金融科技移动应用的用户增长策略

让你的活动得到回报（对你的客户也是如此）。

充分利用您的一手用户数据，包括来自非收入行为的信号，以建立推动 ROAS 的多阶段变现模型。由深度神经网络驱动的 Moloco 的机器学习，可以检测出表明用户倾向于采取初始行动的不同行为，并在其用户体验中以正确的广告创意为目标，来引导他们完成最高生命周期总价值(LTV)的转换。

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自动调整广告支出，使其适应相关的市场变化。充分利用 Moloco 的数据专家提供的季度分析，去了解我们的机器学习技术所带来的洞察。我们分享这些数据以便您可以修改您的广告活动规模，并根据市场发展设定主动、合理的目标。

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在当下，尊重消费者的隐私和数据是关键，特别是对于金融科技应用程序。通过选择只针对 iOS 和 Android 上的限制广告跟踪（LAT）用户，与潜在客户和顾客建立信任。防止数据泄漏--Moloco 从不将一手数据混入广告商。确保没有个人身份信息运用进广告数据中。

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如果您已经为您的移动应用加速增长做好了准备，那您绝不能错过 Moloco。Moloco 是理想的用户获取平台，我们非常欣赏平台的高透明度。

Andy Jang, Discord 高级用户获取经理

Moloco 提供业内领先的数据驱动解决方案。无论是程序化用户获取，自有数据监控，还是全方位管理服务，Moloco 以机器学习驱动的解决方案都能为移动应用提供业绩增长最需要的技术优势。

Maxim Kirilenko, Playrix 首席业务发展官

Moloco 零售媒体平台帮助我们的供应商实现了 9 倍的 ROAS 增长。该平台凭借机器学习和可扩展的广告技术基础架构为我们带来出色的业绩，帮助我们建立可持续的媒体业务，助力电商平台持续增长。

Woohyun Park, GS Retail 广告业务副总裁

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