10 ideas de Rovio sobre cómo maximizar SKAN para la adquisición de usuarios

Menos del 10% de los profesionales del marketing móvil que participaron en un seminario web reciente Singular calificaron como "bueno" el uso de la plataforma SKAdNetwork para la atribución móvil . Poco más del 40% afirmó que sus esfuerzos fueron "aceptables". Un 50% afirmó: "Tenemos mucho trabajo por hacer".

Esa es una de las razones por las que recientemente publicamos una guía muy, muy buena para la adquisición de usuarios de alto rendimiento en iOS . (Bueno, puede que sea un poco parcial). También es exactamente la razón por la que nos asociamos con Rovio en un seminario web muy especial, Un año de SKAN: El viaje de Rovio .

Mi primer y mejor consejo: no esperes más, inscríbete en ese seminario web y disfrútalo cuando quieras.

Mi segundo: echa un vistazo a las siguientes reflexiones de esa hora tan especial, donde hablamos sobre:

• Informes
• Modelos de conversión
• Valor predictivo de vida útil
• Estrategias de campaña
• Estrategia creativa
• Publicación publicitaria de marca en iOS 14
• Segmentación
• Datos de origen
• Umbrales de privacidad
• Estrategias de prueba

Rovio proporcionó un equipo de expertas estelares, compuesta exclusivamente por mujeres, entre ellas Ann-Marie Pelkonen, gerente sénior de producto de UA, Anastasia Nikitina, especialista sénior en marketing de rendimiento, y Erlin Gulbenkoglu, científico de datos sénior. A continuación, una selección de las ideas que compartieron..

1. Paga el precio y construye un equipo

Todos queremos alcanzar el éxito con el mínimo esfuerzo, pero eso simplemente no es realista en la mayoría de los ámbitos de la vida y el trabajo. Y es especialmente inviable con SKAdNetwork.

Una de las claves de nuestro éxito ha sido que nos tomamos SKAN en serio desde el principio. Aportamos recursos, investigamos y realizamos pruebas desde el principio, lo que nos ha beneficiado a largo plazo

Ann-Marie Pelkonen

Si buscas el éxito en iOS, simplemente tienes que convertirte en un experto en SKAN . Es inevitable. Solo entre el 20 % y el 30 % del suministro es accesible mediante atribución probabilística, y esa cifra también está disminuyendo. Necesitas formar un equipo, asignarle recursos y dedicar tiempo a comprender SKAN. ( Singular puede ayudarte ).

2. Empieza de forma sencilla y repite

Muchos intentaron excederse con los modelos de conversión y los temporizadores en los inicios de SKAN. Y esto seguirá siendo un problema con SKAN 4, que se lanzará a finales de este año, ya que SKAN 4 es aún más complejo. Ofrecerá muchas más oportunidades y datos, sin duda, pero también muchos más desafíos.

En cuanto a los esquemas de valor de conversión, comenzamos con algo simple y, desde entonces, hemos adaptado nuestro enfoque a algo un poco más complejo, pero teniendo en cuenta los requisitos de la red y lo que es mejor para nuestro modelo de atribución de ingresos que desarrollamos para iOS

Ann-Marie Pelkonen

Fue bastante difícil arruinar la atribución basada en IDFA. Era simple, accesible, duradera y estándar en la industria. SKAN es mucho más difícil. Puede que no te guste, o incluso que lo odies, o que incluso pienses que es basura, como dijo uno de los invitados a nuestro reciente seminario web.

La realidad es tan simple como dura: es la que hay.

A menos que vayas a ignorar iOS y optar solo por Android (lo que implica perder el GAID en aproximadamente 18 meses), simplemente tienes que resolverlo.

3. Comprende las señales de tu propia aplicación

A menos que conozcas las señales de tu propia aplicación que predicen la calidad y la rentabilidad del usuario, te encontrarás con un gran problema. Tras empezar con pasos sencillos, asegurarte de que entendieran SKAN y crear un flujo de atribución de ingresos funcional, Rovio trabajó en el valor predictivo del ciclo de vida.

Luego, implementamos tecnologías más avanzadas como pLTV y desarrollamos la tecnología necesaria para respaldar los modelos de conversión de pLTV. Además, siempre hemos estado en contacto con las partes interesadas... buscamos desarrollar algo que nos brinde la mejor precisión en la atribución de ingresos y que también sea compatible con las redes que utilizan las señales de los valores de conversión.

Erlin Gulbenkoglu

Tenga en cuenta que hay dos cosas para las que Rovio utiliza pLTV:

1. Estrategia a largo plazo: comprender el valor de los jugadores recién adquiridos para continuar iterando la efectividad del marketing.
2. Optimización a corto plazo: proporcionar a los socios de crecimiento las señales que impulsan la eficiencia de las campañas casi en tiempo real.

4. Amplíe su embudo de datos para obtener más señales de informes

Antes, como en adquisición de usuarios móviles , el IDFA era prácticamente todo lo que necesitabas. Ahora que SKAdNetwork es la fuente de información, necesitas más de una señal, como he escrito incesantemente en mi blog durante el último año. (Consulta " MMP en 2030: la medición de marketing del futuro ").

Rovio está haciendo exactamente eso.

Ahora necesito usar muchas más fuentes de datos diferentes que antes. Y aún no puedo estar completamente seguro de la decisión que tomo

Anastasia Nikitina

Ahora Rovio analiza, entre otras fuentes, datos preinstalación y postinstalación, y los utiliza para calcular el ROI general. Esto incluye los CPI y CPM derivados de SKAN, además de datos postinstalación, incluyendo métricas de conversión y retención. Rovio compara todo esto con el rendimiento orgánico y lo compara con los resultados esperados.

Punto importante:

La verdad es un poco más difusa tras el IDFA. Rovio utiliza intervalos de confianza para guiar la toma de decisiones y las toma basándose en probabilidades en lugar de certezas. (Seamos sinceros: los profesionales del marketing siempre lo han hecho. Pero ahora es un poco más necesario)

5. Exigir transparencia en el DSP

Uno de los componentes clave del marco de atribución móvil de Apple son los umbrales de privacidad para lograr el anonimato de la audiencia. Por ello, uno de los participantes del seminario web que no pertenecía a Rovio, David Phillipson —director ejecutivo y cofundador de Dataset—, comentó que la transparencia con los socios publicitarios es fundamental.

Es fundamental que los DSP sean totalmente transparentes con el anunciante y con el MMP. Al compartir los ID de los subeditores con Singular y Rovio, podemos establecer el nivel de gasto por editor que necesitamos para asegurarnos de obtener la cantidad óptima de datos granulares. De esta manera, podemos implementar el presupuesto y el ritmo óptimos por subeditor, dentro de su presupuesto y sus objetivos, para asegurarnos de obtener la mayor cantidad de datos posible

David Phillipson

En otras palabras, al compartir qué editor genera cada impresión que genera una instalación de app, los DSP y los socios publicitarios pueden garantizar que los anunciantes maximicen las instalaciones por fuente, lo que maximiza la señal. Sin este paso crucial, existe la posibilidad de que un presupuesto determinado se distribuya entre tantas apps y sitios web que alojan los anuncios que los límites de privacidad de Apple simplemente eliminen una cantidad enorme de los datos necesarios para optimizar.

6. Realizar experimentos con datos históricos

Si me dieran un dólar por cada vez que un profesional del marketing móvil me decía "probar es la clave" en un seminario web o un podcast, me regalarían unas vacaciones en Europa. Probar es esencial, pero también es caro.

Hay una forma de realizar la prueba casi gratis, sin embargo…

Hemos realizado experimentos con datos históricos; por ejemplo, al realizar una atribución de ingresos con IDFA y pLTV, hemos obtenido menores errores de atribución de ingresos, y decidimos adoptar ese enfoque. Una ventaja de este enfoque es que, básicamente, podemos usar tantos predictores como queramos. No necesitamos codificar nuestros predictores en los 64 grupos que tenemos [con SKAN]»

Erlin Gulbenkoglu

Ejecutar pruebas con datos históricos le permite identificar señales de usuarios de alto valor en escenarios en los que tiene todos los datos que necesita, por lo que definitivamente es algo que vale la pena probar.

Sin embargo, hay algunas salvedades obvias:

1. Si su producto ha cambiado significativamente, tenga en cuenta que esto podría distorsionar la información.
2. Si las personas han cambiado significativamente (épocas de Covid versus épocas “post” Covid, etc.) esto también puede generar conocimientos que no se pueden generalizar a la actualidad.

7. Consolidar campañas

Los umbrales de privacidad son esenciales para ocultar a las personas y lograr el anonimato de la multitud. Sin embargo, en casos extremos, bloquean prácticamente todas las señales de optimización de marketing utilizables.

La solución: la consolidación:

“El mayor cambio probablemente fue que tuvimos que consolidar nuestras campañas y aumentar su escala, y diría que esta es la clave del éxito básicamente en SKAN”

Anastasia Nikitina

Distribuir un presupuesto insuficiente en demasiadas campañas conlleva una pérdida excesiva de datos. Consolide las campañas para que los umbrales de privacidad funcionen correctamente y logren el anonimato de la audiencia sin afectar las señales de marketing como daño colateral.

8. Replantear la segmentación

Sin duda, SKAdNetwork puede ser la base del éxito del marketing móvil. Los clientes que utilizan Singular alcanzan una precisión promedio del 87 % en la predicción de ingresos D7 . Sin embargo, eso no significa que todo funcione. El retargeting prácticamente desapareció con el IDFA, y la segmentación no es mucho mejor.

“Ya no tenemos tantas oportunidades de hacer focalización”

Anastasia Nikitina

Por supuesto, esto podría variar según el editor de aplicaciones y el anunciante. Rovio desarrolla juegos casuales, y su público es amplio y diverso, lo que influye en el grado de precisión con el que necesitan una segmentación. Pero la cuestión es la misma: la segmentación por comportamiento sin IDFA es difícil, si no imposible.

Algunas advertencias:

1. La segmentación contextual puede aportarle algún valor.
2. Las audiencias reunidas por proveedores externos que poseen fortalezas de contenido (pensemos en Facebook, Reddit, Snap, Twitter y otros) aún podrían funcionar para la segmentación, pero, por supuesto, no obtendrás datos específicos sobre ellos.
3. Las alternativas de segmentación que garantizan la privacidad, como Topics API en el Privacy Sandbox de Google para Android, son opciones potenciales adicionales (aunque, obviamente, no en este caso en iOS).

9. No extraigas (necesariamente) aprendizajes de Android

Es tentador probar en Android, donde aún se tiene acceso completo a GAID, y aplicar lo aprendido en iOS. Esto puede ser interesante, por ejemplo, en términos de estrategia creativa.

Sin embargo, no asuma que se aplica a iOS:

Al principio dependíamos mucho de Android, pero luego nos dimos cuenta de que las mismas creatividades principales no siempre funcionan tanto en iOS como en Android. Esto solía ser algo habitual para nosotros, pero nos dimos cuenta de que ya no es necesariamente así, por lo que estamos intentando trasladar las pruebas creativas también a iOS

Ann-Marie Pelkonen

Parece que necesitarás usar algunos de esos identificadores de campaña en SKAN para la creatividad o confiar en que tus socios los usen. La buena noticia: SKAN 4, con mayor granularidad, está por llegar.

10. Aproveche los datos de suscripción voluntaria

Puede que sean escasos, pero no abandone los datos del IDFA solo porque sean más difíciles de obtener. Debe seguir solicitando permiso para el seguimiento, y justificando su uso, simplemente porque se trata de una importante fuente adicional de datos que le ayudará a comprobar sus suposiciones.

También intentamos usar datos de suscripción voluntaria. Los usamos para validar si nuestra atribución de ingresos es razonable

Erlin Gulbenkoglu

No esperes demasiado: ten en cuenta que Erlin dice "intenta usar"

Pero cualquier dato determinista y granular puede ser de gran ayuda, y algunas aplicaciones alcanzan tasas de aceptación superiores al 60 %. Probablemente no sea tu experiencia, ya que se trata de un valor atípico. Sin embargo, cualquier dato que obtengas es útil, e incluso si solo es el 10 %, puede ser un buen tamaño de muestra para una encuesta, lo que te permitirá comprobar suposiciones y datos de SKAN.

Mira el seminario web completo (y consulta nuestro próximo análisis profundo de SKAN 4)

El seminario web completo está disponible a pedido, gratis, aquí mismo . Les recomiendo que lo vean.

Además, como saben, Apple presentó SKAN v4 en la WWDC recientemente. Esta semana profundizaré en SKAN v4 con Gadi Eliashiv, CEO Singular . Hablaremos de:

• Anonimato de multitudes
• El nuevo ID de origen
• Nuevos tipos de valores de conversión
• Varias devoluciones de datos (3 en total)
• Nuevo comportamiento del temporizador
• Cohortes
• Compatibilidad de web a aplicación
• Valores de conversión para los postbacks n.° 2 y n.° 3
• Modelado de datos faltantes
• Fraude
• Cambios en los ecosistemas
• Configuraciones de prueba
• Y más…

Acompáñenos a este seminario web. ¡Estoy seguro de que será muy entretenido e informativo!