Как Dropp Market и MediaGuru развивали приложение через Яндекс.Директ

О клиенте:

Dropp Market — fashion-маркетплейс премиальных брендов, агрегирующий предложения 300+ бутиков и 800+ брендов. Пользователь может сравнивать цены и находить редкие позиции, включая товары, недоступные в России.

В 2025 году fashion-ecommerce продолжает смещаться в сторону мобильного потребления:

пользователи чаще покупают в приложениях за счёт скорости, персонализации и удобства повторных покупок.

Команда Dropp Market приняла стратегическое решение развивать мобильное приложение как точку роста LTV и удержания.

К этому моменту мы уже выстроили performance-модель для веб-версии и имели стабильный поток трафика и заказов. Следующим этапом стало масштабирование через iOS-приложение.

Цель

Построить масштабируемую модель привлечения установок мобильного приложения с контролем CPI и вкладом в рост выручки.

Первым шагом мы сфокусировались на аудитории, уже знакомой с брендом Dropp Market.

Для этого запустили ретаргетинг в Яндекс.Директ:

- поисковый ретаргетинг на пользователей веб-версии

- сетевой ретаргетинг в РСЯ

- с обязательным исключением пользователей, которые уже установили приложение

Цель этапа была не в масштабировании, а в сборе первичных данных:

- получить первые установки

- собрать post-install сигналы

- понять поведение пользователей внутри приложения

Этот этап позволил алгоритмам Яндекса начать обучение на наиболее релевантной аудитории и дал нам первые инсайты по эффективности форматов, креативов и сегментов.

После того как была собрана базовая статистика и понятны первые инсайты, мы перешли к расширению аудитории.

На этом этапе:

- начали выходить на новую аудиторию за пределами веб-ретаргетинга

- подключили более широкие сегменты в РСЯ и поиске

- продолжили строго контролировать CPI — он оставался ключевым KPI клиента

Работали по стратегии «Средняя цена за установку», чтобы удерживать экономику.

Результат этапа:

- рекламные кампании стабильно обучились

- CPI находился в целевом диапазоне

- однако объём установок перестал расти

Мы увидели типичную ситуацию: алгоритмы адаптировались к заданным ограничениям, но масштабирование оказалось ограниченным.

На основе накопленных данных мы приняли стратегическое решение изменить подход к управлению кампаниями.

Мы ослабили ограничения :

- изменили стратегию на ограничение по Бюджету

- дали алгоритмам больше свободы в поиске пользователей

- сместили фокус с жёсткого контроля CPI на post-install поведение

Стратегия была сознательно изменена — мы допустили временный рост CPI, чтобы алгоритмы могли:

- собрать больше данных

- найти пользователей с высоким покупательским потенциалом

- выйти за рамки «дешёвых» сегментов

CPI вырос.

Но одновременно вырос доход внутри мобильного приложения.

Алгоритмы начали находить аудиторию, которая не просто устанавливала приложение, а совершала покупки.

Этот момент стал точкой качественного перелома и открыл возможность масштабирования.

График 1 — Установки по месяцам

Комбинаторные объявления: ускорение обучения кампаний

Для ускорения тестирования креативов и передачи большего объёма сигналов алгоритмам нам помогли и комбинаторные объявления Яндекс.Директа.

Формат автоматически комбинирует заголовки, тексты и офферы, позволяя системе находить наиболее эффективные связки на реальном трафике.

Это было особенно важно на этапе обучения: вместо ручного A/B-тестирования десятков объявлений мы дали алгоритмам возможность параллельно тестировать множество комбинаций и адаптировать сообщения под разные сегменты аудитории.

В app-продвижении, где поведение пользователей сильно различается, такой подход ускоряет накопление данных.

Практический эффект

Комбинаторные объявления помогли:

✔ быстрее находить связки с высокой конверсией в установку

✔ сократить время на ручное тестирование

✔ ускорить фазу обучения кампаний

✔ стабилизировать CPI при масштабировании

После накопления достаточной статистики:

✔ масштабировали рабочие связки

✔ усиливали успешные сегменты

✔ стабилизировали CPI

Кампании вышли из фазы обучения и стали масштабироваться без потери эффективности.

Результаты:

- 11 900+ установок

- рост объёма установок ×10

- снижение CPI ~34% после обучения алгоритмов

- до 70% выручки стало формироваться в приложении

- рост повторных покупок

График 2 — CPI по месяцам

Качество аудитории (данные Adjust)

График 3 — Рост LTV (индекс)

Доход на пользователя растёт по мере жизни когорты, что подтверждает высокую долгосрочную ценность привлечённой аудитории через РМП Яндекс Директ

Вклад приложения в бизнес

По мере масштабирования рекламных кампаний мобильное приложение перестало быть вспомогательным каналом и стало ключевым источником выручки.

Если на старте приложение рассматривалось как точка роста, то по итогам продвижения его вклад в экономику бизнеса существенно изменился: до 70% всей выручки стало формироваться именно в app-канале.

График 4 — Доля выручки App vs Web

График демонстрирует, как по мере масштабирования рекламы мобильный канал занял доминирующую роль в выручке бизнеса.

Это стало ключевым бизнес-доказательством эффективности стратегии продвижения приложения.

Выводы:

✔ Алгоритмам нужен объём и свобода

✔ Жёсткий CPI может тормозить рост

✔ Рост CPI на этапе обучения оправдан

✔ Комбинаторные объявления ускоряют оптимизацию

✔ App-трафик формирует долгосрочный доход

В дальнейшем планируется:

- запуск товарных объявлений

- развитие ретаргетинга в РМП

- усиление персонализированных сценариев возврата пользователей