SSOT: uma solução completa para preencher lacunas de dados no iOS

Em 16 de setembro de 2020, os profissionais de marketing mobile enfrentaram um momento decisivo. 

O lançamento do iOS 14 desencadeou uma grande mudança na indústria. Em vez de focar em perspectivas individuais sobre os dados, adotou-se uma abordagem agregada. Como parte dessa transição, tivemos que nos familiarizar com a SKAdNetwork (SKAN) para analisar a performance das campanhas no iOS.

Não foi uma tarefa fácil, para dizer o mínimo, mas acabamos compreendendo as nuances da SKAN. Desenvolvemos estratégias sobre o valor de conversão e entendemos melhor o lifetime value (LTV) do usuário e a granularidade de campanhas. 

A SKAN continuou a evoluir e, diferente das versões anteriores, a SKAN 4.0 oferece uma janela de mensuração estendida de até 35 dias, além de maior granularidade nos relatórios das dimensões de campanhas e compatibilidade com atribuição web-to-app.

Apesar de representar um avanço, a SKAN 4.0 ainda enfrenta os seguintes problemas:

• Atribuição parcial: apenas 70-90% da performance real por canal de mídia está sendo informada. 
• Ausência de dados: a SKAN não informa dados de fontes orgânicas, Apple Search Ads, muitas redes integradas, influenciadores, mídias próprias, entre outros.
• Atraso nos relatórios de conversão: os dados da SKAN são recebidos com um atraso de 24-144 horas, limitando a capacidade de otimizar campanhas com rapidez (não há espaço para o lema “move fast and break things“).
• LTV limitado: existem apenas 64 opções para mensurar a performance dentro do aplicativo durante os primeiros 1 ou 2 dias, impactando a precisão e a visibilidade. Enquanto a SKAN 4.0 estende o período de LTV, ainda falta granularidade, especialmente para o segundo e terceiro postbacks, que retornam valores gerais.
• Granularidade limitada: perdem-se dimensões críticas como país, adset, criativo, etc.
• Exclusividade da aquisição de usuários: não é possível mensurar reengajamentos.

Single Source of Truth para iOS

A Single Source of Truth (SSOT) da AppsFlyer foi lançada em maio de 2022 para enfrentar os desafios mencionados acima. É uma solução pioneira que permite que anunciantes consolidem dados de várias fontes, lidando com instalações duplicadas e fornecendo insights valiosos.

A SSOT oferece uma mensuração completa para atividades orgânicas e não orgânicas, além de um dashboard unificado com todas as suas fontes de tráfego: orgânicas, mídias pagas, mídias próprias, influenciadores, entre outras.

Ao aproveitar as vantagens da AppsFlyer e da SKAN, a SSOT melhora a precisão, aprimora os recursos de remarketing e fornece insights em tempo real. 

Na verdade, de acordo com a nossa pesquisa, os aplicativos que usaram a SSOT tiveram um aumento de 29% na atribuição das instalações não orgânicas. Além disso, ao priorizar a atribuição da AppsFlyer quando os dados da SKAN estão ausentes, os profissionais de marketing podem reduzir o eCPI de campanha entre 20% e 60% (dependendo da categoria) e aumentar a atribuição de receita. Isso permite maior flexibilidade para expandir orçamentos. 

Também vale ressaltar que muitos profissionais de marketing lançam campanhas de reengajamento, segmentando usuários que interagiram com um aplicativo já instalado. A falha da SKAN está em não considerar essa receita, ou seja, não disponibilizar os dados sobre o retorno do investimento em remarketing.

A SSOT não se limita à consolidação de dados, ela também oferece insights em tempo real. Essa é uma das principais vantagens para os profissionais de marketing que buscam resultados instantâneos (todos nós). Enquanto os insights da SKAN demoram de 24 a 144 horas, a SSOT garante que as atribuições de eventos in-app sejam visíveis à medida que ocorrem. Esse feedback rápido permite que os profissionais de marketing reajam prontamente a mudanças em campanhas, novas oportunidades de canal ou expansões em diferentes regiões. 

Com a atribuição da AppsFlyer à frente da SSOT, os profissionais de marketing conseguem monitorar instantaneamente taxas de conversão, como instalações, cadastros, períodos de teste, conclusões de fases de jogos, etc. Essa agilidade permite que eles ajustem campanhas sem esperar dias para obter insights.

Modelagem probabilística para preencher lacunas

A SSOT não é apenas mais um produto, mas uma nova maneira de abordar a atribuição e a mensuração na era após o iOS 14. Em essência, ela permite que os anunciantes tomem decisões baseadas em dados centralizados em vez de fragmentados.

Um dos principais desafios que os anunciantes enfrentam é a necessidade de tomar decisões com base em dados da SKAN incompletos ou indisponíveis.

As versões anteriores, por exemplo, forneciam dados de receita limitados dentro de um curto período de 24 horas. Embora a SKAN 4.0 tenha uma janela de mensuração estendida de até 35 dias, continua oferecendo uma visão imprecisa da performance de campanhas devido aos valores gerais. Ainda pode haver um atraso de até 144 horas no recebimento dos dados de receita D7.

A SSOT aborda esses desafios de maneira diferente, alinhando-se com a forma como você provavelmente mensura o LTV do usuário. Isso requer a saída da metodologia determinística para uma probabilística que se baseia em machine learning, oferecendo um alto nível de precisão ao mensurar campanhas. É uma mudança prática em direção ao futuro da análise de dados, com foco na flexibilidade e precisão.

As soluções de modelagem da SSOT são projetadas com base nessa abordagem. Elas aproveitam os dados disponibilizados com o consentimento dos usuários para fornecer métricas valiosas de LTV, incluindo insights sobre a receita D7, análises por geolocalização, entre outras.

O modelo de receita do dia 7, por exemplo, identifica um subconjunto de usuários que apresentam comportamentos semelhantes tanto na AppsFlyer quanto na SKAN até o nível da campanha. Em seguida analisa os dados disponibilizados com o consentimento dos usuários após sete dias e calcula a proporção entre o D7 e o D1. Depois aplica essa mesma proporção para criar modelos de dados da SKAN para o D7 do grupo que identificamos anteriormente.

A receita acumulada do dia 7 inclui tanto a receita informada pela AppsFlyer quanto a receita modelada pela SKAN.

Uma visão de longo prazo

Até agora, lançamos cinco recursos em nosso dashboard Single Source of Truth, abrangendo dados orgânicos, métricas de receita D7, métricas de geolocalização, moedas do aplicativo e fusos horários. 

Um dos nossos últimos lançamentos ajuda os anunciantes a monitorar a performance de eventos in-app. Oferecemos dados da performance de usuários em tempo real e insights imediatos sobre as ações desses usuários, como cadastros, períodos de teste e compras. Os dados em tempo real, que priorizam a atribuição da AppsFlyer na ausência de dados da SKAN, permitem que os profissionais de marketing avaliem rapidamente o impacto das mudanças, monitorem as taxas de conversão e evitem erros que custam caro.

À medida que aprimoramos a SSOT, precisamos associar esses avanços a uma visão de longo prazo. Continuaremos ajudando nossos clientes a preencher lacunas de dados com nossa solução completa e abrangente, que inclui relatórios instantâneos, para campanhas no iOS e, futuramente, no Android.