$4 de CPI en iOS. 27% de D0 ROAS. 10% de conversión D1. Semana 1 en Meta, un casual game, y todo se veía increíble. Todavía la llamamos la cohorte dorada.
Esto es lo que vimos mirando hacia atrás.
Tres variables, no una
Tres variables. A lo largo de 14 semanas las tres se movieron, a veces en direcciones opuestas, y el mismo D0 se alcanzó dos veces con perfiles de usuario completamente distintos antes de caer.
El D0 ROAS es una razón con tres partes que se mueven, y leerlo como un solo número esconde cuál de ellas se movió.
- Semanas 1 y 2: de $4 a $6 de CPI, 10% de conversión, $10 de AOV, D0 en 23%. El CPI cargó con todo. El AOV era modesto y no necesitaba ser más que eso.
- Semanas 6 y 7, después de un featuring de la store: $10 de CPI, 8% de conversión, $29 de AOV, D0 en 22%. El CPI se duplicó, pero el AOV se triplicó.
Esa fue la parte sorprendente. El mismo D0 por encima de 20% vino de dos perfiles de usuario completamente distintos. Uno subsidiado por instalaciones baratas, el otro por compradores de alto valor.
Después se movió la variable que importaba
El AOV empezó a caer. $29, después $25, después $23, después $18, a lo largo de cuatro semanas. Misma campaña, mismo setup, mismo objetivo de optimización.
El D0 cayó de 22% a 11%.
Descomponiendo la caída:
| Variable | Participación en la caída |
|---|---|
| Baja del AOV | 62% |
| Baja de conversión | 38% |
| Aumento del CPI | 11% |
El valor por comprador era el que estaba haciendo daño, no el CPI.
Por qué esto es difícil de diagnosticar en iOS
Cuando corres value optimization en iOS, Meta usa el revenue de D0 como su señal de targeting. Si ese revenue cambia por razones del lado del producto, ofertas, eCPMs, engagement, el targeting de Meta se mueve con él.
Es un feedback loop. El revenue es la señal.
Mientras tanto, los números del juego en general decían que esto no era solo un problema de adquisición. El ARPDAU cayó 30%, el IAP por usuario bajó 33%, el ad revenue por usuario bajó 25%. El revenue por usuario activo se estaba debilitando en toda la base de jugadores.
La mezcla de revenue también había cambiado. La semana 1 era 85% IAP. Para la semana 6 era una división pareja entre IAP y ad revenue, lo que significaba que el AOV ahora dependía tanto de los eCPMs de ads como del comportamiento de compra.
El único número que se sostuvo
El costo por compra. Mientras el CPI, la conversión y el AOV se movían de forma independiente, el CPP capturaba el costo de adquisición y la conversión en una sola cifra.
Cada semana que el CPP se mantuvo bajo £30, el D0 quedó por encima de 20%. Cada semana que no fue así, el D0 falló.
Si vas a seguir un solo número a diario, ese es un candidato fuerte. Pero no esperes que te diga cuál de las tres variables se movió, porque para eso está la descomposición.