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Resumo
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Ampliar a ingestão de dados : Os profissionais de marketing devem adotar uma estratégia robusta de ELT (Extensão de Aprendizado de Máquina) que integre diversas fontes de dados além das redes de anúncios, como APIs de lojas de aplicativos, mídias sociais e dados da concorrência, para obter insights abrangentes sobre o desempenho da campanha e o comportamento do consumidor.
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Foco na Análise Contextual : Priorize a compreensão do contexto de mercado mais amplo, incluindo eventos da loja de aplicativos e mudanças nos metadados, para descobrir as causas principais das alterações de desempenho e aprimorar a coordenação entre aquisição de usuários (UA), otimização da loja de aplicativos (ASO) e desenvolvimento de produtos.
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Escolha ferramentas flexíveis : Invista em soluções de gerenciamento de dados adaptáveis, como Singular , que permitem configurações personalizadas e fácil integração de novas fontes de dados, possibilitando que os profissionais de marketing analisem e respondam com eficiência à dinâmica de mercado em constante evolução.
O que você pode aprender com a estratégia ELT da SciPlay?
Todos os grandes desenvolvedores de aplicativos que levam o crescimento a sério têm uma abordagem Pokémon Go para dados: capturar todos. Todas as fontes. Cada quilobyte de informação. Mas a maioria está se limitando aos dados da rede de anúncios e aos seus próprios dados internos do aplicativo.
A realidade é que há mais. Muito mais.
Acessá-lo é a chave para obter insights significativamente melhores sobre suas alavancas de crescimento, posicionamento competitivo, incrementalidade da campanha e CAC.
E uma estratégia inteligente de ELT pode desbloquear tudo isso para você.
Confira minha conversa recente com a diretora de produtos publicitários da SciPlay, Gal Karniel:
Estratégia ELT da SciPlay
Ao comercializar na escala do SciPlay, você está unindo de 20 a 50 fontes de dados em redes de anúncios e lojas de aplicativos... e muito mais.
Karniel afirma que a única maneira de tornar isso útil é com uma camada ELT flexível, observável e personalizada. É por isso que sua equipe adotou o produto ELT da Singular , para ingerir APIs de difícil acesso, incluindo as novas APIs da App Store da Apple, extrair conjuntos de dados paralelos para resolver limitações da plataforma (como os conflitos de dimensão do Meta) e enriquecer as métricas principais com metadados contextuais.
A recompensa: análise mais profunda até o nível de posicionamento do anúncio, solução de problemas mais rápida, menos pipelines de dados personalizados para manter e uma linha de causalidade mais clara entre "o que mudou" e "o que alterou o desempenho".
Muito mais dados…
Você precisa desesperadamente de todos os dados que Singular tradicionalmente fornece de suas redes de anúncios: os dados de custo, os dados de entregabilidade, os dados de resultados. E você precisa de tudo isso combinado. E enriquecido com seus próprios dados internos do aplicativo.
Mas agora há mais disponível com a estratégia ELT certa.
Pense no monitoramento de desempenho da App Store e do Google Play:
- Downloads e exclusões
Valide números de instalação, monitore tendências de rotatividade - Avaliações e análises:
Identifique o sentimento do usuário, detecte problemas do produto e forneça insights às equipes de produto/ASO - Compras e assinaturas
Obtenha os dados de receita e reembolso mais precisos diretamente das lojas - Falhas e ANRs
Rastreie problemas de estabilidade do aplicativo que afetam a retenção e as classificações - Dados de engajamento
Meça as ações do usuário na loja de aplicativos para entender a intenção - Fontes de aquisição
Identifique de onde vêm as instalações (pesquisa, navegação, referências, território)
Pense em dados orgânicos sociais:
- Engajamento nas postagens da página
Veja qual conteúdo gera mais tração orgânica - Estatísticas de seguidores
Entenda o crescimento orgânico do público e alinhe-se com a segmentação de UA paga - Dados de comentários
Capture feedback e sentimentos não filtrados em escala
Há APIs de lojas de aplicativos, dados adicionais de redes de anúncios, dados sociais, dados de CDP, dados de CRM ou liveops e muito mais do que você pode obter. E pense em dados competitivos: listas principais na App Store e no Google Play que você pode consultar automaticamente e trazer para seus sistemas de BI para análise.
Outra parte fundamental da estratégia de ELT da SciPlay: coletar vários conjuntos de dados de redes de anúncios como a Meta, pois elas expõem apenas dimensões incompatíveis e não permitem reunir geolocalização e posicionamento, por exemplo. Agora você pode reunir ambos e, embora não seja possível unir as tabelas devido à falta de uma chave primária compartilhada, o insight adicional ainda expõe mais oportunidades.
A oportunidade oculta nos dados da loja de aplicativos
Como mencionei acima, a maioria dos profissionais de marketing limita a ingestão de dados a redes de anúncios: Meta, Google, AppLovin, Unity, TikTok e assim por diante. Isso gera gastos, cliques e instalações, e você pode adicionar receita para o panorama completo da monetização.
Mas, fundamentalmente, ele não considera a camada contextual do que está acontecendo nas próprias lojas de aplicativos.
Em outras palavras, todo o ecossistema de aplicativos em geral.
Esse é um dos motivos pelos quais a SciPlay ingere as novas APIs da App Store da Apple e os dados do Google Play diretamente em seu warehouse. Agora, eles podem correlacionar o desempenho da campanha não apenas com as métricas dos anúncios, mas também com um panorama muito mais amplo:
- Eventos da App Store:
Destaques, classificações, avaliações, atualizações - Mudanças de metadados
Ativos criativos, descrições, capturas de tela, categorias - Contexto de mercado
Posicionamento competitivo e mudanças no algoritmo da loja
Isso acrescenta uma lente maior e mais ampla.
Em vez de se perguntar apenas se suas campanhas publicitárias impulsionaram seu crescimento, você também pode perguntar o que mais aconteceu na loja que possa explicar isso. O resultado é uma análise de causa raiz mais rápida, menos atribuições falsas e um ciclo de feedback mais forte entre UA, produto e ASO.
Porque seu aplicativo não existe no vácuo. Outros editores lançam campanhas de marketing. Alguns aplicativos são destacados pela Apple ou Google. Eventos externos como filmes, feriados, previsão do tempo e eventos esportivos influenciam o comportamento do consumidor.
A estratégia ELT correta, portanto, ajuda você a enxergar muito mais.
Por que extrair?
Uma pergunta perfeitamente válida, claro, é por que usar o Extract para sua estratégia de ELT?
A resposta: é uma solução ótima a um preço incrível.
A equipe de Karniel não estava exatamente procurando uma ferramenta de funil de dados... eles estavam recebendo propostas de pacotes e painéis, e considerando a possibilidade de desenvolver uma ferramenta própria. O foco do Extract na movimentação de dados e na fácil configuração foi a resposta perfeita.
O Extract fornece à SciPlay os dados que ela deseja de forma rápida, fácil e com baixo custo. Não requer grandes conhecimentos técnicos para ser executado, permitindo que gerentes de produto e líderes de operações o utilizem por conta própria. Oferece visibilidade completa de ponta a ponta e tem o melhor preço do setor.
(Saiba mais sobre o que o Extract pode fazer aqui.)
Coisas importantes para lembrar ao construir sua estratégia de ELT
Se você leva o crescimento a sério e está procurando todas as fontes de dados que permitirão que sua equipe de marketing de desempenho alcance esse objetivo de forma rápida e eficiente, ótimo.
Aqui estão algumas coisas importantes a serem lembradas com base na experiência da SciPlay:
- Design para paralelismo
Quando uma plataforma não retornar todas as dimensões que você deseja simultaneamente, divida seus fluxos de dados e decida por caso de uso qual você precisa - Não pare nas redes de anúncios
As APIs da App Store e os sinais contextuais são minas de ouro subutilizadas... trazê-los internamente estreita o ciclo entre UA, ASO e produto - Priorize o contexto, não apenas os KPIs
Instalações/gastos/receita são necessários, mas insuficientes: adicione metadados de loja, mercado e criativos para interpretar mudanças de instalação e monetização - Compre flexível, não rígido.
O pronto para uso é ótimo até que deixa de ser, então escolha ferramentas com opções de configuração e personalização para que você possa fazer o que precisa, como deseja. - Torne a observabilidade um requisito
Registros completos, registros de data e hora e detalhes de execução criam confiança organizacional em seus dados (e facilitam a depuração de algo quando um fluxo é interrompido)
Com o tempo, você precisará de ainda mais fontes de dados. A boa notícia é que o Extract adiciona continuamente mais conectores, então você terá opções cada vez mais simples para adicionar e aprimorar ainda mais seus modelos de dados.
Muito mais no podcast completo
Como de costume, confira o podcast completo. Há muito mais sobre a estratégia de ELT da SciPlay que você achará interessante e útil à medida que potencializa os sinais que está adquirindo.
O que você encontrará:
- Como o SciPlay gerencia de 20 a 50 fontes de dados diferentes para marketing
- Como a SciPlay equilibra soluções internas e ferramentas de terceiros
- Como o Extract resolveu o desafio das 50 novas APIs da App Store da Apple
- Como o Extract pode criar conjuntos de dados paralelos para maior profundidade
- Por que visibilidade, registros e transparência são importantes para a confiança em pipelines de dados
- Como o Extract simplifica os pipelines de enriquecimento de dados e reduz a manutenção
- Como a SciPlay construiu acesso mais rápido a insights, melhor segmentação e melhores dados para decisões mais inteligentes
E não se esqueça de experimentar o Extract gratuitamente…
