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Gaming: formatos para optimizar la obtención de ingresos

Noelia Amoedo, CEO de mediasmart, y Grant Gudgel, COO de SMRTR.MEDIA, hablan sobre el mundo gaming. Los dos directores analizan cómo los desarrolladores de juegos pueden aprovechar los datos y nuevos formatos para optimizar la obtención de ingresos, poniendo en evidencia los desafíos a los que se enfrentan.

Grant Gudgel estudia la mejor manera de obtener beneficios económicos en gaming.

Según él, los desarrolladores de juegos móviles están aprovechando la oportunidad de utilizar los datos para una mejor rentabilización de sus aplicaciones, y lo están haciendo a través de dos tipos de monetización: compras in-app y publicidad.

Es importante tener en cuenta la necesidad de utilizar enfoques diferentes para los usuarios nuevos frente a los habituales. Cuando un usuario nuevo se conecta, el primer objetivo es “engancharlo” al juego, lo cual permitirá analizar los datos de juego para optimizar la experiencia del usuario e incitarle a volver a jugar.

Una vez se haya creado este engagement, el objetivo es ligeramente diferente. Cuando un usuario ya está “enganchado”, la siguiente oportunidad está en obtener beneficios económicos, y el proceso para obtenerlos debe incluir lo siguiente: analizar los datos de comportamiento, encontrar y remediar el momento de frustración y, luego, segmentar los datos de audiencia.

A través del análisis de los datos sobre el comportamiento de los jugadores en una actividad – por ejemplo, en base a los elementos del juego que más esté utilizando el usuario–, se le podrán proponer nuevas versiones de pago sobre aquellas categorías específicas.

Los desarrolladores de juegos deben buscar el “momento de frustración” de los usuarios, en el que el jugador se frustra por su progreso y tiene intención de borrar la app. Un poco antes de que llegue este punto, donde muchos usuarios pierden y cierran el juego, se puede proponer una compra in-app que ayude a los jugadores a una mayor evolución.

La segmentación de los datos de audiencia se plantea de acuerdo a los que pagan y los que no lo hacen. Para los usuarios que pagan, se proponen beneficios económicos siempre que sea posible. Para aquellos que no lo hacen, los editores primero tratan de convertirlos en usuarios de pago con promociones como: “¡Podrás obtener 20 nuevas vidas por el precio de 10!”

También se pueden segmentar los datos de audiencia en función de los usuarios que siguen pagando y de los que no lo hacen. De cualquier manera, todos son incentivados a invitar a sus amigos a jugar y, además de esto, el juego también puede monetizarse con anuncios.

El objetivo final es obtener beneficios económicos de los usuarios que no pagan, que normalmente son la mayoría. Es importante separar al 90% de los jugadores que nunca hará una compra in-app y emplear con ellos anuncios no intrusivos para monetizar cuando sea posible.

El “vídeo incentivado” tiende a ser el formato que mejor funciona – supone continuar proponiendo compras en la aplicación, pero incluyendo la opción de hacer la compra con la visualización de un anuncio corto.

Al conseguir que la gente haga compras en la aplicación a través de los anuncios incentivados, a menudo se ve un aumento en las tasas de conversión de las personas que dedicaron más tiempo al juego y que, finalmente, se convierten en usuarios de pago.

Mientras que es importante analizar el comportamiento del usuario para optimizar la frecuencia del anuncio y su engagement, también hay que evitar saturar al público con anuncios que hacen que los usuarios dejen de utilizar la app.

Hay distintas maneras de hacer esto y en última instancia todas se reducen a un análisis de desgaste – es decir, observando quienes salen de la aplicación debido a los anuncios. Dicho esto, si los anuncios son los correctos, serán capaces de generar ingresos razonables por publicidad de los usuarios que no pagan, sin que esto implique un desgaste excesivo.

Por su parte, Noelia Amoedo, habla sobre la perspectiva de compra de medios mobile, puesto que las apps de juegos representan una cuota más alta (el 23%) de los miles de millones de descargas, según los datos de statista.com. Un hecho que no pasa desapercibido para sus desarrolladores, ni tampoco para editores y anunciantes. Una vez los desarrolladores de juegos han establecido las mejores prácticas del flujo de trabajo de los usuarios, es posible añadir tantos datos de usuario como sea posible a su inventario y así, maximizar el rendimiento.

La primera herramienta para un buen rendimiento son los datos. La recopilación de información puramente demográfica, como rango de edad y género, es muy atractiva para las marcas. No obstante, a veces y dependiendo del juego, no es fácil obtener esta información directamente del usuario, aunque sí se pueden recoger algunos patrones de comportamiento útiles.

Desarrolladores y proveedores de inventario deberían aportar toda la información detallada posible sobre el contexto en el que se va a mostrar el anuncio: en qué juegos, en qué secciones dentro de cada juego, el ID del usuario, y su localización. De esta manera, se puede mejorar la monetización al permitir que anunciantes que compran de forma programática optimicen sus decisiones de compra de forma automática. Esto permite que los anunciantes puedan pagar más por los usuarios y contextos que mejor les funcionen, sobre todo, si emplean las herramientas adecuadas para maximizar el engagement de la campaña.

La segunda herramienta para maximizar el rendimiento, después de los datos, la constituyen los formatos publicitarios –y normalmente, cuanto más sofisticados sean, mayor es el precio que los anunciantes están dispuestos a pagar por ellos –. Una sofisticación que, sin embargo, debe compensarse por los estándares idóneos si no se quiere perder el alcance efectivo. Los anuncios de vídeo y nativos, que se han convertido en el estándar del mundo de la compra programática, son hoy los formatos más recomendables.

El vídeo como recompensa es la vía más efectiva de monetizar en los juegos hoy en día. La publicidad nativa es también un monetizador eficaz, sin embargo, esta oportunidad no se ha aprovechado por completo todavía en esta industria, que aún está centrada en los formatos de vídeo que más se han adoptado.

Asimismo, el desafío es de gran importancia para el rendimiento. Los editores ya están tratando de ponerse al día con estos formatos, y en mediasmart apoyamos el ecosistema con la targetización efectiva del público y la optimización del engagement.

Si bien los editores son plenamente conscientes de que el uso de los datos es crítico para maximizar el rendimiento, continúan siendo muy cautos con respecto a sus datos, lo que a menudo, entra en conflicto con los intereses de los anunciantes.

Por una parte, los editores quieren que los anunciantes saquen provecho de los datos, pero al mismo tiempo, buscan mantenerlos dentro de su propio perímetro a través de contratos y deals privados. Así, asegurarán al anunciante, por ejemplo, el sexo del usuario dado, pero no le permitirán guardar esa información, impidiendo así que se dirija a él con otro editor. En algunos casos, simplemente, no le suministrarán el ID del usuario.

Por otra parte, los anunciantes alegan que cuando pagan una impresión para un usuario determinado, tienen derecho a los datos y a la información del editor. En este sentido, aquellos editores más protectores con sus datos, resultarán menos atractivos para ellos.

Además, el manejo de datos a través de mecanismos como “Deal IDs”, requiere de una interacción directa entre el anunciante y el editor, cuyo componente manual ralentiza los procesos y aporta menos ingresos para el desarrollador del juego. Paradójicamente, se genera una gran cantidad de trabajo manual en un mundo donde la compra programática aporta precisamente la automatización. En resumen, en la actualidad, si quieres conseguir demanda de audiencia masiva y monetizar la publicidad con eficacia, necesitas de la compra programática y sus beneficios, entre los que se encuentra el uso de datos. Algunos editores pueden mostrarse reacios a proveer los datos, porque consideran que los anunciantes no necesitarían volver recurrir a su servicio una vez que los tengan. La realidad, sin embargo, es que los anunciantes podrían comprarles más a ellos, precisamente, porque obtendrían más datos.

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