Mejorando el rendimiento de SKAN: 3 etapas de efectividad de SKAdNetwork

“El rendimiento de SKAN es pésimo”

“SKAdNetwork es inútil”

“El marketing de rendimiento ha terminado”

En los últimos dos años, he dedicado más horas, días y meses de los que puedo contar a pensar, hablar, trabajar, consultar y asesorar sobre cómo extraer hasta el último ápice de la señal de marketing del marco SKAN de Apple . Tras innumerables análisis profundos de datos, conectores, modelos de conversión y configuraciones SKAN, he descubierto algunas cosas sobre el rendimiento de SKAN.

1. Cada uno está en una etapa diferente con SKAN
2. Es fácil hacer SKAN mal
3. Cuando lo haces mal, los datos parecen… bueno, una locura
4. Cuando los datos parecen una locura, es fácil abandonar SKAN
5. Pero… todos pueden mejorar la configuración de SKAdNetwork
6. Todos pueden optimizar sus modelos de conversión
7. Todo el mundo puede obtener una señal utilizable de SKAN
8. Todo el mundo puede seguir haciendo marketing de rendimiento en iOS a gran escala

No digo que sea fácil. Tampoco digo que lo lograrás a la primera. Quizás necesites ayuda de una herramienta como SKAN Advanced Analytics de Singular para modelar los datos faltantes y recrear cohortes, o nuestra tecnología más reciente para optimizar automáticamente los modelos de conversión de SKAN . Pero, con un poco de ayuda de amigos, puedes ejecutar campañas de marketing de alto rendimiento en iOS con SKAdNetwork .

Repasemos los niveles que he visto por ahí.

Nivel de rendimiento SKAN 1: principiante

No todos son pioneros, y eso está bien. Nadie puede decidir mejor que tú dónde asignar tus recursos limitados al desarrollo de productos, el marketing y la ciencia de datos.

Pero aquí estamos.

La realidad de la transparencia en el seguimiento de aplicaciones es que la gente no está optando por compartir IDFA. La realidad del seguimiento es que la identificación por huella digital infringe las directrices de Apple y corre el riesgo de que tu aplicación sea retirada de la App Store. Si vas a realizar mediciones de adquisición de usuarios móviles en iOS, SKAdNetwork es la solución.

Prefieres la incrementalidad ? ¿Prefieres el modelado de mezcla de medios ?

Claro, adelante. Estos enfoques tienen cierto valor (y estén atentos a más información de Singular al respecto). Pero descubrirán que la ciencia de datos, el modelado y los ajustes necesarios superan con creces lo que necesitan para que SKAN funcione, al menos. ¿De verdad quieren renunciar a la única metodología de medición determinista (aunque agregada) que aún tenemos en iOS?

Por supuesto que no.

Así es como funciona SKAN en pocas palabras

1. Una aplicación de editor muestra un anuncio para su aplicación (la aplicación del anunciante) desde una red para un “ID de campaña SKAN” específico
2. Una persona hace clic en el anuncio, instala y ejecuta su aplicación
3. Su aplicación, la aplicación del anunciante, actualiza un “Valor de conversión” (CV) para ese usuario en las primeras 24 horas, que es un número entre 0 y 63
4. Después de un temporizador aleatorio de 24 a 48 horas, su dispositivo envía un " SKAN Postback " a la red publicitaria (y a usted) para informar sobre la nueva instalación.
5. Umbrales de privacidad de Apple , la devolución incluye el CV

Este modelo presenta numerosos problemas desde la perspectiva del marketing móvil, especialmente en comparación con lo que existía antes de la Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones. El problema principal: la visibilidad limitada de los eventos posteriores a la instalación está generando una brecha entre los datos que proporciona SKAN y los que los profesionales del marketing tradicionalmente necesitaban.

Los desafíos incluyen:

1. Captura de datos SKAN completos
2. Navegando por las complejidades en la gestión del valor de conversión de SKAN
3. Manejo de ventanas de datos de 24 horas muy limitadas, impulsadas principalmente por cómo las principales redes publicitarias implementan SKAN para la optimización de campañas
4. Datos faltantes debido a umbrales de privacidad no cumplidos

La solución tiene tres partes principales

La solución tiene tres partes, cada una de las cuales es esencial para un rendimiento óptimo de SKAN: un sistema de gestión de conversión fundamental, informes SKAN listos para usar y ciencia de datos avanzada para modelar los datos faltantes y restaurar su capacidad de analizar, optimizar y predecir. 

Ésta es la solución de Singularpara SKAN, donde:

• El SDK administra todas las llamadas API que necesitas
• Nuestra tecnología de gestión de conversiones codifica sus valores de conversión y comparte su modelo con las redes publicitarias con las que se asocia para que comprendan cómo se ven los buenos resultados para usted y puedan optimizar las campañas
• Los informes de SKAN agregan y validan todas sus devoluciones de SKAN de todos sus socios, decodifican sus valores de conversión y calculan el costo por adquisición y el retorno de la inversión publicitaria
• Los análisis avanzados devuelven los datos faltantes para proporcionar una visibilidad completa del rendimiento de sus campañas SKAN

Siempre recomiendo a los profesionales del marketing empezar con un modelo de conversión muy simple y repetirlo. Elijan eventos que puedan validar fácilmente y que sean un claro indicador de usuarios de alto valor. Los eventos que elijan DEBEN ser probables en las primeras 24 horas posteriores a la instalación.

Además, incluye segmentos de ingresos en tu modelo de conversión (no te preocupes, hay un asistente sencillo que te guiará en la configuración) si tienes compras dentro de la aplicación o ingresos por publicidad. A esto lo llamamos usar modelos de conversión mixtos , y he visto que obtienes literalmente un 50 % más de datos de SKAdNetwork.

¿Le preocupa obtener el modelo de conversión adecuado?

Podemos ayudar, pero lo más importante es que Singular tiene tecnología automatizada que en muchas circunstancias puede detectar si hay un modelo SKAN más optimizado para usar y se lo notificará.

Actualmente, todas las principales redes publicitarias son compatibles con SKAN, así que empieza con la que conozcas. No inviertas solo unos pocos dólares: debido a los umbrales de privacidad, los datos devueltos por debajo de unas 20 instalaciones por ID de campaña de SKAN estarán incompletos e inutilizables. Por lo tanto, impulsa la escalabilidad con cada socio y en cada campaña. Habla con tus socios sobre cuántos ID de campaña de SKAN utilizan para los procesos de optimización interna y obtén sus recomendaciones sobre presupuestos y escalabilidad de campañas.

Una vez que esté en funcionamiento, revise sus informes SKAN en el panel de control de Singular. Compruebe si los valores de conversión son correctos. Revise las cifras estimadas de CPA y ROI y busque anomalías. 

Una vez que estés satisfecho con los resultados, avanza y avanza hacia arriba: estarás listo para mejorar el rendimiento de SKAN.

Nivel de rendimiento 2 de SKAN: avanzado (optimización y escalado)

Es un gran salto desde el cableado de SKAN y la definición de un modelo de conversión inicial hasta la optimización de SKAN, y este gran salto es lo que separa a aquellos que encuentran éxito en el marketing de rendimiento de iOS y aquellos que nunca realmente obtienen sus informes de SKAdNetwork hasta el punto en que se convierten en una herramienta útil para la adquisición de usuarios y el marketing de crecimiento a escala.

Existen una serie de desafíos que los especialistas en marketing móvil suelen enfrentar cuando ponen en funcionamiento SKAN:

• Tus datos se ven completamente diferentes a lo que estás acostumbrado y esperas
• No estás obteniendo suficientes valores de conversión
• Lo que significa que apenas estás viendo ingresos
• Y, por supuesto, no hay información granular a nivel de dispositivo

El resultado es que tu rendimiento inicial es deficiente, y este es el punto en el que muchos se dan por vencidos. Persiste: existen prácticas para optimizar y escalar tus campañas.

Pero hay que ir más allá de lo básico.

Tus resultados fundamentales en un mundo SKAN no provienen únicamente de SKAdNetwork . Tienes más datos de los que crees: solo necesitas desbloquearlos, combinarlos, enriquecerlos y usarlos para generar significado, precisión y conocimiento.

Comienza con los datos de campaña de los socios publicitarios: entrega, costo, creatividad… todos los KPI de tu red. Continúa con todos los datos que obtienes del marco SKAN (postbacks sin procesar) y el modelo de conversión que configuras, adaptado a tus KPI y periodos de medición específicos. (Nota para quienes tienen varias aplicaciones: esto suele ser único para cada aplicación). Y finalmente, completa todo con los datos a nivel de dispositivo que aún puedes obtener: IDFAs donde obtienes el consentimiento de ATT, IDFVs para todas tus instalaciones. Esto te ayudará a crear cohortes medibles, rastreables y con privacidad garantizada.

¿Cómo?

La solución SKAN de Singularcombina todos estos resultados de su actividad de marketing y móvil y, en la capa de información básica de SKAN, proporciona el CPI real de SKAN, enriquecido con datos de campaña. Además, el ROAS y el CPA reales de SKAN, utilizando eventos decodificados reales y fechas de instalación estimadas.

Sin embargo, esto por sí solo no es suficiente para generar el nivel de medición y conocimiento necesarios para optimizar las campañas actuales y diseñar estrategias para las futuras. Esto se debe a que, debido a la falta de datos debido a los umbrales de privacidad y los postbacks puntuales, los datos concretos que SKAN proporciona son insuficientes.

También necesita la capa de análisis avanzado de Singular, que modela los datos de conversión faltantes utilizando sus propios datos propios, incluyendo IDFV, para ofrecer ROAS y CPA modelados y descensurados, cohortes estimadas con ROAS y CPA, y optimización del LTV de SKAN. Todo esto permite a Singularcomprobar y volver a comprobar automáticamente su modelo de conversión operativa y ofrecer recomendaciones de mejora que le permitirán una precisión aún mayor.

¿Por qué es tan crucial optimizar los modelos de conversión?

Nuestros mejores clientes —los expertos en marketing móvil más inteligentes que conocemos— prueban un promedio de 6 modelos antes de tener éxito. (Y adivina qué: cuando el mundo cambia, cuando tu aplicación cambia, cuando tu marketing cambia… el "mejor" modelo de conversión SKAN podría tener que cambiar también)

El modelo de conversión ideal de SKAN utiliza tanto señales tempranas como predictores sólidos de un LTV alto. Los ingresos son el predictor más preciso, pero son escasos. Los eventos tienen un volumen mucho mayor, pero son significativamente menos predictivos. Por lo tanto, la mayoría de los expertos en adquisición de usuarios terminan utilizando un modelo de conversión mixto que utiliza todos los componentes de SKAN, incluyendo tanto ingresos como eventos: 2 bits para 3 eventos y 4 bits para 16 segmentos de ingresos diferentes.

(Nota: próximamente tendremos un nuevo tipo de modelo mixto que admitirá 3 eventos “preliminares” y hasta 60 grupos de ingresos. ¡Estén atentos!)

¿Por qué es fundamental tener tantos segmentos de ingresos para lograr el rendimiento de SKAN?

Cuando no tienes suficiente granularidad en tus segmentos de ingresos, pierdes precisión.

Por ejemplo, un segmento de entre $2 y $4 podría contener eventos con un costo promedio de $3.75. Sin embargo, al decodificar las conversiones de SKAN, no se sabe esto. Por lo tanto, sus ingresos promedio estimados podrían ser de tan solo $3 por conversión. El rendimiento real es significativamente mayor, pero ni el departamento de optimización de red ni el departamento de contabilidad interna lo saben. Los socios no pueden optimizar al máximo (si se me permite decirlo) y usted reporta un ROI, un ROAS y un LTV predictivo mucho menores de lo que debería.

Esto deja muy claras un par de cosas sobre el rendimiento de SKAN.

1. Trabajar con tu equipo de producto es esencial para desarrollar correctamente tu modelo de conversión. Simplemente necesitas una comunicación muy estrecha para que los eventos e ingresos probables —y hacia los que el producto incentiva o guía a los usuarios— se reflejen en tu modelo de conversión.
2. Hacer coincidir los segmentos de ingresos lo más estrechamente posible con la distribución real de los ingresos (qué se vende a qué precio al principio del recorrido del usuario) es realmente muy importante.

Por ejemplo, usar 16 categorías de ingresos en lugar de 8 puede aumentar la precisión en un 45 %. Usar 32 categorías de ingresos puede aumentar la precisión en un 74 %.

Eso es enorme.

Hay que conocer lo bueno y lo malo. Por muy malo que sea no poder optimizar campañas que funcionan bien y no saberlo, es aún peor no poder optimizar campañas que fallan y tampoco saberlo

Todo porque sus ingresos individuales son simplemente demasiado grandes.

Mejores prácticas para optimizar los modelos de conversión SKAN

A medida que avanza en los 3, 6 o 9 pasos diferentes para llegar al modelo de conversión SKAN perfecto para su aplicación, tenga en cuenta algunas cosas.

1. Mantenga al menos un evento de referencia para garantizar que sus valores de conversión tengan sentido y para obtener al menos ALGUNA señal si no se generan ingresos
2. Los ingresos por publicidad son una gran ventaja: son muy útiles como indicador temprano a corto plazo. (Por supuesto, esto depende de tu aplicación y su categoría)
3. La creatividad es fundamental. Piense —y analice los datos— en busca de acciones de los usuarios que predigan la actividad de ingresos futura.
4. Y, de nuevo, los rangos de ingresos son cruciales para la precisión. Defínelos en función del comportamiento observado de los usuarios o pruebe nuestros modelos recomendados.

Conseguirás un modelo de conversión sólido y obtendrás buenos datos... si eres persistente. Requiere tiempo y esfuerzo, así que un poco de paciencia también viene bien

Comprender los umbrales de privacidad para maximizar el rendimiento de SKAN

Nada de lo anterior importa si no comprende los umbrales de privacidad en SKAdNetwork ni optimiza sus campañas para minimizar la pérdida de datos por censura. Los postbacks sin valores de conversión le ofrecen cierta información, pero no son suficientes para optimizar.

El framework SKAN decide si censurar o no los valores de conversión en el momento de la instalación. Esto no depende de la actividad ni de la identidad del usuario: simplemente se basa en la cantidad de instalaciones generadas por cada ID de campaña SKAN en las últimas 24 horas.

Necesitas al menos entre 10 y 15 instalaciones para obtener valores de conversión. Más de 30 por ID de campaña de SKAN es mejor y, obviamente, a mayor escala, aumentas el porcentaje de instalaciones de SKAN que conllevan valores de conversión de SKAN, lo que aumenta la precisión.

Como hemos visto varias veces de varios clientes y socios, el volumen de instalación diario es su amigo cuando busca optimizar el porcentaje de devoluciones de SKAN con cargas útiles de valor de conversión.

Pero hay un problema.

El hecho de que algo se clasifique internamente como una sola campaña no significa que aparezca en el marco de SKAN como un único ID de campaña. Los socios publicitarios suelen descomponer una sola campaña en varias campañas SKAN para probar ubicaciones, creatividades u otros elementos de sus anuncios y así poder ejecutar sus propios motores de optimización. Dado que la censura se produce a nivel de ID de campaña, esto puede reducir la señal rápidamente si no se está impulsando suficiente volumen a cada socio.

La solución es la comunicación.

Habla con tus socios sobre cómo dividen las campañas en diferentes ID de SKAN y cuánto volumen suelen distribuir en cada una. Usa estos datos para determinar cuánto volumen gestionar con cada socio. Y, aunque esto puede requerir cierta flexibilidad a medida que experimentas con nuevos socios, concentra la inversión en periodos de tiempo para garantizar la máxima difusión de la señal.

Otra cosa: no os asustéis.

El rendimiento puede parecer realmente bajo al principio de tu experiencia con SKAN. Y puede que no parezca increíble incluso cuando te conviertas en un usuario avanzado de SKAN. Pero tu rendimiento real es casi seguro mucho mejor de lo que parece.

Y puedes ver eso con nuestras métricas modeladas.

Singular revela los valores censurados, estima las conversiones e ingresos faltantes y es totalmente transparente sobre los intervalos de confianza para que sepas exactamente cuánto confiar en la información. Este simple paso puede aumentar el rendimiento visible de SKAdNetwork en un 50 % , lo cual es una cifra enorme y te da la confianza para ejecutar marketing de rendimiento a gran escala en iOS, sabiendo cuál es tu retorno de la inversión.

Dos claves para mantener intervalos de confianza ajustados y mejorar la precisión de las métricas modeladas:

1. Consolidar campañas para reducir la falta de datos debido a los umbrales de privacidad
2. Utilice modelos de conversión optimizados para obtener entradas más precisas 

Devolviendo las cohortes a iOS

Gracias al fácil acceso a IDFA, los especialistas en marketing de crecimiento móvil pudieron monitorizar el rendimiento del ROI y el LTV de la cohorte a largo plazo. La mayor limitación de SKAN v3 es su ventana increíblemente corta: prácticamente 24 horas en la mayoría de los casos, debido a las necesidades de optimización de los socios publicitarios.

Ese tiempo no es suficiente para determinar realmente el rendimiento de una campaña ni la calidad de la cohorte de usuarios que atrajo. Las cohortes más largas brindan a los usuarios más tiempo para usar la aplicación, desarrollar un hábito y convertirse en clientes de pago altamente comprometidos. Que un nuevo jugador no compre algo en tu juego inmediatamente no significa que no se convierta en uno de tus jugadores más valiosos en el futuro.

El tiempo hace una gran diferencia en el análisis de campañas… ¡a menudo de 2 a 5 veces solo entre D1 y D7!

Singular recupera largas cohortes en iOS combinando datos de conversión derivados de SKAdNetwork con datos reales a nivel de dispositivo: lo que SKAN afirma que hiciste, basado en datos agregados sobre lo que realmente sucedió en tu app. El resultado son datos modelados, con intervalos de confianza, que muestran los ingresos generados por una campaña específica de SKAN en D7.

Dando vida a todas tus capas de conocimiento

Un dominio avanzado de SKAdNetwork requiere reunir todas estas capas de información en un solo lugar. Esto incluye:

• Socios
• Aplicaciones de editor
• Nombres de campañas
• Resultados fundamentales
  • Costo
  • Impresiones
  • Instalaciones reportadas por SKAN
• Capa de información básica de SKAN
  • SKAN eCPI
  • Ingresos de SKAN
  • SKAN ROI
• Capa de información avanzada de SKAN
  • Métricas modeladas
    • Ingresos de SKAN modelados
    • Ingresos modelados de SKAN D7
  • Cohortes SKAN
    • ROI de SKAN modelado
    • ROI de SKAN D7 modelado

Ahora, por fin, tienes las herramientas necesarias para evaluar con precisión el resultado de tus campañas de adquisición de usuarios de iOS. Ahora tienes los datos necesarios para tomar decisiones sobre el crecimiento futuro.

Indicadores clave de los expertos avanzados en SKAN

Los expertos de SKAN hacen constantemente cinco cosas que otros no hacen.

1. Probar e iterar continuamente diferentes combinaciones de modelos de conversión
2. Utilice segmentos de ingresos optimizados para aumentar la precisión del modelo
3. Confíe en métricas modeladas para superar los umbrales de privacidad de SKAN
4. Consolidar campañas en caso de altas tasas de censura
5. Utilice cohortes más largas modeladas para comprender su verdadero ROI

Parece sencillo en cinco pasos. En realidad no lo es, y algunos de los mejores profesionales del marketing y los mejores equipos de crecimiento móvil del mundo han tenido dificultades con SKAdNetwork como ningún otro marco de medición. 

Pero la buena noticia es que hay luz al final del túnel del rendimiento de SKAN. Puedes lograr que SKAN funcione. Y puedes convertir la atribución asistida por SKAN en la base de un marketing móvil de alto rendimiento.

Pero espera, ¡hay más sobre el rendimiento de SKAN (más adelante!)

Al principio de esta larguísima entrada del blog, mencioné tres niveles de efectividad en SKAdNetwork. Quienes sepan contar habrán notado que hasta ahora solo hemos cubierto dos.

Hay una buena razón para ello, y no es solo que esté cansado de escribir una entrada de blog tan larga, ni que tú estés cansado de leerla. Es simplemente que el nivel 3 llegará con SKAN 4 a finales de este año. 

Como ya habrán oído, SKAN 4 supone un cambio radical para SKAdNetwork. También supone una actualización importante, que proporciona una cantidad considerablemente mayor de datos (sin comprometer la privacidad) y abarca un periodo de tiempo considerablemente mayor. Ya hemos escrito mucho sobre SKAN 4, que pueden consultar en estas entradas del blog:

• SKAN 4: 14 cosas que sabemos hasta ahora (o creemos saber)
• SKAN v4: 27 preguntas respondidas

Pero la realidad, en cuanto a mejorar el rendimiento de SKAN 4, es que aún no está aquí. Permitirá mucho más (y requerirá mucho más), pero tendremos que compartir más información sobre cómo lograr que funcione y tenga un buen rendimiento después de su lanzamiento, no antes.

Y… estad atentos

Trabajamos constantemente con nuestros mejores clientes para revelar las mejores técnicas y conocimientos sobre la atribución en iOS y todo lo que necesitas saber. Mantente al tanto para estar al día.