Modelos de conversão mistos – aprimore seu modelo e preveja melhor a receita da SKAN
Para a maioria dos profissionais de marketing, a receita é uma métrica crucial. Entender quanto um usuário gasta em compras dentro do aplicativo é essencial para compreender o sucesso de suas campanhas, ou seja, seu ROI (Retorno sobre o Investimento) na SKAN (SKAdNetwork) e o LTV (Valor Vitalício do Usuário) .
Infelizmente, para a maioria, rastrear a receita com o SKAdNetwork é complicado. Embora a receita geralmente forneça informações valiosas sobre o desempenho da campanha e seja uma métrica confiável para previsões, confiar apenas nela, na maioria dos casos, dará uma visão parcial do desempenho do SKAN.
SKAdNetwork, seu pesadelo em termos de relatórios.
Todo mundo está familiarizado com os problemas apresentados com o SKAdnetwork—é um caos total e um pesadelo logístico para profissionais de marketing de apps, desenvolvedores e cientistas de dados. Cobrimos muitos dos desafios em nosso último blog sobre suporte server-to-server para modelos de conversão.
Por design, o modelo de conversão período de medição tem um custo de oportunidade que naturalmente limita os profissionais a uma janela curta de 1‑3 dias para medir sinais de engajamento. Além disso, os profissionais enfrentam barreiras como as janelas restritivas de otimização do Facebook’s (saiba mais sobre a integração do SKAdNetwork do Facebook aqui) e outros desafios de adoção que pressionam a usar um período de medição de 24h – tempo extremamente limitado para medir sinais. Quanto maior o período, mais tempo se espera por informações. Assim, a maioria dos profissionais fica com apenas 24h para capturar receita, e isso é preocupante.
O que você consegue comprar em 24 horas?
A SKAdNetwork reporta apenas um valor de conversão, representando todas as informações codificadas do engajamento do usuário com o aplicativo dentro do período de medição designado. Verticais como aplicativos sob demanda têm maior probabilidade de gerar receita logo após a instalação. Ainda assim, para muitas verticais de aplicativos, os usuários apresentam uma curva de engajamento mais longa. É difícil confiar na receita como um indicador preciso do desempenho da campanha SKAN se você só puder analisar os dados das primeiras 24 horas após a instalação. Executar um modelo de receita com um período de medição restritivo de 24 horas resultará, na maioria das vezes, em muitos valores de conversão reportados como zero – o que significa que nenhuma receita do usuário foi capturada.
O fato de um usuário não gastar dinheiro nas primeiras 24 horas após a instalação não significa que ele não seja valioso. Significa apenas que precisamos buscar KPIs de crescimento inicial.
O dilema agora é decidir qual modelo de conversão é ideal para seu app; Eventos de Conversão, Engajamento, Receita, ou Funil. Embora os quatro modelos de conversão sejam fortes e adequados a diferentes casos, cada um tem um singular foco e limitará os relatórios do SKAdNetwork’ ao tipo específico de informação de engajamento pós-instalação. Para um profissional que depende de relatórios de receita, escolher o tipo de modelo pode gerar grandes trade‑offs.
Vamos analisar as decisões difíceis que os profissionais de marketing historicamente tiveram que tomar. Observamos muitos profissionais de marketing ponderando essas opções para o modelo de Eventos de Conversão, que permite capturar os primeiros eventos de engajamento do usuário para sinalizar o valor futuro do usuário. Essa escolha prioriza os sinais iniciais de crescimento em detrimento do risco de selecionar um modelo de Receita e não ter nenhum evento de receita ocorrendo, resultando em zero insights sobre o usuário. Essa árvore de decisão de "perda em ambos os casos" é um excelente exemplo das compensações, já que esses profissionais de marketing obtêm insights iniciais. No entanto, eles também perdem os valores de receita de eventos de receita que possam ocorrer, o que, em última análise, impactará as análises e otimizações devido a uma compreensão incompleta e menos precisa do desempenho do SKAN.
Diga adeus às concessões.
Felizmente, essas concessões agora são coisa do passado. Singular lançou suporte para Modelos Mistos, que permite aos profissionais de marketing usar o modelo de Receita em conjunto com um de nossos outros tipos de modelo existentes, resultando na adição de três novos modelos mistos:
- Eventos de conversão e receita
- Engajamento e Receita
- Funil e Receita.
Ao usar um dos Singular’s Mixed Models, os profissionais de marketing podem acessar duas alavancas de otimização em vez de se limitar a uma. Eles podem ter o melhor dos dois mundos ao capturar KPIs de crescimento inicial e eventos de receita valiosos. Executar um Mixed Model também permite continuar rodando campanhas VO do Facebook (campanhas otimizadas por valor) enquanto ainda se beneficia das alavancas de otimização de eventos de conversão.
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