当安装量不再是答案，多邻国如何借助 Adjust 找到高价值用户

对于快速增长的应用而言,用户规模扩大只是增长的开始。安装量增加了,用户是否会留下?渠道带来的用户是否真正有价值?营销预算又是否投向了正确的渠道?这些问题,正是全球语言学习平台多邻国(Duolingo)在用户规模不断扩大的过程中需要解决的。

成立于 2011 年的多邻国,目前已支持 43 种语言学习,并拓展至音乐、数学等课程。其通过游戏化机制、奖励和间隔重复等方式提升用户学习积极性。为了进一步提升用户获取和营销效率,多邻国选择与移动归因及分析平台 Adjust 合作,组建更成熟的效果营销团队,构造基础架构和技术堆栈。

从“获取多少”到“用户价值”

在与 Adjust 合作之前,多邻国的用户获取体系尚未完全成熟,推广活动和基础营销监测主要由工程团队负责。2018 年加入多邻国的效果营销和媒体总监 Arthur Jun开始着手建立更加成熟的效果营销团队、基础架构和技术体系,其中关键一步,就是让营销决策建立在准确、可用的数据之上。

多邻国选择 Adjust 作为其移动归因合作伙伴(MMP),并将其作为唯一真实数据来源,在此基础上借助 Adjust Measure,将第 7 天留存率、变现事件,以及 1 年和 3 年生命周期价值(LTV)纳入分析。这让团队不只关注“带来了多少安装”,而是进一步判断“带来了什么样的用户”,从用户获取延伸至留存和长期价值,为渠道优化和预算分配提供更完整的依据。

Adjust 客户成功团队也为多邻国提供产品支持和咨询,帮助团队理解产品、建立报告并分析营销表现。

正如 Arthur Jun 所说:“Adjust 一直以来都非常令人满意。他们帮助我们完成质量保证,为不甚熟悉营销的工程师提供培训……如果没有 Adjust 的支持,很多工作都几乎不可能开展起来。”

一个“高表现”渠道,为何最后却成了低效渠道?

如果说留存和 LTV 帮助多邻国看清了用户质量,那么防作弊则帮助团队重新审视了渠道质量。

Arthur Jun 表示:“使用 Adjust 防作弊套件后,发现之前我们认为表现最好的渠道之一其实表现垫底。这一发现很有意义,也帮我们节约了媒体成本。”

这一发现意味着,过去基于表面数据做出的渠道判断可能并不准确。通过识别异常流量、追溯作弊来源,多邻国得以重新评估渠道表现,避免失真的数据进一步影响预算决策。

让数据成为营销决策的基础

随着营销渠道和推广形式不断增加,多邻国进一步将 Adjust 作为统一的数据基础,将用户获取、留存、变现和 LTV 等指标连接起来。

基于这些数据,多邻国不仅优化了 Google、Facebook 等合作渠道,也能够尝试包括网红营销等新的用户获取方式。同时,通过 Adjust 跟踪链接将品牌知名度推广活动纳入统一的监测体系。

更重要的是,数据不只是用于复盘,而是开始参与营销策略制定:哪些用户值得获取、哪些渠道值得投入,以及哪些指标真正能够反映营销质量,都可以建立在更加可靠的数据之上。

Arthur Jun 表示:“我们是一家移动优先的企业,而 Adjust 帮助我们理解了不同媒体对业务的影响,我们现在有能力、也有机会灵活测试漏斗下游事件……继续开展优化,更深刻地理解推广效率。”

从安装量到用户质量,从渠道表现到长期 LTV,多邻国的实践体现了 App 用户获取正在发生的一个变化:增长的重点不只是获得更多用户,而是找到更有价值的用户,并持续理解他们在整个生命周期中的表现。

而 Adjust 所提供的,不只是归因和监测工具,更是帮助营销团队将用户获取、留存、LTV 和渠道质量连接起来的数据基础,让营销决策从“看见结果”进一步走向“理解结果,并据此优化”。

关于 Adjust

Adjust 隶属于 AppLovin(纳斯达克代码:APP),是应用营销领域领先的数据监测、分析、深度链接与防作弊一体化解决方案提供商。凭借卓越的技术实力,Adjust 深受全球众多企业信赖,助力营销人员高效打通全渠道、全平台、全场景下的每一个用户触点。依托 AI 智能分析、自动化运营、隐私优先型归因服务及全域交互解决方案等核心能力,Adjust 所提供的深入洞见与高效工具将帮助客户显著提升投资回报率、持续优化用户体验,全面赋能品牌实现全渠道的稳健增长。