9 pasos para hacer que SKAN sea predictivo (y sí, es posible)
El marco SKAN de Apple ha sido clave en el día a día de los profesionales del crecimiento móvil durante ocho meses. Sin embargo, el 90 % de los profesionales del marketing móvil aún lucha por hacerlo útil, práctico y tan bueno como el IDFA de antaño.
En resumen, hacer que SKAN sea predictivo.
Al parecer es posible.
De hecho, los expertos en marketing están encontrando maneras de que SKAdNetwork sea tan eficaz como IDFA en cuanto a capacidad predictiva. Puede que esto suene descabellado para quienes aún luchan por que funcione, pero es algo que Eran Friedman, director de tecnología Singular , ha presenciado personalmente y, de hecho, ha ayudado a las marcas a lograr.
Si IDFA fuera un 10 en capacidad predictiva, le pregunté: ¿qué es SKAN?
“Cuando trabajo con empresas más sofisticadas que realmente se esforzaron por resolverlo, he visto que esta puntuación aumenta cada vez más”, afirma. “Vemos casos en los que las empresas dicen: 'Hemos alcanzado el mismo nivel de escala que teníamos con IDFA, estamos satisfechos con el rendimiento y con los datos que obtenemos'. Así que se requirió cierta iteración y trabajo para llegar allí. Pero diría que definitivamente se puede alcanzar un nivel comparable al que se tenía antes”
Lo cual, supongo, es básicamente un 10.
Eso no significa que SKAN te ofrezca todo lo que tenías antes. IDFA sigue siendo el estándar de oro, porque lo fue (y lo sigue siendo , si obtienes permiso de ATT):
- Instante
- Determinista
- Granular
- Rico en datos
- Directo
La pregunta entonces es: ¿cómo se puede lograr que SKAN sea predictivo? ¿Qué se debe hacer exactamente para generar el mismo valor de optimización de campañas de marketing con SKAdNetwork que antes con IDFA?
Según Friedman, hay al menos nueve cosas que es necesario lograr.
9 pasos para hacer que SKAN sea predictivo
1. Acierta con lo básico.
El primer obstáculo es acierta con lo básico. Asegúrate de que los cables y los tubos estén conectados y de que realmente estés recibiendo datos de SKAdNetwork. Esto puede parecer simple, incluso simplista, pero muchos profesionales del marketing han tenido serios problemas en esta etapa inicial.
2. Utiliza datos modelados: conversiones.
Los límites de privacidad de Apple implican que solo ves una parte de los datos. Sin embargo, con la ciencia de datos y el aprendizaje automático adecuados, puedes obtener datos SKAN modelados de alta calidad que te indican con un alto grado de confianza lo que realmente está sucediendo.
3. Crea datos modelados: cohortes.
Una vez que tengas los datos faltantes, puedes crear modelos predictivos para cohortes, que debes estimar, ya que no dispones de datos precisos sobre tiempos de instalación específicos. Esto te ayuda a generar un LTV previsto y a comprender lo que realmente obtienes de las campañas medidas con SKAN.
4. Optimiza tus modelos de conversión.
Puedes empezar con un modelo de ingresos y luego probar un modelo de interacción o de retención. Finalmente, querrás encontrar el modelo que mejor se adapte a ti y a tu aplicación. La buena noticia: puedes actualizar los modelos de conversión de SKAdNetwork sobre la marcha, en la nube, con el Singular .
5. Incorpora múltiples señales a tu postback de SKAN.
Solo tienes un postback de 6 bits. Sin embargo, puedes codificar varios datos en ese único postback, como datos de cohorte, ingresos, comportamiento, registro, suscripciones, etc. (Consulta una guía sobre cómo optimizar tus postbacks en SKAN).
6. Adáptate a tu sector y aplicación.
La mayoría de las aplicaciones de juegos, especialmente las hipercasuales, necesitan retroalimentación casi instantánea para optimizar las campañas publicitarias. Las fintech podrían funcionar con ciclos de retroalimentación más largos. Adapta tus estrategias a tu aplicación específica y a tu sector, ya que tus cálculos de LTV y ciclo de vida del cliente probablemente sean muy diferentes a los de otras empresas.
7. Prueba a fondo.
No esperes acertar a la primera. Te llevará varias semanas descubrirlo todo. Invierte ese tiempo, porque SKAN no es una moda pasajera. Es básicamente lo único que puedes tener seguro para medir campañas de iOS. (¿Crees que siempre tendrás huella digital? No estés tan seguro ...)
8. Optimice sus conjuntos de datos operativos: instalaciones, ROI, cohortes, LTV.
Su prioridad es que sus conjuntos de datos operativos funcionen correctamente. Esto implica datos básicos como costos, instalaciones, cohortes, LTV y ROI. Estos datos son necesarios para la optimización y los informes diarios y semanales. La buena noticia es que puede lograrlo con SKAN.
9. Considere perspectivas estratégicas de alto nivel: incrementalidad, modelado de la combinación de medios.
Una vez que domine los fundamentos y si cuenta con recursos adicionales en ciencia e ingeniería de datos, considere técnicas sofisticadas como la incrementalidad y el modelado de la combinación de medios para obtener perspectivas estratégicas a largo plazo. Esto le brindará información sobre cómo distribuir su presupuesto entre canales, el impacto general de la combinación de todas sus iniciativas e inversiones de marketing, y más.
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