

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« Les marketeurs d’applications devraient répondre aux besoins de ces utilisateurs à haute valeur tout en faisant tout ce qu’ils peuvent pour augmenter l’engagement parmi les utilisateurs moyens à travers des notifications push, des campagnes de retargeting, des récompenses et tout autre type de programmes d’engagement », indique le rapport.

RadiumOne_app2Plus encore : en identifiant le profil type de ses utilisateurs à plus forte valeur, les marketeurs peuvent identifier ceux qui s’en rapprochent, et qui par conséquent peuvent constituer des utilisateurs à haute valeur potentiels. C’est bien aussi sur ceux-là qu’il faudra se concentrer.

Dans le cas du secteur de la distribution, RadiumOne explique que les utilisateurs à plus forte valeur ajoutée ont seulement une application de shopping concurrente (contre 2 pour la moyenne d’utilisateurs) et beaucoup moins d’applications de jeux que la moyenne des utilisateurs.

Pour la plateforme d’achat, alors que 18% des utilisateurs de ce secteur sont à plus forte valeur, 28% autres peuvent le devenir. C’est en analysant leur comportement – les applications qu’ils ont installées, les sites qu’ils ont visités et les publicités sur lesquelles ils ont cliqué – que l’on peut arriver à ce type de conclusion.

Le rapport de RadiumOne est disponible sur ce lien.

 

LUL

 

(Images: RadiumOne.)

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