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 lhe ofereça tudo o que você tinha antes. O IDFA continua sendo o padrão ouro, porque era (e continua sendo , se você obtiver permissão da AT&T):
- 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.
Os limites de privacidade da Apple significam que você só vê parte dos dados. No entanto, com a ciência de dados e o aprendizado de máquina adequados, você pode obter dados SKAN modelados de alta qualidade que informam, com um alto grau de confiança, o que realmente está acontecendo.
3. Criar dados modelados: coortes.
Depois de obter os dados faltantes, você também pode criar modelos preditivos para coortes, que precisam ser estimados, já que você não tem dados precisos sobre os horários específicos de instalação. Isso ajuda a construir o LTV previsto e a entender o que você está realmente obtendo das campanhas medidas com o 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. Incorpore múltiplos sinais ao seu postback SKAN.
Você só tem um postback, e ele tem apenas 6 bits. Mas você pode codificar várias informações nesse único postback, como dados sobre coorte, receita, comportamento, registro, inscrição e muito mais. (Confira um guia básico sobre como otimizar seus postbacks no SKAN.)
6. Adapte-se ao seu setor e aplicativo.
A maioria dos aplicativos de jogos, especialmente os hipercasuais, precisa de feedback quase instantâneo para a otimização de campanhas publicitárias. O setor fintech pode funcionar com ciclos de feedback mais longos. Adapte suas estratégias ao seu aplicativo e setor específicos, pois seus cálculos de LTV (Valor Vitalício do Cliente) e ciclo de vida do cliente provavelmente serão muito diferentes dos de outras empresas.
7. Faça alguns testes e aprenda com os erros.
Não espere acertar de primeira. Espere levar algumas semanas para entender tudo. Invista esse tempo, porque o SKAN não é uma moda passageira. É essencialmente a única ferramenta que você pode ter certeza de usar para mensurar campanhas de iOS. (Acha que sempre terá a 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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