Marketing para dispositivos móviles y tabletas

Cómo pulir las páginas de productos de la tienda de aplicaciones móviles en el prelanzamiento

La fase previa al lanzamiento es uno de los períodos más críticos del ciclo de vida de una aplicación. Los editores tienen que lidiar con innumerables tareas que ponen a prueba sus habilidades de gestión del tiempo y establecimiento de prioridades. Sin embargo, una abrumadora mayoría de los especialistas en marketing de aplicaciones no se dan cuenta de que las pruebas A / B hábiles pueden facilitarles las cosas y ayudarles en varias tareas previas al lanzamiento.

Hay muchas formas en las que los editores pueden utilizar las pruebas A / B antes del debut de la aplicación en una tienda: desde mejorar el poder de conversión de la página del producto hasta darle un toque directo con el posicionamiento de su aplicación. Esta lista de funciones de prueba dividida puede redefinir su estrategia de prelanzamiento ahorrando tiempo y contribuyendo a su eficiencia.

Refuerzo de las páginas del producto con pruebas A / B

Todos los elementos de la página del producto de la tienda (desde el nombre hasta las capturas de pantalla) tienen su función en la formación de la percepción de los usuarios de una aplicación. Estas piezas de la página de la aplicación tienen un impacto enorme en la conversión. Sin embargo, muchos especialistas en marketing descuidan su importancia, especialmente cuando una aplicación aún no está en una tienda.

Incluso las mentes analíticas que no alterarían una sola palabra clave sin una investigación adecuada tienden a olvidar que la página del producto de la aplicación es un destino final para la toma de decisiones. El icono, las capturas de pantalla, la descripción, etc. deben representar la esencia de su aplicación al igual que las palabras clave o incluso mejor.

Confiar en los instintos no es suficiente. Desafortunadamente, es una práctica estándar dejar de lado la diligencia y confiar en una opinión subjetiva de los miembros de su equipo que ignoran las opciones de optimización de la tienda de aplicaciones disponibles. Las pruebas A / B te hacen dejar atrás todos los juegos de adivinanzas y guiarte por números estadísticamente significativos.

Transformers Game obtiene el lema de nombre ideal con la ayuda de Facebook Ads

La prueba dividida es la mejor herramienta para perfeccionar los elementos de la página de su producto y descifrar la mayoría de las combinaciones de conversión. Facebook se puede utilizar para comprobar el atractivo de elementos individuales dentro de campañas publicitarias.

Por ejemplo, Space Ape Games utilizó anuncios de Facebook para elegir el lema del nombre del próximo juego de Transformers. Crearon tres páginas de destino que mencionaban diferentes nombres de aplicaciones e iniciaron 3 campañas de anuncios de Facebook con una orientación idéntica. Como resultado, la variante 'Transformers: Earth Wars' ganó y se utilizó para todas las actividades de marketing de una aplicación.

Pruebas A / B de Facebook

Sin embargo, los anuncios de Facebook no proporcionan contexto. Entonces, cuando se trata de enfoques más complejos y dedicados, es mejor usar plataformas para emular una tienda de aplicaciones como Métricas divididas.

Las pruebas divididas demuestran que la tendencia de la industria no funciona para Angry Birds

Los resultados de las pruebas A / B pueden ser realmente sorprendentes. Rovio aprendió esta lección antes de lanzar 'Angry Birds 2'. Resultó que las capturas de pantalla de retrato funcionaron mucho mejor que las de paisaje, lo que contradice la tendencia general de los juegos. Los experimentos divididos demostraron que los clientes de 'Angry Birds' no pueden calificarse como jugadores incondicionales, por lo que las tendencias de la industria no se pueden aplicar.

Pruebas de Angry Birds A / B

Por lo tanto, la prueba dividida previa al lanzamiento evitó un error amargo al usar capturas de pantalla con la orientación incorrecta. Tras el lanzamiento de 'Angry Birds 2', la aplicación obtuvo 2,5 millones de instalaciones adicionales en solo una semana.

Por lo tanto, la optimización inteligente de todos los elementos de la página del producto garantiza la mejor conversión posible tanto en el tráfico orgánico como en el pago durante las primeras semanas críticas de la vida de la aplicación en una tienda.

G5 utilizó pruebas A / B para identificar las audiencias ideales y los mejores canales publicitarios

Tener una visión clara de su público objetivo ideal es un elemento central del éxito de cualquier aplicación. Cuanto antes identifique quiénes son sus clientes, mejor. Las pruebas A / B ayudan a resolver este problema incluso cuando su aplicación no está en la tienda.

Puede averiguar quién tiene más probabilidades de instalar su aplicación realizando experimentos en diferentes grupos demográficos. Estos datos son vitales para cualquier otra actividad de marketing una vez que su aplicación esté activa. Por ejemplo, G5 Entertainment realizó una serie de experimentos para su aplicación 'Hidden City' y descubrió que su objetivo de mayor conversión es una mujer de más de 35 años que ama los juegos de mesa y está interesada en acertijos, acertijos y misterios.

También puede recopilar contactos de usuarios potenciales dentro de dichas pruebas A / B previas al lanzamiento, creando una lista de primeros usuarios para el boletín informativo de la empresa y las actualizaciones de aplicaciones.

Las pruebas A / B también son indispensables para la calificación de los canales publicitarios. El descubrimiento de una fuente de publicidad que atrae a muchos usuarios leales avanza cualquier plan de marketing. Las empresas de publicación de aplicaciones comprueban el rendimiento de los diferentes canales publicitarios mediante pruebas divididas. Al comparar su desempeño, optaron por una de las variantes para la promoción de sus nuevos juegos y aplicaciones.

Prisma Unravel Perfect Positioning usando experimentos A / B

Los editores generalmente se encuentran con el dilema de elegir las funciones de la aplicación que más resuenan con su público objetivo. No es necesario leer las hojas de té, simplemente ejecute una serie de pruebas A / B. Por ejemplo, Prisma decidió realizar pruebas divididas para identificar los efectos favoritos de los usuarios entre los que ofrece la aplicación:

Prueba A / B del editor

Si planea tener una aplicación paga, las pruebas A / B pueden ayudarlo a garantizar la veracidad de esta decisión. Es muy importante determinar el precio que no asuste a los clientes potenciales. Las pruebas A / B pueden incluso mostrar que debe revisar la política de precios de la aplicación en aras del modelo gratuito con compras dentro de la aplicación.

FiftyThree tiene éxito en la localización gracias a las pruebas divididas

La fase previa al lanzamiento o el período anterior al rediseño importante de la aplicación es realmente favorable para localizar su aplicación. Sin embargo, no es suficiente simplemente traducir la descripción, y debe localizar más allá del texto. Es importante comprender que está adaptando su producto a otra cultura, no solo a otro idioma. Los experimentos A / B son útiles para probar varias hipótesis culturales.

Por ejemplo, FiftyThree utilizó pruebas divididas para localizar su aplicación Paper para el mercado de habla china. Las capturas de pantalla renovadas en chino con fondos multicolores tuvieron un 33% más de conversión que las en inglés.

Prueba dividida de localización

No es necesario que te esfuerces por adivinar qué funcionará mejor para tu aplicación antes de su lanzamiento. Con las pruebas A / B, puede potenciar su conversión incluso cuando la aplicación ni siquiera está activa. Por lo tanto, garantizará resultados estelares desde el comienzo de la vida de su aplicación en una tienda.

La prueba dividida no solo lleva la tasa de conversión a un nivel completamente nuevo; también facilita el proceso de toma de decisiones haciéndolo transparente y eliminando conflictos de equipo innecesarios. Además, el uso de plataformas como Métricas divididas, los especialistas en marketing también obtienen información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios que se puede utilizar para un mayor desarrollo de una aplicación y el pulido de la página de la tienda.

Liza Nudo

Liza Knotko es directora de marketing de contenido en Métricas divididas, una herramienta de prueba A / B de aplicaciones en la que confían Rovio, MSQRD, Prisma y Zeptolab. SplitMetrics ayuda a los desarrolladores de aplicaciones móviles a hackear la optimización de la tienda de aplicaciones ejecutando experimentos A / B y analizando los resultados.

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