El análisis predictivo existe desde hace tiempo, pero solo las grandes empresas tenían acceso a él. Luego de un arduo trabajo que se inició en 2019, AppsFlyer puede ofrecer hoy a sus clientes una solución que categoriza a la audiencia no por su identidad real, sino por la interacción que mantiene con una campaña, respetando su privacidad al tiempo que proporciona valiosa información a los anunciantes.
Después de una larga espera, varios retrasos y de morderse las uñas, el 26 de abril Apple puso oficialmente en práctica su aplicación de la ATT.
La gran novedad de esta medida es que hemos entrado oficialmente en una nueva era de publicidad online centrada en la privacidad del usuario.
Al reducir la dependencia del IDFA e introducir limitaciones adicionales en el rastreo y la segmentación de los usuarios, Apple empujó agresivamente a la industria online a su inevitable siguiente paso.
La comunidad de usuarios online se ha vuelto cada vez más sofisticada y conocedora en los últimos años. El usuario medio de aplicaciones ya no está dispuesto a aceptar renunciar a su privacidad solo para utilizar una aplicación o un servicio.
Pero, en 2021, ¿realmente necesita un anunciante que los usuarios paguen ese precio?
Saliendo de la zona de confort
Durante años, la mayor ventaja de la publicidad online sobre la tradicional ha sido el hecho de que puede utilizar una cantidad infinita de datos de rendimiento medibles para determinar su público objetivo. Al exponer las campañas a un grupo muy específico de personas, es más probable que se obtenga un mayor LTV de cada usuario y que se gaste el dinero de forma eficiente.
Pero, ¿y si pudieras abrir las puertas a un grupo de muestra más amplio y obtener un insight inmediato de tu valor potencial?
El análisis predictivo te permite hacer exactamente eso.
El análisis predictivo te permite aumentar la audiencia potencial de tu campaña. Al crear diferentes grupos de características de comportamiento, tu audiencia puede ser categorizada no por su identidad real, sino por su interacción con tu campaña en sus primeras etapas. Esta interacción puede indicar su potencial futuro con tu producto.
Por ejemplo, un desarrollador de aplicaciones de juegos puede predecir el LTV potencial que puedes obtener de tus usuarios en un plazo de 30 días. Esto se basa en el tiempo transcurrido hasta la finalización del tutorial (compromiso), el número de regresos a la aplicación (retención) o la cantidad de exposición a los anuncios en cada sesión (monetización).
Cada uno de los factores anteriores, o cualquier combinación entre ellos, puede correlacionarse con la compatibilidad del usuario con la lógica LTV del desarrollador, y recibir una puntuación pLTV en consecuencia inicialmente al inicio de una campaña.
Por supuesto, esto requiere que una máquina sofisticada sea entrenada primero para hacer tales correlaciones. Se basará en tu definición de éxito, tu lógica de LTV, y la aplicará a una cantidad significativa de datos para impulsar la correlación necesaria entre las señales de compromiso, y la matriz de éxito final.
Esto significa que los anunciantes ya no necesitan saber QUIÉN es el usuario, sino saber en qué grupo de puntuación pLTV (valor de vida útil previsto) encaja. Esta puntuación debe ser lo más precisa posible, estar disponible en los primeros días de la campaña y representar los requisitos de LTV del anunciante para que se considere válida y procesable.
Batman Inicia – Warner Bros. Pictures
Disponer de estos insights permite tomar decisiones más rápidas a la hora de impulsar, pausar u optimizar las campañas con confianza.
Con el anonimato a la cabeza, esto revoluciona la interacción en línea entre anunciantes y usuarios.
Nadie está reinventando la rueda aquí
No es ningún secreto que la ciencia del análisis predictivo existe desde hace años. La utilizan las mayores empresas e industrias del mundo para perfeccionar sus operaciones, anticiparse a los cambios de la oferta y la demanda, prever los cambios globales y utilizar los datos históricos para anticiparse y prepararse para eventos futuros.
La introducción de esta sofisticada tecnología en el panorama del marketing y su aplicación para adaptarse a la evolución del sector es primordial.
No hay vuelta atrás y la privacidad del usuario ha llegado para quedarse.
Nuestro equipo en AppsFlyer ha estado desarrollando nuestra solución de Análisis Predictivo desde finales de 2019. Esto formaba parte de los esfuerzos de innovación continuos de la empresa y de nuestro compromiso de proporcionar un valor sustancial a nuestro ecosistema, anunciantes, socios y usuarios por igual.
El desarrollo de una solución capaz de generar insights de marketing utilizando muy pocos datos durante un período de tiempo muy corto fue una decisión lógica, mucho antes de que Apple introdujera el concepto de SKAdNetwork y ATT.
Las limitaciones de SKAdNetwork se complementaron perfectamente con una solución orientada a la privacidad del usuario.
Ventana de medición de 24 horas.
1 valor de conversión.
Eso es todo lo que necesitas con el Análisis Predictivo.
