SSOT: Die All-in-One-Lösung zum Schließen von iOS-Datenlücken

Am 16. September 2020 erlebten Mobile-Marketer einen Wendepunkt.

iOS 14 löste einen gewaltigen Wandel in der Branche aus: Der Fokus verschob sich von individueller Datenauswertung hin zu einem aggregierten Ansatz. Im Zuge dieses Übergangs mussten wir uns mit SKAdNetwork (SKAN) vertraut machen, um die Performance unserer iOS-Kampagnen zu analysieren.

Das war gelinde gesagt keine leichte Aufgabe, aber letztendlich verstanden wir die Nuancen von SKAN. Wir entwickelten sinnvolle Conversion-Value-Strategien und gewannen ein besseres Verständnis für den User Lifetime Value (LTV) sowie für die Granularität auf Kampagnenebene.

SKAN entwickelte sich weiter, und im Gegensatz zu früheren Versionen bietet SKAN 4.0 nun ein erweitertes Messfenster von bis zu 35 Tagen, eine verbesserte Granularität beim Reporting von Kampagnendimensionen sowie Unterstützung für Web-to-App-Attribution.

Doch obwohl SKAN 4.0 einen positiven Schritt nach vorne darstellt, kämpft es nach wie vor mit folgenden Problemen:

• Partielle Attribution: Es werden nur 70–90 % der tatsächlichen Performance pro Mediakanal gemeldet.
• Unvollständigkeit: SKAN erfasst keine Daten für organischen Traffic, Apple Search Ads, viele integrierte Netzwerke, Influencer, Owned Media und mehr.
• Verzögertes Conversion-Reporting: SKAN-Daten treffen erst 24–144 Stunden nach dem Ereignis ein. Das schränkt die Möglichkeit ein, Kampagnen schnell zu optimieren (eine „Move fast and break things“-Methodik ist damit unmöglich).
• Eingeschränkter LTV: In den ersten 1–2 Tagen stehen lediglich 64 Optionen zur Messung der In-App-Performance zur Verfügung, was die Genauigkeit und Sichtbarkeit beeinträchtigt. Zwar erweitert SKAN 4.0 das LTV-Fenster, lässt aber weiterhin Granularität vermissen – insbesondere beim zweiten und dritten Postback, die nur grobe Werte (Coarse Values) zurückliefern.
• Eingeschränkte Granularität: Wichtige Dimensionen wie Land, Anzeigengruppe (Adset), Werbemittel (Creative) und mehr fehlen.
• Nur User Acquisition: SKAN bietet keine Möglichkeit, Re-Engagements zu messen.

Vorhang auf für die Single Source of Truth

AppsFlyers Single Source of Truth (SSOT) wurde im Mai 2022 eingeführt, um die oben genannten Herausforderungen anzugehen. Es ist die erste Lösung ihrer Art, die es Werbetreibenden ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren, doppelte Installs zu bereinigen und wertvolle Insights zu liefern.

SSOT bietet eine vollumfängliche Messung sowohl für non-organische als auch für organische Aktivitäten sowie ein einheitliches Dashboard, das all Ihre Traffic-Quellen bündelt: organisch, Paid Media, Owned Media, Influencer und mehr.

Durch die Kombination der Stärken von AppsFlyer und SKAN verbessert SSOT die Genauigkeit, stärkt die Remarketing-Fähigkeiten und liefert Insights in Echtzeit.

Unsere Untersuchungen zeigen sogar, dass Apps, die SSOT nutzen, einen Anstieg von 29 % bei der Attribution non-organischer Installs verzeichnen konnten. Wenn SKAN-Daten fehlen und stattdessen die AppsFlyer-Attribution priorisiert wird, können Marketer den eCPI ihrer Kampagnen zudem um 20 % bis 60 % senken (je nach Kategorie) und gleichzeitig die Umsatzattribution steigern. Das gibt ihnen die Flexibilität, ihre Budgets zu erhöhen.

Ebenfalls erwähnenswert: Viele Marketer schalten Re-Engagement-Kampagnen, um Nutzer anzusprechen, die bereits mit einer installierten App interagiert haben. Genau hier stößt SKAN an seine Grenzen, da es diesen Umsatz nicht berücksichtigt und somit keine Zahlen zum Return on Remarketing Investment liefern kann.

SSOT gibt sich nicht damit zufrieden, lediglich Daten zu konsolidieren – es zeichnet sich auch dadurch aus, Echtzeit-Insights zu liefern. Ein entscheidender Vorteil für Marketer, die sofortige Ergebnisse sehen wollen (und das wollen wir schließlich alle, oder?). Während SKAN-Einblicke mit einer Verzögerung von 24 bis 144 Stunden eintreffen, stellt SSOT sicher, dass Attribuierungen von In-App-Events genau dann sichtbar sind, wenn sie geschehen. Diese schnelle Feedbackschleife ermöglicht es Markeutern, umgehend auf Kampagnenanpassungen, neue Kanalchancen oder die Expansion in andere Regionen zu reagieren.

Da die AppsFlyer-Attribution in SSOT den Ton angibt, können Marketer Conversion-Rates wie Installs, Registrierungen, Testabos, absolvierte Spiel-Level und mehr sofort überwachen. Diese Agilität erlaubt es ihnen, ihre Kampagnen feinzujustieren, ohne tagelang auf Erkenntnisse warten zu müssen.

Probabilistische Modelle nutzen, um Lücken zu schließen

SSOT ist nicht einfach nur ein weiteres Produkt – es ist ein völlig neuer Ansatz für Attribution und Measurement in der Post-iOS-14-Ära. Entscheidend ist: Es versetzt Werbetreibende in die Lage, datenbasierte Entscheidungen auf Basis des vollständigen Gesamtbildes zu treffen, anstatt auf ein fragmentiertes Datenbild blicken zu müssen.

Eine der größten Herausforderungen für Werbetreibende besteht darin, Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder fehlender SKAN-Daten treffen zu müssen.

Frühere SKAN-Versionen boten beispielsweise nur begrenzte Umsatzdaten innerhalb eines kurzen 24-Stunden-Fensters. Obwohl SKAN 4.0 ein erweitertes Messfenster von bis zu 35 Tagen bietet, liefert es aufgrund der Nutzung grober Werte (Coarse Values) nach wie vor ein ungenaues Bild der Kampagnen-Performance. Zudem kann es immer noch bis zu 144 Stunden dauern, bis die Umsatzdaten für Tag 7 eintreffen.

SSOT löst diese Probleme durch einen anderen Ansatz – einen, der zu der Art und Weise passt, wie Sie wahrscheinlich den User LTV messen. Dies erfordert ein Umdenken: weg von einer deterministischen Methode, hin zu einem probabilistischen Ansatz, der auf Machine Learning setzt, um eine hohe Genauigkeit bei der Kampagnenmessung zu erzielen. Es ist ein praktischer Schritt in die Zukunft der Datenanalyse, bei dem Anpassungsfähigkeit und Präzision im Mittelpunkt stehen.

Die Modellierungslösungen von SSOT wurden genau für diesen Ansatz entwickelt. Sie nutzen das Potenzial der verfügbaren Daten von Nutzern mit Einwilligung (Consented Users), um wertvolle LTV-Metriken zu liefern – einschließlich Einblicken in den 7-Tages-Umsatz, Aufschlüsselungen nach Regionen (GEOs) und vielem mehr.

Ein Beispiel: Das Modell für den 7-Tages-Umsatz identifiziert eine Teilgruppe von Nutzern, die sowohl bei AppsFlyer als auch bei SKAN bis auf Kampagnenebene ein ähnliches Verhalten zeigen. Es analysiert die Daten der eingewilligten Nutzer nach sieben Tagen und berechnet das Verhältnis zwischen Tag 7 und Tag 1. Anschließend wendet es genau dieses Verhältnis an, um die SKAN-Daten für Tag 7 für die zuvor identifizierte Vergleichsgruppe zu modellieren.

Der kumulierte 7-Tages-Umsatz umfasst somit sowohl den von AppsFlyer gemeldeten als auch den aus SKAN modellierten Umsatz.

Das Ziel vor Augen

Bis heute haben wir fünf neue Funktionen für unser Single Source of Truth Dashboard eingeführt: organische Daten, Metriken zum 7-Tages-Umsatz, geografische Daten, App-Währungen und Zeitzonen-Unterstützung.

Unsere neueste Erweiterung ermöglicht es Werbetreibenden, die Performance von In-App-Events zu überwachen. Sie liefert Echtzeit-Daten zur In-App-Nutzer-Performance und gibt sofortige Einblicke in Aktionen wie Registrierungen, Testabos und Käufe. Da diese Echtzeit-Daten bei fehlenden SKAN-Daten die AppsFlyer-Attribution priorisieren, können Marketer die Auswirkungen von Änderungen schnell bewerten, Conversion-Rates überwachen und kostspielige Fehler vermeiden.

Während wir SSOT kontinuierlich weiterentwickeln, ist es entscheidend, diese Fortschritte mit unserer übergeordneten Vision zu verknüpfen. Wir unterstützen unsere Kunden weiterhin dabei, blinde Flecken in ihren Daten zu beseitigen – durch eine umfassende Echtzeit-Reporting-Lösung aus einer Hand für iOS-Kampagnen und künftig auch für Android.