Кейс MobiAds и Банки.ру: managed in-app как канал масштабирования и роста MAU

Классический in-app — эффективный способ расширить пул источников и получить дополнительные объемы трафика за пределами премиальных каналов. В этом кейсе мы покажем, как команда Банки.ру вместе с MobiAds выстроила системный подход к работе с in-app, — от аналитики и антифрода до KPI и биллинга по данным CRM, — и превратила его в устойчивый канал роста с точки зрения экономики и MAU.

О клиенте

Банки.ру — крупнейший в России финансовый маркетплейс*. Платформа основана в 2005 году прошла путь от информационного агентства и агрегатора до оператора финансовой платформы Банка России. Сегодня на Банки.ру можно найти полную информацию о более чем 300 финансовых организаций и оформить полностью онлайн кредит, вклад, карту, заем и другие финансовые и страховые продукты, не выходя из одного мобильного приложения.

Исходная ситуация в Банки.ру

Основной объем премиального (кабинетного) трафика в Банки.ру закупает in-house-команда. Клиент хорошо знает, как работать с ключевыми источниками, эффективно распределяет маркетинговый бюджет, глубоко анализирует метрики и стабильно получает прогнозируемый результат. Но потенциал масштабирования этих каналов ограничен — нужных объемов для дальнейшего роста в рамках только премиального трафика недостаточно.

В этой ситуации Банки.ру рассматривали managed in-app как дополнительный источник масштабирования. С более высоким уровнем риска и меньшей предсказуемостью по качеству, но при этом — с возможностью привлекать объемы, недоступные в других каналах. Отказ от классического in-app трафика означал бы сознательное ограничение роста и потерю части бюджетов.

Контекст работы на рынке

Managed in-app или классический in-app — один из самых противоречивых каналов в мобильном маркетинге. С одной стороны, он дает объемы и выручку. С другой — по отраслевым данным, около 30-90% такого трафика — фрод.

Большинство компаний либо полностью избегают этого канала, либо теряют немалую часть бюджета из-за фрода: они не владеют необходимой экспертизой в этой области или не используют системы защиты от мошенничества.

Но у in-app есть и положительные стороны.

Плюсы

Доступ к уникальным паблишерам

Affiliate и managed in-app дают быстрый доступ к сотням in-app-источников, эксклюзивным сеткам и форматам, которые сложно или долго подключать напрямую. Партнёры уже имеют отношения с паблишерами и подключают качественный трафик под KPI.

Быстрый запуск и масштабирование

Кампании запускаются и масштабируются быстрее за счёт готовой инфраструктуры и проверенных источников — без долгих интеграций, с меньшими рисками.

Оплата за результат

Рекламодатель платит только за целевые действия (установки, регистрации и т.д.), что делает закупку более предсказуемой и эффективной, особенно на этапе тестов и роста.

Минимальная операционная нагрузка

Агентство берёт на себя контракты, биллинг и работу с зарубежными платформами, снижая технические и юридические сложности для рекламодателя.

Минусы

Риск фрода

In-app-фрод остаётся серьёзной проблемой и требует постоянного антифрод-контроля, анализа аномалий и фильтрации источников. Без этого возможны переплаты и искажение аналитики.

Ограниченный контроль источников

В affiliate-модели не всегда есть полная прозрачность по паблишерам и саб-сеткам, что усложняет оценку качества и оперативное отключение проблемного трафика.

Зависимость от аналитики

Эффективность канала напрямую зависит от корректного трекинга, пост-инсталл анализа и регулярной оптимизации. Без этого managed in-app может стать убыточным.

Не подходит для коротких тестов

Модель лучше работает в долгую — при масштабировании, регулярном пересмотре KPI и активном участии клиента. Для небольших бюджетов и разовых тестов может быть неэффективной.

Требует вовлечённости клиента

Даже в managed-формате нужна регулярная обратная связь, совместная аналитика и пересмотр KPI. Модель эффективна при масштабировании и постоянной оптимизации, но менее подходит для небольших бюджетов и разовых тестов.

Ставка на агентство при работе с in-app от Банки.ру

Данные CRM показывали, что in-app-трафик, несмотря на неоднородное качество, генерирует реальную выручку. Это делало его не «неэффективным», а требующим более жесткого управления и системной оптимизации.

Поэтому команда выбрала компромиссный win-win-подход: сохранить объемы и параллельно работать над улучшением качества входящего трафика. В рамках этой стратегии Банки.ру привлекли MobiAds — команду, специализирующуюся на работе с in-app-источниками, включая affiliate и managed-модели, и обладающую многолетней экспертизой в управлении такими каналами.

Цели, задачи и стратегия закупки

Со стороны Банки.ру ключевой задачей было выстроить управляемую и экономически устойчивую модель закупки трафика. В фокусе — не только выручка, но и контроль качества трафика на всех этапах воронки.

Основные цели выглядели так:

- Минимизировать уровень фрода и невалидной активности;

- Удерживать баланс между качеством трафика и текущей выручкой;

- Сохранять объемы закупки без нарушения рекомендуемых KPI по Appsflyer;

- Обеспечивать положительную маржу и стабильный рост выручки;

- Контролировать адекватность трафика на уровне CRM, а не только трекера.

Одна из стратегических целей на год выбрали рост MAU (Monthly Active Users) — метрики, которая отражает реальную ценность привлеченного трафика для бизнеса. Чтобы этого добиться, необходимо ужесточать требования к источникам и фильтровать невалидный трафик.

Ожидаемый результат: рост процента MAU за счет отсеивания «мертвых» инсталлов при сохранении экономически обоснованных объемов.

Реализация

Чтобы получить максимальный результат от работы с классическим in-app, команда MobiAds разделила работу на три шага. 

Источники отбирали в рамках поэтапного тестирования с ограниченными объемами установок, при котором в работу допускались только площадки, соответствующие установленным требованиям по качеству трафика: 

- Опыт работы с финансовой категорией и рынком МФО;

- Техническая совместимость с Appsflyer;

- Предварительная оценка рисков фрода.

Каждый источник работал в рамках заданных лимитов на просмотры, клики и установки и проходил период проверки, в течение которого анализировали не только базовые метрики, но и время до конверсии, распределение активности по времени суток. 

На этапе работы с аудиторией ключевым вызовом стало позиционирование продукта. Банки.ру — это не банк в классическом понимании, а независимый финансовый маркетплейс и информационная платформа. Пользователь приходит сюда не за одним конкретным продуктом, а за выбором — возможностью сравнить предложения разных банков, страховых и инвестиционных компаний, чтобы принять обоснованное решение и оформить нужный продукт.

Это означало, что целевая аудитория — не просто люди, интересующиеся финансовой тематикой, а пользователи с уже сформированным запросом: те, кто находится в стадии выбора, активно сравнивает условия и готов к оформлению продукта.

Этот факт повлиял на решение искать более осознанную и платежеспособную аудиторию. В таргет попали:

- Пользователи от 25 лет и старше;

- География — Россия (весь остальной трафик отсекался автоматически);

- IOS/Android приложения.

В креативах акцентировались на понятную и прикладную выгоду использования Банки.ру и продвигали:

- Выгодные процентные ставки по кредитам;

- Низкие цены на ОСАГО

Такой подход позволил привлекать пользователей, ориентированных на практический выбор и сравнение финансовых продуктов, а не на абстрактный интерес к теме.

Шаг 3. Аналитика

Система аналитики включала в себя несколько уровней проверки, каждый из которых решал определенные задачи.

- Автоматический мониторинг Appsflyer

- Встроенный Protect360 отслеживал базовые аномалии, формировал алерты при превышении порогов по fraud rate и генерировал ежедневные репорты по основным метрикам.

Команда MobiAds анализировала:

- Пересечения источников — ситуации, в которых один и тот же пользователь фиксировался как пришедший из разных рекламных каналов;

- Подозрительные пики активности — в том числе резкие всплески инсталлов в ночное время, а также время между кликом и установкой (CTIT): слишком короткие интервалы рассматривались как признак автоматизации или мотивированного трафика, тогда как аномально длинные могли указывать на использование прокси-схем и кражу атрибуции;

- Время жизни пользователя — сравнивалась активность пользователей на протяжении всей воронки, включая случаи установки без последующей активности;

- Географические паттерны — выявлялись несоответствия между геолокацией, языком устройства, часовым поясом и моделью поведения пользователя, а также концентрации инсталлов из отдельных регионов;

- Device-паттерны — анализировались повторяющиеся модели устройств, версии операционных систем и подозрительная однородность девайсов.

Аналитика через KPI и бенчмарки Банки.ру 

В работе с managed in-app команда Банки.ру исходила из того, что KPI не могут быть статичными. Поведение пользователей, качество источников и уровень фрода меняются со временем, поэтому пересмотр бенчмарков происходил по инициативе клиента раз в 9–12 месяцев на основе накопленных данных Appsflyer и CRM.

Целевое событие (CPA event)

В качестве ключевого события для оплаты и оценки эффективности выбрали CPA event — это любая заявка нового пользователя в мобильном приложении, зафиксированная через server-to-server интеграцию. Финальная оценка эффективности и биллинг строятся на фактических данных CRM.

Для управления каналом все KPI были разделены на hard и soft — в зависимости от их критичности для бизнеса.

Результаты

За период работы с managed in-app команде Банки.ру совместно с MobiAds удалось превратить канал в устойчивый источник масштабирования и роста активной аудитории.

Ключевые результаты:

- Увеличили ежемесячный объем установок более чем в 2 раза без потери контроля качества трафика. 

- Обеспечили ежемесячный стабильный рост — целевого события, отражающего реальные заявки новых пользователей в приложении.

- Существенно нарастили MAU за счет фильтрации невалидных установок и ужесточения требований к источникам;

- Сохранили экономическую эффективность канала за счет биллинга по данным CRM и контроля маржи;

- Снизили долю «мертвых» инсталлов и повысили долю пользователей с реальной пост-инсталл активностью;

- Выстроили управляемую модель масштабирования managed in-app с прогнозируемыми результатами.