Grabアプリのインストールは1ヶ月で66%増加

課題Grabは東南アジアのトップクラスのモバイル配車アプリですが、Liftoffに、CPIとCPAを低く抑えつつインストール後の活動(最初の配車手配)を増やすという、非常に明確な目標を持ちかけました。当初、このキャンペーンではインドネシアとフィリピンのAndroidユーザーにターゲットを絞りました。

ソリューションGrabキャンペーンを始めるにあたり、業界トップクラスのアプリ追跡と特性分析プラットフォームであるAppsFlyer経由で、Liftoffはインストールと最初の配車手配に関連するポストバックデータを収集しました。

Grabキャンペーンの成功への最大の貢献はLiftoffの機械学習 (ML) プラットホームでした。迅速なテストとモデリングからなる短い調査期間の後、MLプラットホームはAndroid機器上のGrabアプリで、インストールして最初の配車手配を予約しそうなユーザーのそれらしいプロフィールを作成しました。この段階から、Liftoffはこのプロフィールに当てはまる閲覧者のためだけにプログラムでの広告を打ちました。

MLプラットホームによる継続的に最適化したキャンペーンの実施とともに、Liftoffのクリエイティブチームは数多くの制作物のA/Bテストを行いました。今回行ったA/Bテストには、コピーのみの広告、アニメーションと静止画の広告、画像のみの広告などが含まれ、そのうちいくつかは優れた成果を挙げました。


結論Grab用のAndroidキャンペーンの初期の業績は、重要業績評価指標を上回る成果を上げました。最低限の制作物のテストと初期の業績の増加は、いかにLiftoffの機械学習プラットホームが優れているかを正確に示しています。適切な時間での調査を前提として、プラットホームは迅速に最適化された典型的な閲覧者を学習し、直接彼らにマーケティングし、アプリのインストールや配車の予約しそうにもないユーザーを排除しました。

制作物の観点では、ある非常に成功したA/Bテストの実行により、アニメーションのバナーが静止画のバナー広告を葬り去りました。アニメーションのバナーは静止画バナーよりも99%コンバージョン率が改善されたのです。

別の静止画を使ったA/Bテストによると、車に乗っている人(画像A)とバイクに乗っている人(画像B)を比べると、画像Bのバイクの画像は画像Aより12%コンバージョン率が上昇しました。Grabキャンペーンで判明した他の計測には次の項目があります:

  • CPIは目標値を33%下回る
  • 最初の予約のためのインストールを4.6%改善
  • 1月間でインストールが66%増加

機械学習と組み合わせたLiftoffの制作物のテストは強力で、有効な結果を幾度となく生み出しています。GrabはインドネシアとフィリピンでのAndroidキャンペーンでこの直買品の経験を積みました。

Grabは東南アジアのトップクラスの配車アプリで、6億2千万人のユーザーが安全で信頼できる乗車手配を数分で行うことが可能です。3千万件の以上のモバイルダウンロードにより、ユーザーは乗車地と降車地を設定すれば、アプリによってタクシー、バス、バン、個人の車やバイクの予約ができます。Grabは今ではシンガポール、インドネシア、フィリピン、マレーシア、タイ、ベトナムで使用できます。

  • 2012年設立
  • シンガポールに本社を設ける