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 SKAN (SKAdNetwork) y el LTV ( ).

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.

Todos conocemos los problemas que presenta SKAdnetwork: es un auténtico caos y una pesadilla logística para profesionales del marketing de aplicaciones, desarrolladores y científicos de datos. Abordamos muchos de estos desafíos en nuestra última entrada del blog sobre la compatibilidad de servidor a servidor con los modelos de conversión .

Por diseño, el periodo de medición tiene un coste de oportunidad que limita naturalmente a los profesionales del marketing a un breve periodo de entre 1 y 3 días para medir las señales de interacción del usuario. Además, se enfrentan a barreras como las restrictivas ventanas de optimización de Facebook (más información sobre la integración de SKAdNetwork en Facebook aquí ) y otros desafíos de adopción del ecosistema que los obligan a utilizar un periodo de medición de 24 horas, un tiempo extremadamente limitado para medir las señales de interacción. Cuanto más largo sea el periodo de medición, más tiempo se espera para obtener información. Por lo tanto, esto deja a la mayoría de los profesionales del marketing con solo 24 horas para captar ingresos, lo cual es 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 qué modelo de conversión es ideal para tu aplicación: Eventos de Conversión , Interacción , Ingresos o Embudo . Si bien estos cuatro modelos de conversión son eficaces por sí solos y adecuados para diferentes casos de uso, cada uno tiene un singular y limitará los informes de SKAdNetwork a ese tipo específico de información sobre eventos de interacción posteriores a la instalación. Para un profesional de marketing que depende de los informes de ingresos, decidir qué tipo de modelo utilizar puede suponer importantes desventajas.

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 , los profesionales del marketing pueden acceder a dos herramientas de optimización en lugar de limitarse a una. Pueden aprovechar al máximo ambos mundos al capturar tanto los KPI de crecimiento inicial como los eventos de ingresos menos frecuentes, pero de gran valor. Implementar un Modelo Mixto también les permitirá continuar con las campañas de VO de Facebook ( campañas optimizadas para el valor ) mientras se benefician de las herramientas de optimización de eventos de conversión.