¿Cómo aplastar la medición móvil en iOS bajo SKAdNetwork? ¿Y cómo obtener instalaciones de apps 40% más baratas en TikTok? Probablemente haya muchas respuestas a esa pregunta, pero una de ellas es contar con el socio adecuado para la medición móvil. Y otra podría ser tener la actitud correcta.
“Solo necesitas ser valiente,” dice Carry1st’s gerente senior de monetización publicitaria y adquisición de usuarios Claire Rozain.
(Primer paso: consulta todo lo que dijo registrándote en SKANATHON y viendo primero el tercer episodio. Las ideas aquí presentadas se extrajeron de un seminario web reciente de la serie SKANATHON).
Ser valiente en iOS… y usar todos los puntos de datos posibles
Incluso ahora, a punto de cumplir 2 años desde que Apple revolucionó el espacio de medición móvil con SKAdNetwork, hay mucho miedo, ansiedad y estrés sobre atribución de instalación de apps móviles sin el IDFA.
¿Hacer que todo funcione nuevamente es tan sencillo como ser valiente?
Digámoslo así: es el primer paso.
Es el primer paso, porque el primer paso de fe inicia un nuevo camino hacia la optimización, la medición y la atribución del marketing. Hay algunos desafíos y obstáculos en el camino. Pero sin el primer paso, nunca llegarás a tu destino. Y el destino, dicen Claire y otros que ya lo han logrado, vale mucho la pena el viaje.
Aplastar la medición móvil en iOS…
El primer paso es dar el primer paso e intentarlo. El segundo paso es obtener todos los datos que sean seguros para la privacidad que puedas.
Singular VP Victor Savath explica cómo lograr “informes iOS completos:”
Una de las premisas clave es que los datos de SKAdNetwork no pueden operar de forma aislada. No operan en el vacío. Aun así, necesitamos apoyarnos en todos los demás tipos de datos adyacentes para optimizar el marco de SKAdNetwork
¿De qué datos está hablando?
- Datos de SKAN
- Datos informados por la red, incluidas impresiones y entregas
- Datos de costos
- Datos de origen a nivel de dispositivo
- Datos del IDFV
SKAN is critically important, but especially in SKAN 3 with very strict privacy thresholds, you’re going to be missing key insights. That’s where first-party data comes in: if half of the IDFVs who complete task A turn out to be high-value customers/players/users, you can apply that assumption to your SKAN data as well. The same applies for any other data you can capture.
“Desde nuestra capa de informes SKAN, contamos con algunos conjuntos de datos clave de campañas y subcampañas a nivel de editor”, afirma Nabiha Jiwani, experta en éxito del cliente Singular . “Pero, al mismo tiempo, extraemos los clics, las impresiones y el coste reportados por la red, junto con los recuentos de postback y valor de conversión para mostrarte un informe resumido completo de iOS”
Agregue los datos de IDFV e identifique qué eventos son realmente significativos para ayudar a segmentar a los usuarios y estimar el valor de las cohortes y campañas individuales.
Cómo hacer que su aplicación funcione para SKAN
La metodología de medición es importante, pero lograr que SKAN trabaje para usted en lugar de en su contra también podría requerir algunos cambios en la forma en que diseña su aplicación y los embudos que crea para los usuarios.
Hay tantos eventos y un conjunto tan limitado de datos que SKAN puede devolver que algunos se ponen un poco nerviosos, dice Jiwani.
Hay tantas opciones diferentes que creo que a veces la gente puede sentirse un poco abrumada. Por lo tanto, volver a empezar con los profesionales de marketing y el equipo de UA para determinar cuál es el recorrido del usuario y qué modelo es el más adecuado puede influir y enriquecer enormemente los informes de SKAN desde el principio
Las apps de comercio electrónico con las que ha trabajado a menudo quieren rastrear eventos clave como registro, añadir al carrito o compra completada. Pero puede que no haya suficientes de esos eventos respecto a los 50 o 75 o 230 usuarios que adquiriste en la campaña 892 para optimizarlos. Así que debes encontrar eventos disparadores: antecedentes de los grandes éxitos que brindan visión predictiva de esas acciones más deseadas.
A veces eso puede requerir reconfigurar flujos o rediseñar aplicaciones.
“Necesitas un producto que se ajuste a tu modelo”, dice Rozain. “Y para tener un producto alineado con tu modelo, también necesitas conocer a tu público y a qué tipo de personas quieres dirigirte desde el principio”
Carry1st utiliza Singular para la medición de marketing, por supuesto, pero también programas de análisis adicionales dentro de la aplicación para comprender profundamente el comportamiento del usuario, segmentarlos y calificarlos.
"Siento que es algo que se pasa por alto, especialmente en SKAN", añade. "Y cuando mucha gente desistió de capturar ballenas... algunos no lo hicieron"
La implicación es que Carry1st puede usar sus múltiples conjuntos de datos y su equipo de ciencia de datos inteligente para seguir encontrando ballenas (usuarios de valor extremadamente alto) incluso con SKAN, cuando teóricamente (según muchos) esa capacidad murió cuando IDFA se volvió escasa.
Todo tiene sentido con la medición híbrida
La ciencia de datos es excelente, pero ¿cómo se puede confiar en los datos modelados? Actualmente existen muchísimos conjuntos de datos modelados:
- Modelado de red para intentar recuperar las conversiones ocultadas por SKAdNetwork
- MMP para reconstituir datos censurados
- Modelado MMP para generar información predictiva sobre el valor de la cohorte más allá de D1 o D2
El número 2 es bastante fácil: si estás obteniendo el evento que has llamado valor de conversión 20 aproximadamente el 50 % del tiempo en tu base de usuarios real, Savath dice que puedes asumir que lo mismo es cierto en tus datos SKAN, incluso si el 25 % de los valores están censurados. El número 3 se está facilitando bajo SKAN 4 y postbacks adicionales de periodos más largos.
(Y la buena noticia es que Singular informa intervalos de confianza, por lo que siempre conoce el rango de valores posibles).
Para mejorar los datos en los que estás trabajando cada vez más, Singularestá construyendo medición híbrida.
"Es esta idea de cómo recopilamos todas las diferentes señales", dijo Savath.
“Vamos a obtener Privacy Sandbox conjuntos de datos llegando … métricas modeladas adicionales de varios socios … los datos iOS SKAN 4 … datos iOS SKAN 5 … información de la App Store.”
Y más, por supuesto:
- KPI de red
- Datos de costos
- KPI de optimización
- MMM para una visión más amplia
- Datos de origen
- Y mucho más…
The magic is in both collecting all the data, using each data type at the right time and for the right purpose, and also using each dataset to in essence sanity check other datasets. The goal is that mobile marketers who understand they don’t have complete deterministic data and never will have that … can still have confidence in their overall performance and metrics.
El objetivo también es aplastar la medición móvil en iOS.
Mucho más que el seminario web completo
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