Soft Launch und UA-Skalierung: Beauty Match Sexy 3D Triple

Die meisten Firmen fuer mobile Spieleentwicklung liefern einen Build und machen dann weiter. Galaxy4Games arbeitet anders.

Wir entwickeln und veroeffentlichen unsere eigenen Live-Titel auf Google Play und im App Store und betreiben sie mit echten Monetarisierungsmodellen, echten Ad-Netzwerken und echten User-Acquisition-Budgets. Wenn ein Kunde, ein Startup oder ein unabhaengiger Entwickler mit einem Spiel kommt, das bereit fuer den Soft Launch ist, bieten wir keine theoretischen Ratschlaege - wir teilen dieselbe Methodik, die wir taeglich in unserem eigenen Portfolio anwenden.

Diese Fallstudie behandelt Beauty Match: Sexy 3D Triple, einen unserer Live-Titel. Sie dokumentiert genau, was passiert, nachdem ein Spiel die Entwicklung abgeschlossen hat und in die Launch-Pipeline eintritt: wie wir die Store-Praesenz vorbereiten, KPIs in kontrollierten Maerkten validieren, UA-Netzwerke durch Live-Spend-Tests auswaehlen und auf positiven ROI skalieren. Jedes hier beschriebene Framework ist an Titeln erprobt, die wir selbst betreiben - nicht aus einem generischen Playbook entnommen.

Projektuebersicht

Spiel	Beauty Match: Sexy 3D Triple
Plattform	Android (Google Play)
Monetarisierung	In-Game-Werbung
Ziel	Positiver ROI im grossen Massstab

Beauty Match: Sexy 3D Triple ist ein Casual-Mobile-Puzzlespiel, das auf einer 3D-Tile-Matching-Mechanik mit einem reiferen visuellen Thema basiert. Das Geschaeftsmodell war unkompliziert: Monetarisierung ueber In-Game-Werbung und Suche nach User-Acquisition-Traffic, der einen positiven Return on Ad Spend aufrechterhaelt. Es gab keine In-App-Kauf-Ebene als Rueckfalloption, was bedeutete, dass jede Kampagnenentscheidung auf echten eCPM- und ROAS-Daten basieren musste.

Diese Fallstudie durchlaeuft die vier Saeulen, die Galaxy4Games genutzt hat, um das Spiel vom Soft Launch zum profitablen Skalieren zu fuehren: Store-Seiten-Optimierung, Creative-Tests in mehreren Formaten, Netzwerkauswahl durch Live-Spend-Tests und geo-basierte Optimierung mit den USA als primaerem Skalierungsmarkt. Es ist auch ein direkter Einblick, wie unser Prozess der Full-Cycle-Spieleentwicklung in der Praxis funktioniert.

Die zentrale Herausforderung: Werbefinanzierte Spiele leben oder sterben durch die Luecke zwischen den Kosten fuer die Nutzerakquise und dem, was dieser Nutzer an Werbeeinnahmen generiert. Diese Luecke zu schliessen erfordert Praezision in jeder Phase des Funnels - vom Store-Listing, das die organische Konversion antreibt, bis zum Creative, das die Auktion gewinnt.

Stufe 0: Technischer Launch

Vor der Store-Seiten-Optimierung oder dem Creative-Testing gibt es eine Stufe, die die meisten UA-Guides komplett ueberspringen: den technischen Launch. Sie zu ueberspringen ist teuer. Bezahlten Traffic in einen Build mit ungeloesten Abstuerzen, defekter Analytics oder falsch konfigurierten Kaufereignissen zu schicken bedeutet, dass jeder danach erhobene Datenpunkt unzuverlaessig ist.

Was Validiert Wird

Drei Dinge werden bestaetigt, bevor UA-Budget eingesetzt wird:

• Analytics-Integritaet: Das Event-Tracking wird end-to-end ueberprueft. Wenn Installationen, Sitzungen oder Anzeigen-Impressionen nicht korrekt ausgeloest werden, sind die ROAS-Berechnungen von Tag eins an falsch.

• Absturzrate: Eine Absturzrate ueber den akzeptablen Schwellenwerten disqualifiziert einen Build vom Skalieren. Nutzer, die abstuerzen bevor sie eine Anzeige ansehen, generieren null Umsatz, unabhaengig davon, wie effektiv das Creative war.

• Kaufereignisse: Selbst bei einem werbefinanzierten Titel ohne IAP-Ebene wird die Infrastruktur fuer Kaufereignisse getestet. Das ROAS-Targeting von Unity haengt von der Qualitaet des Umsatzsignals ab; eine falsch konfigurierte Event-Pipeline verzoegert oder verhindert die Aktivierung der ROAS-Optimierung.

Der Geo-Test: Vietnam als Einstiegsmarkt

Der technische Launch dient auch als erster Live-Kampagnentest. Das Ziel ist nicht ROAS - es ist die Systemvalidierung zu minimalen Kosten. Der Ansatz: das Land mit dem niedrigsten erwarteten CPI identifizieren, ein CPI-Ziel festlegen und eine kontrollierte, kleine Nutzerkohorte kaufen (typischerweise mit 10-30 USD Ausgaben), um das Unity-System durch seine zwei anfaenglichen Aufgaben laufen zu lassen:

• Creative-Moderation - Unity prueft und genehmigt die Creative-Assets, bevor sie im grossen Massstab ausgespielt werden koennen.

• Creative-Training - Der Algorithmus beginnt, Signale darueber zu sammeln, welche Nutzer mit welchem Creative interagieren, und baut so das Zielgruppenmodell auf, von dem das spaetere ROAS-Targeting abhaengt.

Vietnam war der Einstiegsmarkt fuer diese Kampagne. Der niedrige CPI machte es zur guenstigsten Umgebung, um das Installationsvolumen zu generieren, das Unity brauchte, um die Trainingsphase zu verlassen, ohne Budget zu verbrennen.

Die Geo-Progression

Nachdem der technische Launch einen sauberen Build und trainierte Creatives bestaetigt hatte, durchlief die Kampagne eine bewusste geografische Sequenz:

Stufe	Markt	Zweck
Technischer Launch	Vietnam	Niedrigster CPI, Creative-Moderation und -Training
Soft Launch	Deutschland (DE)	eCPM im mittleren Bereich, Qualitaetssignal vor Tier 1
Skalierung	USA	Hoechster eCPM, primaerer Umsatzmarkt
Zusaetzliche Maerkte	Polen (PL), Russland (RU)	Starke aktuelle Performance fuer dieses Genre

Deutschland fungierte als Qualitaetsfilter zwischen Vietnam und den USA. Zeigte DE einen akzeptablen ROAS, bestaetigte das, dass die Creative-Zielgruppen-Passung auch in einer Umgebung mit hoeherem CPI und hoeherem eCPM Bestand hatte, bevor Budget fuer den US-Markt eingesetzt wurde. Polen und Russland traten waehrend der Skalierungsphase als zusaetzliche Top-Performer hervor, wobei RU besonders starke Ergebnisse speziell fuer das Beauty-Genre zeigte.

Zum ROAS-Targeting: Unity verlangte frueher ein Mindest-Traffic-Volumen, bevor ROAS-Targeting aktiviert werden konnte. Diese Einschraenkung hat sich seitdem geaendert; ROAS-Targeting kann jetzt bereits ab Kampagnenstart eingestellt werden. Der Geo-Test des technischen Launches erfuellt weiterhin seinen Zweck, aber der Zeitrahmen bis zur ROAS-Optimierung ist schneller als frueher.

Tag-0-ROAS: Das Entscheidungs-Framework

Da Beauty Match eine niedrige Retention und einen kurzen Payback-Zeitraum hat, ist es nicht praktikabel, auf den Tag-7- oder Tag-14-ROAS zu warten, um Ausgabenentscheidungen zu treffen. Der Umsatz, den ein Nutzer am Tag der Installation generiert, ist das primaere Signal. Das macht den Tag-0-ROAS zur zentralen Kennzahl fuer das Kampagnenmanagement.

Tag-0-ROAS	Interpretation	Massnahme
70-80%+	Starke Performance	Ausgaben skalieren
50-70%	Akzeptabel, genau beobachten	Halten und Trend beobachten
Unter 50%	Unterdurchschnittlich	1-2 Tage zum Lernen geben; stoppen bei keiner Verbesserung

Der Bereich 50-70% ist kein Fehlerzustand - es ist eine Beobachtungszone. Bleibt der Tag-0-ROAS in dieser Bandbreite stabil oder tendiert er nach oben, waehrend der Algorithmus lernt, lohnt es sich, die Kampagne beizubehalten. Beginnt er zu sinken, ist das das Signal zum Abbrechen, bevor sich der Verlust summiert. Unter 50% erhaelt die Kampagne ein kurzes Zeitfenster (ein bis zwei Tage), um sich durch algorithmisches Lernen selbst zu korrigieren. Bewegt sie sich nicht, wird sie gestoppt.

Dieses Framework haelt die Entscheidungsfindung schnell und verhindert den haeufigen Fehler, unterdurchschnittliche Kampagnen zu lange laufen zu lassen, waehrend man auf Daten wartet, die das Ergebnis nicht wesentlich veraendern werden.

Wie man die Geo-ROAS-Daten liest: Jede Zeile stellt ein Land dar. Die wichtigsten Spalten sind Tag-0-ROAS, Ausgaben und Installationen. Maerkte, in denen der Tag-0-ROAS bei 70%+ mit signifikanten Ausgaben liegt, sind Kandidaten fuer die Skalierung. Die Bandbreite 50-70% wird ein bis zwei Tage lang beobachtet, um zu sehen, ob sich der Trend haelt. Alles unter 50%, das sich nicht verbessert, wird pausiert. Die USA haben einen hoeheren CPI als die meisten Maerkte in diesem Datensatz, aber der eCPM, den sie zurueckliefern, rechtfertigt die Kosten - die ROAS-Spalte bestaetigt, ob diese Gleichung in einem bestimmten Moment aufgeht.

Saeule 1: Store-Seiten-Optimierung

Bevor auch nur ein Dollar fuer bezahlte UA ausgegeben wurde, musste die Google-Play-Store-Seite konvertieren. Ein schwaches Store-Listing verliert sowohl bezahlten als auch organischen Traffic: Der Nutzer klickt von einer Anzeige, landet auf der Seite und geht ohne Installation. Dieser verschwendete Klick erhoeht den effektiven CPI in jedem Netzwerk, das Traffic liefert.

ASO-Tests Vor der Festlegung Einer Finalen Seite

Store-Seiten-Elemente werden nicht einmal festgelegt und dann in Ruhe gelassen. Wir fuehren strukturierte A/B-Tests fuer Icons, Preview-Videos und Screenshots durch, um den Konversionsgewinn zu messen, bevor eine finale Seite fixiert wird. Die untenstehenden Ergebnisse stammen vom Beauty-Match-Launch - jede Variante wurde anhand der Installationsrate mit echtem Traffic gemessen, mit 50/50-Splits und statistischen Konfidenzintervallen, um Signal von Rauschen zu trennen.

Icon-Test: Icon_V7 vs. Kontrolle

 

Der Icon-Test lief mit einem 50/50-Split zwischen dem bestehenden Icon (Kontrolle) und einem neuen Design (Icon_V7). Die Ergebnisse waren eindeutig:

Variante	Nutzer, Die Installiert Haben	Geschaetzte Gesamtinstallationen
Kontrolle (aktuelles Icon)	508	1.016
Icon_V7	704	1.408

Die Effektivitaet lag bei +9,7% bis +16,9% Steigerung bei 90% Konfidenz - ein vollstaendig positives Intervall ohne Ueberschneidung mit null. Die kumulierte Installationskurve von Icon_V7 wich unmittelbar nach dem Launch von der Kontrolle ab und verbreiterte sich im Zeitverlauf konsequent, was zufaellige Schwankungen ausschloss. Eine einzige Icon-Aenderung erzeugte eine statistisch signifikante Verbesserung der Store-Konversion, bevor auch nur ein Dollar der UA-Ausgaben angepasst wurde.

Video-Test: Multi-Varianten-Preview-Test

Der Video-Test lief mit vier Varianten zu je 25% Traffic - Kontrolle, Business 1, Sport 2 und Holiday 3. Das Ergebnis war anders:

Variante	Aktuelle Installationen	Geschaetzte Installationen	Effektivitaet
Kontrolle	4.299	17.196	Basiswert
Business 1	4.430	17.720	-5,1% bis +11,1%
Sport 2	4.363	17.452	-5,4% bis +8,3%
Holiday 3	4.576	18.304	+0,9% bis +12%

Alle vier Wachstumskurven verliefen eng beieinander. Holiday 3 war der marginale Spitzenreiter, aber die Konfidenzintervalle der meisten Varianten kreuzten null - was bedeutet, dass die Unterschiede Rauschen sein koennten. Die richtige Entscheidung hier ist nicht, einen Gewinner zu erklaeren und auszurollen; es ist, den Test zu verlaengern oder die Creative-Hypothese neu zu formulieren.

Was diese beiden Tests zusammen zeigen: Icons erzeugen tendenziell schnelle Ergebnisse mit hoher Konfidenz, weil sie der erste visuelle Filter in einer Scroll-Umgebung sind. Video-Effekte sind subtiler und benoetigen groessere Stichproben oder laengere Laufzeiten, um dieselbe Konfidenzschwelle zu erreichen. Beide Asset-Typen gleich zu behandeln fuehrt entweder zu voreiligen Entscheidungen bei Video oder verpassten Erfolgen bei Icons.

Dieser Testschritt ist Teil der Standard-Launch-Vorbereitung, die Galaxy4Games fuer jeden Titel durchfuehrt - sowohl eigene als auch Kundenprojekte. Eine ungetestete Store-Seite ist eine Annahme zur Konversionsrate, kein Datenpunkt.

Was Optimiert Wurde

Die Optimierung konzentrierte sich auf drei Elemente:

• App-Icon: Neu gestaltet, um mit dem zentralen visuellen Hook des Spiels zu fuehren und Genre und Ton sofort in einer wettbewerbsintensiven, scroll-lastigen Umgebung zu kommunizieren.

• Screenshots: Generische Gameplay-Aufnahmen wurden durch eine kuratierte Sequenz ersetzt, die die Tile-Matching-Mechanik, die 3D-Charaktervisuals und die Progressionsschleife in den ersten beiden Bildern zeigt. Screenshots fungieren als zweite Anzeigeneinheit; die meisten Nutzer scannen sie, bevor sie sich zur Installation entscheiden.

• Kurzbeschreibung: Neu geschrieben, um Genre-Keywords und das Wertversprechen in der ersten Zeile voranzustellen, da Google Play diesen Text auf Mobilgeraeten aggressiv kuerzt.

Warum Dies Zuerst Kommt

Die Konversionsrate (CVR) der Store-Seite ist ein Multiplikator fuer jeden UA-Kanal. Die CVR-Steigerung von 25% auf 35% bei einer Kampagne mit 1.000 USD/Tag Ausgaben liefert effektiv dasselbe Ergebnis wie eine CPI-Senkung um 28%, ohne Gebote oder Creatives anzufassen. Fuer einen werbefinanzierten Titel mit knapper Marge zaehlt diese Hebelwirkung, bevor die Ausgaben skaliert werden.

Saeule 2: Creative-Testing

Mit der fertigen Store-Seite bestand der naechste Schritt darin zu identifizieren, welche Creatives Installationen zu einem CPI liefern konnten, der Raum fuer positiven ROAS in einem werbefinanzierten Modell liess. Mehrere Creative-Pakete wurden gebaut und gleichzeitig auf verschiedenen Netzwerken ausgespielt, um echte Performance-Daten zu generieren, keine Annahmen.

Creative-Paket-Performance

Die folgende Tabelle zeigt Vergleichsergebnisse zwischen den getesteten Creative-Paketen, einschliesslich Ausgaben, Installationen, eCPM, CVR, Klicks und CTR:

 

Was die Daten Zeigten

Mehrere klare Muster ergaben sich aus den Creative-Testergebnissen:

• Die eCPM-Varianz war zwischen den Paketen signifikant. Creatives mit hoeherem eCPM zogen qualitativ bessere Placements an, was sich in staerkeren Installationsraten niederschlug.

• CVR war der primaere Unterscheidungsfaktor zwischen Paketen. Creatives mit aehnlichem CTR konnten sehr unterschiedliche Installationsvolumen erzeugen, je nachdem wie gut sie die Erwartungen fuer das Store-Seiten-Erlebnis setzten.

• CTR allein war ein irrefuehrendes Signal. Einige Creatives mit hohem CTR schnitten bei Installationen schlecht ab - sie zogen Klicks von Nutzern an, die auf der Store-Seite absprangen. Gewinner-Creatives brachten CTR und CVR in Einklang.

Wie die Daten Interpretiert Wurden

Fuer die Skalierung beibehalten:

• Failure Girl 1 - Ein solides Installationsvolumen kombiniert mit einer gesunden CVR machte es zum klarsten Gewinner. Hohe Starts uebersetzten sich in tatsaechliche Installationen und bestaetigten, dass das Creative Nutzer mit echter Absicht anzog, statt beilaeufige Klicks.

• Business Beauty Match - Solides Volumen und Konversion hielten sich gemeinsam, was darauf hindeutete, dass das Creative Erwartungen setzte, die die Store-Seite erfuellen konnte.

Aus der Skalierung entfernt:

• Failure Girl 2 v2 - Sowohl Installationsvolumen als auch CVR fielen im Vergleich zu den beibehaltenen Creatives. Klickabsicht und Installationsabsicht waren nicht aufeinander abgestimmt.

• Harley - Gleiches Muster. Geringeres Volumen und schwaechere Konversion bedeuteten, dass das Creative Nutzer anzog, die nicht ausreichend motiviert waren, die Installation abzuschliessen. Ausgaben hier fortzusetzen haette den kombinierten CPI erhoeht, ohne den ROAS zu verbessern.

Die Regel wurde konsequent angewendet: Volumen und CVR mussten sich gemeinsam bewegen. Ein Creative, das Klicks erzeugte aber Nutzer auf der Store-Seite verlor, war kein Traffic-Problem - es war ein Problem der Creative-Zielgruppen-Passung.

Zentrale Erkenntnis: Bei werbefinanzierten Spielen besteht die Aufgabe des Creatives nicht nur darin, den Klick zu bekommen. Es geht darum, den Nutzer anzuziehen, der Anzeigen ansehen wird. Eine guenstige Installation von einem Nutzer, der nach 60 Sekunden abspringt, ist weniger wert als eine teurere Installation von einem Nutzer, der Sitzungen abschliesst und eCPM-Umsatz generiert.

Saeule 3: Netzwerkauswahl

Waehrend der Soft-Launch-Phase wurden drei Netzwerke getestet: Unity Ads, Facebook und Mintegral. Jedes erhielt eine echte Budgetzuweisung und wurde nach denselben Kriterien bewertet: CPI, Installationsqualitaet (gemessen an nachgelagertem Werbeumsatz) und ROAS-Verlauf ueber die Zeit.

Wie der Test Strukturiert War

Dieselben Gewinner-Creatives wurden auf allen drei Netzwerken verwendet, um die Netzwerk-Performance als Variable zu isolieren, statt der Creative-Qualitaet.

Netzwerk	Getestet	Beibehalten	Primaeres Signal fuer die Entscheidung
Unity Ads	Ja	Ja	Niedrigster CPI, staerkster ROAS in den Zielmaerkten
Facebook	Ja	Nein	Hoeherer CPI, schwaecherer ROAS bei werbefinanzierten Kohorten
Mintegral	Ja	Nein	Hoeherer CPI, geringere Installationsqualitaet fuer diesen Titel

Warum Unity Ads Gewann

Fuer diesen Titel lieferte Unity Ads die beste Kombination aus CPI und ROAS ueber die getesteten Maerkte hinweg. Dies ist keine universelle Empfehlung - die Netzwerk-Performance variiert je nach Genre, Creative-Format und Zielgeografie. Der einzig verlaessliche Weg, das Gewinner-Netzwerk fuer einen bestimmten Titel zu finden, ist, mit echtem Budget zu testen und die Daten entscheiden zu lassen.

Die Entscheidungsregel: Alle Kandidatennetzwerke gleichzeitig mit denselben Creatives laufen lassen, ROAS pro Kohorte messen und das Budget auf das gewinnende Netzwerk konsolidieren. Das Budget nicht aus Gewohnheit gleichmaessig aufteilen.

Saeule 4: Geo-Optimierung und USA-Skalierung

Nachdem Unity Ads als primaeres Netzwerk bestaetigt und das Gewinner-Creative-Set fixiert war, verlagerte sich der Fokus auf die Geografie. Nicht alle Maerkte liefern denselben ROAS fuer ein werbefinanziertes Spiel. Die eCPM-Raten variieren dramatisch nach Land, und die Luecke zwischen einem Tier-1-Markt wie den USA und einem Tier-3-Markt kann 10x oder mehr beim Werbeumsatz pro Nutzer betragen.

Wie Top-Performende Laender Identifiziert Wurden

Der Prozess begann breit angelegt: Kampagnen liefen in mehreren Geografien, um Installationsvolumen und fruehe Retention-Signale zu sammeln. Die Laender wurden dann nach einem zusammengesetzten Score eingestuft, der Folgendes kombinierte:

• CPI im Verhaeltnis zu lokalen eCPM-Raten (das zentrale Profitabilitaetssignal)

• Tag-1- und Tag-7-Retention (Nutzer, die abspringen bevor sie Anzeigen sehen, generieren keinen Umsatz)

• Sitzungsdauer und Anzeigen-Engagement-Rate (Haeufigkeit der Anzeigen-Impressionen pro aktivem Nutzer)

Maerkte, in denen das CPI-zu-eCPM-Verhaeltnis in der ersten Woche eine positive ROAS-Entwicklung erzeugte, wurden fuer Budgeterhoehungen priorisiert. Maerkte, in denen der CPI niedrig, aber die Nutzerqualitaet schlecht war, wurden unabhaengig vom Installationsvolumen depriorisiert.

 

Optimierungsschleife

Die Skalierung in Top-performenden Laendern folgte einer kontinuierlichen Optimierungsschleife statt einer einmaligen Budgeterhoehung:

• Creative-Rotation: Regelmaessig wurden neue Varianten eingefuehrt, um Ermuedung entgegenzuwirken und den CTR bei steigenden Ausgaben zu halten.

• Gebotsanpassung: Als der Algorithmus Daten ueber konvertierende Nutzer sammelte, wurden Gebote verfeinert, um Placements zu bevorzugen, die historisch wertvollere Installationen erzeugten.

• Zielgruppensignal-Verfeinerung: Das Machine Learning von Unity Ads optimierte in Richtung Nutzer mit der staerksten Anzeigen-Engagement-Historie und reduzierte verschwendete Ausgaben fuer minderwertige Installationen im Zeitverlauf.

• ROAS-Monitoring nach Kohorte: Jede woechentliche Kohorte neuer Installationen wurde gegen ihre ROAS-Kurve verfolgt, um jede Verschlechterung der Nutzerqualitaet zu erkennen, bevor sie zu einem Budgetproblem wurde.

Das Ergebnis: Positiver ROI wurde in mehreren Maerkten erreicht und aufrechterhalten, wobei die Optimierungsschleife es ermoeglichte, die Ausgaben zu skalieren, ohne den CPI proportional zu erhoehen oder den ROAS sinken zu lassen.

Wichtigste Erkenntnisse

Die Beauty-Match-Sexy-3D-Triple-Kampagne zeigte, dass profitable Skalierung fuer ein werbefinanziertes Mobile Game ohne In-App-Kaeufe erreichbar ist, sofern die Methodik in jeder Phase diszipliniert und datengetrieben ist. Die vier Saeulen funktionierten als System, nicht als unabhaengige Taktiken.

Was Dies Zum Erfolg Fuehrte

• Store-Optimierung vor den Ausgaben. Die Korrektur der CVR auf Store-Seiten-Ebene - einschliesslich strukturierter ASO-Tests - senkte den effektiven CPI ueber alle bezahlten Kanaele, bevor Budget fuer UA eingesetzt wurde.

• Creative-Testing mit der richtigen Erfolgsmetrik. Die Bewertung von Creatives nach CPI und nachgelagertem ROAS statt nur CTR verhinderte, dass Budget in klickstarke, minderwertige Installationen floss.

• Evidenzbasierte Netzwerkkonsolidierung. Das gleichzeitige Testen von drei Netzwerken und die Konzentration des Budgets auf den Gewinner beschleunigte das Lernen und verbesserte die Gebotseffizienz.

• Geo-Priorisierung nach CPI-zu-eCPM-Verhaeltnis. Die Identifizierung der USA als primaerer Skalierungsmarkt auf Basis von Nutzerqualitaetsmetriken - nicht nur Installationsvolumen - stellte sicher, dass steigende Ausgaben in mehr Umsatz uebersetzt wurden, nicht nur in mehr Traffic.

Das Wiederholbare Framework

Stufe	Massnahme	Erfolgssignal
Vor-Launch	Store-Seiten-ASO-Tests + CVR-Optimierung	Installationsrate aus bezahltem Traffic
Soft Launch	Creative-Paket-Tests ueber Netzwerke hinweg	CPI + nachgelagerter ROAS
Netzwerkauswahl	Budgetkonsolidierung auf den Gewinner	ROAS pro Kohorte
Skalierung	Geo-Priorisierung + Creative-Rotation	Nachhaltig positiver ROI

Die konkreten Details - Netzwerkwahl, Creatives, Benchmarks - aendern sich je nach Genre und Zielgruppe, aber die Abfolge und die Entscheidungslogik bleiben konsistent. Es ist auch derselbe Prozess, den Galaxy4Games anwendet, wenn wir mit externen Entwicklern und Studios zusammenarbeiten, weil wir ihn zuerst an unseren eigenen Titeln durchfuehren.

Arbeiten Sie mit Einem Team, das Skin in the Game Hat

Die meisten Outsourcing-Unternehmen fuer Spieleentwicklung haben noch nie ihr eigenes Geld fuer die Nutzerakquise eines Mobile Games ausgegeben. Galaxy4Games schon. Wir betreiben Live-Titel, verwalten echte Werbebudgets ueber mehrere Netzwerke und iterieren ueber dieselben Frameworks, die wir mit Kunden teilen - ueber verschiedene Monetarisierungsmodelle und App-Stores hinweg.

Wenn Sie uns fuer Outsourcing der mobilen Spieleentwicklung und den Launch beauftragen, erhalten Sie keinen Dienstleister, der nach der Lieferung verschwindet. Sie erhalten einen Partner, der genau diesen Prozess in seinem eigenen Portfolio durchgefuehrt hat und weiss, wo er scheitert.

 

Womit wir helfen koennen:

• Full-Cycle-Spieleentwicklung

• Store-Seiten-Vorbereitung und ASO-Tests vor jeglichen bezahlten Ausgaben

• KPI-Framework-Einrichtung und Soft-Launch-Marktauswahl

• Creative-Produktion und Multi-Netzwerk-Tests

• UA-Skalierung und Geo-ROAS-Optimierung

• Outsourcing der LiveOps-Spieleentwicklung und Performance-Monitoring nach dem Launch

Wenn sich Ihr Spiel dem Soft Launch naehert und Sie einen Partner brauchen, der versteht, was nach Abschluss des Builds kommt, kontaktieren Sie uns fuer eine kostenlose Beratung. Wir pruefen die Launch-Bereitschaft Ihres Titels und entwerfen eine Wachstumsstrategie, die auf dem basiert, was tatsaechlich funktioniert.