Revmore предлагает оптимизацию маркетинга на основе ИИ для повышения доходов от приложений и игр с помощью целевых стратегий. Увеличьте рост с помощью современных решений.
Revmore предлагает оптимизацию маркетинга на основе ИИ для повышения доходов от приложений и игр с помощью целевых стратегий. Увеличьте рост с помощью современных решений.
Revmore - это продвинутая платформа автоматизации маркетинга, предназначенная для повышения доходов от покупок в приложениях (IAP) и рекламных объявлений в приложениях (IAA) для приложений и игр. Используя оптимизации на основе ИИ и проводя целевые A/B тесты, Revmore помогает разработчикам и маркетологам уточнить свои предложения и повысить вовлеченность пользователей. Это дает возможность компаниям лучше понимать поведение пользователей и разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии, которые резонируют с их аудиторией. Это приводит к более высоким показателям удержания и увеличению источников дохода.
Кто будет использовать Revmore?
Разработчики приложений
Разработчики игр
Маркетинговые команды
Бизнес-аналитики
Менеджеры продуктов
Как использовать Revmore?
Шаг 1: Зарегистрируйтесь на сайте Revmore.
Шаг 2: Интегрируйте SDK Revmore в ваше приложение или игру.
Шаг 3: Настройте свои маркетинговые кампании и A/B тесты.
Шаг 4: Анализируйте результаты через интуитивно понятную панель управления.
Шаг 5: Оптимизируйте свои стратегии на основе полученных данных.
Платформа
web
ios
android
Ключевые Особенности и Преимущества Revmore
Основные функции
Оптимизация на основе ИИ
A/B тестирование
Аналитика поведения пользователей
Отслеживание доходов
Преимущества
Увеличение покупок в приложениях
Улучшение вовлеченности пользователей
Принятие решений на основе данных
Снижение уровня оттока
Основные Сценарии Использования и Приложения Revmore
Увеличение доходов от IAP
Оптимизация рекламных стратегий
Увеличение удержания пользователей
Проведение целевых маркетинговых кампаний
Плюсы и минусы Revmore
Плюсы
Платформа на базе ИИ для оптимизации доходов в приложениях и играх
Поддерживает несколько стратегий монетизации, включая IAP, IAA и гибридные модели
Предлагает автоматизированное A/B тестирование рекламы и цен для оптимальной монетизации
Бесшовная интеграция с существующими технологическими стеками через мультиплатформенный SDK
Использует машинное обучение и исторические данные для индивидуальных рекомендаций
Минусы
В настоящее время находится в фазе бета-тестирования, что может подразумевать некоторую нестабильность или неполные функции
Нет публично доступного открытого исходного кода или репозитория GitHub
Подробности ценообразования явно не указаны за пределами основного сайта
Ограниченная информация о размере базы пользователей и долгосрочной производительности