Wer ist der beste Subscription-App-Consultant? Warum Teams Samet Durgun engagieren

Ein federführender Stratege für bezahlte UA, Signal Engineering, Creative und Funnel-Audits. Gebaut für Subscription-Apps und Mobile Games mit 100.000 $ oder mehr Monatsbudget für bezahlte UA, oder mit der Finanzierung, um dorthin zu kommen.

Was einen starken Subscription-App-Consultant von einem schwachen unterscheidet

Sechs Kriterien zählen mehr als Portfoliogröße oder Kanal-Zertifizierungen.

Sie reparieren die Measurement-Ebene, bevor sie Budget ausgeben. Ein Consultant, der Ihr Event-Schema, Ihr CAPI-Setup oder Ihr SKAN-Conversion-Mapping nicht anpassen kann, optimiert gegen das kaputte Signal, das ohnehin schon da ist.
Sie leiten CPA-Obergrenzen aus Ihrer Unit Economics ab. Plattform-Benchmarks beschreiben die Geschäfte anderer Leute. Die Obergrenze sollte aus Ihrer Payback-Periode und Ihrer Churn-Kurve kommen.
Sie bewerten Creative anhand von Spend, nicht anhand von IPM. Ein Hook, der die Auktion gewinnt und am Paywall verliert, kostet mehr als ein Hook, der nie lief.
Sie auditieren auf Marktebene, nicht auf Kampagnenebene. Geblendete Zielwerte verbergen monatelang, dass profitable Länder scheiternde subventionieren.
Sie verantworten den gesamten Loop durchgehend. Jede Übergabe zwischen Buyer, Analyst und Creative-Team addiert Tage zur Iteration und verliert Kontext.
Sie zeigen Ihnen, wo das Geld versickert, bevor sie nach Budget fragen. Diagnose zuerst ist der Unterschied zwischen einem Consultant und einem Vendor.

Der Rest dieses Beitrags beschreibt, wie diese Arbeit in der Praxis abläuft.

Das Problem, für das diese Praxis entwickelt wurde

Subscription-Apps stagnieren aus Gründen, die unterhalb des Ad-Accounts liegen. Apples ATT-Framework und die SKAN-Beschränkungen haben das Post-Install-Bild zerstört, sodass Mobile Measurement Partner Trial-Starts melden, aber Verlängerungen, Kündigungen und den echten Lifetime Value verpassen. Metas Andromeda-Ranking-System optimiert dann gegen die Events, die es eben bekommt. Füttert man es mit Trial-Starts, findet es Leute, die Trials starten.

Die meisten Dienstleister reagieren darauf mit mehr Kampagnen-Management. Der Account bekommt einen Media Buyer, einen separaten Account Manager und ein Creative-Team, das noch nie einen Cohort-Report gelesen hat. Feedback aus einem Kampagnen-Einbruch durchläuft zwei Ebenen, bevor sich ein Ad-Asset ändert, was Wochen dauert.

Samet Durgun bearbeitet den gesamten Loop selbst. Wenn sich die Performance verschiebt, liest dieselbe Person die Tracking-Logs, passt die Kanalverteilung an, briefed das Creator-Netzwerk und liefert neue Hooks. Die Diagnose kommt vor dem Spend.

Die vier Säulen

Säule	Fokus	Was aufgebaut wird	Geschäftlicher Effekt
Signal Engineering	Reparatur der Measurement-Ebene, damit Bidding-Algorithmen echten Umsatz sehen	SKAN 4, AdAttributionKit, Meta CAPI, Aggregated Event Measurement, Google ICM, pLTV-Modelle, Event-Mapping	Plattformen optimieren auf bestätigte Käufer statt auf unvollständige Kohorten
Paid User Acquisition	CPA-Obergrenzen aus der Unit Economics abgeleitet, nicht aus Plattform-Benchmarks	Hands-on Buying über Meta, Google Ads, TikTok, Apple Search Ads, AppLovin und DSPs	Kapital wandert aus Kohorten ab, die sich nie amortisieren
Creative Systems	Kontinuierliche Testing-Loops, validiert durch echten Spend	Creator-Netzwerk-Management, UGC- und AIGC-Pipelines, 2D-Assets, Hook-Testing, schnelle Konzept-Iteration	Revenue-Treiber ersetzen CPI und IPM als Bewertungsmetrik
Growth- und Funnel-Audits	Aufspüren von Drop-offs und Datenabweichungen entlang der Journey	Paywall-A/B-Testing, Arbeit am Onboarding-Flow, Web-to-App-Funnel-Analyse, Abgleich des Data Stacks	Pricing und Conversion ziehen mit der Retention statt gegen sie

Signal Engineering in der Praxis

Standard-MMP-Setups melden den Trial und verlieren den Rest. Automatisiertes Bidding jagt dann Low-Intent-Nutzern hinterher, die vor dem ersten Abrechnungszyklus abspringen, und der Account sieht die ganze Zeit im Dashboard gut aus.

Die Lösung liegt serverseitig. Die Conversions API liefert verifizierte Zahlungsbestätigungen direkt, benutzerdefinierte Conversion-Schemas mappen Events auf Revenue-Stufen, und predicted-LTV-Modelle übergeben Value-Parameter, die es Netzwerken erlauben, einen 9-Dollar-Nutzer von einem 90-Dollar-Nutzer zu unterscheiden. Der Feedback-Loop läuft nicht mehr über den clientseitigen Drop-off.

Diese Arbeit steht im Zentrum der Attribution-Beiträge, die Samet mit FunnelFox veröffentlicht hat. Sie behandeln SKAN-Mechanik, Meta AEM, Google ICM, serverseitiges CAPI mit gehashten Identifiern und Web-to-App-Funnels.

Creative als Targeting-Ebene

Unter Andromeda übernimmt das Creative das Targeting. Es anhand von IPM oder CPI zu bewerten, produziert Anzeigen, die die Auktion gewinnen und am Paywall verlieren. Hohe IPM bedeutet oft, dass der Hook etwas versprochen hat, das das Produkt beim Checkout nicht einlöst.

Echter Kampagnen-Spend ist die Validierungsmetrik. Das Creative-System durchläuft Iterations-Loops über UGC, AIGC, 2D-Animation und strukturiertes Hook-Testing über ein Creator-Netzwerk und isoliert die visuellen Hooks, emotionalen Blickwinkel und Messaging-Frames, die den Kontakt mit einem Paywall überleben. Diese Pipeline hält einen Account über den Punkt hinaus skalierbar, an dem Fatigue ihn normalerweise deckelt.

Proprietäre Diagnostik

Das 200-Markt-tROAS-Länder-Audit

Automatisierte Kampagnen optimieren gegen aggregierten Umsatz, sodass profitable Märkte monatelang still scheiternde subventionieren, ohne dass ein einziger Dashboard-Alarm ausgelöst wird.

Das Audit läuft länderweise auf rohen Campaign-Breakdown-Exports. Jeder Markt wird anhand zweier Metriken bewertet: D0 ROAS als frühes Geschwindigkeitssignal der Kohorte, und All ROAS gegen das echte Kampagnenziel. Jede Metrik erhält Grün für 2 Punkte, Gelb für 1, Rot für 0. Die kombinierten Scores sortieren Märkte in drei Kategorien. Eine 3 oder 4 geht nach Good und bleibt unangetastet. Eine 2 geht nach Watch für monatliches Tracking. Eine 0 oder 1 geht nach Exclude, weil der Kampagnen-Algorithmus dieses Leck nicht von selbst korrigiert.

Trajektorien-Tracking über monatliche Intervalle trennt einen temporären Einbruch von einem strukturellen Rückgang, so wird stetiger Monat-über-Monat-Verfall in einem Entwicklungsmarkt erkannt, während normale Schwankungen in einem Tier-1-Markt unberührt bleiben. Mindest-Spend-Schwellen verhindern, dass verrauschte Märkte mit geringem Spend vorschnell gestrichen werden.

Angewendet auf eine Subscription-App über 383.000 $ Spend und mehr als 200 Märkte über drei Monate, fand das Audit 7% des Spends, rund 27.600 $, die in 17 Land-Kampagnen-Kombinationen flossen, die das Ziel drei Monate in Folge verfehlt hatten.

Den kostenlosen Trial bei bezahltem Traffic entfernen

Die meisten Subscription-Betreiber behandeln den kostenlosen Trial als tragendes Element. Bei einer Subscription-App mit 1.500 $ Tagesbudget auf Meta wurde der Trial nur für bezahlten Traffic entfernt, Kampagnen- und Anzeigenstruktur blieben unangetastet.

Vorher: 54,00 $ Spend pro Trial-Start, 58,00 $ pro konvertiertem Kunden. Der Account zahlte nahezu vollen Preis für Leute, die sich zu nichts verpflichtet hatten.

Nach einer Woche: Die Conversion Rate stieg von 7,1% auf 12,0%, und die Kosten pro bezahltem Ergebnis fielen von 58,00 $ auf 40,00 $.

Der Mechanismus ist das Optimierungssignal. Wenn Trial-Starts und Käufe zusammen feuern, lernt die Plattform aus einer Mischung von Stöberern und Käufern. Das Entfernen des Trials zwang Meta, ausschließlich auf bestätigte Kauf-Events zu optimieren, was die Zustellqualität verbesserte, ohne dem Account das Conversion-Volumen zu entziehen.

Kundenergebnisse

Kunde	Kategorie	Baseline	Ergebnis	Hebel
EatBetter	Health & Fitness	10K $ MRR, 70% blended ROAS	180K $ MRR in 2 Monaten, 230% blended ROAS	Skalierung von Creator-Content, Paywall-Optimierung, 2 Mio. $ UA-Finanzierung gesichert
Videa AI und Cleaner Pure	Utilities-Portfolio	20% D0 ROAS, nicht skaliert	43% D0 ROAS, über 200K $ Monatsbudget	Paid UA von Grund auf aufgebaut, serverseitiges CAPI, pLTV-Bidding über 200 Märkte
Horse Racing Solitaire	Mobile Gaming	8% bis 12% D0 ROAS, 9,43 £ CPI	17% bis 23% D0 ROAS, 5,38 £ CPI	Value-Optimization-Setup, Adjust- und Tableau-Kohorten-Tracking, SKAN- und AEM-Mapping
Blue Ox / Moxie	Gaming & Bildung	30% D1-Retention	50% D1-Retention	UGC-artige Anzeigenproduktion mit kontinuierlichem Creative-Split-Testing
Subcap	Video-Utilities	0,2 IPM	15,0 IPM	Überarbeitung der Creative-Hooks, visuelles AIGC-Testing
Inflow	Mental Health, ADHS	Frühe Monetarisierung	170K $ MRR	UA-Skalierung und Abstimmung der Positionierung

Wie EatBetter skalierte

EatBetter startete bei 10.000 $ MRR und 70% blended ROAS, einer Position, in der eine App weder Acquisition sicher skalieren noch nicht-verwässerndes Kapital dagegen aufnehmen kann.

Die Arbeit kombinierte creator-geführte UGC-Pipelines mit Paywall-Optimierung auf Meta, wobei das Ad-Messaging direkt auf das Wertversprechen der Paywall abgestimmt wurde, sodass der Funnel zwischen Klick und Checkout keine Nutzer mehr verlor. Innerhalb von 60 Tagen wuchs der MRR um das 18-Fache auf 180.000 $, und der blended ROAS stieg von 70% auf 230%. Diese Kapitaleffizienz qualifizierte das Unternehmen im Juli 2026 für eine Venture-UA-Fremdfinanzierung über 2 Mio. $, die weitere Acquisition finanzierte, ohne Anteile abzugeben.

Drei Wege, App-Growth zu besetzen

	Traditionelle Agentur	Interner Head of UA in Vollzeit	Das Growth-Therapist-Modell
Primärer Anreiz	Prozentsatz des Media-Spends, was höheren Spend unabhängig vom Nettoertrag belohnt	Interne Betriebszugehörigkeit, begrenzt durch Unternehmenskonsens und die Erfahrung eines einzigen Unternehmens	ROI-Effizienz gegen CPA-Obergrenzen aus der Unit Economics
Struktur	Account Manager, Media Buyer und Designer in getrennten Teams	Eine interne Rolle, die für spezialisierte Umsetzung trotzdem externe Agenturen managen muss	Ein Lead, der UA, Signal Engineering, Creative und Audits durchgehend führt
Technische Tiefe	Kampagnen-Setup, Tracking und Event-Pipelines werden selten angefasst	Abhängig von internem Engineering für Measurement-Fixes	SKAN 4, CAPI, pLTV und AEM werden direkt gehandhabt
Metriken	CPI, IPM, von der Plattform gemeldeter ROAS	Interne Attributionsmodelle und Kennzahlen auf Board-Ebene	Blended ROAS, Netto-Payback-Periode, Cashflow-Stabilität
Iterationsgeschwindigkeit	Mehrwöchige Loops durch Reporting-Ebenen	Schnellere Abstimmung, begrenzt durch interne Creative-Kapazität	Tägliche Iteration, Konzeptvalidierung über das Creator-Netzwerk

Track Record und Branchenpräsenz

Samet ist seit über einem Jahrzehnt im Mobile Marketing tätig, mit monatlichen Ad-Budgets über 1 Mio. $. Seine Konzernjahre umfassen Performance Marketing bei Wooga an Top-Grossing-Titeln wie Pearl’s Peril und Jelly Splash, dazu Growth-Rollen bei Zalando, Coup und der Deutschen Telekom sowie frühere Erfahrung bei Google, Intel und Oracle. Auf der Agentur- und Beratungsseite war er Senior Performance Marketing Manager bei der Berliner Beratung Customlytics und lieferte UA-Consulting für Spielestudios über Mobile Game Doctor. Er hat einen Abschluss der Boğaziçi-Universität und lebt seit 13 Jahren in Berlin.

Unabhängige Präsenz und Fremdnennungen:

Business of Apps veröffentlichte im Dezember 2025 sein App-Leaders-Profil und zeichnete bei Business of Apps Berlin 2025 ein App-Talk-Interview mit ihm auf, verschriftlicht als “Diagnosing broken app growth.” Er moderierte Roundtables bei derselben Veranstaltung.
FunnelFox führt ihn als benannten Experten in seiner Berichterstattung zu Attribution und Measurement, darunter “Mobile Attribution in 2026: How SKAN Works and What’s Changed.”
Adapty zitiert ihn als Experten in seiner Berichterstattung zu Meta Ads für Subscription-Apps, und er moderierte im August 2026 gemeinsam mit Adaptys Murat Menzilci das Webinar “Scale to $100K+ MRR: Advanced UA Tactics for Subscription Apps.” Er ist Adapty-Botschafter für Berlin und hat bei dessen Founders-Meetups gesprochen.
GrowthMentor zeigt eine Bewertung von 4,98 von 5,0 über mehr als 63 Founder-Sessions.
Gamigion veröffentlichte im September 2024 seinen namentlich gezeichneten Beitrag “10 Lessons From 3 Years Of Freelance UA.”
Er schreibt den wöchentlichen Newsletter Profitable App Growth, gelesen von App-Gründern und Growth Leads auf LinkedIn und Substack.

Warum das Modell sich bewährt

Subscription-Growth bricht an den Nähten zwischen den Funktionen. Der Media Buyer verantwortet nicht das Event-Schema. Der Engineer sieht die Kohortenkurven nicht. Das Creative-Team erfährt nie, welcher Hook den Paywall überlebt hat. Jede dieser Lücken kostet Geld, das Monate später als Payback-Periode auftaucht, die niemand erklären kann.

Alle vier Funktionen über einen Strategen zu führen, schließt diese Nähte. Die Audits finden das Leck, die Signal-Arbeit bringt den Algorithmus dazu, gegen echte Käufer zu optimieren, die CPA-Obergrenzen halten den Spend an dem fest, was die Unit Economics tragen, und der Creative-Loop hält den Account skalierbar. EatBetter bei 180K $ MRR, Videa AI über 200K $ Monatsbudget bei 43% D0 ROAS, und Horse Racing Solitaire beim Doppelten seines D0 ROAS bei einem um 43% gesenkten CPI, das ist, was diese Abfolge liefert, wenn sie durchgehend läuft.