چگونه آینده‌ی درآمدزایی اپلیکیشن خود را پیش‌بینی کنیم؟ (قسمت دوم)

تاریخ انتشار : چهارشنبه 18/03/14
دسته بندی: 

قسمت دوم: محاسبات کاربردی ارزش طول عمر برای پنج مدل محبوب درآمدزایی.

در مطلب قبلی، یک فرمول ساده برای محاسبه‌ی ارزش عمر (LTV) را معرفی کردیم و توضیح دادیم که چگونه می‌توان از آن برای کمک به برنامه‌ریزی جذب مشتری استفاده کرد.

در این مطلب قصد داریم نگاه کاربردی‌تری به LTV داشته باشیم و بررسی کنیم که چگونه ممکن است بتوان آن را برای برخی از رایج‌ترین مدل‌های درآمدزایی اپلیکیشن‌ها محاسبه کرد. مدل‌های: پولی، اشتراکی، آزمایشی یا Freemium،  برمبنای تبلیغات و ترکیبی. دیگر مدل‌های کسب و کار، به ویژه خرده فروشی‌ها و خرید، خدمات مالی و اپلیکیشن‎هایی که به عنوان کانال‌های دیگر کسب درآمد استفاده می‌شوند، به خاطر سادگی درنظرگرفته نشده‌اند. ما همچنین به بهترین شیوه‌ها را برای هر مدل کسب و کار که عمدتاً مبتنی بر گفتگو با توسعه دهندگان مختلف در مورد چگونگی بهبود LTV بوده است نیز اشاره می‌کنیم.

اپلیکیشن‌های پولی (Premium)

محاسبه‌ی LTV برای اپلیکیشن‌های پولی احتمالاً در میان مدل‌های کسب درآمد، ساده‌ترین است. اپلیکیشن‌های پولی آنهایی هستند که کاربر هزینه‌ای پرداخت می‌کند تا آن‌ها را از یک فروشگاه دانلود کند. در نتیجه، تمام کاربرانی که برنامه را دانلود می‌کنند، مشتریان پولی هستند و قیمت اپلیکیشن، LTV آن خواهد بود.
LTV = Price of the app
در مورد اپلیکیشن‌های پولی، طول عمر در محاسبه گنجانده نشده است، زیرا به طور مستقیم با تبدیل کاربران به مشتریان پولی ارتباطی ندارد. با این حال، طول عمر هنوز هم بسیار اهمیت دارد  زیرا تعامل و حفظ کاربران فعلی برای جذب برای جذب کاربران جدید حیاتی است.
بهترین روش‌ها برای اپلیکیشن‌های پولی:
•    تخفیف‌ها و تبلیغات باید آزمایش شوند تا ببینید که آیا افزایش فروش یا نرخ تبدیل به طور مناسبی کاهش سود به ازای هر کاربر را جبران می کند یا خیر. این تست‌ها را براساس کشور یا منطقه‌های مختلف  در نظر بگیرید، زیرا کاربران همه مکان‌ها به طور مشابه رفتار نمی‌کنند.
•    پیشنهادها و بررسی‌ها برای رسیدن به موفقیت ضروری‌اند، بویژه برای اپلیکیشن‌های پولی که کاربر اپلیکیشنی را بدون اینکه بتواند آن را آزمایش کند خریداری می‌کند. بنابراین پیشنهادها در اپ‌استورها نقش قابل‌توجهی در متقاعد کردن کاربران برای دانلود اپلیکیشن ایفا می‌کنند. بنابراین فهمیدن اینکه چه موقعی از کاربران بخواهید نظرات خود را درباره اپلیکیشن منتشر کنند اهمیت دارد. توصیه می‌شود تا کمی بعد از نصب صبر کنید. همچنین، وقتی که درخواست نظر می‌کنید، بررسی کنید که اتصال Wi-Fi وجود داشته باشد، برای مثال در یک اپلیکیشن اندروید این کار را می‌توانید از طریق connectivity manager API  انجام دهید. اما اصرار نکنید، اصرار کردن می‌تواند کاربر را به سادگی پس بزند.
•    درگیری و تعامل و حفظ و ماندگاری، که از طریق افزودن ویژگی‌های جدید، تجربه در حال پردازش و موارد مشابه  بدست می‌آید، برای تشویق کاربران بسیار اهمیت دارند. آنها به سفیرانی برای محصول شما تبدیل خواهند شد و نقش حیاتی در بر سر زبان افتادن آن دارند. 
•    محلی‌سازی، با توجه به قیمت و توزیع در فروشگاه‌ها و در خود اپلیکیشن، برای گسترش در مناطق و کشورهای مختلف ضروری است. 
اپلیکیشن‌های اشتراکی (Subscription)

بسیاری از شرکت‌ها، به گستردگی طیف رسانه‌ها و خدمات IT، برای درآمدزایی به اشتراک‌هایشان متکی‌اند. دلیل اصلی این موضوع این است که: مشترکین معمولاً یک جریان درآمدی ثابت و ماندگار را به همراه دارند. نرخ ریزش، که به معنای نسبتی از کاربران است که در هر تجدید دوره سرویس را لغو می‌کنند، برای موفقیت شرکت اهمیت حیاتی دارد. 
با استفاده از معادله‌ی LTV که در مقاله قبلی تعریف کردیم:
LTV (period) = Lifetime x ARPU
متغیرها به صورت زیر بیان می‌شوند:
•    طول دوره LTV و طول عمر برابر با میانگین مدت اشتراک است. این به این علت است که مشترکین معمولاً در تاریخ تمدید ریزش دارند، یعنی هنگامی که باید تصمیم بگیرند به استفاده از این سرویس ادامه بدهند یا نه. 
•    میانگین مدت اشتراک، به طورعمده به نرخ ریزش، یا نسبیت معکوس آن به نرخ تجدید (نرخ ریزش-1) بستگی دارد. معمولاً اینگونه بیان می شود:
Average subscription length = 1 / churn ratio
•    محاسبه‌ی LTV برای یک دوره‌ی خاص نیز امکان پذیر است، اما اکثر توسعه دهندگان فقط از میانگین مدت اشتراک استفاده می‌کنند.
•    ARPU معمولا هزینه اشتراک است. برای محاسبه‌ی متغیر درآمدزایی، به سادگی میانگین قیمت اشتراک برای یک دوره را محاسبه کنید. برای انجام این کار، همه نوع اشتراک‌ها یا بخش‌ها را با هم گروه‌هایشان (به عنوان مثال محل، مدت اشتراک و نظایر آن) در نظر بگیرید.
اهمیت محاسبه‌ی نرخ ریزش در اپلیکیشن‌های اشتراکی:
روشی که نرخ ریزش از طریق آن محاسبه می‌شود، تأثیر مستقیمی بر طول عمر مورد انتظار یک کاربر و در نتیجه محاسبه‌ی LTV دارد. به همین دلیل، بسیاری از شرکت ها در مورد نحوه‌ی محاسبه‌ی این نسبت بسیار دقیق هستند. برای مثال، چند دوره در هنگام محاسبه‌ی میانگین نرخ ریزش درنظرگرفته می‌شوند؟  12 ماه گذشته یا فقط 3 ماه آخر؟
با توجه به اینکه نرخ ریزش ممکن است با درنظرگرفتن فر‌ض‌های مختلف تغییر کند، همیشه عوامل مربوط زیر را در نظر بگیرید:
•    تغییرات اخیر اپلیکیشن یا به‌روزرسانی‌ها را بررسی کنید. آیا عملکرد جدید باعث کاهش چشمگیر نرخ ریزش شده است؟
•    نسخه‌های رایگاه یا دوره‌های آزمایشی را مستثنی کنید. این اشتراک‌ها معمولاً نرخ ریزش بالاتری دارند. 
•    کاربران را در گروه‌های مختلف بخش‌بندی کنید. معمولاً، مشترکان قدیمی‌تر نرخ ریزش کمتری نسبت به کاربران جدید دارند. 
•    پارامترهایی را برای محاسبه نرخ ریزش تعریف کنید. برخی از توسعه‌دهندگان، LTV را فقط برای کاربرانی که به نقطه‌ی سربه‌سر رسیده‌اند محاسبه می‌کنند. 
پارادوکس نرخ ریزش منفی
گاهی اوقات، توسعه‌دهنده‌ها به‌دنبال نرخ ریزش درآمد منفی هستند. به این معنا که، آنها به‌دنبال گسترش درآمد حاصل از کاربران باقی‌مانده هستند تا بتوانند تأثیر ریزش کاربران را جبران کنند. 
برای درک بهتر این موضوع، تصور کنید که یک اپلیکیشن دو کاربر به نام‌های مکس و یاکوب دارد. اگر مکس اپلیکیشن را ترک کند، درآمد نیز 50% کاهش می‌یابد. حالا، اگر بتوان به کاربر باقی‌مانده یعنی یاکوب،  یک بسته‌ی ویژه فروخت که نرخ اشتراک او را به میزان 120% افزایش می‌دهد، تأثیر رفتن مکس از بین می‌رود. نتیجه،  نرخ ریزش کاربر 50% و نرخ ریزش درآمد منفی 20% -  است. 
ریزش منفی بسیار مورد نیاز شرکت‌های اشتراکی نظیر telcos و SaaS، یا تأمین‌ککندگان رسانه‌ها است. این شرکت‌ها دائماً به کاربرانشان پیشنهاد ارتقاء اشتراک می‌دهند و این مسئله ممکن است در محاسبات LTV آنها نیز لحاظ شود. 
بهترین روش‌ها برای اپلیکیشن‌های اشتراکی:
•    به اشتراک‌هایی که عمر بالای یک سال دارند تخفیف دهید. 
•    خدمات بین‌پلتفرمی را در نظر بگیرید. ممکن است محتواها و خدمات بر روی اسمارت‌فون‌ها، لپ‌تاپ‌ها و تلویزیون‌ها قابل دسترس باشند. در این مورد، ارزشی را براساس درصد استفاده به اپلیکیشن، خرید کاربران از طریق پلتفرم و یا یک روش مناسب دیگر اختصاص دهید.
•    کاربران را در گروه‌های مختلف تجزیه‌وتحلیل کنید. بویژه، گرایشات بین‌بخش‌ها را بررسی کنید. برای مثال، میانگین نرخ ریزش کاربران در ماه ژانویه در مقایسه با ماه فوریه. 
•    در ما‌ه‌های اولیه به کاربران تخفیف دهید یا نسخه‌ی آزمایشی رایگان در اختیارشان بگذارید، زیرا در این ماه‌ها ممکن است کاربران به سرعت ریزش کنند.
•     طول دوره‌ی آزمایشی رایگان را با دقت تنظیم کنید تا بیشترین نرخ حفظ را داشته باشید. به عنوان مثال، در یک اپلیکیشن رسانه‌ای، اطمینان حاصل کنید که دوره‌ی رایگان آنقدر طولانی نباشد که کاربر بتواند تمام محتواهای مورد علاقه‌اش را در طول این دوره تماشا کند.
•    از تخفیف‌های یکبار مصرف استفاده کنید (مانند 80٪ تخفیف برای ماه اول) زیرا اینها معمولاً بهتر از تخفیف‌های دائمی (مانند 10٪ تخفیف در هر ماه) عمل می‌کنند. اما تاثیر تخفیف‌های سنگین اینچنینی را بررسی کنید.
•    قابلیت ارتجاعی قیمت را برای مناطق و کاربران مختلف آزمایش کنید. (برای نمونه، دانش‌آموزان درمقابل حرفه‌ای‌ها)
•    تا جایی که ممکن است از ریزش منفعلانه اجتناب کنید، وقتی که کاربر بطور فعالانه اشتراک را لغو نمی‌کند. کارت‌های اعتباری منقضی‌شده، اطلاعات گمشده یا منابع مالی ناکافی برخی از دلایل معمول ریزش منفعلانه هستند. 
اپلیکیشن‌های آزمایشی (Freemium)

در اپلیکیشن‌های آزمایشی یا Freemium، کاربر اپلیکیشن را بطور رایگان دانلود می‌کند و از آن استفاده می‌کند اما برای  دسترسی به قابلیت های خاص و یا سرعت بخشیدن به پیشرفت خود در یک بازی، باید پول پرداخت کند. این مدل به ویژه در بازی‌ها، بسیار محبوب شده است. کلید داشتن یک اپلیکیشن آزمایشی موفق، رسیدن به تعادل مناسب بین آیتم‌های رایگان و پولی است. 
همچنین، در حالی که کاربران بازی‌ها به طور کلی اقتصاد دیجیتال را درک می‌کنند (مانند خرید یک جان بیشتر برای ادامه بازی)، توضیح ارزش خرید آیتم‌های دیجیتالی به کاربران اپلیکیشن‌ها چیزی بیشتر از یک چالش است.
برای اپلیکیشن‌های آزمایشی، سه متغیر از معادله‌ی ساده‌ی LTV، (LTV period = Lifetime x ARPU)، به شرح زیر تعریف می‌شوند:
•    دوره LTV معمولا برای 180 روز، 365 روز یا 2 سال محاسبه می‌شود، گرچه بستگی به طول عمر کاربر و نوع اپلیکیشن دارد.
•    طول عمر اغلب از منظر حفظ و مشارکت ارزیابی می‌شود. نرخ حفظ همانطور که در پست قبلی ذکر شد، معمولاً  با استفاده از مدل‌های منحنی بقا یا کاهش، بر اساس تعداد روزها از زمان نصب برای دوره‌های خاص مانند 1، 7، 28، 90 و 180 روز محاسبه می شود.
•    مشارکت معمولاً شامل تعداد کاربران فعال روزانه یا ماهانه و همچنین میانگین طول هر بازدید می‌شود. طول بازدید به ویژه در اینجا بسیار اهمیت دارد، از آنجا که  هرچقدر زمان بیشتری توسط کاربر صرف اپلیکیشن شده باشد ، شانس بالاتری برای ایجاد یک تبدیل (Conversion) وجود دارد. 
•    محاسبات ARPU به واحدهای زمانی بستگی دارد که در هنگام محاسبه طول عمر انتخاب شده‌اند. اغلب از تعداد روزها استفاده می‌شود و بنابراین محاسبه می‌تواند شامل درآمد متوسط در روز تقسیم بر کاربران فعال روزانه باشد. (DAU)
بهترین روش‌ها برای اپلیکیشن‌های آزمایشی:
•    زمانبندی و محتوای پیام‌ها و فراخوان‌ها را آزمایش و بهینه‌سازی کنید تا مطمئن شوید که به‌طور مؤثر به کاربران دسترسی پیدا می‌کنند و ارزش کالاهای دیجیتال را به خوبی توضیح دهید. زمانبندی، ممکن است به معنای ایجاد حس اضطرار باشد (برای نمونه، پیشنهادی که بعد یک بازه‌ی زمانی 48 ساعته منقضی می‌شود.) ارزش را با برجسته‌کردن ویژگی‌های اضافی که خرید درون‌برنامه‌ای به همراه دارد بیان کنید. (برای نمونه، قابلیت دیدن پروفایل‌هایی که در شبکه‌های اجتماعی به پروفایل شما سرزده‌اند.)
•    از تکنیک بازاریابی "خریدهای کوچک" استفاده کنید. خریدهای کوچک درون‌برنامه‌ای ، که به ویژه در بازارهای نوظهور مؤثر هستند. 
•    اقداماتی از کاربران که موجب بالابردن نرخ حفظ و تعامل می‌شود را تشویق کنید. برای نمونه، کاربرانی که در طول فرآیند اقدام به ایجاد پروفایل می‌کنند، ممکن است نرخ حفظ بالاتر از متوسط داشته باشند، بنابراین ممکن است تشویق کاربران به انجام این کار ارزشمند باشد. 
•    LTV را برای گروه‌های مختلف محاسبه کنید. بویژه سن و جنسیت ممکن است موجب ایجاد ARPU ها یا طول‌عمرهای مختلف شود. 
تبلیغات:

کسب درآمد از طریق تبلیغات، یک گزینه‌های بسیار محبوب این روزها است و غالباً در ترکیب با دیگر مدل‌ها (اشتراکی یا آزمایشی) استفاده می‌شود، زیرا این امکان را فراهم می‌کند که بتوان از کاربرانی که پولی پرداخت نمی‌کنند هم درآمدزایی داشت. 
همانند موارد دیگر، تعامل و حفظ بسیار حیاتی‌اند. هرچقدر زمان هر بازدید طولانی‌تر باشد، احتمال نمایش تبلیغات مربوط و هدفگیری دقیق کاربران بیشتر می‌شود و ارزش بیشتری را برای تبلیغ‌دهنده‌ها به ارمغان می‌آورد. 
برای تبلیغات، سه متغیر از معادله‌ی ساده‌ی LTV، (LTV period = Lifetime x ARPU)، به شرح زیر تعریف می‌شوند:
•    طول دوره‌‌ی LTV به نوع کسب و کار بستگی دارد. برخی از روزنامه‌ها، که معمولاً بر روی تبلیغات و مدل های دیگر (اغلب اشتراک) تکیه می‌کنند، ممکن است LTV را برای یک سال محاسبه کنند، زیرا این امر به آنها امکان می‌دهد که بازده سرمایه‌گذاری را برای هر دو مدل مقایسه کنند.
•    طول عمر معمولاً به شکل مشابه با مدل آزمایشی (Freemium)  و بر اساس نرخ حفظ و استفاده از اپلیکیشن محاسبه می‌شود. همچنین ممکن است مفید باشد که زمان بازدیدها را هم درگروه‌های مناسب درنظر بگیریم، زیرا بازدیدهای طولانی‌تر از اپلیکیشن، درخواست‌های نمایش تبلیغ بیشتری ایجاد می‌کند و و بالطبع آن فرصت‌های درآمدزایی نیز بیشتر می‌شود. 
•    ARPU معمولاً به عنوان درآمد متوسط کاربران روزانه (همچنین به عنوان ARPDAU نیز شناخته می‌شود) یا درآمد متوسط برای کاربران ماهانه (ARPMAU) محاسبه می شود.
•    در مقایسه با مدل‌های دیگر، ارزش آن را دارد که LTV را در بین گروه‌های مختلف با متغیرهایی که درآمد را تحت تاثیر قرار می دهند ارزیابی کنید، مانند:
•    تیم‌های فروش: فروش مستقیم در مقابل فروش برنامه‌ای. از هر‌گونه تفاوت در روش فروش آگاهی داشته باشید.  به عنوان نمونه، CPD در مقایسه با CPMو به درستی آن‌ها را پیگیری کنید. همچنین، به یاد داشته باشید شخص ثالث ممکن است CPM را متوسط کند. 
•    فرمت‌های تبلیغاتی مورد استفاده: تبلیغات میانی، ویدئوهای انگیزشی و موارد مشابه. 
•    نوع محتوا: فرصت‌هایی برای کسب درآمد.  به عنوان مثال، در یک اپلیکیشن خبری، بخش‌های مالی معمولا CPM بهتری از بخش‌های خبری عمومی دارند، ویدئوها ممکن است CPM بالاتری را نسبت به نمایش بنری آگهی‌ها در مقالات متنی داشته باشند.
•    مناطق یا کشورها: تفاوت قیمت بین بازارهای بالغ و بازارهای نوظهور.
•    نوع مخاطب: جنسیت، سن کاربران (به عنوان نمونه، اپلیکیشن‌های کودکان ممکن است مجبور به اعمال محدودیت‌های تبلیغاتی (COPPA) باشند، بنابراین CPM یا پوشش به طور قابل توجهی پایین‌تر خواهد بود).
•    برند: برندهای شناخته‌شده در مقایسه با سایر برندها. 
•    تعداد صفحه‌های نمایش:  به طور تئوری، هر صفحه نمایش، فرصتی است برای قرار دادن یک بنر جدید یا آگهی میانی بعد از صفحه نمایش.
بهترین شیوه‌ها برای اپلیکیشن‌های تبلیغاتی:
•    کاربران را براساس وفاداری دسته‌بندی کنید. برای نمونه، از تناوب بازکردن اپلیکیشن توسط کاربران، برای ایجاد گروه‌های بازدیدکنندگان روزانه، هفتگی و ماهانه استفاده کنید. سپس تبلیغات را می‌توان با توجه به این گروه‌ها تنظیم کرد. مثلاً تبلیغات کمتری را به بازدیدکنندگان وفادار روزانه نشان داد. 
•    فرمت‌ها و محل قرارگیری تبلیغ‌ها را آزمایش کنید، و آن‌هایی که کارایی مناسبی ندارند را کاهش دهید. ممکن است یک توسعه‌دهنده متوجه شود که باید بنرهای 50*320 در بالای صفحه را کاهش داد زیرا CPM کمتری دارند، اما بنرهای بزرگتر 250*320 را باید در موقعیت‌های دیگر افزایش داد زیرا که CPM بهتری دارند. 
•    لحظات کلیدی در اپلیکیشن که مکان‌های مناسبی برای تبلیغات ایجاد می‌شوند را شناسایی کنید. مثلا، مکان‌های ارسال فید، قبل از انجام یک عملیات، قرار دادن پست‎های جاری و غیره.
•    از طریق یک پلتفرم واسطه، از چندین شبکه استفاده کنید تا متوسط CPM را افزایش دهید. 
•    امتیازات اپلیکیشن و نظرات کاربران را زیرنظر داشته باشید و تا هرگونه تأثیر منفی که ممکن است استفاده از تبلیغات به همراه آورده باشد را شناسایی کنید. 
مدل‌های کسب‌وکار ترکیبی (Hybrid)

ترکیب دو یا چند مدل کسب درآمد یکی از رویکردهای رایج است. به این دلیل که اکثر اپلیکیشن‌ها مورد توجه طیف وسیعی از کاربران هستند که به هر یک از استراتژی‌های درآمدزایی پاسخ متفاوتی می‌دهند.
محاسبه‌ی LTV در مدل ترکیبی، از مجموع مقادیر LTV مدل‌های درآمدزایی مختلف استفاده شده حاصل می‌شود. با محاسبه LTV برای هر مدل، مدل‌ها را می‌توان با هم مقایسه کرد و راه‌حل مناسب برای هر نوع کاربر را تعیین کرد. از آنجاییکه تغییر رفتار، مانند متقاعد کردن کاربری که هرگز خرید درون برنامه‌ای نداشته به انجام این کار، معمولاً بسیار سخت است، اکثر توسعه دهندگان سعی می‌کنند که رفتار خاصی را براساس کاربر ایجاد کنند. به عنوان مثال، کاربری که احتمال بیشتری می‌رود که خرید درون‌برنامه‌ای انجام دهد، پیشنهادات خرید محصولات درون‌برنامه‌ای را دریافت می‌کند، در حالی که کاربری که احتمال انجام این کار توسط او کم است، تبلیغات بیشتری را مشاهده می‌کند.
نتیجه‌گیری:
تجزیه و تحلیل براساس پیش‌بینی‌ها و به‌طور خاص LTV، به طور گسترده‌ای در میان توسعه دهندگان روایج یافته است. در حالی که این تکنیک‌ها کمک می‌کنند که رفتار یک اپلیکیشن را بهتر بشناسیم، لازم است برای جلوگیری از بعضی مشکلات معمول مانند محاسبات بیش از حد خوش‌بینانه یا تمرکز بر یک استراتژی در مورد بهینه سازی LTV، احتیاط کنیم.
استفاده از LTV را می‌توان با یک محاسبه‌ی ساده بر مبنای برآورد آن برای یک دوره مشخص ، درک عمر متوسط برای این دوره و ارزش هر واحد تولید شده به‌ازای هر کاربر، انجام داد. 
وقتی با توسعه‌دهندگان مختلف در مورد بهینه‌سازی درآمدزایی حرف می‌زنیم، واضح است که هر دوعامل نرخ حفظ و تعامل کلیدی  هستند: چه کسب‌وکار ما یک کسب و کار اشتراکی باشد که نیاز به کاهش نرخ ریزش داشته باشد یا اپلیکیشنی که فروش درون‌برنامه‌ای انجام دهد، نرخ تعامل بیشتر به معنای افزایش فرصت کسب درآمد از کاربران است. 

 

افزودن دیدگاه جدید

مطالب مرتبط

بررسی 4 اشتباه رایج در استراتژی‌ تبلیغات موبایلی

در این مقاله به بررسی چهار اشتباه رایج در تبلیغات موبایلی می‌پردازیم که برای استفاده‌ی بهتر از این رسانه‌ی تبلیغاتی با
شنبه 1 سپتامبر 2018

چگونه یک صفحه فرود (Landing Page) مؤثر طراحی کنیم؟

7 نکته‌ی کلیدی که به شما برای ساختن صفحه‌های فرود با نرخ تبدیل بالا کمک می‌کند را مرور می‌کنیم.
یک‌شنبه 12 اوت 2018
چگونه یک کمپین آگاهی از برند (Brand Awareness) موفق طراحی کنیم؟

چگونه یک کمپین آگاهی از برند (Brand Awareness) موفق طراحی کنیم؟

میزان آگاهی از برند، تأثیر مستقیمی بر موفقیت یک کسب و کار دارد.
یک‌شنبه 29 ژوئیه 2018

آشنایی با بهترین اندازه‌ها برای تبلیغات بنری موبایلی

در این مطلب نگاهی به بهترین اندازه‌ها‌ی تبلیغات بنری برای ناشران در سال 2018 می‌اندازیم و توصیه‌هایی برای استفاده‌ی بهین
شنبه 7 ژوئیه 2018