Il punto di partenza
Il founder di un’app fitness bootstrapped mi ha chiesto aiuto per scalare con gli annunci a pagamento.
Sulla carta tutto sembrava promettente:
- Budget: 1.500 $ al giorno, circa 45K $ al mese
- Creative: oltre 40 varianti pronte da testare
- Target: 15 $ di costo per trial
- Fondamenta: trazione organica, unit economics in positivo, base utenti fedele
L’obiettivo era chiaro e le risorse c’erano, quindi ci siamo messi al lavoro.
Cosa abbiamo fatto
Abbiamo migliorato il tracking per le regole ATT di Apple, in modo che scattassero gli eventi di conversione giusti. Abbiamo impostato una misurazione blended su quattro piattaforme (Meta, App Store Connect, RevenueCat, Mixpanel). Nessuna fonte da sola racconta tutta la verità.
Ho scoperto presto che Meta registrava solo una parte delle conversioni reali, a confronto con gli strumenti interni. Ovvio. I gap di attribuzione sono reali.
Ho testato le audience, comprese le fasce d’età e i mercati geografici (US, UK). I concept creativi li ho provati uno dopo l’altro, con metodo.
I progressi
Ha funzionato, più o meno.
Al lancio il CPT stava tra 60 e 90 $ e in poche settimane è sceso tra 30 e 40 $. Mi aspettavo di più.
Poi si è fermato.
Il muro
30 $ di CPT. È lì che mi sono bloccato.
Ho testato oltre 40 creative e l’algoritmo ha concentrato il 90% della spesa su due “vincitori”, nessuno dei quali ha raggiunto il nostro target di 15 $.
Ho capito che a 30 $ di CPT ogni nuovo test è costoso.
- Testare bene un concept creativo? Almeno 300 $ prima di avere un segnale.
- Ogni test dura 7 giorni per via delle finestre del trial. Sul passaggio da trial a pagante pesano molte cose.
- La linea guida di Meta citata più spesso è di circa 50 eventi per ad set a settimana per uscire dalla fase di apprendimento.
Avevo comunque delle idee: contenuti da influencer, nuovi mercati, approfondimenti per fascia d’età, ottimizzazione per acquisto diretto.
Con quel CPT non potevamo permetterci di testarle come si deve.
L’altro problema
Scavando più a fondo ho trovato un problema più basilare dell’ottimizzazione di campagna. L’app aveva due audience e un solo prodotto.
| Cosa ho guardato | Audience A: appassionati | Audience B: principianti |
|---|---|---|
| Chi sono | Già esperti. Vogliono allenarsi a casa e hanno bisogno dell’hardware giusto. | Curiosi. Vogliono imparare da zero. |
| Cosa hanno fatto gli annunci | I nostri creative migliori li attiravano, e convertono bene. | Cliccavano, poi facevano churn perché l’app dava per scontata troppa competenza. |
| Il problema | Troppo piccola e troppo di nicchia. Meta non riesce a trovarla su scala. | L’esperienza del prodotto non era ancora pensata per loro, anche se il mercato è grande. |
Due audience per un’app fitness, come le leggevo io al giorno 25.
È un problema di product market marketing fit che si vede nella performance degli annunci.
La conversazione difficile
Giorno 25. Ci siamo seduti a farci la domanda vera, cioè se continuare a spendere.
Il CPT era alto per noi, sia in assoluto sia rispetto ai benchmark di settore. Piccoli ritocchi ai creative non avrebbero dimezzato i costi, quindi servivano cambiamenti strutturali.
Non aveva senso bruciare budget sperando in segnali da “forse”.
A volte a un founder devi dire “non ancora”.
Cosa ci sarebbe voluto?
Abbiamo messo in fila cosa sarebbe dovuto succedere perché Meta funzionasse.
Sul fronte dei test:
- Partnership con influencer per creative autentici
- Nuovi mercati con CPM più bassi
- Ottimizzazione per fascia d’età
- Flusso di acquisto diretto (saltare del tutto i trial)
Sul fronte del prodotto:
- Pagine App Store personalizzate per ogni audience
- Flussi di onboarding separati in base al livello di competenza
- Esperienza di contenuti su misura
Un prodotto può servire due audience, ma non con un solo funnel.
L’esito
Abbiamo messo in pausa la campagna.
Il problema non era Meta. Non c’erano ancora le condizioni perché funzionasse.
Il piano:
- Mettere in pausa la spesa su Meta per fermare l’emorragia.
- Fare il lavoro sul prodotto, costruendo funnel separati per ogni audience.
- Costruire riserve, mettendo da parte budget per testare bene più avanti.
- Tornare tra 6 mesi, con le idee chiare e le risorse per testare come si deve.
5 lezioni da questa esperienza
- Un CPT alto rende ogni test costoso. A 30 $ per trial non puoi iterare in fretta. La velocità di test conta.
- Sapere cosa testare è una cosa, potersi permettere di testarlo è un’altra. Le idee le avevo, ma non avevamo le basi economiche per validarle.
- I prodotti di nicchia fanno fatica con l’algoritmo di Meta. Ha bisogno di volume, e le audience piccole sono più difficili da trovare in modo redditizio.
- Le lacune del prodotto si presentano come problemi di performance degli annunci. Se il prodotto non converte le persone che i tuoi annunci attirano, nessuna ottimizzazione risolve il problema.
- Mettere in pausa è una strategia valida. 30 giorni di chiarezza battono 6 mesi passati a tirare a indovinare, a caro prezzo.
Questi sono i numeri di un solo cliente, non dei benchmark, quindi prendi il ragionamento e lascia stare le soglie. Quando taglio e quando no lo spiego nella diagnostica su CPI e ROAS.
Gli annunci a pagamento sono uno strumento diagnostico. Ti dicono, piuttosto in fretta, se il tuo product market fit è abbastanza forte per il targeting algoritmico.
La domanda da farsi è “Cosa deve essere VERO perché Meta funzioni?” Lascia stare “Meta può funzionare per me?”
| Cosa deve essere vero | Cosa ha mostrato questo account |
|---|---|
| Il prodotto converte le persone che i tuoi annunci attirano | L’audience B cliccava, poi faceva churn |
| I creative selezionano l’audience giusta | I nostri creative migliori attiravano l’audience A, quella più piccola |
| Il budget regge i test al tuo CPT reale | 30 $ di CPT significavano almeno 300 $ e 7 giorni per test |
Fai gli stessi tre controlli sul tuo account. Con l’ottimizzazione non li aggiri.
Questo incarico si è chiuso con una pausa. Ma la pausa è arrivata con una diagnosi chiara e una roadmap di cosa sistemare, ed è quello che contava di più.
A volte il risultato migliore è sapere esattamente perché non sei ancora pronto e che cosa fare.