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Resumen
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Adoptar las pruebas de incrementalidad: Los profesionales del marketing deberían adoptar la medición de incrementalidad para evaluar con precisión el impacto de las campañas comparando los grupos de usuarios expuestos y no expuestos. Este método mejora las decisiones de asignación de presupuesto y es especialmente eficaz tras los cambios en la privacidad, ya que se centra en el rendimiento general en lugar del seguimiento a nivel de usuario.
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Aprovecha las soluciones de medición en el dispositivo: Con regulaciones de privacidad cada vez más estrictas que limitan el tracking tradicional, los marketers deben usar técnicas de medición en el dispositivo, como las últimas ofertas de Google y Meta’s, para obtener datos de conversión precisos y garantizar la privacidad del usuario. También se pueden explorar campañas preinstaladas para mayor alcance e interacción.
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Implementar la atribución modelada: A medida que el seguimiento directo se vuelve más complejo, los profesionales del marketing deben integrar estrategias de atribución modelada que utilicen el aprendizaje automático para analizar datos agregados. Este enfoque ayuda a estimar las rutas de conversión y a asignar crédito a diversos puntos de contacto, lo que proporciona información sobre la experiencia del cliente a pesar de las restricciones de privacidad.
El análisis de la publicidad móvil está evolucionando a un ritmo sin precedentes, impulsado por las cambiantes regulaciones de privacidad, las actualizaciones de las plataformas y los cambios en el comportamiento de los consumidores. Ante las crecientes limitaciones de los métodos de medición tradicionales, los profesionales del marketing adoptan cada vez más estrategias innovadoras para garantizar información precisa sobre el rendimiento.
A continuación se presentan tres tendencias críticas que están transformando el análisis del marketing móvil.
Para cada uno, las capacidades de datos avanzadas de Singularestán a la vanguardia del desarrollo y prueba de soluciones en torno a estas grandes tendencias para permitir que nuestros clientes prosperen en esta nueva era.
1. Incrementalidad: ver el impacto de cada toque
La medición de la incrementalidad ha cobrado impulso a medida que los profesionales del marketing buscan comprender mejor la efectividad de las campañas. Este método aísla el impacto de los medios de pago comparando los grupos de usuarios expuestos y no expuestos, lo que permite a los anunciantes determinar qué conversiones fueron impulsadas directamente por las actividades de marketing.
Las pruebas de incrementalidad suelen emplear grupos de control o pruebas geográficas para cuantificar el verdadero impacto del marketing. Al excluir las conversiones naturales u orgánicas, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones basadas en datos y optimizar su presupuesto de forma más eficaz.
Este enfoque de análisis de publicidad móvil es especialmente eficaz tras los cambios en la privacidad del usuario, ya que no se basa en gran medida en el seguimiento a nivel de usuario. En cambio, la incrementalidad se centra en los resultados generales de rendimiento, lo que lo convierte en un método flexible y respetuoso con la privacidad para medir el éxito del marketing.
2. Medición en el dispositivo: precisión sin comprometer la privacidad
Con marcos de privacidad como Apple’s Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones (ATT) y, en un futuro próximo, Google’s Android Sandbox de Privacidad que restringen los métodos tradicionales de seguimiento, los métodos de medición agnósticos al ID del dispositivo, como la medición en el dispositivo, emergen como una solución potente. Este método de análisis publicitario móvil procesa y atribuye datos de conversión directamente en el dispositivo del usuario’s, garantizando que los datos sensibles permanezcan localizados.
Actualmente existen varias soluciones en el mercado y se están explorando otras en torno a esta metodología:
Preinstalación
En las campañas de preinstalación, los propietarios de aplicaciones colaboran con los fabricantes de dispositivos originales (OEM)para que sus aplicaciones estén preinstaladas en los dispositivos antes de que lleguen al mercado.
Estas campañas también pueden involucrar a socios de medios externos que facilitan asociaciones con múltiples fabricantes, agilizando el proceso para los propietarios de aplicaciones.
Meta
Meta introdujo una forma segura y privada de recuperar la atribución de clics y visualizaciones a nivel de usuario en Android para anuncios en Facebook o Instagram, usando Meta Install Referrer.
Esto amplió significativamente las posibilidades de medición ya disponibles a través de Google Play Install Referrer. Meta guarda los metadatos de la campaña en el almacenamiento local del dispositivo, en la app de Facebook o Instagram, dondequiera que se haya mostrado el anuncio. Por primera vez en años, los anunciantes de apps Android recuperaron la atribución por visualización en Meta, lo que les proporcionó detalles y datos adicionales para obtener una visión más precisa de los resultados de sus campañas.
Google
Según Google, su solución de medición de conversiones en el dispositivo está “diseñada para mejorar la observabilidad de conversiones en campañas de apps iOS mientras se mantiene la privacidad del usuario.” Este método permite a los marketers evaluar el rendimiento de la campaña con precisión sin comprometer la seguridad de los datos.
Además, Google Analytics 4 ha introducido capacidades mejoradas de medición en el dispositivo, lo que proporciona a los especialistas en marketing información mejorada y al mismo tiempo se alinea con prácticas que priorizan la privacidad.
3. Atribución modelada: llenar los vacíos que dejan las restricciones de privacidad
La atribución modelada ha cobrado cada vez mayor importancia a medida que las regulaciones de privacidad y las actualizaciones de las plataformas restringen el seguimiento directo del comportamiento del usuario. Este método aprovecha el aprendizaje automático y los modelos estadísticos para predecir y asignar crédito a los puntos de contacto a lo largo del recorrido del cliente.
Al analizar patrones observables y datos agregados, la atribución modelada estima las rutas de conversión incluso cuando no se dispone de seguimiento determinista. Por ejemplo, cuando un usuario interactúa con múltiples canales, pero no se le puede rastrear directamente, la atribución modelada puede asignar crédito probabilístico a cada punto de contacto.
Este método de análisis de publicidad móvil ofrece a los profesionales del marketing móvil una forma escalable de mejorar la precisión de las mediciones en entornos donde los identificadores de usuario son limitados o inaccesibles. Es especialmente útil en entornos dentro de la aplicación muy afectados por la pérdida de señal de los marcos de privacidad.
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