Аналитика трафика в iGaming: выжимка из воркшопа ZM team

Почему отключать минусовые связки — часто ошибка

Одна из главных мыслей воркшопа: многие баеры слишком рано стопают связки, которые могли бы выйти в плюс, просто потому что не смотрят глубже 7-дневной аналитики. Если в условной нутре это окей, то в гемблинге существуют LTV на дистанции — то есть многие игроки делают повторные депозиты через 2-3 недели — юзеры снова увидели рекламу, догнали пуши или email-рассылка, попался стрим с продуктом и так далее. 

Соответственно считать связку “мертвой”, если она не вышла в плюс за 5-7 дней — сулит финансовые потери. Поэтому нужно внедрять дополнительную аналитику трафика (когортный анализ) и давать связке время раскрыться.

Поэтому ZM (другие крупные команды наверняка тоже) внедряет систему, в которой байер сам видит, как окупается его трафик с точки зрения рекламодателя. А это в свою очередь позволяет быстрее реагировать на просадки, понимать поведение разных пластов аудиторий и принимать решения не на интуиции, а на реальных цифрах.

Соответственно такой подход помогает не рубить рабочие связки преждевременно, выявлять спящие LTV и понимать, почему связка ушла в плюс или нет. Если юзер делает повтор через 15 дней — стандартная аналитика этого не покажет, а у ZM это видно сразу. 

Как устроен дашборд тимлида ZM и какие метрики он показывает

Тимлиды команд видят всю картину по когортам (например, доход от пользователей, пришедших в конкретный день), retention на 1/3/7/14/30 день, ARPU, CR, FTDA и сплит по типу трафика (слоты, crash, смешанный). Это позволяет видеть не только, сколько принес юзер сразу, но и когда именно он начинает окупаться, возвращается ли, делает ли повторы. 

Дашборд работает как инструмент контроля и планирования, помогает ставить гипотезы и аргументировать, почему какой-то трафик нужно докрутить, а какой — отключить.

Основная логика дашборда — это срез по месяцам, где можно посмотреть, как отработал каждый месяц по всем метрикам — от регистраций до выплат, разбивка по баерам, где видно, кто и сколько привел, сколько из этого перешло в депы, сколько принесло комиссий и финальные KPI — Partner Deposit OAS и Partner ROAS, которые показывают, насколько окупается трафик с точки зрения продукта.

Например, на скриншоте ниже видно падение ROAS начиная с января, при этом расходы остаются на высоком уровне. Это сигнал, что нужно либо менять подходы, либо устарели офферы, либо… причин может быть много. 

Также есть возможность отслеживать корреляцию между регистрациями и комиссиями (выплатами): на пиках (например, ноябрь–декабрь 2024) рост регистрации и комиссий совпадает, а потом идет просадка. 

OAS > ROAS: на отдельных отрезках (например, апрель 2025) видно, что трафик еще может приносить депозиты (OAS), но по выплатам не отбивается (ROAS < 40%). Это значит, что люди депают, но не остаются.

В общем любой тимлид бегло просматривая дашборд в начале рабочего дня может быстро определить какие баеры приносят хороший трафик, где есть рост по регистрациям, но нет дохода и какие периоды были “золотыми” по окупаемости (а значит их можно дополнительно проанализировать и вынести новые закономерности).

Как заранее понять, “выстрелит” связка или нет, не дожидаясь 30 дней ретеншена

Используя собственную BigData ZM смотрят не только на то, сколько человек задепал, но и как он себя ведет в первые часы/дни (да-да, это не ошибка). Как это работает:

1. Собираются поведенческие данные юзера сразу после установки (глубина захода, активность в игре, пройденные шаги ивентов, первая сессия);
2. Система находит паттерны, которые в прошлом приводили к высоким LTV;
3. Если новый юзер ведет себя похожим образом — модель прогнозирует, что он “отобьется” через X дней. 

Например, если игрок в первые 24 часа заходит ≥ 3 раза, пробует ≥ 2 режима и делает мелкий депозит — модель говорит: “Вероятность того, что он задепает еще — высокая”. И наоборот — если он просто установил и 1 раз зашел, шансы ниже.

Интересный факт: если трафик дает резкий рост активности в первые дни, это не гарантирует окупаемость. В некоторых регионах (например, Бразилия с бонус-хантерами) это даже тревожный сигнал. Игроки могут активно крутить в первые часы, но потом исчезают навсегда. Это не лояльность, а “шальные депы”.

Здоровая активность в понимании ZM (ну и реклов тоже) — это когда юзер не просто внес депозит и начал играть, а сделал это осознанно. Ключевой момент — разнообразие действий на платформе, а не всплеск одной активности в первые 24 часа. Он понимает, как работает продукт, не теряется в воронке, получает удовольствие, возвращается по желанию (а не по пушу), тестирует разные игры, и в долгосроке остается плюсовым для казино. 

Дублируем вывод, который уже звучал ранее — оценивать трафик только по первым дням — нельзя. Связки с “затяжной” отдачей требуют терпения и когортного анализа, особенно если в них заложен органический или social-трафик.

Главные ошибки при анализе показателей

Любые метрики нужно оценивать только с привязкой к другим показателям. Для примера на стриме показывали линейный рост конверсий (зеленая линия). Вроде бы цифры растут — все хорошо. Но если наложить ROI и сравнить подтвержденные конверсии и срезы трафика, становится видно, что прибыль падает, несмотря на рост объема. Это классическая ловушка масштабирования “в минус” — когда рост ≠ эффективность.

На другом графике показали важность сегментации. Если у вас есть средний ROI, в разбивке может оказаться, что один сегмент сливает бюджет, второй вытягивает связку в плюс — но в сумме это дает “приемлемый” результат, который не позволяет принять верные решения.

Также показали типичный пример неправильной трактовки данных. Регистрации падают — тревога! Но если посмотреть не на отдельные 3 дня, а на 30-дневный тренд, ситуация оказывается стабильной, а значит стопать трафик явно не стоит.

Кроме того, многие переоценивают большой FD и недооценивают слабый, но лояльный трафик. Один юзер может задепать $100 и уйти, другой — депать по $10 каждую неделю. Без когорт, retention и реального LTV ты не поймешь, кто ценнее. В social-подходах и Telegram-прилках цикл окупаемости длиннее, и payback может приходить через 15–20 дней. 

Также вебы смотрят суммарный доход, но не разбивают его по датам запуска, типу трафика, типу игры. В итоге разные аудитории мешаются в одну кучу: трафик на слоты и на crash — а это принципиально разные поведенческие модели. 

Вывод от редакции

Очередной кейс о том, что арбитраж больше не темка, а зрелый и большой бизнес. И пока растет стоимость трафика и конкуренция, только грамотная аналитика и прогнозирование позволит  ̶д̶о̶и̶т̶ь̶ ̶р̶е̶к̶л̶о̶в̶  выжимать прибыль. Респект ZM за расширение кругозора, ну и оставляем ссылку на полную запись, если вам интересно разобраться в теме более детально: 

👉Посмотреть весь воркшоп можно по этой ссылке:

https://www.youtube.com/live/3JuKSOr9iRo