En CrazyLabs, usan Firebase Remote Config para maximizar los ingresos a gran escala
Introducción
CrazyLabs es una empresa publicadora de juegos ocasionales e hiperocasionales con más de 4,000 millones de descargas. Cuentan con títulos populares, como Super Stylist - Makeover & Style Fashion Guru, Tie Dye, y Phone Case. Su modelo de negocio se basa en identificar de forma temprana juegos con potenciales ganancias elevadas entre muchos candidatos y ayudarlos a escalarlos.
Desafíos
En todo momento, CrazyLabs puede estar probando hasta 15 juegos para maximizar los ingresos sin que disminuya la participación de los usuarios. Sus pruebas implican ejecutar hasta 30 configuraciones de anuncios, así como opciones de compras directas desde la aplicación, con el fin de detectar indicadores tempranos de posibles aumentos en los ingresos. Luego, usan estos indicadores para maximizar el valor del ciclo de vida del cliente en diferentes grupos de públicos. También prueban el diseño de los niveles del juego para ver qué aspectos hacen que los usuarios interactúen más. Con hasta 30 opciones de configuración que probar por título y varios grupos geográficos, resulta complicado y tedioso activar tantas pruebas y encontrar las configuraciones con mejor rendimiento. CrazyLabs había probado soluciones internas y otras herramientas de terceros, pero eran lentas, poco confiables o no eran compatibles con las apps para dispositivos móviles. En CrazyLabs, necesitaban un método para llevar a cabo sus pruebas automáticamente, a gran escala y en un período muy corto de tiempo.
Solución
En CrazyLabs, recurrieron a Firebase Remote Config para que los ayude a automatizar sus pruebas. Con la API de Remote Config, dividieron a los usuarios en distintos grupos y les asignaron permutaciones de configuración para probar. La combinación de eso con AdMob permitió que CrazyLabs mida y pruebe diversas opciones de monetización de anuncios, como la frecuencia, el formato y la posición de los anuncios para distintos grupos de públicos en hasta 15 apps simultáneamente. Además, ejecutaron pruebas para optimizar el diseño de los niveles del juego, como dónde agregar elementos de la IU o qué tan difícil debería ser un juego. Luego, pudieron exportar los datos a BigQuery y analizar los resultados a fin de identificar las mejores configuraciones. Esto les permitió seleccionar la mejor opción para la optimización, entre muchas, en 7 días. "Trabajar como lo hacemos hoy no sería posible sin Firebase", dice Eran Heres, director de Tecnología de CrazyLabs.
Resultados
Capacidad para ejecutar hasta 30 pruebas de forma simultánea y detectar las mejores configuraciones en una semana
"Trabajar como lo hacemos hoy no sería posible sin Firebase".
- Eran Heres, director de Tecnología, CrazyLabs