Kiddopia Tăng Chi Tiêu UA 3,1 lần với ROAS của Unity Ads

Oct 26, 2026|3 Phút

Daniel Godley - Unity

Senior Content Marketing Manager

Logo Kiddopia của một chú chó dạy số và chữ

Trang web này đã được dịch bằng máy để thuận tiện cho bạn. Chúng tôi không thể đảm bảo tính chính xác hoặc độ tin cậy của nội dung được dịch. Nếu bạn có thắc mắc về tính chính xác của nội dung được dịch, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh chính thức của trang web.

Kiddopia là một ứng dụng học tập sớm có trụ sở tại Mumbai, dạy trẻ em thông qua trò chơi tương tác, bao gồm các chủ đề từ nấu ăn đến toán học. Đối tượng chính của nó là các bậc cha mẹ có con cái ở Hoa Kỳ và các khu vực Mỹ Latinh.

Chiến lược thu hút người dùng (UA) và Monetization chính của Kiddopia tận dụng bản dùng thử miễn phí 7 ngày chuyển thành gói đăng ký trả phí. Ứng dụng không cung cấp gói miễn phí có quảng cáo - vì vậy, người dùng có được vào Ngày thứ 7 hoặc là đăng ký hoặc là kết thúc dùng thử miễn phí.

Trong khi duy trì mô hình này, Kiddopia đã tìm cách tăng quy mô của mình hơn nữa trong khi đạt được các mục tiêu nội bộ. Đội ngũ Unity đã đề xuất họ chạy các chiến dịch tối ưu hóa cho ROAS In-app Purchase (IAP) và bao gồm các khung thời gian nhắm mục tiêu dài hơn. Việc thêm các chiến dịch D28 sẽ cho phép Kiddopia thu hút những người dùng hoàn thành bản dùng thử nhưng sau đó quay lại để đăng ký.

Bằng cách tối ưu hóa cho ROAS IAP, Kiddopia đã thay đổi cả giá trị của người dùng mà họ thu hút và lượng khối lượng họ có thể mua so với các mục tiêu hiệu quả của mình. Cuối cùng điều này đã dẫn đến mức tăng 3,1 lần chi tiêu hàng tháng trên iOS và mức tăng hơn 69% ARPU D7.

3.1x

Chi tiêu hàng tháng trên iOS*

+69%

D7 ARPU**

Chia sẻ từ XGame Studio

“Việc chuyển sang tối ưu hóa ROAS đã thay đổi chất lượng những gì chúng tôi mua, không chỉ là số lượng. ARPU D7 tăng 69% trong khi chúng tôi tăng gấp ba chi tiêu hàng tháng. Các chiến dịch ROAS cho phép chúng ta tăng trưởng và duy trì các mục tiêu hiệu quả cùng một lúc.”

Shashwat Rai - Kiddopia

Trưởng nhóm Tiếp thị Hiệu suất

Thử thách

Kiddopia đã chạy các chiến dịch D7 nhằm tối ưu hóa cho việc bắt đầu dùng thử. Điều đó đã hoạt động cho ứng dụng, nhưng nó tối ưu hóa theo một tín hiệu cách kết quả họ muốn đạt được một bước: thúc đẩy doanh thu. Việc bắt đầu dùng thử không đảm bảo có người đăng ký, và việc trả tiền theo khối lượng vào đầu thời gian dùng thử 7 ngày không cung cấp sự minh bạch về tỷ lệ chuyển đổi.

Mô hình thử nghiệm đã tạo ra một vấn đề thứ hai. Gói đăng ký của Kiddopia bắt đầu sau khi tuần dùng thử miễn phí kết thúc, và một tỷ lệ đáng kể người đăng ký chuyển đổi vào ngày thứ 8 đến ngày thứ 10 và sau đó. Bất kỳ cửa sổ tối ưu hóa hoặc đo lường nào đóng lại vào D7 có thể không ghi lại những người dùng đó.

Giải pháp

Theo các đề xuất của đội ngũ Unity, Kiddopia đã xây dựng lại các chiến dịch của mình bằng các mô hình ROAS được hỗ trợ bởi Unity Vector, tối ưu hóa cho doanh thu IAP.

Họ cũng chuyển sang chia các chiến dịch của mình trên hai cửa sổ quy kết. Bốn chiến dịch IAP ROAS D7 đã mang lại quy mô cốt lõi, trong khi một chiến dịch IAP ROAS D28 riêng biệt cho Hoa Kỳ được xây dựng với mục đích để đấu giá nhóm chuyển đổi muộn mà khung thời gian 7 ngày có thể bỏ lỡ. Hai cửa sổ chiến dịch chạy song song trong cấu trúc phân lớp: các chiến dịch D7 thu hút những người dùng chuyển đổi ngay sau khi dùng thử kết thúc, trong khi chiến dịch D28 nhắm mục tiêu những người dùng có thể mất nhiều thời gian hơn.

Biểu đồ thể hiện xu hướng hàng tháng về iOS và ARPU của Kiddopia

Triển khai

Kiddopia chạy trên iOS qua năm chiến dịch được xây dựng trên các mô hình ROAS được hỗ trợ bởi Unity Vector. Các chiến dịch này bao gồm bốn chiến dịch ROAS D7 và một chiến dịch ROAS D28, tất cả đều tối ưu hóa trực tiếp cho các sự kiện doanh thu IAP. Các chiến dịch D7 đặc biệt hữu ích cho ứng dụng, vì chúng phù hợp với mô hình dùng thử miễn phí 7 ngày của họ.

Kiddopia mở với các mục tiêu thận trọng, tuân theo hướng dẫn của đội ngũ Unity Ads rằng mô hình cần một giai đoạn học tập trên các tín hiệu doanh thu sạch trước khi đáng để đẩy khối lượng. Họ đã triển khai cả bốn chiến dịch ROAS D7 và phân chia chúng theo thị trường, để mỗi chiến dịch có thể tìm ra mức hiệu quả riêng thay vì tính trung bình trên các khu vực. Tất cả bốn được tối ưu hóa cho cùng các sự kiện doanh thu In-app Purchase. Sau đó họ đã thêm chiến dịch ROAS D28 của Mỹ, nhắm mục tiêu cụ thể để thu hút những người đăng ký chuyển đổi sau khi dùng thử kết thúc.

Từ đó, ứng dụng mở rộng tùy thuộc vào hiệu suất. Trong ba tháng tiếp theo, Kiddopia đã tăng các mục tiêu ROAS trong năm lần tăng riêng biệt - mỗi lần được thực hiện chỉ sau khi hiệu suất hàng tuần duy trì trên mục tiêu hiện tại. Chi tiêu hàng tuần được duy trì ở mức ARPU D7, thay vì suy giảm khi khối lượng tăng. Về mẩu quảng cáo, các sản phẩm có thể chơi độc lập vẫn là định dạng số một của Kiddopia về thị phần chi tiêu.

Phân tích cấu trúc chiến dịch

Loại chiến dịch

ROAS D7 (US)

Vai trò trong Hỗn hợp Chiến dịch

Trình điều khiển quy mô cốt lõi và thị trường lớn nhất

Lý luận

Tối ưu hóa doanh thu In-app Purchase với đủ khối lượng chuyển đổi để mô hình học nhanh

ROAS D7 (Tiếng Anh Cấp 1)

Vai trò trong Hỗn hợp Chiến dịch

Mở rộng những bài học của Mỹ sang các thị trường nói tiếng Anh khác

Lý luận

Logic tối ưu hóa tương tự đối với đối tượng tương đương, mở rộng phạm vi tiếp cận mà không làm loãng mục tiêu

ROAS D7 (LATAM)

Vai trò trong Hỗn hợp Chiến dịch

Quy mô khu vực

Lý luận

Các mục tiêu riêng biệt cho phép khu vực đạt được các mục tiêu riêng của mình thay vì một mục tiêu chung.

D7 ROAS (Brazil)

Vai trò trong Hỗn hợp Chiến dịch

Quy mô khu vực, chạy riêng biệt với LATAM rộng lớn hơn

Lý luận

Thị trường Brazil khác biệt đủ so với các nước LATAM còn lại để cần tối ưu hóa theo địa phương

ROAS D28 (US)

Vai trò trong Hỗn hợp Chiến dịch

Thu thập những người đăng ký chuyển đổi muộn vào ngày thứ 8 đến ngày thứ 10 và xa hơn

Lý luận

Một khung thời gian 7 ngày không đánh giá cao người đăng ký mà thời gian dùng thử của họ chưa kết thúc; khung thời gian 28 ngày có thể

Nền tảng dữ liệu đằng sau kết quả

Unity Ads và Unity Vector hoạt động tốt nhất với các tín hiệu doanh thu rõ ràng, và Kiddopia đã xây dựng điều đó trước. Họ đã tuân thủ các yêu cầu kích hoạt dữ liệu MMP của Unity cho Vector và bắt đầu truyền các sự kiện doanh thu IAP trở lại. Với dữ liệu đến đó, Vector đã có thể dự đoán giá trị người đăng ký tốt hơn và đấu giá theo hướng đó.

Chiến dịch D28 là minh chứng rõ ràng nhất cho kết quả: đánh giá cao người dùng sẽ chuyển đổi sau D7 bằng cách mô hình hóa hành vi vượt xa giai đoạn cài đặt. Kết quả là một nhà quảng cáo dựa trên đăng ký áp dụng phương pháp tối ưu hóa doanh thu mà Unity Ads nổi tiếng trong các trò chơi kiếm tiền bằng quảng cáo và IAP để thúc đẩy doanh thu tăng.

Phát triển trò chơi của bạn với Unity Ads

*Nguồn: Dữ liệu Unity nội bộ, dựa trên các chiến dịch Kiddopia. Chi tiêu hàng tháng được đo lường dựa trên sự so sánh dữ liệu từ ngày 1 tháng 1 năm 2026 đến ngày 31 tháng 7 năm 2026

**Nguồn: Dữ liệu Unity nội bộ, dựa trên các chiến dịch Kiddopia. D7 ARPU được đo lường dựa trên sự so sánh dữ liệu từ ngày 1 tháng 1 năm 2026 đến ngày 4 tháng 8 năm 2026