SKAN 3 en análisis: 16 conclusiones que aprendimos

Solo el 5,4 % de los profesionales del marketing que utilizan SKAN 3 afirman que todo va de maravilla . Por eso, cuando lanzamos SKANATHON recientemente, dedicamos una de las cuatro sesiones precisamente a eso: un repaso de SKAN 3.

El enfoque:

• ¿Qué hemos aprendido?
• ¿Qué errores cometimos?
• ¿Qué necesitamos saber hoy, dado que SKAN 3 sigue siendo el juego principal en la ciudad?

Ya puedes ver el seminario web a la carta (y te lo recomiendo muchísimo). Los panelistas que compartieron sus ideas y consejos fueron:

• Edouard Favier de Un mono pensante
• Vanessa Simmons de Feedmob
• Santiago Casais de Smadex
• Noah Gerard-Grossman de Unity
• Shamanth Rao de Rocketship

SKAN 3 en análisis: adiós a la granularidad y a las etapas del duelo

Como todos sabemos, el gran cambio con SKAN es la pérdida de granularidad. 

“Todo lo que se refiere a informes o segmentación a nivel de usuario ahora se integra a nivel de campaña”, afirmó Vanessa Simmons, jefa del equipo sénior de operaciones publicitarias de Feedmob. “Esto cambia radicalmente la forma de visualizar los datos, las optimizaciones y el rendimiento”

Esto lo cambió todo y, como dice Shamanth Rao, todos en la industria tuvieron que pasar por todas las etapas del duelo cuando llegó SKAN 3:

• Negación
• Enojo
• Depresión
• Aceptación

Sin embargo, una vez que la industria logró la aceptación, todos aprendimos algunas lecciones clave. Aquí hay 16 mencionadas en el seminario web..

Lo que aprendimos el año pasado

Todos aprendimos mucho más de lo que jamás imaginamos que aprenderíamos sobre la medición de marketing que protege la privacidad. 

Algunos de los aprendizajes clave de nuestros expertos en el seminario web de revisión de SKAN 3 incluyen:

1. Adapte sus KPI a lo que SKAN puede ofrecer
   . «Tuvimos un cliente que desactivó iOS por completo y dedicó mucho tiempo a trabajar con sus equipos internos para desarrollar sus datos internos de origen, asegurándose de que su mapeo fuera algo que su sistema pudiera reconocer… su evento principal ocurrió el día 45, muy fuera de la ventana de postback. Pero gracias a que habían dedicado tiempo a trabajar con todas las partes necesarias, pudieron obtener ese postback y compararlo con esos datos de origen», afirma Simmons.
2. Concéntrese en los eventos inmediatamente posteriores a la instalación
   “Capture un evento que se acerque lo más posible al LTV del usuario y convierta dentro de las primeras 24 a 48 horas”, dice Gerard-Grossman.
3. Estudia a tus usuarios para saber qué eventos predicen el valor futuro.
   «Realmente depende del tipo de aplicaciones, pero en nuestro caso nos centramos principalmente en las compras dentro de la aplicación», afirma Favier. «Rápidamente nos dimos cuenta de que era, con diferencia, la señal más importante para nosotros y el modelo debe centrarse 100 % en eso».
4. Apóyate en tus datos de usuario propios, que no han cambiado.
   "Otras señales, por supuesto, son tus propios datos propios", añadí en un momento dado. "¿Qué veo? ¿Con qué puedo crear cohortes? ¿Qué rendimiento veo a partir de ahí? ¿Cómo puedo añadir eso o superponerlo a mis resultados de SKAN?"
5. Prueba aplicaciones de bajo impacto en tu portafolio.
   "Si tienes la oportunidad de tener un portafolio de aplicaciones backend donde puedas probar cosas, hazlo", dice Favier. "Probablemente sea la mejor manera".
6. Usa a los usuarios de ATT-yes para informar a los usuarios de SKAN.
   "Analiza las diferentes señales que puedes obtener para tu campaña", dice Favier. "No tienen por qué ser necesariamente las señales de SKAN. También puede ser un enfoque determinista: intenta mejorar la aprobación de ATT y la cantidad de IDFA que obtienes".
7. Aumenta el volumen de las campañas.
   «Empieza con un alto nivel de instalaciones diarias», dice Casais. «Esto te permitirá superar todos los umbrales y todos los ID de campaña, y obtener la mayor cantidad de datos posible».
8. Tenga paciencia.
   “El primer día se lanzará una nueva campaña, habrá muchas impresiones nuevas, pero las instalaciones ni siquiera llegarán todavía”, dice Gerard-Grossman.
9. Minimiza los cambios innecesarios para evitar retrasos en los datos.
   "Minimiza los cambios en los ID de campaña o ten en cuenta cómo afectarán", dice Casais. "Los datos serán más precisos y no tendrás que lidiar con retrasos en la instalación al cambiar estos ID de campaña".
10. Entiende que algunas aplicaciones son perfectas para SKAN.
    "Su principal KPI era el registro, una inscripción, algo que ocurría casi inmediatamente después de la instalación", dice Simmons. "Y era un excelente indicador de que esta persona iba a completar X, Y, Z después... así que usar SKAN fue realmente genial".
11. Apóyate en socios para que te ayuden a comprender y usar SKAN.
    "Habla con otros socios publicitarios", dice Favier. "Seguro que estarán dispuestos a ayudarte, lo que te facilitará mucho la vida y te permitirá realizar todas las pruebas posibles".
12. Adapta tu modelo de conversión a tu aplicación.
    «Vas a perder datos», afirma Favier. «Es algo que va a ocurrir, pero hay que priorizar las ganancias sobre la pérdida. Un mejor modelo de conversión puede mejorar significativamente el rendimiento de tu campaña, especialmente en redes que dependen en gran medida de SKAN».
13. Utilice múltiples fuentes de datos para validar y enriquecer los datos de SKAN
    “Utilice múltiples fuentes de datos porque ahora no existe una única fuente determinista”, afirma Rao.
14. No tengas miedo de aprender.
    ¿Qué es importante? "Aprender todos los detalles, comprender todos los términos, comprender los detalles de SKAN y cómo está cambiando, así como la compatibilidad con la red", dice Gerard-Grossman. "Y luego dar el siguiente paso para aplicarlo a tu aplicación específica y asegurarte de que tu modelo de conversión esté bien configurado y de que lo estés aprovechando al máximo".
15. Usa tu esquema de conversión para segmentar a los usuarios.
    «El objetivo del esquema debe ser separar a los usuarios de alto valor de los de bajo», afirma Rao. «Y desde esa perspectiva, lo mejor es usar solo un esquema de ingresos. Podrías usar eventos que no generen ingresos antes de los ingresos, como el registro, la incorporación completa, etc., pero en realidad la mayor parte debería ser ingresos».
16. Prueba diferentes tipos de pruebas.
    «Se trata principalmente de probar diferentes modelos SKAN, diferentes modelos de conversión y diferentes tipos de modelos de conversión», dice Favier. «Así, puedes cambiar los temporizadores entre los modelos de conversión, variar los eventos y su valor».

Mucho más en el seminario web completo de revisión de SKAN 3

El seminario web completo contiene mucho más, y ya está disponible, gratis y a pedido. Consígalo aquí:

Seminarios web de SKANATHON a pedido