Выйдите за рамки корреляции: Измерьте инкрементальный эффект ваших кампаний по привлечению пользователей

Краткое содержание

Узнайте, что действительно работает: Измеряйте реальное причинно-следственное воздействие ваших кампаний по привлечению пользователей во всех основных сетях.

Устраните догадки: Поймите, какие конверсии произошли бы в любом случае, а какие были стимулированы вашей рекламой.

Масштабируйтесь с уверенностью: Запускайте эксперименты по увеличению эффективности на основе автоматизированного гео-тестирования и надежного каузального моделирования.

Объедините атрибуцию + инкрементальность: Просматривайте метрики приростного эффекта и атрибуции последнего касания вместе в AppsFlyer.

Создавайте будущее с множеством моделей: Согласуйте свои системы измерения с рекомендациями Google, Meta и TikTok и ведущими исследователями маркетинговой аналитики по всему миру.

Руководителям по маркетингу и специалистам по привлечению пользователей стало гораздо сложнее понять, какие рекламные расходы обеспечивают реальный рост.

Современный маркетинговый ландшафт становится все более фрагментированным и сложным, формируемым системами ставок на базе ИИ, постоянными итерациями креативов, возрастающей потерей сигналов и непредсказуемым органическим поведением.

Эти факторы создают знакомые проблемы:

• Эффективность колеблется по причинам, не связанным с кампаниями
• Влияние внешних факторов скрывает реальный вклад
• Принятие решений происходит с частичной видимостью в условиях растущих требований к эффективности

Вот почему крупные сети пришли к единому мнению:

• Google продвигает современный набор инструментов для измерения.
• Meta описывает комплекс достоверных решений.
• TikTok поощряет триангуляцию.

Хотя формулировки различаются, вывод остаётся неизменным: ни одна метрика или модель не способна в одиночку полностью объяснить эффективность.

Крупные рекламные сети призывают использовать несколько подходов к измерению, дополняющих атрибуцию в реальном времени. Когда команды используют более чем один инструмент, они получают более четкое и надежное представление об эффективности. 

Вот почему мы разработали Инкрементальность для привлечения пользователей. Инкрементальность для привлечения пользователей переносит этот многомодельный подход непосредственно в AppsFlyer, добавляя сведения о приросте, усиливающие и дополняющие данные атрибуции, на которые команды полагаются каждый день.

Проблема: Нельзя оптимизировать то, что нельзя выделить

Кампании не работают в контролируемых условиях. Они запускаются в среде, на которую влияют сезонность и праздники, волатильность алгоритмов, видимость в магазине приложений, активность конкурентов, CRM и жизненные циклы, всплески органического спроса и более широкие изменения на макрорынке. Кроме того, пересечение таргетинга в рамках кампаний и каналов затрудняет понимание того, какие усилия действительно стимулируют прирост.

Инкрементальность показывает, привела ли маркетинговая активность к дополнительным изменениям, помимо тех, которые произошли бы в любом случае.

Без этого причинно-следственного анализа команды рискуют переоценивать кампании, которые лишь удерживают существующий спрос, недооценивать кампании, чей эффект скрыт шумом, перераспределять бюджеты, опираясь на корреляцию, а не причинность, и спорить о результатах, ссылаясь на разные источники истины, не имея ясного способа разрешить разногласия.

Инкрементальность всегда была ценной, просто она была недоступна. До сегодняшнего дня. 

Решение: Причинно-следственное измерение, разработанное для реального привлечения клиентов

Функция «Инкрементальность для привлечения пользователей» предоставляет командам роста практический способ увидеть реальное влияние кампаний прямо в привычной им среде измерений. Опираясь на многолетний опыт поддержки ведущих мировых брендов в области измерения и атрибуции маркетинга, включая измерение инкрементальности для ремаркетинга, мы внедряем причинно-следственное тестирование в привлечение пользователей в масштабе.

Умная настройка, бесперебойное выполнение

С помощью одного клика команды могут запускать эксперименты, которые ранее требовали недель планирования, анализа и координации.

Эта простота обеспечивается высокоэффективным полностью автоматизированным механизмом измерения причинно-следственных связей, разработанным специально с учетом особенностей работы современных маркетинговых команд. Система интеллектуально выбирает тестовые и контрольные локации на основе реальных данных о поведении, применяет исключения на уровне платформы в основных рекламных сетях и применяет статистически строгие методы причинно-следственного анализа, которым доверяют ведущие команды маркетинговых аналитиков. Метрики прироста и атрибуции отображаются рядом, что облегчает интерпретацию результатов и принятие решений.

Причинно-следственное моделирование использует метод регрессии на основе временных данных (Time-Based Regression) от Google, признанный «золотым стандартом» тестирования инкрементальности.

Без кода. Без требующих настройки рабочих процессов. Без зависимости от бизнес-аналитики.

Только причинно-следственная ясность в темпе работы маркетинговых команд.

Создано на базе Единого источника истины, которому вы уже доверяете

Инкрементальность для привлечения пользователей опирается на те же данные, правила управления и гарантии конфиденциальности, что и система атрибуции AppsFlyer, обслуживающая более 14 000 брендов.

Методология была сформирована и валидирована в сотрудничестве с ведущими рекламодателями и крупными рекламными сетями, отвечая стандартам, которых ожидают топ-команды по привлечению пользователей и маркетинговой аналитике. 

Доверие, прозрачность и воспроизводимость – это не дополнительные опции, а фундамент решения.

Аналитика там, где действительно принимаются решения

Результаты инкрементального анализа отображаются прямо в дашборде AppsFlyer рядом с ключевыми метриками атрибуции. Это позволяет быстрее и увереннее оптимизировать и немедленно перераспределять бюджет на основе причинно-следственных данных. 

Команды по привлечению пользователей получают прямой доступ к инсайтам, не полагаясь на отдельные рабочие процессы или команды, что сокращает количество конфликтующих источников данных и позволяет непрерывно учиться в реальном времени — все это без необходимости переключения контекста.

Благодаря этому атрибуция и инкрементальность наконец работают как взаимодополняющие, единые инструменты.

Опыт, полученный в ходе бета-тестирования

Раннее тестирование с участием десятков рекламодателей показало, насколько мощным может быть доступное причинно-следственное измерение наряду с атрибуцией:

• 18% кампаний, которые выглядели сильными в атрибуции, не показали никакого прироста, что указывает на то, что они охватывали существующий спрос.
• 30% экспериментов показали, что кампании привели к воздействию, в 10 раз превышающему первоначально приписанное значение.

(Инсайты закрытой бета-версии; индивидуальные результаты могут различаться.)

Использование обоих подходов, атрибуции и инкрементальности, позволило командам получить гораздо более четкое представление о факторах, стимулирующих рост. Это помогает им принимать более разумные и эффективные решения о бюджетах.

Почему это важно для руководителей маркетинговых служб

Для руководителей маркетинговых служб инкрементальность дает более четкие ответы на критически важные вопросы:

• Каков реальный вклад каждой кампании?
• Где бюджет тратится без инкрементального воздействия?
• Как можно основывать обсуждения эффективности на причинно-следственных доказательствах, а не на допущениях?

Инкрементальность больше не теория. Это практический способ более уверенно распределять бюджеты.

Фундамент для дальнейшего развития

Инкрементальность для привлечения пользователей – это следующий этап развития современных методик измерения:
непрерывные, автоматизированные причинно-следственные инсайты в большом масштабе.

Это помогает командам сочетать точность со скоростью, соответствовать лучшим практикам платформы и с уверенностью принимать многомодельное будущее, к которому стремится индустрия.

Получив более четкое представление о том, что на самом деле стимулирует рост, команды не просто получают лучшее измерение, они получат лучший рост.