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3 formas en que la Single Source of Truth puede transformar tus datos y métricas de costos

Yael Altshul
Single Source of Truth

El rendimiento del marketing se basa ante todo en la medición, y la calidad de la medición de un marketer es la clave del éxito. Los resultados ambiguos o inexactos pueden llevar a errores; y los errores pueden costar millones (y a veces miles de millones) de dólares.

¿Qué ocurre cuando los datos en los que se basan las decisiones dejan de ser fiables?

En un reciente blog post hablamos de SKAdNetwork y su efecto en la medición: Los anunciantes ya no pueden consumir datos de una sola fuente, sino que intentan reconstruir la verdad a partir de varios silos de datos. Por lo tanto, es imposible obtener una imagen clara del rendimiento de la campaña debido a que diferentes fuentes de atribución pueden informar de la misma instalación y crear duplicados.

Esto es lo que ven los anunciantes hoy en día:

MMP vs SKAN

En el ejemplo anterior, el anunciante ve dos conjuntos de datos de atribución: los de MMPs y los de SKAdNetwork. Entonces, ¿qué flujo de datos representa la verdad? ¿Cuál es el tráfico no orgánico real: son 10.500? 7.800? ¿La suma de ambos? ¿Algún punto intermedio?

Una única fuente de verdad para tus mediciones

A finales de 2021, lanzamos Single Source of Truth (SSOT), la solución de AppsFlyer para la deduplicación del recuento de usuarios (puedes leer más sobre ella aquí), que puede ser habilitada por los usuarios de Appsflyer en su configuración de Conversion Studio:

SKAN conversion studio SSOT

Entonces, si una instalación se atribuye dos veces, se refleja tanto en nuestros raw data como en los reportes de datos agregados.

Cuando lanzamos SSOT sabíamos que nuestros usuarios tenían un problema con los duplicados, pero sólo podíamos especular sobre el enorme impacto que tendría SSOT en sus datos de atribución y en las métricas de costos. Nos quedamos impresionados cuando descubrimos los datos reales:

  • Los anunciantes con campañas principalmente no SRN vieron que alrededor del 62% de sus instalaciones de SKAN eran duplicadas
  • Los anunciantes con campañas principalmente de SRN vieron que alrededor del 18% de sus instalaciones de SKAN eran duplicadas

Con los duplicados fuera del camino, los anunciantes pueden disfrutar de lo mejor: todos los datos entrantes de iOS de múltiples fuentes, con cada usuario representado sólo una vez.

La deduplicación es fundamental para los datos de iOS, pero las ventajas no acaban ahí.

Analicemos las 3 formas en que la SSOT puede transformar tus datos y ayudarte a obtener insights procesable:

1. Recuperar las instalaciones no orgánicas no atribuidas

Ninguna fuente de atribución para iOS 14+ proporciona una cobertura del 100% o la imagen completa.

Sumar el número de instalaciones de aplicaciones de todas las fuentes no es una opción, ya que la misma instalación puede ser reportada dos veces (como vimos anteriormente).

Al activar la SSOT, los anunciantes pueden recuperar el número real de instalaciones no atribuidas y atribuir con éxito más instalaciones a las redes publicitarias. Esto permitirá a los anunciantes obtener mejores resultados con el mismo esfuerzo y dinero.

Recuperar las instalaciones no orgánicas no atribuidas

2. Obtener la i correcta para tu eCPI

Desde el lanzamiento de iOS 14, el costo total de cada campaña se comunicaba junto con los datos parciales de instalación, lo que daba lugar a una imagen distorsionada de métricas de costo críticas como el eCPI, el eCPA y el ROAS.

Para calcular el eCPI, el costo total de una campaña se divide por el número total de instalaciones:

Obtener la i correcta para tu eCPI

Supongamos, por ejemplo, que un anunciante gasta 200 dólares en una campaña para iOS. Supongamos también que el MMP atribuye 100 instalaciones resultantes de la campaña, y que SKAdNetwork atribuye 50.

Así es como quedaría el cálculo del eCPI:

eCPI MMP vs eCPI SKAN

En este ejemplo, el eCPI de cada método de atribución es mucho más alto de lo esperado.

Ahora supongamos que el número real de instalaciones no orgánicas después de eliminar los duplicados es de 120, y dividamos el costo total con la cantidad real unificada de instalaciones no orgánicas:

eCPI actual

En el ejemplo anterior, el eCPI disminuye significativamente, lo que coincide con lo que hemos observado en los clientes que utilizan SSOT. Algunos de nuestros clientes informaron de una disminución del 30-70% en su eCPI.

3. Comprender tu línea de base orgánica

Los datos orgánicos son una base fundamental para la optimización de las campañas. Sin ellos, es imposible medir el factor k o el incremento de las campañas de marketing.

En la realidad anterior al SSOT, los anunciantes no podían obtener una imagen clara de los datos orgánicos debido al “ruido” creado por los NOI no atribuidos.

Al atribuir con éxito las instalaciones no atribuidas anteriormente, los datos orgánicos se limpian de “impurezas” no atribuidas, lo que nos permite proporcionar reportes de tráfico orgánico más precisos (algunos de nuestros clientes vieron una disminución del 75% del tráfico orgánico). Como resultado, los anunciantes pueden entender qué campañas tuvieron un mejor rendimiento.

Hallazgos clave

Estos ejemplos, sencillos pero cruciales, nos enseñan que al deduplicar las instalaciones, los marketers pueden obtener una imagen clara de su rendimiento de marketing, al tiempo que disfrutan de lo mejor de ambos mundos:

  • Atribución de AppsFlyer: Medición de LTV completa basada en modelos de atribución tradicionales, incluyendo remarketing, medios propios y tráfico web-to-app (que SKAN no admite).
  • Atribución de SKAN: Cobertura total de puntos de datos deterministas.

iOS 14 ha cambiado las reglas del juego y ha hecho que los marketers pasen de una realidad unificada a otra formada por varios silos de datos. Single Source of Truth es un paso de los muchos que AppsFlyer da para ayudar a los marketers a prosperar en la realidad posterior a iOS 14.

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Yael Altshul

Yael Altshul is a Product Manager at AppsFlyer. She brings with her years of experience in the analytics field working as a BI Developer and Product Data Analyst. Yael thrives on innovation and enjoys creating high-quality products with a great user experience.

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