El futuro de la medición móvil iOS

El futuro de la medición móvil en iOS es una vista única que recupera los KPI, las cohortes y el análisis del ROAS. Los profesionales del marketing quieren una única fuente de información para iOS como la que tenían antes, y creo que podremos proporcionársela.

Por supuesto, todavía queda mucho camino por recorrer antes de llegar allí.

Si bien no podemos predecir con exactitud qué cambios se avecinan en SKAdNetwork, creo que todos coincidimos en que la diferencia entre los datos de SKAdNetwork y los de MMP que existe actualmente es insuficiente. Sin embargo, hay buenas razones para tener esperanza de que mejorará y de que los profesionales del marketing móvil dispondrán de los datos, la información y las herramientas que necesitan para optimizar su crecimiento.

Dónde estamos hoy: medición móvil en iOS

En el último año, muchas de las verdades fundamentales que hemos conocido sobre atribución de aplicaciones móviles han cambiado. Adquisición de usuarios los equipos aprendieron un nuevo conjunto de términos, definiciones y mejores prácticas. La mecánica de cómo optimizas campañas — y hasta cómo ejecutas campañas — ahora es diferente.

Con optimismo, ciertos sectores de la industria, incluso los no tan pequeños, ven los cambios de iOS y las nuevas políticas de privacidad de Apple como un simple obstáculo técnico. Pero, como hemos visto todo el año, SKAdNetwork está aquí para quedarse.

Reconocer esto nos lleva a una conclusión obvia: necesitamos nueva tecnología.

Apple ha establecido lo básico. Hay una forma de obtener atribución en iOS, pero no es tan buena ni tan fácil como con IDFA. La buena noticia, sin embargo, es que hay mucho potencial tecnológico y el mercado de medición es más competitivo que nunca. Las soluciones están llegando.

El papel evolutivo de los MMP en la medición del marketing de iOS

No es sorprendente, hemos visto un gran cambio en MMP filosofía hacia la medición iOS y SKAN en el último año.

Seamos honestos: incluso hoy en día, la gran mayoría de las MMP no están realmente preparadas para ayudar a los anunciantes con la gestión y la generación de informes sobre las campañas SKAN. Sin embargo, a diferencia del pasado, es lógico afirmar que la MMP es el facilitador óptimo de SKAdNetwork: actualiza los valores de conversión en dispositivos iOS y recopila todos los datos de SKAdNetwork de sus socios de medios. Además, los buenos sistemas de SKAdNetwork admiten tantos modelos de medición como sea posible para que su aplicación móvil pueda aprovechar al máximo la limitada representación bit a bit de los valores de conversión que Apple nos ha proporcionado. Y unos mejores sistemas de SKAdNetwork decodificarán esos valores de conversión a los eventos originales para que los informes tengan sentido para los anunciantes y puedan optimizarlos según los KPI reales.

No me da vergüenza decir que Singular ha marcado el camino a la hora de definir lo que se necesita de un buen sistema SKAdNetwork.

Desde el principio, definimos (y luego lanzamos) los modelos comunes que consideramos adecuados para la mayoría de las aplicaciones móviles. Implementamos la medición multidía incluso cuando ninguna red publicitaria la admitía, en cuanto se hizo evidente que esto impulsaría su adopción en el mercado. Trabajamos con nuestros socios para crear integraciones eficaces que permitieran a todos intercambiar información sobre la relación entre la campaña de SKAdNetwork y las campañas de la red publicitaria, así como definir cómo se codifican los eventos dentro de la aplicación en bits de SKAdNetwork.

Pero hoy no vamos a hablar de cómo es un buen sistema SKAdNetwork. Hoy vamos a definir cómo es el mejor sistema SKAdNetwork, aunque aún no esté disponible.

Un primer paso importante: arreglar los datos

Lo primero que hay que reconocer sobre los datos de SKAdNetwork, en particular, y en general, es que son complejos. Realmente complejos, y esto se debe principalmente a que Apple los ha creado así.

Pero debemos recordar que este es un nuevo marco y que debemos pensar en términos nuevos. Ya no se trata de atribuir un solo usuario: ya no se admiten pequeños conjuntos de datos que expongan a usuarios individuales, y los temporizadores aleatorios de SKAN dificultan aún más la obtención de información sobre usuarios individuales.

Lo que todo esto significa es que incluso si ’has pasado por el esfuerzo de implementar SKAdNetwork en tus aplicaciones móviles y estás ejecutando campañas SKAdNetwork con socios, todavía hay una probabilidad bastante decente de que los datos que ves, probablemente en tu panel MMP, puedan oscilar entre malos e inutilizables.

Eso es horrible.

Seamos sinceros. Es realmente malo que los profesionales del marketing adopten el nuevo estándar, se esfuercen muchísimo y no vean recompensa por su esfuerzo.

Gran parte se debe a los umbrales de privacidad y a errores comunes al ejecutar campañas SKAN. Para nuestros clientes, vemos Singular como una pieza clave para resolverlo, y aquí entra nuestra nueva tecnología. En el lanzamiento de la semana pasada, anunciamos SKAN Advanced Analytics y su primer hito – Modeled Metrics.

Modeled Metrics corrige las brechas de datos causadas por los umbrales de privacidad utilizando ciencia de datos y estadísticas.

No es magia, pero es una tecnología muy innovadora que permite a nuestros clientes preocuparse menos por los problemas comunes de SKAdNetwork que, de otro modo, comprometerían los datos de SKAN, permitiéndoles dedicarse a su trabajo. En otras palabras, las Métricas Modeladas de SKAN de Singular proporcionan información clara y práctica que permite a los profesionales del marketing tomar decisiones de asignación y optimización con un alto grado de confianza en que sus datos están completos.

El futuro de la atribución móvil iOS: una visión única

Para entender hacia dónde vamos con SKAN Advanced Analytics, pensemos en el potencial de los MMP como un poderoso proveedor de tecnología para los anunciantes:

• Nuestro SDK está en la aplicación
• Operamos actualizaciones de SKAdNetwork
• Recopilamos datos no atribuidos dentro de la aplicación y cubrimos el 100% de los usuarios
• Todavía recopilamos datos de IDFA de suscripción atribuida para algunas aplicaciones/usuarios, lo que generalmente cubre entre el 20 % y el 40 % de los usuarios
• Recopilamos datos de SKAdNetwork de todos los socios de medios a través de postbacks y API
• En el caso de Singular, también recopilamos datos granulares del gasto publicitario que nos indican a dónde se destinan los presupuestos de los anunciantes de una manera muy precisa

Ahora, pensemos en el problema.

Los especialistas en marketing quieren que los informes sean como antes, lo que significa métricas de embudo completo y agrupadas, frente a cada desglose significativo que pueda enseñarnos algo sobre la campaña.

Algunos desgloses, como el creativo, no están disponibles fácilmente en el framework. Esperamos que Apple los añada o que se respalden indirectamente aumentando los límites de skan_campaign_id. Mejorar el modelo de conversión mejorará la precisión subyacente. Combinar el conocimiento que obtenemos de todos estos conjuntos de datos aislados debería enseñarnos mucho más que lo que podemos aprender solo con el conjunto de datos de SKAdNetwork.

Como mencioné inicialmente, no podemos predecir qué cambios hará Apple en SKAN.

Sin embargo, podemos argumentar que el futuro de la medición en iOS reside en una visión única de la realidad del marketing: una única fuente de información que genere KPI, cohortes y análisis del ROAS. Además, una fuente de información que ofrezca valores predictivos para KPI como los ingresos.

Qué significa esto: cómo vemos la evolución de la medición de iOS

Como hemos establecido anteriormente, los datos de SKAdNetwork están determinados por los siguientes aspectos:

• El modelo de conversión determina la precisión subyacente.
  • Por ejemplo, un modelo de ingresos optimizado para una aplicación con compras dentro de la aplicación que ocurren en las primeras 24 horas generará mejores datos que un modelo básico de seis eventos que no optimiza el valor.
  • En otro ejemplo, un modelo que utiliza un período de medición de 72 horas generará mejores datos para una aplicación que tiene la gran mayoría de conversiones en los primeros tres días que un modelo que solo analiza las primeras 24 horas.
• Los algoritmos estadísticos pueden ayudar a reconstruir datos parciales debido a umbrales de privacidad y sesgos del temporizador
• El análisis predictivo puede aprovechar múltiples conjuntos de datos recopilados por los MMP para crear un informe fácil de entender y usar.

Si observamos estos componentes también podemos imaginar mejoras adicionales:

• El aprendizaje automático puede ayudar a agrupar mejor a los usuarios, optimizando así el modelo de conversión para distinguir entre usuarios de alto y bajo valor. Esperamos que esto sea común para Singular y otros MMP como operadores del modelo.
• El aprendizaje automático y otras tecnologías pueden ayudar a calcular las predicciones de los KPI mencionados anteriormente, y cualquier mejora en los datos subyacentes mejorará aún más dichas predicciones.

En resumen, creemos que durante el próximo año la medición de iOS experimentará un cambio drástico. SKAdNetwork seguirá creciendo en adopción como el estándar de facto, y los profesionales del marketing que recurran a soluciones alternativas que no cumplan con las normativas podrían quedarse atrás, mientras que otros aprovechan la enorme oportunidad de crecimiento que ofrece el ecosistema iOS.

Reconocemos que apoyar a SKAdNetwork durante el último año ha sido bastante exigente, pero estas nuevas tecnologías ofrecen a nuestros anunciantes una verdadera ventaja. La realidad es que los anunciantes que utilizan MMP que apuestan en contra de SKAdNetwork se quedarán atrás.

Es sólo cuestión de cuándo.

Como tecnólogos, nos entusiasma la enorme oportunidad que tenemos por delante. Vamos a construir mucho este año y estamos deseando revelar lo que nos espera.

¿Qué sigue y cómo obtener mejores conocimientos?

Estamos apenas comenzando con SKAN Advanced Analytics, y la reciente versión, SKAN Modeled Metrics, ya ofrece a nuestros clientes una mejor visibilidad del rendimiento de SKAN. Estén atentos a nuestras próximas publicaciones con más detalles.

Mientras tanto:

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