Modelos de conversión mixta: mejore su modelo y prediga mejor los ingresos de SKAN

Para la mayoría de los profesionales del marketing, los ingresos son una métrica crucial. Comprender cuánto gasta un usuario en compras dentro de la aplicación es esencial para comprender el éxito de sus campañas, es decir, su ROI (Retorno de la Inversión) de SKAN (SKAdNetwork) y el LTV ( Valor de Vida del Usuario ).

Desafortunadamente para la mayoría, el seguimiento de los ingresos con SKAdNetwork es complicado. Si bien los ingresos suelen ser muy informativos sobre el rendimiento de la campaña y una métrica fiable para la previsión, basarse únicamente en los ingresos suele ofrecer una visión parcial del rendimiento de SKAdNetwork.

SKAdNetwork, tu pesadilla de informes.

Todo el mundo está familiarizado con los problemas presentados con SKAdnetwork—es un caos total y una pesadilla logística para los especialistas en marketing de apps, desarrolladores y científicos de datos por igual. Cubrimos muchos de los desafíos en nuestro último blog sobre soporte de servidor a servidor para modelos de conversión.

Por diseño, el modelo de conversión período de medición tiene un costo de oportunidad que naturalmente limita a los mercadólogos a una ventana corta de 1-3 días para medir señales de compromiso del usuario. Además, los mercadólogos enfrentan barreras como Facebook’s ventanas de optimización restrictivas (aprende más sobre la integración de SKAdNetwork de Facebook aquí) y otros desafíos de adopción del ecosistema que presionan a los mercadólogos a usar un período de medición de 24hr – que es una cantidad extremadamente limitada de tiempo para medir señales de compromiso. Cuanto más largo sea el período de medición, más tiempo esperas por la información. Así que esto deja a la mayoría de los mercadólogos con solo 24hrs para capturar ingresos, y eso’s preocupante.

¿Qué puedes obtener en 24 horas?

SKAdNetwork reporta un solo valor de conversión que representa toda la información codificada de la interacción del usuario con la app dentro del periodo de medición designado. Sectores como las aplicaciones bajo demanda tienen más probabilidades de generar ingresos poco después de una instalación. Sin embargo, en muchos sectores de aplicaciones, los usuarios tienen una curva de interacción más larga. Es difícil confiar en los ingresos como indicador preciso del rendimiento de una campaña SKAN si solo se pueden analizar los datos de las primeras 24 horas posteriores a una instalación. Ejecutar un modelo de ingresos con un periodo de medición restrictivo de 24 horas suele generar muchos ceros en los valores de conversión, lo que significa que no se registraron ingresos por usuario.

Que un usuario no gaste dinero en las primeras 24 horas tras la instalación no significa que no sea valioso. Simplemente significa que debemos buscar indicadores clave de rendimiento (KPI) de crecimiento temprano.

El dilema ahora es decidir cuál modelo de conversión es ideal para tu app; Eventos de Conversión, Compromiso, Ingresos, o Embudo. Mientras los cuatro modelos son fuertes y aptos para distintos casos, cada uno tiene un singular enfoque y limitará los informes de SKAdNetwork’s a ese tipo específico de información de eventos post‑instalación. Para un marketer que depende de los informes de ingresos, decidir qué modelo usar implica grandes compromisos.

Repasemos las difíciles decisiones que históricamente han tenido que tomar los profesionales del marketing. Muchos profesionales del marketing han considerado estas opciones para el modelo de Eventos de Conversión, que permite capturar esos eventos de interacción temprana del usuario para indicar el valor futuro del usuario. Esta opción prioriza las señales de crecimiento tempranas sobre el riesgo de seleccionar un modelo de Ingresos y que no se produzcan eventos de ingresos, lo que resulta en cero información sobre el usuario. Este árbol de decisiones de pérdida-pérdida es un excelente ejemplo de las compensaciones, ya que estos profesionales del marketing obtienen esa información temprana. Sin embargo, también pierden ingresos por eventos de ingresos que puedan ocurrir, lo que, en última instancia, afectará el análisis y las optimizaciones debido a una comprensión incompleta y menos precisa del rendimiento de SKAN.

Dile adiós a los compromisos. 

Afortunadamente, esas compensaciones ya son cosa del pasado. Singular ha lanzado la compatibilidad con Modelos Mixtos, lo que permite a los profesionales del marketing utilizar el modelo de Ingresos junto con uno de nuestros otros tipos de modelos existentes, lo que ha dado como resultado la incorporación de tres nuevos modelos mixtos:

1. Eventos de conversión e ingresos
2. Compromiso e ingresos
3. Embudo e ingresos.

Al usar uno de Singular’s Modelos Mixtos, los marketers pueden acceder a dos palancas de optimización en lugar de limitarse a una. Los marketers pueden obtener lo mejor de ambos mundos capturando tanto los KPI de crecimiento temprano como los eventos de ingresos, poco frecuentes pero de alto valor. Ejecutar un Modelo Mixto también permite seguir ejecutando campañas VO de Facebook (campañas optimizadas por valor) mientras se sigue beneficiando de las palancas de optimización de eventos de conversión.