Hacer que SKAN sea procesable mediante el modelado de datos faltantes

El 89% de los especialistas en marketing móvil que participaron en un seminario web reciente nos dijeron que medir y optimizar las campañas de instalación de aplicaciones iOS utilizando datos de SKAN es extremadamente desafiante.

En otras palabras, es una mierda.

Esto deja tres opciones. Los profesionales del crecimiento pueden seguir lamentando la pérdida del IDFA , pueden asumir un gran riesgo de incumplimiento y centrar sus de adquisición de usuarios en las pocas fuentes publicitarias restantes que permiten la identificación de usuarios, o pueden ponerse las botas de los grandes, ponerse al día y aprender a hacer que SKAdNetwork funcione.

Buenas noticias: hay ayuda en el horizonte.

Aún mejor: también hay ayuda aquí y ahora. Incluso para datos que simplemente faltan debido a los límites de privacidad de Apple.

Los umbrales de privacidad de SKAN de Apple se activan según el número de instalaciones por ID de campaña de SKAN en las últimas 24 horas. Si son menos de 10-15, no verá los datos. Si son más de 20-25, sí. Si son más de 30, sus datos mejorarán significativamente. Hay un umbral para las instalaciones por editor (si recibiera muy pocas instalaciones del editor 732, sabría con bastante certeza que los cinco usuarios recientes que adquirió provienen de esa fuente) y un umbral para los valores de conversión (si recibiera 25 usuarios nuevos del editor 732, pero todos tuvieran valores de conversión ligeramente variables, probablemente podría identificar a algunos usuarios del grupo).

La privacidad es importante. Pero ¿cómo pueden los profesionales del marketing móvil obtener los datos que necesitan para optimizar sus campañas?

Modelado de datos SKAN faltantes

“Hemos dedicado mucho tiempo y energía a descifrar cómo funciona este mecanismo”, me comentó recientemente Evyatar Ram, gerente de producto Singular del podcast Growth Masterminds . “Para el 80 % de esas instalaciones, se obtiene un valor de conversión. Y para el 20 % restante… estamos intentando modelar o estimar cuáles serían los valores de conversión”.

La tecnología es SKAN Modeled Metrics y permite a los especialistas en marketing obtener un modelado preciso de los ingresos, eventos y recuentos de valor de conversión a pesar del hecho de que falta el 20 % de sus conversiones.

¿Qué tan preciso?

Cuantos más datos tengas, más precisos serán. Y siempre sabrás exactamente cuál es el nivel de precisión, dice Ram.

“Una de las cosas que intentamos hacer es ser muy transparentes al respecto”, dice. “Así que cada vez que presentamos esta métrica, les mostraremos un intervalo de confianza que… básicamente les da el rango de valores en el que estamos bastante seguros de que se encuentra el número real”

En otras palabras, si el intervalo de confianza es 20, los profesionales del marketing pueden estar 90% seguros de que un número modelado e informado de 100 tiene un 90% de probabilidad de estar entre 80 y 120. Esto les permite tomar decisiones informadas sobre la inversión publicitaria . La alternativa, por supuesto, es tener campañas con un 20% no solo de todos sus datos, sino también del 20% de sus datos más valiosos (los datos de conversión) faltante. Ese 20% marca la diferencia entre una campaña que es un perro y una que es un león.

¿El punto?

Datos procesables para mejorar los resultados.

SKAN: una escala baja equivale a datos erróneos

Otro punto importante: los especialistas en marketing móvil necesitan concentrar las campañas de iOS en distintos niveles con diferentes socios para garantizar que superen los umbrales de privacidad.

Una sola de red publicitaria podría crearse con múltiples ID de campaña SKAN. Las redes utilizan esto para obtener información sobre la segmentación, la creatividad y otros componentes de las campañas y así mejorar el rendimiento, pero esto tiene un impacto negativo en la escala que los profesionales del marketing obtienen finalmente con cada ID de campaña SKAN.

Recuerda que solo obtienes 100 ID de campaña de SKAdNetwork.

Algunas redes, como Aarki y Liftoff, tienen una proporción prácticamente igual a 1 entre los ID de campaña internos y los ID de campaña SKAN. Otras, como Applovin y Facebook, utilizan muchos más ID de campaña SKAN por campaña.

La forma en que cada red publicitaria gestiona su negocio es asunto suyo, pero debes tener en cuenta esta proporción al diseñar y escalar campañas. Las campañas de baja escala con un socio con una proporción alta generarán datos de conversión de SKAN limitados, lo que significa que tendrás que confiar en que tu socio publicitario ofrezca el valor que promete, ya que no podrás verificarlo. La solución es alinear las campañas de alto volumen con esos socios y las de bajo volumen con redes de proporción baja.

Literalmente hemos visto un pico de red con una proporción de 49:1 de ID de campañas de SKAN respecto de las ID de campañas internas.

Si esto se mantuviera constante a lo largo del tiempo, se necesitarían 1500 instalaciones al día para superar los límites de privacidad. Para un socio…

(Advertencia: suponiendo que estén distribuidos uniformemente entre los ID de campaña de SKAN)

Esto afectará a todas las campañas, excepto a las de mayor volumen. Y afectará a la propia red, porque si los profesionales del marketing no pueden generar un impacto comprobable con ellas, buscarán en otras partes.

Alinear la escala con los socios; modelar el resto

Una vez que haya alineado la escala de sus campañas con sus socios (y sí, puede simplemente preguntarles o verificar su documentación sobre cuántos ID de SKAN caben en cada uno de sus ID de campaña), puede modelar el resto para tener un alto grado de confianza de que tiene buenos datos (no perfectos, pero buenos), información valiosa y conocimiento práctico.

Muchos especialistas en marketing móvil están teniendo dificultades con iOS 14.5, iOS 15, SKAdNetwork y la pérdida del IDFA.

Pero veo a muchos abrirse paso hacia la luz al final del túnel.

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