ROI 提升 30%、收入增长 36%，Tmobi 如何用热力引擎开启增长飞轮？

Tmobi 成立于2017年，主要业务为海外移动工具、休闲游戏，同时也在探索和孵化跨境电商等项目。Tmobi 旗下的移动应用APP服务全球用户超三亿，研发游戏超百款，单款游戏最高下载量超过两千万，游戏总用户量过亿，多款产品曾登上Google Play 分类排行版 Top 10。

在持续拓展业务矩阵的过程中，Tmobi 与大多数出海开发者一样，作为一家高度重视投放 ROI 的出海厂商，Tmobi 希望在扩展广告渠道的同时，更准确地评估不同媒体的真实价值，并通过数据进一步指导运营策略。同时，Tmobi 还面临着运营策略优化滞后、数据链路割裂等出海开发团队面临的共性问题。

为此，团队决定接入热力引擎，通过构建归因数据体系、整合用户收入数据、建立策略测试机制，提升整体增长效率。

数据理不清、策略跑不动、效果难衡量

渠道多、数据散，难以评估真实投放效果

在工具类和休闲游戏的海外市场中，Tmobi 投放渠道覆盖广泛。过去依赖广告平台自身的归因或间接指标，难以衡量各渠道的真实价值，投放预算常常无法精准分配。

投放与变现数据脱节，无法形成闭环 LTV 分析

IAA 和 IAP 收入数据分属不同系统，缺乏统一汇总与分析机制，团队很难基于用户层级构建 LTV 模型，导致团队缺乏制定长效投放策略的数据依据。

缺乏策略验证机制，运营优化效率低下

面对多语言、多国家、多活动场景的复杂运营需求，Tmobi 在运营策略测试上缺乏体系化能力，只能凭经验判断策略效果，运营试错成本颇高。

统一归因和 ROAS 数据，提升投放决策精度

接入热力引擎后，Tmobi 建立了跨平台的一体化归因体系，将来自广告平台的点击、转化数据与实际收入表现打通，构建了基于设备级的 ROI 报表。

团队可以清晰查看每个渠道带来的用户实际价值，并实时对比其获取成本，进而评估 ROAS 表现。基于这一机制，Tmobi 识别出部分回报不达标的投放组合，及时优化投放策略，7日 ROI 提升约 30%，同时节省了 17% 的无效投放预算。

构建用户级 LTV 模型，分层指导买量与用户运营策略

为实现更长期的投放回收规划，Tmobi 将应用内埋点数据与平台变现收入数据统一接入热力引擎，实现了广告变现（IAA）与应用内购买（IAP）数据的用户级整合。

基于整合数据，热力引擎帮助团队构建出完整的用户生命周期价值（LTV）模型，清晰还原每位用户在生命周期各阶段的变现行为和价值走势。

以 Tmobi 旗下一款面向欧美市场的休闲游戏为例，在整合变现数据并仔细分析后，团队发现某一渠道虽然激活成本相对偏高，但该渠道用户的次日留存率、游戏内停留时长、广告互动频率均显著优于平均水平，整体广告曝光价值更高，回收节奏更快，最终形成了稳定的高 LTV 曲线。

相比之下，另一些 CPI 较低的渠道，虽然前期投放成本更具优势，但用户留存和广告触达次数偏低，导致回收周期长、价值波动大。

基于这一差异，Tmobi 对各渠道的投放策略进行了重新排序，提升高 LTV 渠道预算比例，并在素材创意中聚焦游戏玩法深度吸引用户持续参与。同时，在用户运营侧，团队也针对高价值用户设定了更长周期的激励节奏，进一步延长其生命周期，提升广告变现效率。

快速验证A/B策略，数据指引增长思路

在运营策略优化层面，Tmobi 通过热力引擎的 A/B 测试能力，针对活动弹窗、激励视频触发时机、关卡节奏等关键节点配置多个策略版本，按需圈选小范围用户进行测试。

测试周期结束后，热力引擎支持团队查看各版本在展示量、点击量、留存等维度的表现，帮助快速识别效果最优版本并推送至全量用户。相比传统依赖经验判断的方式，A/B 测试机制显著提升了策略验证的效率和可靠性。

以某款主打海外市场的休闲游戏为例，团队测试了三种激励视频触发方式：“立即展示”“延迟 5 秒”和“按钮触发”，以比较不同方案的用户接受度和广告效果。

在为期 3 天的 A/B 测试中，数据显示“延迟 5 秒”版本在用户跳出率控制、后续关卡留存及广告观看完成率方面表现更优，团队最终将该策略全面上线。该优化不仅提升了玩家体验的接受度，也提升了广告变现效率。数据显示，策略调整上线后，游戏整体广告完播率提升 18%，日均收入增长超过 36%。

用户有话说

“通过采用这款广告监测产品，我们不仅能够实时监控广告投放效果，还能够深入理解玩家的需求和反馈，这对于我们优化营销策略和提升用户体验至关重要。”

——Tmobi COO 易总

对于同时经营多品类 App 的开发商来说，增长路径往往更为复杂。Tmobi 在面对多业务并行发展时，选择以“数据驱动”为核心策略，借助热力引擎，逐步建立起覆盖投放、运营、变现三大环节的增长体系。

通过统一归因标准，团队得以更理性地判断每一笔预算的投放回报；通过收入数据整合，Tmobi成功构建起用户生命周期价值模型，为长期投放与用户精细化运营提供了更有依据的决策基础；通过 A/B 测试，策略不再单纯依赖主观经验路径，更可以结合数据高效迭代。

这次合作不仅帮助 Tmobi 解决了短期的效率问题，也搭建起了一套可持续、可扩展的增长机制。在未来更多新产品、新市场的探索中，这套能力也将持续为团队提供清晰的数据支撑与执行能力，真正实现以数据指导业务的良性增长闭环。