9 passos para tornar o SKAN preditivo (e sim, é possível)
O framework SKAN da Apple tem sido uma parte fundamental do dia a dia dos profissionais de crescimento mobile nos últimos oito meses. Mas 90% dos profissionais de marketing mobile ainda têm dificuldades em torná-lo útil, prático e tão bom quanto o antigo IDFA.
Resumindo, tornar o SKAN preditivo.
Aparentemente, é possível.
Na verdade, profissionais de marketing experientes estão encontrando maneiras de tornar o SKAdNetwork tão bom quanto o IDFA em termos de poder preditivo. Isso pode parecer loucura para quem ainda está lutando para fazê-lo funcionar, mas é algo que o CTO Singular , Eran Friedman, testemunhou pessoalmente e, inclusive, ajudou marcas a alcançar.
Se o IDFA tivesse nota 10 em capacidade preditiva, eu lhe perguntei, e o que seria o SKAN?
“Quando trabalho com empresas mais sofisticadas que realmente se esforçaram para entender o problema, tenho visto essa pontuação aumentar cada vez mais”, diz ele. “Vemos casos em que as empresas dizem: 'Chegamos ao mesmo nível de escala que tínhamos com o IDFA, estamos satisfeitos com o desempenho e com os dados que obtemos'. Então, foi necessário algum trabalho e iteração para chegar lá. Mas eu diria que definitivamente é possível atingir um nível comparável ao que tínhamos antes.”
O que, eu acho, é basicamente um 10.
Isso não significa que o SKAN ofereça tudo que você tinha antes. O IDFA continua sendo o padrão ouro, porque era (e continua, se você obtiver permissão via ATT):
- Instant
- Determinístico
- Granular
- Rico em dados
- Direto
Então, a questão é: como tornar o SKAN preditivo? O que exatamente é preciso fazer para gerar com o SKAdNetwork o mesmo tipo de valor de otimização de campanhas de marketing que se obtinha com o IDFA?
Segundo Friedman, há pelo menos nove coisas que você precisa fazer acontecer.
9 passos para tornar o SKAN preditivo
1. Comece pelo básico.
O primeiro obstáculo é começar pelo básico. Certifique-se de que os cabos estejam conectados, os tubos estejam ligados e que você esteja realmente recebendo dados do SKAdNetwork. Isso pode parecer simples, até simplista, mas muitos profissionais de marketing enfrentam problemas sérios logo nessa etapa inicial.
2. Utilize dados modelados: conversões
As limitações de privacidade da Apple significam que você vê apenas parte dos dados. Com a ciência de dados e aprendizado de máquina corretos, porém, você pode obter dados modelados SKAN de alta qualidade que informam com alto grau de confiança o que realmente está acontecendo.
3. Crie dados modelados: coortes
Quando você tem seus dados ausentes, pode construir modelos preditivos para coortes também, o que você precisa estimar já que não’ tem dados precisos sobre tempos de instalação específicos. Isso ajuda a gerar LTV previsto e a entender o que você’ está realmente obtendo das campanhas mensuradas com SKAN.
4. Otimize seus modelos de conversão.
Você pode começar com um modelo de receita e, em seguida, experimentar um modelo de engajamento ou de retenção. O objetivo final é descobrir qual modelo funciona melhor para você e seu aplicativo. A boa notícia: você pode atualizar os modelos de conversão do SKAdNetwork instantaneamente, na nuvem, usando o Singular .
5. Inclua múltiplos sinais no seu postback SKAN
Você recebe apenas um postback e são só 6 bits. Mas dá para codificar vários itens nele, como dados de coorte, receita, comportamento, registro, inscrição, etc. (Confira um guia sobre como otimizar seus postbacks no SKAN.)
6. Adapte-se ao seu segmento e app
A maioria dos apps de jogos, especialmente os hyper‑casual, precisam de feedback quase instantâneo para otimizar campanhas publicitárias. Fintechs podem operar com ciclos de feedback mais longos. Adapte suas estratégias ao seu app específico e ao seu segmento, pois seus cálculos de LTV e ciclo de vida do cliente provavelmente são muito diferentes de outra pessoa’s.
7. Experimente um pouco de tentativa & erro
Não espere acertar na primeira tentativa. Espere algumas semanas para descobrir tudo. Invista esse tempo, porque o SKAN não é uma moda. Ele é essencialmente a única coisa que você pode ter certeza de medir nas campanhas iOS. (Pensa que sempre terá impressão digital? Não tenha tanta certeza …)
8. Obtenha conjuntos de dados operacionais perfeitos: instalações, ROI, coortes, LTV.
Sua prioridade número um é garantir que os conjuntos de dados operacionais estejam funcionando corretamente. Isso significa dados básicos como custo, instalações, coortes, LTV e ROI. Você precisa deles para otimização e relatórios diários/semanais. A boa notícia é que você pode obter isso com o SKAN.
9. Considere insights estratégicos de alto nível: incrementalidade, modelagem de mix de mídia.
Depois de estabelecer as bases e se você tiver recursos adicionais em ciência de dados e engenharia, explore técnicas sofisticadas como incrementalidade e modelagem de mix de mídia para obter insights estratégicos de longo prazo. Isso lhe dará informações sobre como distribuir seu orçamento entre os canais, o impacto geral da combinação de todos os seus esforços e gastos de marketing e muito mais.
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