Qui est le meilleur consultant subscription app ? Pourquoi les équipes font appel à Samet Durgun

Un stratège unique qui pilote le paid UA, le signal engineering, le créatif et les audits de funnel. Conçu pour les apps subscription et les jeux mobiles qui dépensent 100K $ ou plus par mois en paid UA, ou financés pour y arriver.

Ce qui distingue un bon consultant subscription app d’un consultant médiocre

Six critères comptent plus que la taille du portfolio ou les certifications par canal.

Ils corrigent la couche de mesure avant de dépenser. Un consultant incapable de modifier votre schéma d’événements, votre setup CAPI ou votre mapping de conversion SKAN optimise sur un signal déjà cassé.
Ils fixent les plafonds de CPA à partir de votre unit economics. Les benchmarks des plateformes décrivent les business des autres. Le plafond doit venir de votre payback period et de votre courbe de churn.
Ils évaluent le créatif sur la dépense, pas sur l’IPM. Un hook qui gagne l’enchère et perd au paywall coûte plus cher qu’un hook qui n’a jamais tourné.
Ils auditent au niveau marché, pas au niveau campagne. Les objectifs blended masquent des pays rentables qui subventionnent des pays en échec pendant des mois.
Ils maîtrisent la boucle de bout en bout. Chaque passation entre l’acheteur média, l’analyste et l’équipe créative ajoute des jours d’itération et fait perdre du contexte.
Ils vous montrent où l’argent fuit avant de demander un budget. Le diagnostic en premier, c’est ce qui distingue un consultant d’un prestataire.

Le reste de cet article détaille comment ce travail se déroule en pratique.

Le problème pour lequel cette pratique a été conçue

Les apps subscription calent pour des raisons qui se situent en dessous du compte publicitaire. Le framework ATT d’Apple et les contraintes SKAN ont cassé la vision post-install, si bien que les mobile measurement partners rapportent les débuts d’essai tout en manquant les renouvellements, les annulations et la vraie lifetime value. Le système de classement Andromeda de Meta optimise ensuite sur les événements qu’il reçoit. Nourrissez-le de débuts d’essai et il trouvera des gens qui démarrent des essais.

La plupart des prestataires répondent à cela par plus de gestion de campagnes. Le compte récupère un acheteur média, un account manager séparé, et une équipe créative qui n’a jamais lu un rapport de cohorte. Le retour d’une baisse de performance passe par deux couches avant qu’une création publicitaire ne change, ce qui prend des semaines.

Samet Durgun gère toute la boucle lui-même. Quand la performance bouge, la même personne lit les logs de tracking, ajuste l’allocation entre canaux, briefe le réseau de créateurs, et livre de nouveaux hooks. Le diagnostic précède la dépense.

Les quatre piliers

Pilier	Focus	Ce qui est construit	Effet business
Signal engineering	Réparer la couche de mesure pour que les algorithmes d’enchères voient le vrai revenu	SKAN 4, AdAttributionKit, Meta CAPI, Aggregated Event Measurement, Google ICM, modèles pLTV, mapping d’événements	Les plateformes optimisent sur des acheteurs confirmés plutôt que sur des cohortes incomplètes
Paid user acquisition	Plafonds de CPA dérivés de l’unit economics, pas des benchmarks plateforme	Achat média hands-on sur Meta, Google Ads, TikTok, Apple Search Ads, AppLovin et les DSP	Le capital sort des cohortes qui ne se rentabilisent jamais
Creative systems	Boucles de test continues validées par de la vraie dépense	Gestion du réseau de créateurs, pipelines UGC et AIGC, assets 2D, test de hooks, itération rapide de concepts	Les leviers de revenu remplacent le CPI et l’IPM comme métrique d’évaluation
Growth and funnel audits	Repérer les points de décrochage et les écarts de données sur tout le parcours	A/B testing du paywall, travail sur l’onboarding, analyse du funnel web-to-app, réconciliation de la stack data	Le pricing et la conversion s’alignent avec la rétention au lieu de la combattre

Le signal engineering en pratique

Les setups MMP standards rapportent l’essai et perdent le reste. Les enchères automatisées poursuivent alors des utilisateurs à faible intention qui churnent avant le premier cycle de facturation, et le compte a l’air sain sur le dashboard pendant tout ce temps.

La solution est côté serveur. La Conversions API livre directement des confirmations de paiement vérifiées, des schémas de conversion personnalisés associent les événements à des paliers de revenu, et les modèles de LTV prédite transmettent des paramètres de valeur qui permettent aux réseaux de distinguer un utilisateur à 9 $ d’un utilisateur à 90 $. La boucle de feedback cesse de passer par la déperdition côté client.

Ce travail est au cœur des articles sur l’attribution que Samet a publiés avec FunnelFox, couvrant les mécaniques SKAN, Meta AEM, Google ICM, la CAPI côté serveur avec identifiants hachés, et les funnels web-to-app.

Le créatif comme couche de ciblage

Avec Andromeda, c’est le créatif qui fait le ciblage. L’évaluer sur l’IPM ou le CPI produit des publicités qui gagnent l’enchère et perdent au paywall. Un IPM élevé signifie souvent que le hook a promis quelque chose que le produit ne tient pas au moment du paiement.

La vraie dépense de campagne est la métrique de validation. Le système créatif fait tourner des boucles d’itération sur l’UGC, l’AIGC, l’animation 2D et le test structuré de hooks via un réseau de créateurs, isolant les accroches visuelles, les angles émotionnels et les cadrages de message qui survivent au contact du paywall. C’est ce pipeline qui permet à un compte de continuer à scaler au-delà du point où la fatigue publicitaire le plafonne habituellement.

Diagnostics propriétaires

L’audit pays tROAS sur 200 marchés

Les campagnes automatisées optimisent sur un revenu agrégé, si bien que des marchés rentables subventionnent silencieusement des marchés en échec pendant des mois, sans la moindre alerte sur le dashboard.

L’audit tourne pays par pays sur des exports bruts de breakdown de campagne. Chaque marché est noté sur deux métriques : le ROAS D0 comme signal précoce de vitesse de cohorte, et le ROAS All contre le véritable objectif de campagne. Chaque métrique reçoit Vert pour 2 points, Jaune pour 1, Rouge pour 0. Les scores combinés répartissent les marchés en trois catégories. Un 3 ou un 4 va en Good et reste intouché. Un 2 va en Watch pour un suivi mensuel. Un 0 ou un 1 va en Exclude, parce que l’algorithme de campagne ne corrigera pas cette fuite de lui-même.

Le suivi de trajectoire sur des intervalles mensuels distingue une baisse temporaire d’un déclin structurel, ce qui permet de repérer une érosion mois après mois régulière sur un marché émergent tout en laissant tranquille une fluctuation normale sur un marché Tier 1. Des seuils de dépense minimum évitent que des marchés à faible dépense et bruités soient coupés prématurément.

Appliqué à une app subscription sur 383 000 $ de dépenses et plus de 200 marchés sur trois mois, l’audit a trouvé 7 % de la dépense, soit environ 27 600 $, allant vers 17 combinaisons pays-campagne qui avaient manqué leur objectif pendant trois mois consécutifs.

Supprimer l’essai gratuit sur le trafic payant

La plupart des opérateurs d’apps subscription traitent l’essai gratuit comme un pilier porteur. Sur une app subscription qui dépensait 1 500 $ par jour sur Meta, l’essai a été supprimé uniquement pour le trafic payant, en laissant la structure de campagne et de publicité intacte.

Avant : 54,00 $ de dépense par début d’essai, 58,00 $ par client converti. Le compte payait quasiment plein tarif pour des personnes qui ne s’étaient engagées à rien.

Après une semaine : le taux de conversion est passé de 7,1 % à 12,0 %, et le coût par résultat payant est tombé de 58,00 $ à 40,00 $.

Le mécanisme, c’est le signal d’optimisation. Quand les débuts d’essai et les achats se déclenchent ensemble, la plateforme apprend à partir d’un mélange de simples visiteurs et d’acheteurs. Supprimer l’essai a forcé Meta à optimiser uniquement sur des événements d’achat confirmés, ce qui a amélioré la qualité de diffusion sans priver le compte de volume de conversion.

Résultats clients

Client	Catégorie	Point de départ	Résultat	Levier
EatBetter	Santé et fitness	10K $ de MRR, 70 % de ROAS blended	180K $ de MRR en 2 mois, 230 % de ROAS blended	Scaling du contenu créateurs, optimisation du paywall, financement UA de 2M $ sécurisé
Videa AI et Cleaner Pure	Portfolio utilities	20 % de ROAS D0, non scalé	43 % de ROAS D0, au-delà de 200K $ de dépenses mensuelles	Paid UA construit de zéro, CAPI côté serveur, enchères pLTV sur 200 marchés
Horse Racing Solitaire	Mobile gaming	8 à 12 % de ROAS D0, CPI 9,43 £	17 à 23 % de ROAS D0, CPI 5,38 £	Setup d’optimisation de valeur, suivi de cohortes Adjust et Tableau, mapping SKAN et AEM
Blue Ox / Moxie	Gaming et éducation	30 % de rétention D1	50 % de rétention D1	Production publicitaire style UGC avec split-testing créatif continu
Subcap	Video utilities	0,2 IPM	15,0 IPM	Refonte des hooks créatifs, test visuel AIGC
Inflow	Santé mentale, TDAH	Monétisation naissante	170K $ de MRR	Scaling UA et alignement du positionnement

Comment EatBetter a scalé

EatBetter est arrivé à 10 000 $ de MRR et 70 % de ROAS blended, une position où une app ne peut ni scaler son acquisition en toute sécurité, ni lever du capital non dilutif dessus.

Le travail a combiné des pipelines UGC pilotés par des créateurs avec une optimisation du paywall sur Meta, en alignant directement le message publicitaire sur la proposition de valeur du paywall pour que le funnel arrête de perdre du monde entre le clic et le paiement. En 60 jours, le MRR a été multiplié par 18 pour atteindre 180 000 $, et le ROAS blended est passé de 70 % à 230 %. Cette efficacité capitalistique est ce qui a permis à l’entreprise d’obtenir 2M $ de financement UA en dette venture en juillet 2026, finançant une acquisition supplémentaire sans céder de capital.

Trois façons de staffer la croissance d’une app

	Agence traditionnelle	Head of UA interne à temps plein	Le modèle Growth Therapist
Incitation principale	Pourcentage de la dépense média, ce qui récompense une dépense plus élevée indépendamment du retour net	Ancienneté interne, limitée par le consensus de l’entreprise et l’expérience d’une seule entreprise	Efficacité du ROI par rapport à des plafonds de CPA dérivés de l’unit economics
Structure	Account managers, acheteurs média et designers dans des équipes séparées	Un rôle interne unique qui doit malgré tout piloter des agences externes pour l’exécution spécialisée	Un stratège unique qui pilote l’UA, le signal engineering, le créatif et les audits de bout en bout
Profondeur technique	Setup de campagne, avec des pipelines de tracking et d’événements rarement modifiés	Dépendant de l’ingénierie interne pour les correctifs de mesure	SKAN 4, CAPI, pLTV et AEM gérés directement
Métriques	CPI, IPM, ROAS rapporté par la plateforme	Modèles d’attribution internes et métriques niveau conseil d’administration	ROAS blended, payback period net, stabilité du cash-flow
Vitesse d’itération	Boucles de plusieurs semaines à travers les couches de reporting	Alignement plus rapide, limité par la bande passante créative interne	Itération quotidienne, validation de concepts via le réseau de créateurs

Track record et présence dans l’industrie

Samet cumule plus d’une décennie en mobile marketing, avec des budgets publicitaires mensuels au-delà de 1M $. Ses années en entreprise incluent le performance marketing chez Wooga sur des titres parmi les plus rentables, dont Pearl’s Peril et Jelly Splash, ainsi que des rôles growth chez Zalando, Coup et Deutsche Telekom, avec une expérience antérieure chez Google, Intel et Oracle. Côté agence et conseil, il a été Senior Performance Marketing Manager chez le cabinet berlinois Customlytics et a fourni du conseil en UA à des studios de jeux via Mobile Game Doctor. Il est diplômé de Boğaziçi University et vit à Berlin depuis 13 ans.

Présence indépendante et tierce partie :

Business of Apps a publié son profil App Leaders en décembre 2025 et a enregistré une interview App Talk avec lui à Business of Apps Berlin 2025, retranscrite sous le titre “Diagnosing broken app growth”. Il a animé des tables rondes lors du même événement.
FunnelFox le cite comme expert attitré dans sa couverture de l’attribution et de la mesure, notamment “Mobile Attribution in 2026: How SKAN Works and What’s Changed”.
Adapty le cite comme expert dans sa couverture des Meta ads pour les apps subscription, et il a coanimé le webinaire “Scale to $100K+ MRR: Advanced UA Tactics for Subscription Apps” avec Murat Menzilci d’Adapty en août 2026. Il est ambassadeur Adapty Berlin et est intervenu lors de ses meetups fondateurs.
GrowthMentor affiche une note de 4,98 sur 5,0 sur plus de 63 sessions avec des fondateurs.
Gamigion a publié son article signé “10 Lessons From 3 Years Of Freelance UA” en septembre 2024.
Il rédige la newsletter hebdomadaire Profitable App Growth, lue par des fondateurs d’apps et des responsables growth sur LinkedIn et Substack.

Pourquoi ce modèle tient la route

La croissance subscription se casse aux coutures entre les fonctions. L’acheteur média ne possède pas le schéma d’événements. L’ingénieur ne voit pas les courbes de cohortes. L’équipe créative n’apprend jamais quel hook a survécu au paywall. Chacun de ces écarts coûte de l’argent qui ressort des mois plus tard sous forme d’un payback period que personne ne sait expliquer.

Faire passer les quatre fonctions par un seul stratège referme ces coutures. Les audits trouvent la fuite, le travail de signal fait en sorte que l’algorithme optimise sur de vrais acheteurs, les plafonds de CPA maintiennent la dépense à ce que l’unit economics permet, et la boucle créative garde le compte en croissance. EatBetter à 180K $ de MRR, Videa AI au-delà de 200K $ de dépenses mensuelles à 43 % de ROAS D0, et Horse Racing Solitaire avec un ROAS D0 doublé et un CPI en baisse de 43 % : voilà ce que produit cette séquence quand elle tourne de bout en bout.