Growth Autopilot, gerçek performans verilerinize ve pazarınızdaki benzer uygulamaların nasıl performans gösterdiğine dayanarak hangi deneyleri çalıştırmanız gerektiğini anlamanıza yardımcı olur. Neyin işe yarayabileceğini tahmin etmek yerine, sonuçlarınızı iyileştirme olasılığı daha yüksek testler için somut öneriler alırsınız. Bu makale, Autopilot’un nasıl düşündüğüne dair şeffaf bir bakış sunuyor — hangi verileri kullandığını, fırsatları nasıl değerlendirdiğini ve belirli önerilerin neden ortaya çıktığını. Amaç, bunu büyüme iş akışınızın bir parçası olarak güvenle kullanabilmenizi sağlamak.

Autopilot aslında ne yapar

Autopilot, geliri en çok artırma potansiyeline sahip deneyleri bulmak için uygulama ve paywall metriklerinizi analiz eder. Şunlara bakar:

• Mevcut kurulumunuz: fiyatlandırma, deneme süreleri, ürünler ve dönüşüm oranları
• Pazar kalıpları: benzer uygulamaların tekliflerini nasıl yapılandırdığı ve ne ücret aldığı
• Test geçmişiniz: hangi deneyleri zaten yaptığınız ve bunların ne ortaya koyduğu
• Büyüme potansiyeli: hangi değişikliklerin fark yaratma olasılığının en yüksek olduğu Autopilot, tüm bu faktörleri birlikte değerlendirmek ve hemen başlatabileceğiniz A/B testlerine dönüştürmek için yapay zekâyı kullanır. Rakip araştırması yapmadan veya neyi test edeceğinizi tahmin etmek zorunda kalmadan hazır bir plan elde edersiniz.

Autopilot’un Arkasındaki Veriler

Her öneri, birlikte çalışan üç ana veri kaynağından oluşturulur.

Uygulamanızın kendi verileri

Autopilot, uygulamanızın bugün nasıl performans gösterdiğine bakar:

• Paywall’larınızdaki dönüşüm metrikleri
• Fiyatlandırma ve ürün yapısı

Bu, herhangi bir değişiklik önermeden önce Autopilot’a bir başlangıç noktası sağlar.

Paywall analizi

Autopilot, paywall ekran görüntünüzü analiz ederek tasarımını, kategorinizdeki en iyi performans gösteren uygulamaların kullandığı yerleşik kalıplarla karşılaştırır. Düzen seçimlerini, metni, abonelik dağılımlarını ve tasarruf rozetleri ya da yorum bölümleri gibi dönüşüm odaklı öğeleri değerlendirir.

Bu analiz iki tür öneri üretir:

• Kıyaslamalı öneriler, en iyi performans gösteren uygulamaların neler yaptığına dair somut istatistiklerle desteklenir (örneğin, “En iyi performans gösteren Eğitim uygulamalarının %72’si tarafından kullanılmaktadır”).
• Görsel analiz önerileri, ekran görüntünüzden yapay zeka tarafından oluşturulur; metin iyileştirmeleri, düzen değişiklikleri ve diğer tasarım düzenlemelerini kapsar.

Bu öneriler, A/B testleri olarak başlatabileceğiniz hipotezler şeklinde doğrudan büyüme planınıza aktarılır.

Rakip verileri

Autopilot, fiyatlandırma, abonelik yapıları ve kategorinizdeki yaygın kalıplar gibi herkese açık bilgileri kullanarak kurulumunuzu pazarınızdaki benzer uygulamalarla karşılaştırır. Rakip fiyatlandırma ve yapılar pazardan pazara farklılık gösterdiğinden, bu karşılaştırmalar ülkeye özgüdür. Rakip fiyatlandırma verileri; metrik analizinde kullanılan anonimleştirilmiş Adapty ağı verilerinden farklı olarak App Store gibi üçüncü taraf ve herkese açık kaynaklardan alınır. Bu sayede, rastgele fikirler değil, benzer uygulamalarda zaten işe yarayan stratejileri test ediyorsunuz. Analizi incelediğinizde, kendi metriklerinizi ve rakip fiyatlarını yan yana karşılaştırabilirsiniz. Benzer uygulamalar farklı fiyatlandırma veya yapıyla daha iyi sonuçlar alıyorsa, aynı yaklaşımın sizin için de işe yarayabileceğinin iyi bir sinyalidir.

Sektör kıyaslamaları

Autopilot, belirli bir ülkedeki kategori ortalamasıyla karşılaştırma yapabilmeniz için Adapty tarafından takip edilen 20.000 abonelik uygulamasından elde edilen anonimleştirilmiş verileri kullanır. Veriler ağ genelinde toplu hale getirilir ve hiçbir zaman belirli bir uygulamaya bağlanmaz.

Örneğin, dönüşüm hunisi ve yükleme başına geliriniz, aynı kategori ve ülkedeki uygulamaların ortalamasıyla karşılaştırılır. Bu sayede ortalamanın altında mı kaldığınızı, ortalama düzeyde mi olduğunuzu, yoksa zaten öne mi geçtiğinizi görebilirsiniz.

Coğrafi pazar verileri

Autopilot, her coğrafi pazarı ayrı ayrı analiz ederek — 20.000 uygulamadan oluşan Adapty ağındaki örüntülerden yararlanarak — bölgesel fiyat ayarlamalarının daha fazla gelir sağlayabileceği yerleri tespit eder. Her ülke için şunları değerlendirir:

• Dönüşüm oranı: Yükleme-ödeme oranının küresel ortalamaya kıyasla nasıl olduğu. Yüksek bir oran fiyat artırma fırsatına işaret edebilir; düşük bir oran ise fiyat hassasiyetine işaret edebilir.
• Fiyat endeksi: Ülkenin, sakinlerin satın alma gücünü gösteren Adapty Pricing Index içindeki konumu. coğrafi fiyatlandırma önerilerinden A/B testleri oluşturarak bu tavsiyelere göre harekete geçebilirsiniz.

Autopilot’un önerileri nasıl belirlediği

Autopilot, paywall dönüşümünüzü iyileştirmek için bir öneri havuzu oluşturur. Bu öneriler, her değişikliğin etkisini güvenilir biçimde ölçebilmek amacıyla tek tek test edilecek şekilde tasarlanmıştır.

Autopilot’un önerileri nasıl oluşturduğu:

1. En büyük fırsatları bul Autopilot, fiyatlandırmanızı, ürünlerinizi ve dönüşüm huninizin performansını inceler, ardından bunları sektördeki kalıplar ve benzer uygulamalarla karşılaştırır. Analiz, yalnızca USD değil, birincil pazarınızın para biriminde çalışır; bu sayede fiyat önerileri abonelerinizin gerçekte ödediği tutarlara göre şekillenir. İyileştirme için en fazla alan bulunan noktaları arar: fiyatı düzenlemek, deneme süresi eklemek veya teklif yapınızı değiştirmek gibi.

2. Sonraki deneyi seçin Her hipotez, mevcut test geçmişinize dayanarak oluşturulur. Autopilot, hangi deneyleri zaten yaptığınızı, hangilerinin kazandığını ve hangi yönlerin hâlâ keşfedilmeye değer olduğunu bilir. Bir sonraki öneri, sabit bir sırayı takip etmek yerine bir öncekinin ortaya koyduğu sonuçlar üzerine inşa edilir.

3. Kazanan ile rakip arasında testler yürütün

   Her deneyin ardından kazanan yeni temel çizginiz olur. Bu sonuç, büyüme planınızdaki bir sonraki öneriyi şekillendirir — Autopilot işe yarayanları korur, yaramayanları eler ve oradan bir sonraki testi seçer.

4. Pratik tutun Autopilot, yalnızca mevcut ürünleriniz ve kurulumunuzla ya da yeni bir ürün oluşturma veya fiyat ayarlama gibi küçük değişikliklerle başlatabileceğiniz testleri önerir. Amaç, testleri hızlı ve yönetilebilir tutmaktır.

5. Size gerekçeyi gösterir

   Her öneri için Autopilot, bu testin neden çalıştırmaya değer olduğunu tam olarak açıklayan net bir hipotez sunar. Mevcut metriklerinizin rakipleriniz ve sektör ortalamaları ile nasıl karşılaştırıldığını, fırsatın ne olduğunu ve hangi temel metriklerin iyileşmesini beklediğimizi göreceksiniz. Bu, her testin size bir şey öğrettiği ve daha etkili bir paywall’a doğru ilerlemenizi sağladığı tekrarlanabilir bir deney sürecine dönüştürür.

Her deneyin ardından ne olur

Öneriler tükenmez. Tamamlanan her test, yeni deneylerin temeli haline gelir. Siz test etmeye devam ettikçe Autopilot ne deneneceğini önermeye devam eder. Temel piyasa verilerini yenilemek için aynı placement üzerinde analizi yeniden çalıştırın. Her yeniden çalıştırma güncel rakip fiyatlandırmasını, dönüşüm kıyaslamalarını ve kategori trendlerini çeker; ayrıca yeni tespit edilen hipotezleri mevcut büyüme planınıza ekler, var olanları bozmadan. Mevcut yapay zeka tarafından oluşturulan hipotezleriniz, özel hipotezleriniz ve devam eden A/B testleriniz yeniden çalıştırmalar boyunca korunur. Temel performansınızı optimize ettikten sonra daha gelişmiş rakiplerle de rekabet etmeyi tercih edebilirsiniz. Bu yinelemeli yaklaşım, uygulamanız büyüdükçe ve pazar değiştikçe gelirinizi en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur.