Управління монетизацією та розвитком: практичні рекомендації для власників мобільних додатків щодо стратегій їх просування та переходу на Freemium-модель

Abstract

У дослідженні розглянуто стратегії управління та просування мобільних додатків із фокусом на вплив змін моделі монетизації та використання мотивованого трафіку на видимість у магазині додатків, органічне зростання та ефективність кампаній із залучення користувачів. Основою є практичне дослідження на прикладі авторського iOS додатку “WordFace”, який спочатку поширювався за фіксованою ціною, а згодом перейшов на модель безкоштовного завантаження з підпискою в додатку. Метою є виявлення змін у вартості залучення користувачів, показниках конверсії та загальній рентабельності. Методологічно дослідження поєднує реальні дані рекламних кампаній з галузевими бенчмарками та аналітикою діджитал платформ (SplitMetrics, RevenueCat, Adapty). Результати показали, що перехід на freemium-модель значно знизив вартість встановлення та підвищив коефіцієнт конверсії з переглядів у встановлення. Водночас нова модель монетизації вимагала вдосконалених онбордингу (привітальних екранів додатку) та воронки підписок для конвертації безкоштовних користувачів у платних. Було впроваджено структурований процес ознайомлення з продуктом і триденну безкоштовну пробну підписку, що дало змогу збільшити кількість запусків пробного періоду та покращити конверсії в платну підписку. Було проведене порівняння ефективності рекламних систем Apple Search Ads і Facebook Ads – друга платформа виявилися економічно вигіднішою, але зі складнішою реалізацією відстеження атрибуції. Також було досліджено стратегію мотивованих встановлень додатку на прикладі платформи KeyApp як інструмент підвищення позицій за ключовими словами й органічної видимості; результати виявилися неоднозначними. Дослідження спрямоване на пошук оптимального способу узгодити обсяг залучених користувачів і доходи від них в рамках просування додатків за підпискою. Незважаючи на те, що freemium-модель сприяє розширенню охоплення та зниженню витрат на залучення, довгостроковий успіх залежить від утримання користувачів і їхньої довготривалої цінності (LTV). У перспективі подальші дослідження можуть бути зосереджені на розширенні вибірки та використанні моделей машинного навчання для прогнозування LTV і оптимізації маркетингових стратегій.