O ecossistema de anúncios se encontra em um momento decisivo. Para ficar à frente da concorrência, é necessário estar atento às entidades reguladoras e às expectativas dos clientes com relação à privacidade. 

Com menos métricas de fundo do funil disponíveis, os dados dos seus criativos e resultados de topo do funil estão se tornando cada vez mais importantes.  

Seus criativos representam a oportunidade certa para que você se destaque, oferecendo uma forma poderosa de otimizar sua performance. De fato, um estudo da Nielsen identificou quais são os cinco principais componentes para uma publicidade eficaz, e, adivinhe qual é o asset que mais contribui para isso? Os criativos, que correspondem a 49% dessa parcela! 

Essas peças estão no centro de todas as campanhas bem-sucedidas, sendo responsáveis por cativar audiências e impulsionar resultados. Mas como você pode garantir que elas realmente ressoam com seu público-alvo? E como você pode amplificar seu impacto, otimizando suas campanhas e gerando um maior retorno do seu gasto com anúncios?

Essa é uma excelente pergunta.

O que está impedindo a otimização dos seus criativos?

Você está enfrentando desafios de otimização dos seus assets? Você não está sozinho. Muitos profissionais de marketing se deparam com obstáculos que os impedem de maximizar a performance de seus criativos e atingir seus objetivos. 

Vamos analisar alguns dos desafios mais comuns:

1. A agregação de dados de criativos de diferentes ad networks é um processo bastante trabalhoso e muito propenso a erros, por ser feito manualmente. Como resultado, é difícil padronizar e analisar rapidamente as métricas de performance, o que causa discrepâncias significativas. 

2. A visibilidade limitada da performance dos criativos pode resultar em escolhas ruins em sua campanha. Sem esses dados, você não consegue otimizar a seleção e o posicionamento dos criativos, muito menos detectar uma possível fadiga de anúncios. 

3. Não saber quais recursos são mais eficazes faz com que os anunciantes invistam em diversos criativos sem entender o que realmente ressoa com a sua audiência. Basear suas campanhas em palpites pode limitar seu impacto final. 

4. A falta de alinhamento entre as equipes de UA e de criação pode gerar uma incompatibilidade entre o planejamento de assets e os objetivos da campanha. Quando diferentes equipes trabalham de forma isolada, as ideias de criação podem não se alinhar com as estratégias e objetivos de aquisição de usuários (UA), gerando resultados menos eficazes.

No fim, sem uma compreensão holística de todo o funil, e sem o acesso a insights baseados em dados, você terá dificuldade para desenvolver criativos impactantes, que resultariam em um aumento no ROAS e no LTV.

Conheça nossa nova solução de otimização de criativos

A nova solução de otimização de criativos da AppsFlyer foi criada para te ajudar a desbloquear todo o potencial dos seus assets, otimizando o gasto com anúncios e descobrindo a melhor fórmula para sua estratégia.

Essa nova ferramenta permite que você:

• Mensure os seus criativos em todos os canais de forma centralizada: entenda todo o seu funil e tenha uma visão completa e imparcial da performance dos seus criativos em todos os canais de mídia. Você receberá insights sobre métricas importantes, como custo, instalações e cliques, além de métricas de fundo de funil como retenção e lifetime value.

• Acabe com a fadiga de anúncios e impulsione seu ROAS: tenha uma visão aprofundada sobre a sua performance, combatendo proativamente a fadiga de anúncios, distribuindo melhor seu orçamento e dobrando seus esforços com as estratégias e formatos certos para impulsionar conversões.

• Faça criativos mais impactantes com insights baseados em IA:  acesse insights e dados de performance completos e faça uma análise detalhada das suas variações de criativos, cenas e elementos dentro de um asset, identificando quais recursos apresentam uma alta ou baixa performance. Isso pode ser feito graças à tecnologia de IA, que transforma completamente a análise de um criativo, examinando-o em diversas camadas. Cada criativo é separado em componentes menores, enquanto os padrões, formas e cores são analisados para o reconhecimento de objetos, pessoas ou cenas. Tudo isso permite que os profissionais de marketing façam escolhas de priorizações e modificações baseadas em dados.

• Transforme a performance dos seus criativos em dados confiáveis para seu sistema de BI: tenha acesso a um sistema atualizado, que incorpora mudanças recentes no ecossistema de marketing e agiliza o processo de integração de dados, garantindo que você tenha uma fonte de dados transparente para fazer as escolhas certas.

• Colabore na concepção e otimização de criativos: facilite a colaboração entre as equipes de criação, marketing e agências, possibilitando um trabalho eficaz e impulsionando as escolhas de marketing certas, tudo isso por meio de galerias fáceis de usar que permitem que você revise e analise seus assets.

Em resumo, a otimização de criativos facilita a mensuração, a otimização e a colaboração. Ela é a chave para maximizar a sua performance, desbloqueando o potencial dos seus criativos e gerando resultados impactantes.

Casos de uso

Vamos falar sobre alguns casos nos quais a otimização de criativos pode ajudar a impulsionar a eficiência e o sucesso dos seus esforços de marketing. 

• Detecção de fadiga de anúncios: identificar uma possível saturação entre canais, campanhas e países pode ser algo extremamente desafiador quando usamos os mesmos criativos em diferentes canais de mídia. Isso dificulta a ampliação das suas campanhas e a otimização da performance dos seus cliques. Ao comparar criativos usando métricas como custo, IPM e eCPI, você pode detectar a fadiga de anúncios e otimizar campanhas rapidamente, gerando um aumento na sua performance.

• Recursos com alta ou baixa performance: dados limitados e especulações geralmente impedem que você faça escolhas eficazes durante a análise dos seus criativos, dificultando a avaliação da performance de recursos individuais de um asset. Ao utilizar a IA para analisar cada cena e elemento, você pode identificar quais recursos têm uma performance alta ou baixa, além de fazer escolhas baseadas em dados que ajudam a melhorar a performance geral do seu criativo.

• Análise de testes de criativos: analisar e extrair insights de testes contínuos pode ser bastante desafiador por conta dos diferentes recursos de cada criativo, resultando em padrões de performance distintos entre ad networks, países e sistemas operacionais. Para fazer uma análise eficaz desses testes, você precisa identificar rapidamente quais assets apresentam a melhor performance. Assim, é necessário realizar uma análise detalhada da performance dos elementos testados para identificar em quais você investirá mais recursos e impressões.

• Análise aprofundada: você pode desenvolver inúmeros criativos atraentes, mas, sem o acesso aos dados de performance, suas decisões são influenciadas pela intuição, e não por insights baseados em dados. Automatizar a inclusão de tags no dashboard permite que você analise tendências de forma dinâmica, além de filtrar os dados com base em elementos específicos, conceitos, duração e qualquer outra tag aplicável.

Essas são apenas algumas das formas que a nossa solução de otimização de criativos pode melhorar a performance da sua campanha. Desde a agregação de dados, a detecção de fadiga de anúncios e a análise de elementos individuais, essa solução oferece todas as ferramentas e funcionalidades necessárias para otimizar as suas campanhas de marketing e desbloquear todo o potencial dos seus criativos.

O que vem agora?

Pronto para dar o próximo passo? Entre em contato com a nossa equipe e descubra como nossa solução pode revolucionar a sua performance. 

Se quiser saber mais informações sobre como começar, veja nosso guia introdutório no centro de ajuda. Não perca a oportunidade de elevar suas estratégias e alcançar resultados incríveis. 

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Em um ecossistema tão mutável, mensurar o ROI (retorno sobre o investimento) é cada vez mais necessário. Mas uma infinidade de obstáculos – incluindo dados isolados, obsoletos e pouco práticos – dificultam a mensuração dessa métrica tão importante.

Por isso, temos o prazer de anunciar o ROI360, uma solução da AppsFlyer para a mensuração completa e precisa do seu ROI. Com o ROI360, as empresas podem ter uma visão abrangente sobre a performance das suas campanhas, economizando tempo e recursos que seriam gastos na coleta, padronização e agregação manual dos dados.

Ao mensurar dados de custo, receita e atribuição de forma centralizada, é possível ter uma visão completa do verdadeiro ROI/ROAS das campanhas. Assim, podemos fazer escolhas baseadas em dados para a distribuição do orçamento de marketing e para a otimização de diferentes campanhas. Com o acesso a dados completos e úteis, podemos identificar quais campanhas geram os maiores retornos, fazendo os ajustes necessários em nossas estratégias de marketing.

Mas o que atrapalha a mensuração do ROI? O que pode estar te impedindo de provar que os seus investimentos em marketing valem a pena, resultando em um ROAS positivo? Nesse sentido, identificamos alguns pontos chave:

Dados isolados e fragmentados: os dados de custo, receita e atribuição se espalham por diferentes canais, impossibilitando que você consiga visualizar o seu quadro completo. 

Dados desatualizados e imprecisos: os dados de receita de anúncios chegam tarde demais, impossibilitando a otimização em tempo real. Isso significa que as equipes de aquisição de usuários (UA) chegam atrasadas para fazer otimizações, e acabam desperdiçando seu budget. Os dados de receita de assinatura e de compras in-app são poluídos por transações fraudulentas, receitas incompletas e reembolsos, fazendo com que os seus dados de receita sejam imprecisos e irrelevantes. Outro motivo para as imprecisões nos dados de ROI é a inclusão de custos líquidos e receitas brutas, que não consideram as comissões e impostos das lojas de aplicativos.

Dados pouco práticos: depois de consolidar e refinar os dados para que eles estejam completos e atualizados, as equipes da UA precisam analisar uma enorme quantidade de dados – assim, o próximo desafio é a falta de capacidade de ação. Qual é a melhor maneira de analisar os dados de forma eficaz, para entender quais decisões devem ser tomadas?

Dados centralizados, mas isolados: além das dificuldades que listamos acima, as empresas que possuem seus próprios sistemas internos de BI precisam conectar os dados de ROI aos seus dados de negócios para realizar relatórios mais completos, melhorar a colaboração entre equipes e permitir um processo de tomada de decisões mais eficaz.

Cada centavo importa

Durante períodos de recessão econômica, as empresas precisam aproveitar cada centavo investido. Para isso, eles precisam impulsionar seu retorno sobre o gasto com anúncios (ROAS) e ter uma visão completa sobre a eficácia do seu investimento em anúncios de ambos os lados da equação: do lado do custo e do lado da receita. Com o ROI360, conseguimos enfrentar todos os desafios listados acima.

O ROI360 oferece ferramentas para:

• Agregação de custos: tenha uma visão completa dos seus gastos com anúncios em até 90 canais. Em vez de ficar sofrendo com dados de custo fragmentados, acesse insights completos para entender e otimizar seu budget.
• Consolidação de dados: chega de correr atrás de planilhas em mais de uma plataforma; com o ROI360, todos os dados de custo e receita vinculados à atribuição por campanha estão ao seu alcance.
• Cobertura completa: compatível com todos os modelos de monetização – anúncios in-app, compras in-app, assinaturas e modelos híbridos – o ROI360 oferece cobertura para todos os seus canais. 
• Receita de anúncios – com precisão surpreendente:  dados de receita de anúncios atualizados desde o dia 0, com a combinação perfeita de conexões – SDK para atualização de dados desde o início, em um modelo server-to-server (S2S) para refinamentos precisos.
• Compras in-app e validação da receita de assinatura: elimine transações fraudulentas, incompletas ou duplicadas dos seus dados de compras in-app e de assinatura, validando cada transação. 
• ROAS líquido: tenha uma visão clara da sua receita de compras in-app e de assinaturas, subtraindo os impostos e comissões das lojas de aplicativos.
• Conjuntos de dados práticos: separe seus dados em um grau avançado de granularidade usando dashboards prontos ou, se preferir, crie seus próprios dashboards. Olhe para os seus dados e saiba exatamente como agir. 
• ROI ETL:  conecte todos os seus dados de ROI ao seu sistema de BI na plataforma em cloud de sua escolha, fazendo até quatro atualizações por dia, em um único processo de ETL.

Casos de uso:

Como você pode aproveitar o ROI360? Veja 3 exemplos que podem te ajudar a entender como o ROI360 pode comprovar o valor do seu ROI:

1º caso: otimização do ROAS desde o início

Fazer alterações em campanhas ativas pode afetar imediatamente sua receita e ROAS. Otimizações semanais ou diárias às vezes não conseguem capturar alterações na receita que ocorrem ao longo do dia. Para otimizar o ROAS com eficiência, as equipes de UA precisam acessar dados quase em tempo real, para identificar e combater rapidamente um possível desperdício de orçamento. No entanto, desenvolver uma solução do lado do cliente pode ser caro em termos de desenvolvimento e manutenção da integração dos parceiros.

Com o ROI360, as equipes de UA podem identificar instantaneamente campanhas de baixo ROAS no mesmo dia em que as otimizações são executadas, seja nos dados transmitidos para seu sistema de BI ou nos dashboards da AppsFlyer (ou seja, dashboards de visão geral, cohort). Elas podem otimizar campanhas de baixa performance em tempo real na plataforma do parceiro de mídia relevante, interrompendo imediatamente um possível desperdício de budget.

2º caso: custo-benefício dos eventos in-app

Os gerentes de campanha mensuram o custo-benefício das campanhas para diferentes objetivos. Por exemplo, eles podem optar por mensurar os custos das ações que levam ao uso do aplicativo (como as instalações) ou mensurar os custos efetivos de eventos in-app, como cadastros, compras e avaliações. Para mensurar o custo efetivo dos eventos in-app, é necessário consolidar os dados de custos e de eventos in-app. Sem essa capacidade de ação, os gerentes têm maior dificuldade para mensurar o ROI com precisão, o que atrapalha em suas decisões de otimização.

Com o ROI360, as equipes de UA conseguem comparar facilmente o custo efetivo por ação relevante em todos os canais de mídia, identificar campanhas com um bom eCPA e fazer as otimizações necessárias. 

3º caso: otimização do ROAS por cohort

Os gerentes de UA usam cohorts de ROAS para analisar quais campanhas fornecem um ROAS de dia X de acordo com seus benchmarks. As campanhas que trazem usuários que geram um ROAS acima de um determinado valor têm maior probabilidade de resultar em um ROAS positivo ao final da vida útil do cohort. 

No entanto, esses relatórios se baseiam em dados de data de instalação, custos e receita, todos espalhados por diversas campanhas e canais de mídia. Os dados de cohort do ROI360 mostram os dados de ROAS para cada dia, revelando quais canais de mídia fornecem um ROAS ideal para o dia X. Qualquer canal de mídia abaixo do seu valor ideal de ROAS deve ser otimizado.

Pronto para comprovar o valor do seu ROI?

Agora, mais do que nunca, o ROAS é a principal métrica na qual as empresas devem focar. Vários desafios prejudicam o seu ROI, mantendo seus dados de ROAS incompletos, imprecisos e desatualizados. O ROI360 soluciona todos esses desafios e prepara o seu negócio para o sucesso, revelando seu verdadeiro ROAS por meio da mensuração mais precisa do mercado.
No caso de dúvidas, entre em contato com nossas equipes de vendas ou de customer success.

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A indústria de TV está sempre em movimento, principalmente com a recente união entre a tecnologia e o entretenimento na TV conectada (CTV).

Com a conveniência e a gratificação instantânea que ela oferece, a CTV apresenta um aumento explosivo de telespectadores no mundo todo. Para os anunciantes, essa popularidade criou um apetite por um público cada vez maior.

O que faz com que a CTV seja atraente é um fato simples: a junção da TV tradicional com a internet transformou esse meio em um novo canal de performance. Para as empresas de publicidade, além de permitir que elas tenham visibilidade e mensuração precisa, a CTV também permite que elas tenham custos menores e consigam segmentar melhor suas audiências em comparação com a TV tradicional.

“A junção da TV tradicional com a internet transformou esse meio em um novo canal de performance.”

Hoje, temos o prazer de anunciar que todos esses benefícios da CTV — ou seja, a capacidade de mensurar com precisão suas campanhas e exibir anúncios para a audiência certa a um custo relativamente baixo — já estão disponíveis para os profissionais de marketing mobile.

Com a solução CTV-to-mobile da AppsFlyer, os profissionais de marketing mobile podem usar a CTV como um canal de crescimento, atribuindo conversões de aplicativos mobile às suas campanhas de CTV e mensurando suas atividades de CTV juntamente com outros esforços de marketing.

Não são os anúncios de TV dos tempos dos seus pais

Qual é o diferencial dos anúncios de hoje? Agora, os profissionais de marketing mobile podem aproveitar o mecanismo ágil da CTV, que cresce cada vez mais rápido, sendo uma adição bem-vinda para o mix de marketing, principalmente com a atual saturação dos inventários mobile.

A CTV está ganhando popularidade entre as empresas, com a previsão de que o gasto com anúncios terá um aumento anual de cerca de 20% nos EUA, onde esse modelo evoluiu bastante em sofisticação e acessibilidade para os anunciantes.

Por um lado, o modelo de publicidade tradicional está ativo e em alta: certamente continuaremos assistindo a comerciais em dispositivos CTV, smart TVs e consoles de jogos (ou, então, assinaremos serviços premium para evitar os anúncios).

Por outro lado, a indústria evoluiu. Já se foram os dias em que os anúncios na TV eram exclusividade de grandes empresas ricas, um cenário que se manteve até recentemente.

A CTV mudou as regras do engajamento, e empresas de todos os tamanhos – pequenas, médias e grandes – agora podem encarar a televisão como um canal de performance. E, ainda mais importante, as empresas, incluindo empresas mobile nos estágios mais variados, podem usar a CTV como um canal para:

• Segmentar grandes audiências de forma precisa 
• Mensurar o impacto das campanhas de televisão sobre as instalações, eventos in-app, LTV e muito mais
• Impulsionar a aquisição familiar
• Ter acesso ao inventário de TV mais novo e acessível

Como funciona a atribuição CTV-to-mobile

O fluxo de atribuição CTV-to-mobile, que começa com um comercial na CTV e continua com uma ou mais conversões no aplicativo mobile, é bastante direto:

Assim, é importante ressaltar alguns pontos:

• Uma ou mais instalações podem ser atribuídas a um anúncio CTV. Isso significa que, por exemplo, se três pessoas assistem um anúncio e, em seguida, elas baixam e instalam o aplicativo, a atribuição para as três instalações é creditada ao anúncio CTV.
• Telespectadores que usam dispositivos iOS, Android e Windows que assistem um anúncio e depois baixam o app nas respectivas lojas de aplicativos serão atribuídos ao mesmo anúncio CTV.

Aproveite a atribuição CTV-to-mobile

A atribuição CTV-to-mobile abre novos caminhos para os profissionais de marketing mobile, transformando a CTV em um canal digital mensurável para o crescimento mobile.

Agora, os profissionais de marketing não somente podem avaliar o impacto de suas campanhas, como também podem usar as plataformas de CTV e redes de CTV para segmentar melhor suas audiências. Convenientemente, essas plataformas de CTV e ad networks podem ser mensuradas como qualquer outro parceiro de marketing mobile.

Mas as vantagens não param por aí. As empresas agora podem:

• Mensurar eventos com precisão e rastrear KPIs 

Um dos motivos pelos quais os profissionais de marketing mobile ainda não optaram por usar os anúncios CTV é que, até agora, a mensuração do impacto dessas campanhas podia ser bem complicada e, em alguns casos, até mesmo impossível.

Com a atribuição CTV-to-mobile, os profissionais de marketing podem mensurar a eficácia de suas campanhas e ter uma visão completa sobre o seu funil, desde as impressões de anúncios, instalações do aplicativo, eventos in-app até as receitas.

Os profissionais de marketing também podem ver se um anúncio CTV contribuiu para uma conversão mobile – por exemplo, no caso em que um telespectador assistiu a um anúncio CTV e logo depois clicou em um anúncio e instalou o aplicativo.

Essa visibilidade abre espaço para o rastreamento de KPIs como o LTV e ARPU.

• Otimizar campanhas

Conseguir mensurar seus sucessos e fracassos também significa que as campanhas agora podem ser otimizadas.

A poeira está longe de abaixar em um ecossistema dinâmico como o da CTV — por isso, é importante explorar diferentes plataformas, aplicativos de streaming e redes de CTV, entendendo quais são seus pontos fortes ou fracos e quais são seus planos futuros para diferentes produtos.

Com os custos mais baixos oferecidos pela CTV, os profissionais de marketing podem testar anúncios com diferentes faixas etárias, criativos, segmentos e tipos de anúncio. Experimentar e fazer testes será uma parte integral da publicidade na CTV.

• Impulsionar a aquisição familiar

A CTV apresenta uma oportunidade única para os anunciantes — já que amigos e familiares costumam assistir TV juntos, muitas vezes com um dispositivo mobile em mãos. Os anunciantes podem aproveitar ao máximo essa dinâmica de assistir TV em grupo exibindo anúncios para várias pessoas ao mesmo tempo.

Em outras palavras, ao contrário do marketing one-to-one (também conhecido como marketing cara a cara) que caracteriza as redes sociais e o e-mail, os anúncios CTV têm o poderoso efeito multiplicador do marketing one-to-many.

Assim, os profissionais de marketing podem aproveitar a CTV para aumentar a atribuição familiar e impulsionar a receita, o LTV e os eventos in-app em uma só residência.

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Casos de uso

Então, como você pode aproveitar o CTV-to-mobile? Listamos abaixo dois exemplos que permitem que você entenda como você pode mensurar o impacto das suas campanhas de CTV para o crescimento mobile:

1º caso de uso: atribuição familiar

Nesse exemplo, uma profissional de marketing de uma rede de cafeterias especializadas acredita que os telespectadores de um programa focado na produção de café possivelmente querem saciar sua sede por uma xícara de café de alta qualidade até o final do programa.

Assim ela exibe um anúncio no final do programa, apresentando bebidas quentes e frias. No final do anúncio, os telespectadores são incentivados a baixar o aplicativo da empresa.

Um dos telespectadores pega seu dispositivo mobile e acessa a loja de aplicativos para baixar e abrir o app.

A instalação é combinada com a visualização do anúncio CTV e a atribuição é creditada à CTV.

2º caso de uso: atribuição multi-touch

Um profissional de marketing de aplicativos de viagens decide exibir um anúncio durante programas de viagens populares. O anúncio mostra praias verde-esmeralda incríveis e convida os telespectadores a baixar o aplicativo.

Uma telespectadora vê o anúncio CTV, mas não baixa o aplicativo. Algumas horas depois, ela vê um anúncio no Facebook para o mesmo aplicativo de viagem, com a mesma praia com um belo mar turquesa. Ela clica no anúncio e instala o aplicativo.

Nesse caso, o clique no Facebook recebe o crédito pela atribuição, enquanto a visualização na CTV recebe o crédito por sua contribuição.

Qual é o próximo passo?

Agora que você já sabe o que pode fazer com a atribuição CTV-to-mobile, entre em contato com o seu CSM para saber quais são os próximos passos.

Se você quiser saber mais informações sobre como fazer seus primeiros anúncios na CTV, fizemos este guia útil para te ajudar.

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Atualmente, os aplicativos mobile estão se tornando o centro das experiências digitais para as marcas cada vez mais. Seja para serviços de streaming, plataformas de mensagens ou ferramentas de colaboração no trabalho, esses aplicativos oferecem experiências do usuário ideais, que todos esperamos ter.

Especialmente no mobile, as interações dentro do aplicativo podem oferecer insights muito valiosos sobre seus usuários — desde seu engajamento geral com o aplicativo até sua reação a novos recursos e ofertas. Esses dados são valiosos e, para as equipes de marketing envolvidas, essa é uma oportunidade de colocar esses novos dados à prova.

Na intersecção entre a análise de produtos e marketing analytics, os profissionais de marketing podem encontrar as respostas para muitas dúvidas críticas, como: 

“Quais são os melhores canais de marketing para usuários altamente engajados?”

“Quais segmentos de usuários têm maior probabilidade de se engajar com uma nova campanha de marketing?”

“Como é possível maximizar o lifetime value de nossos usuários com base em seu engajamento no aplicativo?”

É por isso que estamos animados por anunciar a nova integração do Audiences com a Amplitude — que permitirá que as equipes de marketing e produtos aproveitem esses dados exclusivos em suas iniciativas de marketing, criem mensagens melhores para seus usuários e otimizem facilmente sua atividade em vários canais e plataformas. 

Por que a análise de produtos é essencial para os profissionais de marketing?

Até mesmo grandes empresas, que também estão passando pela transformação digital, buscam impulsionar a otimização das experiências no aplicativo, e por uma boa razão. Os dados a nível de usuário são cada vez mais escassos nos dias de hoje, e as empresas estão procurando maneiras de aproveitar ao máximo seus dados primários. 

A análise de produtos é um excelente exemplo de como os dados primários podem ser usados no marketing, pois eles contêm informações sobre os comportamentos dos usuários e como eles interagem com o seu produto. Com esses dados, os profissionais de marketing podem alcançar resultados melhores – seja melhorando sua segmentação ou proporcionando experiências mais personalizadas. 

Obter uma compreensão mais profunda sobre seus clientes e suas interações com seu aplicativo é algo que deve estar no centro de todas as suas iniciativas de marketing.

Integrando dados de produtos em sua estratégia de marketing

A Amplitude permite que essa integração seja feita por meio da coleta de dados sobre o produto, a adoção e o engajamento de seus recursos, compras e conversões, e os transforme em dados comportamentais. 

Esses dados são agregados em Cohorts Comportamentais, que são semelhantes aos Segmentos do Audiences da AppsFlyer, resultando em grupos de usuários que possuem comportamentos parecidos. 

Com a ajuda da nova integração, os clientes mútuos do Amplitude e da AppsFlyer podem exportar Cohorts Comportamentais do Amplitude diretamente para o Audiences — e utilizá-las em suas campanhas de marketing em diversos canais.

A combinação perfeita de ambas as fontes de dados resulta em segmentos de usuários granulares e exclusivos, que podem ser usados em campanhas de remarketing segmentadas e em uma variedade de outros casos de uso que do Audiences.

Criando experiências digitais personalizadas em grande escala

Uma vez que sua Cohort do Amplitude seja importada para o Audiences da AppsFlyer, você poderá conectá-la a um amplo ecossistema de mídias pagas e parceiros de mídias próprias, mensurar sua performance por meio de experimentos avançados de analytics e incrementalidade e aplicar as políticas de privacidade e práticas de governança de dados relevantes diretamente da plataforma AppsFlyer.

Tudo isso é fundamental para obter sucesso no engajamento de seus clientes, independentemente da sua vertical e metas de negócios.

Veja como você pode aproveitar os recursos do Audiences para otimizar seus esforços de marketing:

1. Engaje usuários em várias plataformas e canais

O Audiences oferece mais de 70 integrações imediatas, abrangendo uma ampla variedade de canais de mídia e verticais.

Com a integração simplificada com grandes parceiros como Facebook, Snap, TikTok, Google e Braze, os profissionais de marketing podem otimizar facilmente o seu alcance e se conectar com seus usuários em canais de mídia pagos e próprios. 

Essas integrações são uma adição poderosa a qualquer estratégia de marketing e podem ajudar qualquer marca, grande ou pequena, a maximizar seu alcance e atingir seus objetivos de forma mais rápida e eficaz.

2. Mensure o impacto incremental de novas campanhas de marketing

O Audiences vem com uma ferramenta incorporada de testes de incrementalidade, que facilita a execução de experimentos. 

Você pode segmentar a Cohort do Amplitude que você importou para o Audiences, controlando e testando grupos e comparando sua performance.
Combinado com Campaign Analytics granulares, os profissionais de marketing podem visualizar rapidamente o impacto da sua audiência sobre a performance da campanha e fazer ajustes em sua segmentação.

3. Mantenha a governança de dados e certifique-se de estar em compliance

O Audiences é um produto seguro, que oferece às equipes de marketing ferramentas para o controle e supervisão de sua própria compliance. 

Seja para limitar os dados enviados aos parceiros ou oferecer a capacidade de excluir usuários que optaram por não ver seus anúncios, as diretrizes de privacidade não são mais um obstáculo. Elas podem ser facilmente gerenciadas a partir do dashboard do Audiences.

“Esse novo recurso de integração entre o Amplitude e a AppsFlyer permitirá que os profissionais de marketing aproveitem seus dados primários para criar audiências avançadas, que impulsionam a performance e as iniciativas de marketing orgânico. Ser capaz de descobrir quais segmentos de usuários têm um alto lifetime value com base em seus comportamentos e enviá-los para a AppsFlyer com apenas um clique é realmente revolucionário.”

Dan Stephen, Diretor de Parcerias, Amplitude

Aproveite já a integração entre a AppsFlyer e Amplitude

Gostaria de usar os dados comportamentais do Amplitude em sua próxima campanha de marketing? Essa integração está disponível para todos os clientes da AppsFlyer que assinam o Audiences. 

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Durante a WWDC 21, a Apple anunciou o Private Relay, um novo serviço de privacidade na web para os usuários do Safari no iOS 15. O Private Relay é um recurso desenvolvido para mascarar o endereço de IP do usuário no dispositivo, mantendo-o privado. Com o lançamento do iOS 15, ele é oferecido como um recurso beta – desativado por padrão – para o iCloud Plus, o serviço aprimorado de assinatura do iCloud da Apple.

O Private Relay pode afetar o deferred deep linking e a atribuição, pois ambos dependem do endereço de IP para redirecionar um usuário para a página ou conteúdo desejado e mensurar a sua performance. Por isso, devido à ausência do endereço de IP, os usuários do iOS 15 que possuem uma conta no iCloud Plus, que usam o Safari como navegador padrão e que gostariam de ativar esse serviço beta não poderão ser redirecionados por meio de deferred deep linking. No caso, eles serão levados para a página padrão do aplicativo, e os proprietários do app não receberão dados de atribuição por esse evento.

Apesar de que apenas uma cohort pequena será afetada pelo lançamento inicial do Private Relay, temos aqui uma clara tendência a favor do aumento da privacidade dos usuários. Por isso, estamos animados em anunciar a solução da AppsFlyer para o Private Relay, que permite que os usuários desse recurso ainda recebam os benefícios do deferred deep linking.

A privacidade é fundamental para a experiência do cliente

Acreditamos que uma boa experiência do cliente deve incluir quatro elementos: ela deve ser contextual, pessoal, simples e privada. Como a privacidade gira em torno da possibilidade de escolher quais dados pessoais serão compartilhados ou não, criamos uma estrutura para os usuários que preferem manter os seus endereços de IP em sigilo.

Essa estrutura se baseia nos App Clips da Apple e permite que os anunciantes ofereçam experiências do cliente verdadeiramente privadas e contextuais para os usuários do Private Relay. Ao contrário de outras soluções oferecidas no ecossistema mobile, a estrutura da AppsFlyer garante privacidade total, eliminando qualquer possibilidade de violações de privacidade, garantindo uma experiência do usuário completamente personalizada e familiar e permitindo uma atribuição determinística exclusiva.

O que são os App Clips?

Se você já conhece esse recurso, você pode ir direto para a próxima sessão deste blog post. Caso contrário, aqui está um resumo rápido: em 2020, junto com a GA do iOS 14, a Apple lançou os App Clips, que são uma prévia curta, rápida e leve do seu aplicativo e que permitem que os usuários aproveitem as principais ofertas do seu aplicativo sem que seja necessário baixá-lo como um todo.

Os App Clips representam uma excelente oportunidade para que as marcas deixem que os usuários usem o aplicativo com um mínimo de comprometimento, o que aumenta a possibilidade de obter conversões e/ou downloads. Você pode saber mais sobre esse recurso em nosso guia de App Clips para desenvolvedores.

A solução da AppsFlyer para o Private Relay

A nossa solução se baseia na estrutura disponível para App Clips, mas que foi aprimorada por duas tecnologias integradas da AppsFlyer:

• Atribuição e deferred deep linking: Aproveite a integração imediata com o SDK da AppsFlyer para realizar a atribuição determinística e ter um deferred deep linking que funcione corretamente. Assim, você poderá oferecer contextualização após a instalação, levando o seu usuário diretamente para o destino certo no aplicativo. Com essa integração, você pode usar os recursos avançados de mensuração e deferred deep linking da AppsFlyer, que reduzem a quantidade de trabalho da equipe de dev.
• Ativação automática de um App Clip: Aumente suas taxas de conversão por meio da ativação automática do seu App Clip, sem que seja necessário implementar Safari Smart App Banners em seu domínio. Ultrapasse os limites de descoberta de aplicativos causados pelos App Clips utilizando um mecanismo de link-to-App Clip que ativa o App Clip onde quer que os usuários estejam (anúncio, e-mail, site, publicação em rede social, SMS, mídias impressas e mais). 

Colocando em prática a solução da AppsFlyer para o Private Relay

Veja alguns exemplos desses casos de uso:

• Jornada de conversão de um App Clip (pré-instalação): Uma marca exibe um Smart Banner da AppsFlyer com um desconto para finalizar uma compra no site mobile. Quando os clientes clicam no banner, um card do App Clip aparece, oferecendo mais informações sobre a oferta. Quando o cliente clica em “Abrir App Clip”, o App Clip é aberto, permitindo que ele finalize a compra com apenas um clique.

• Jornada de conversão do aplicativo (pós-instalação): Uma cafeteria lança uma campanha de SMS para os seus clientes, oferecendo um desconto de 30% em qualquer Café Latte comprado em uma de suas lojas naquele dia. Os clientes clicam na mensagem e são redirecionados para um card do App Clip, que exibe a mesma oferta. Ao clicar em “Abrir App Clip”, o App Clip é aberto e permite que eles comprem o Café Latte.
  
  Até agora, o fluxo é bem parecido com o da jornada de conversão do App Clip, certo? Mas, como sabemos, para aumentar o lifetime value (LTV) dos clientes, temos que fazer com que eles baixem o aplicativo. Então, depois de terminar a transação, os clientes recebem a seguinte mensagem: “O seu pedido está quase pronto! Enquanto isso, baixe o aplicativo completo para ganhar um lanche grátis em seu próximo pedido”. Então, eles baixam o aplicativo e, ao iniciá-lo, são redirecionados para a oferta de lanche grátis.

Pronto para contextualizar e mensurar a sua jornada de aquisição de usuários?

Para saber mais sobre essa solução, confira este artigo sobre como implementá-la. Caso tenha qualquer dúvida, você poderá entrar em contato com o seu gerente de sucesso ao cliente (CSM).

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Você sabe quantos aplicativos estão disponíveis no Google Play Store? Somente no primeiro trimestre de 2021, haviam 3,5 milhões de aplicativos! Por isso, sabemos que não é fácil para os anunciantes fazer com que os usuários descubram um aplicativo na app store. Uma forma de superar esse obstáculo é estabelecer contratos com fabricantes e operadoras de celular que vendem dispositivos com o seu aplicativo já instalado.

Aplicativos pré-baixados ou pré-instalados permitem que você, o anunciante, anuncie aplicativos em dispositivos mobile por meio de contratos já existentes feitos diretamente com fabricantes e operadoras de celular.

Esses contratos permitem que você obtenha acesso a milhares de usuários que ativam novos dispositivos mensalmente. Com os aplicativos já instalados em seus dispositivos, grande parte da fricção do processo de descoberta de um app deixa de existir, o que aumenta as taxas de adoção e de reconhecimento desses aplicativos, simplificando a implementação e oferecendo uma ótima fonte de engajamento e instalações instantâneas.

Em um ecossistema de aplicativos lotado e extremamente competitivo, é importante ficar atento às oportunidades de crescimento, principalmente na expansão para novos mercados por meio da aquisição de novos usuários. A mensuração pré-instalação é perfeita para isso, e oferece dados para algumas das principais marcas da indústria.

Ter o seu aplicativo na tela inicial do dispositivo de um usuário é algo extremamente valioso, certo? A probabilidade de que os usuários explorem aplicativos que já estão instalados em um dispositivo é bem alta, além de ser uma ótima experiência para os usuários que acabaram de ativar um novo dispositivo.

Maximizando o seu próximo lucro de marketing

É possível que você esteja buscando mensurar campanhas de pré-instalação assim como você já o faz com qualquer outra atividade de aquisição de usuários para maximizar o seu orçamento de marketing e otimizar a performance entre canais.

Antes, a visibilidade sobre essas pré-instalações era limitada, e poderia levar à distribuição incorreta do orçamento e à imprecisão no processo de tomada de decisões. Ao ter o quadro completo das ações dos usuários, você pode tomar as decisões certas sobre como maximizar de forma adequada o seu orçamento de marketing.

Com a AppsFlyer, você pode fazer uma comparação entre o número de instalações atribuídas às campanhas de pré-instalação e o número de instalações vindas de outras campanhas de UA.

Independente do método escolhido, a AppsFlyer pode te ajudar

Já faz algum tempo que a AppsFlyer oferece suporte para a atribuição pré-instalação, sendo que a atribuição pré-instalação do APK se baseia em um APK dedicado instalado pela fabricante (OEM) diretamente na fábrica.

Se um anunciante escolhe trabalhar com um parceiro antes da pré-instalação do aplicativo na fábrica, ou prefere fazer a pré-instalação do aplicativo utilizando a instalação automática do Google Play via cloud, a AppsFlyer oferece suporte de atribuição para ambos os métodos.

Operadoras e fabricantes de dispositivos mobile costumam usar o Google Play Auto Install (PAI) para fazer a pré-instalação dos aplicativos. Com o PAI, quando um usuário ativa um dispositivo pela primeira vez e entra no assistente de configuração do dispositivo, o conjunto de aplicativos é enviado para o dispositivo via cloud e é instalado automaticamente (com base nas regras pré-instalação definidas pelo parceiro).

Quando o usuário abre um aplicativo pré-instalado pela primeira vez, o SDK da AppsFlyer detecta e reporta para o servidor da AppsFlyer que esse app foi pré-instalado por meio do Google PAI pelo parceiro OEM. Depois, a lógica de atribuição é aplicada e oferece maior prioridade de atribuição à campanha de pré-instalação.

O que ofereceremos em breve

No futuro, a AppsFlyer oferecerá visibilidade sobre o tempo que decorre desde a ativação de um dispositivo até o momento em que o aplicativo é aberto pela primeira vez. Isso significa que a AppsFlyer registrará primeiro quantos dispositivos foram ativados por determinado parceiro, nos quais o aplicativo foi pré-instalado. Depois, quando o dispositivo for iniciado pela primeira vez, a AppsFlyer atribuirá os créditos de pré-instalação ao parceiro OEM que gerou essa instalação. Além disso, caso o usuário se engaje com algum anúncio durante esse período de tempo, as ad networks receberão a atribuição por essas instalações auxiliadas.

Dessa forma, a AppsFlyer oferecerá visibilidade sobre toda a jornada do usuário, que antes não era oferecida aos nossos clientes. Assim, você, como anunciante, será capaz de visualizar quais campanhas não levaram à abertura do aplicativo, aprimorando os seus esforços de otimização.

Como começar

Vá até a aba de integrações de parceiros para adicionar o seu parceiro OEM e ativar a atribuição pré-instalação.

Como um cliente da AppsFlyer, você possui acesso a esses dados por meio dos relatórios agregados e dos relatórios de dados brutos (Raw Data). Eles permitem que você otimize ainda mais os seus KPIs, como o número de usuários fidelizados, a retenção, receita e muito mais.

Acesse o nosso help center ainda hoje e descubra mais detalhes sobre como começar a mensurar a atribuição pré-instalação de forma mais precisa.

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Sabemos que, como um profissional de marketing, você executa campanhas pagas e usa mídias próprias para levar usuários atuais e novos até o conteúdo in-app certo. Por isso, cada estágio do funil de marketing desempenha um papel importante para um crescimento de sucesso. Mas as últimas atualizações da Apple — e o impacto delas sobre a maneira como os anunciantes coletam e mensuram os dados de seus clientes — afetaram etapas essenciais do funil. Isso fez com que os profissionais de marketing passassem a prestar mais atenção em partes do funil até então ignoradas, possibilitando a criação de uma ampla variedade de novas oportunidades a serem exploradas.

A App Store — que se encontra bem no meio do funil — é uma dessas novas oportunidades nas quais os profissionais de marketing devem focar. Levando em conta que dois a cada três usuários que são direcionados para a App Store não fazem a instalação de um aplicativo (AppTweak), aprimorar a ASO, mesmo que pouco, pode fazer uma grande diferença no CPI, CPA e ROI. Com a introdução do iOS 15, os profissionais de marketing e os gerentes de UA e de ASO têm a oportunidade de fazer exatamente isso: aperfeiçoar as principais métricas e a ASO por meio de jornadas do usuário contextualizadas. Tudo isso é possível com as novas páginas de produtos personalizadas da Apple.

A falta de contexto no meio do caminho

Graças à mágica do deep linking, os profissionais de marketing e gerentes de produto podem levar os usuários diretamente para o destino correto dentro do app. Caso um usuário não tenha o aplicativo instalado, o deferred deep linking garante que ele seja levado para uma app store antes de ser redirecionado para o conteúdo in-app correspondente.

No entanto, até o momento, quando usuários do iOS que não tinham o app instalado eram levados de uma campanha até a App Store, às vezes ocorria uma ruptura contextual no meio da jornada, sem que os profissionais de marketing pudessem fazer algo a respeito. O iOS 15 mudou tudo: agora, a Apple permite que profissionais de marketing e gerentes de produto criem páginas de produto personalizadas, permitindo a contextualização da jornada completa — incluindo a App Store — de forma que os usuários possam aproveitar uma experiência coerente e lógica.

Páginas de produto personalizadas: um breve resumo e um anúncio empolgante

Recentemente publicamos um blog post sobre o valor do nosso novo recurso, no qual explicamos que a partir do uso das páginas de produtos personalizadas (custom product pages, CPPs) da App Store, profissionais de marketing e gerentes de produto podem:

• Criar até 35 versões diferentes de uma página de produto na App Store, com diferentes textos promocionais, clipes, screenshots e prévias do app, mostrando da melhor maneira possível os recursos e conteúdos exclusivos dentro do app.
• Direcionar diferentes segmentos de clientes por meio de copy e recursos visuais exclusivos na store, com o objetivo de aumentar as taxas de conversão.

Estamos muito animados em anunciar que, com o lançamento da CPP da Apple para o iOS 15, a AppsFlyer terá compatibilidade com esse recurso e oferecerá ainda mais valor a partir dele, permitindo que as marcas:

• Redirecionem usuários de qualquer lugar diretamente para a página de produto certa.
• Mensurem e analisem a performance de toda a jornada, com métricas como instalações, receitas, LTV, e outros eventos in-app, que podem ser acessadas por meio de diversos dashboards.
• Criem e gerenciem links de redirecionamento para páginas de produtos, assim como já é feito com outros links de campanhas.

Ou seja, agora profissionais de marketing e gerentes de produtos podem criar jornadas contextualizadas e mensuráveis para usuários do iOS 15, do começo ao fim, levando-os de um anúncio até a página de produto personalizada na App Store e, de lá, até o conteúdo certo no app.

Mensure CPPs e otimize as jornadas dos usuários

O nosso suporte para esse recurso inclui uma ampla visibilidade sobre métricas essenciais como instalações, receitas, ARPU e compras para diferentes páginas de produtos. Isso significa que as marcas podem comparar a performance entre as CPPs, observando como uma jornada contextualizada pode melhorar seus KPIs. Também é possível criar diversas versões das CPPs, melhorando a experiência do cliente por meio de renovações contínuas (veja abaixo os casos de uso com testes A/B). Além disso, as marcas podem exportar dados relacionados à CPP para usar em suas próprias plataformas de BI. Fique atento(a): planejamos oferecer aos nossos clientes maneiras mais sofisticadas para a otimização das páginas de produtos através da comparação da eficácia de diferentes recursos visuais, para que seja possível gerar uma experiência impecável e obter um ótimo resultado de negócio. Uma observação: Na WWDC 2021, além das CPPs, a Apple anunciou um recurso chamado “otimização da página do produto” (product page optimization) que permite que os profissionais de marketing testem diferentes ícones, screenshots e prévias do app na página de produto padrão da App Store, e comparem a performance para descobrir o que mais agrada aos usuários. Segundo a Apple, esse recurso se destina a pesquisas orgânicas na App Store. Nos casos de uso abaixo, os testes A/B se referem a cenários de otimização aplicados às CPPs.

Planejamos oferecer aos nossos clientes maneiras mais sofisticadas para a otimização das páginas de produtos através da comparação da eficácia de diferentes recursos visuais, para que seja possível gerar uma experiência impecável e obter um ótimo resultado de negócio.

Objetivo: utilizar a contextualização para aumentar a conversão

Para que você possa tirar o máximo proveito do nosso suporte para CPPs, listamos abaixo uma série de casos de uso de contextualização e de testes A/B. Essa é apenas uma pequena amostra do que é possível fazer com as CPPs. Aliás, você provavelmente perceberá que a partir desses casos de uso surgiu uma nova dinâmica: para implementar as páginas de produto personalizadas, será preciso a cooperação entre o gerente de UA e diversos outros funcionários envolvidos com o marketing na App Store (como o gerente da ASO, o gerente de produto e o profissional de marketing mobile).

As páginas de produtos personalizadas oferecem a incrível possibilidade de direcionar audiências específicas e exibir conteúdos para diferentes campanhas. Veja abaixo três casos de uso de algumas verticais.

a. Compras – Mantenha a consistência entre criativos e copy

Um profissional de marketing da SportsApparel está realizando uma campanha de e-mail para um par de tênis que é do interesse de uma audiência específica e segmentada. Antes, era possível exibir somente uma única página do produto (que mostrava um casaco corta-vento). Agora, com as páginas de produtos personalizadas, o profissional de marketing consegue deixar os tênis em destaque em toda a jornada, inclusive na App Store.

b. Esportes – Jogue na equipe certa

Um profissional de marketing mobile de UA do HoopJam, um grande aplicativo (imaginário) de basquete, está fazendo uma campanha em parceria com franquias de produtos de ligas de basquete. O profissional de marketing configura uma campanha de e-mail voltada para diferentes audiências — por exemplo, torcedores do Lions e torcedores do Eagles — e redireciona os usuários para as respectivas páginas de produtos personalizadas, destacando conteúdos específicos para diferentes times. 

c. Jogos – escolha o personagem certo

Uma gerente de produto de jogos executa uma campanha em seu site mobile, destacando diferentes personagens do jogo por meio de criativos precisos e chamativos. Ela ativa a campanha e exibe dois diferentes personagens do site, que aparecem na página do produto e na página do app,  respectivamente. Cada personagem aparece para a audiência correta ao longo da jornada, tornando a experiência coerente. 

Objetivo: obter performances melhores por meio de testes

As páginas de produtos personalizadas também permitem que os profissionais de marketing da App Store façam uma comparação entre a performance de diferentes versões da página do produto para aumentar suas taxas de conversão. Testar e analisar os elementos visuais de uma página de produto é particularmente importante, pois esses elementos são, em essência, uma extensão do criativo do anúncio que trouxe o usuário até a página do produto.  Listamos abaixo duas ideias de testes para as verticais de jogos e apostas.

a. Jogos – vídeo vs. imagem estática

Uma gerente de produtos de uma empresa de jogos executa uma campanha centrada em torno dos novos visuais criados pela equipe de marketing. Ela gostaria de comparar a performance entre uma página de produto que exibe um vídeo e outra que exibe uma imagem estática. Para isso, ela cria duas versões dessa página. 

b. Apostas – testando criativos

Uma empresa de apostas gostaria de entender como criativos diferentes afetam a performance da página do produto. O profissional de marketing exibe visuais com a frase “Grande Prêmio” em uma página do produto, um clipe de uma máquina de caça-níqueis em outra e os números “777” na última versão da página. 

Agora é a sua vez

Agora que a criatividade está fluindo, por que não criar páginas de produtos personalizadas e aumentar a performance dos seus KPIs? Saiba mais sobre como implementar as páginas de produtos personalizadas em nosso Help Center. Caso você ainda não tenha acesso à AppsFlyer Cloud, saiba mais sobre os nossos planos aqui.

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Em um mundo no qual a privacidade é a maior preocupação dos profissionais de marketing, o futuro pertence às análises preditivas.

E o futuro é agora.

A AppsFlyer tem trabalhado em desenvolver uma solução de análises preditivas desde o final de 2019, muito antes da privacidade se tornar um assunto tão em alta.

A introdução dos insights preditivos à estrutura tecnológica dos desenvolvedores de aplicativos pode oferecer aos clientes da AppsFlyer uma vantagem competitiva inigualável, além de trazer melhorias a diversos produtos da AppsFlyer, desde a Incrementalidade até a proteção contra fraudes.

A implementação desses insights começou com as previsões do lifetime value (LTV) das campanhas – nas quais o valor da campanha era estimado logo no início, acabando com o tempo de espera até que os resultados fossem obtidos.

Definindo a matrix do lifetime value (LTV)

O LTV de cada campanha normalmente é definido nas semanas seguintes à instalação de um app, enquanto que decisões sobre a UA são feitas o tempo todo, com base informações atuais. Isso significa que qualquer decisão, em qualquer momento, carrega determinado nível de incerteza sobre o LTV.

Um gerente de UA comum poderia lançar uma campanha e esperar pelos dados inicias de LTV do usuário para fazer escolhas acerca da otimização. Isso pode demorar até 30 dias ou, em muitos casos, mais. Utilizar ferramentas de análises e de BI avançada podem reduzir esse período para cerca de 10-15 dias.

No entanto, esses 10 a 15 dias ainda são muito. O nosso objetivo é acabar com esse período de espera (o “período de incertezas“) ao longo do qual as campanhas perdem dinheiro enquanto esperam por resultados. Para isso, definimos um ambicioso objetivo de oferecer insights preditivos sobre o LTV do usuário para o 30º dia de campanha, com base nas primeiras 24 horas de engajamento do usuário.

Mas como uma única fórmula de LTV pode ser aplicada à variedade infinita de cálculos de LTV utilizados pelos clientes da AppsFlyer?

Após conduzir uma pesquisa de mercado cuidadosa, o nosso time resumiu as possibilidades em três principais pilares, que contém os aspectos-chave para o processo de tomada de decisões de LTV na atividade de aquisição de usuários:

1. Retenção: mensurar por quanto tempo se espera que um usuário utilize o app
2. Engajamento: analisar o nível de engajamento de um usuário com o ambiente do app
3. Monetização: classificar a potencial receita gerada por um usuário por meio de anúncios, compras e mais

Cada um desses pilares é mensurado em escalas diferentes então, primeiro, tivemos que padronizá-los. Para isso, decidimos aplicar um sistema de classificação relativa, que associa cada pilar a uma previsão exclusiva de classificação, que vai de 1 a 9. 

Além disso, considerar o custo da campanha é fundamental, ou seja, temos que mensurar o LTV de um usuário com relação ao custo de aquisição desse usuário. Embora a previsão de custo não seja necessária por ser um valor fixo, ainda temos que classificá-la para que ela se adeque ao padrão do sistema.

Criando uma solução de acordo com os recursos disponíveis

Esse foi o momento ideal para começar a explorar os dados disponíveis e identificar os pontos de dados certos que podem ser transformados em rótulos (labels) e recursos de aprendizado de máquina.

Percebemos que, independente da abordagem usada, teríamos que incluir um design multi-usuários, ou seja, uma solução que acomodasse o maior número possível de clientes da AppsFlyer, apesar das diferenças inerentes entre verticais, uso, popularidade e modelos de negócios.

Inicialmente, nos concentramos em pontos de dados que estavam amplamente disponíveis para todos os clientes AppsFlyer. Fatores-chave como recência, frequência de uso, compras in-app e receita de anúncios no aplicativo eram os componentes “óbvios” na lógica de monetização de qualquer aplicativo.

Os eventos in-app da AppsFlyer são um excelente exemplo desses pontos de dados, pois todos os clientes são encorajados a utilizá-los.

Com os eventos in-app, a AppsFlyer sempre ofereceu flexibilidade aos seus clientes – tanto em tempo (quando um evento deve ser acionado / depois de quais ações), e em nomes de eventos de conteúdo ou quaisquer outros parâmetros que merecem ser relatados.

Por um lado, isso significa que os proprietários de aplicativos podem adaptar esses eventos, para que eles correspondam às suas próprias necessidades específicas, oferecendo insights valiosos e relevantes em seu ecossistema.

No entanto, algumas dessas informações não podem ser transformadas em um recurso ou rótulo de aprendizado de máquina, pelo menos não sem uma camada de mediação que traduziria as informações que um evento in-app transporta para a categoria correspondente de componente LTV.

Decidimos lidar com esse problema de ambos os lados e desenvolvemos um processo que analisa dados de eventos históricos do cliente e determina a “hierarquia” probabilística de eventos.

Em paralelo, recomendamos que os nossos clientes mapeiem eventos para as categorias correspondentes com base na importância desses eventos para a sua própria lógica de LTV.

A combinação desses métodos nos deu o insight necessário para o uso de dados históricos do cliente e para a criação dos nossos conjuntos de dados de treinamento de machine learning.

Validação do processo

Depois que conseguimos validar com os nossos parceiros de design que os pontos de dados escolhidos eram ideais para descrever o LTV do usuário, passamos a inspecionar como eles distribuíam dentro do nosso conjunto de dados escolhido. A distribuição de recursos ou alvos/destinos dentro do conjunto de dados é muito importante para garantir a precisão do machine learning.

Trabalhar com um conjunto de dados esparsos, no qual a maioria dos “alvos” se distribuem ao redor de um único ponto, não gerará grandes resultados. Por exemplo, se um desenvolvedor de aplicativos relata apenas o nível de progresso quando um usuário chega ao nível 500, mas na realidade 99.9% de todos os usuários do app nunca chegarão a esse nível, acabamos com uma distribuição de recursos/alvos que não pode ser usada para a nossa previsão de engajamento.

Este é um ponto de decisão crucial no processo de integração de qualquer aplicativo – se ele não fizer um bom uso da AppsFlyer (com o envio de eventos in-app, oferecendo informações de compra e eventos de receita de anúncios, etc), não seremos capazes de criar um modelo de previsão confiável e suficientemente preciso. Assim, o cliente deve aproveitar ao máximo os recursos da AppsFlyer antes de fazer a integração.

Depois de garantir o bom funcionamento do processo que criamos para transformar os dados brutos do cliente nos componentes de LTV que gostaríamos de prever (para aplicativos elegíveis), nos concentramos em garantir que o sistema de classificação seja ideal – de forma que ele descreva com precisão os dados analisados (em termos de desvio padrão e distribuição) e seja o mais benéfico para clientes que precisam tomar decisões de UA com clareza e confiança.

Optamos por implementar a pontuação de Stanine com pontuações na escala de 1-9. Esse método é conveniente tanto por suas diferenças de pontuação (que não é tão pequena de forma que a diferença não faça sentido, e nem muito grande de forma a refletir grandes diferenças entre as campanhas) e sua distribuição padrão de dois, o que permite um cálculo fácil da porcentagem da campanha.

Em alguns casos, quando a distribuição de dados não era “perfeitamente normal”, mas se assemelhava à distribuição normal, usamos a transformação Box Cox para redistribuir a população-alvo para uma distribuição mais próxima do normal.

A natureza da cronologia do LTV foi a base para a nossa hipótese de que uma solução baseada em RNN provavelmente poderia gerar os melhores resultados. Depois de alguns testes e de muita investigação, decidimos usar o Tensorflow como nosso framework de machine learning e passamos a desenvolver o nosso algoritmo usando a API Keras.Sequential. Depois, mudamos para a API Funcional que permitia mais flexibilidade, mas era mais complexa.

Vamos fazer uma análise mais detalhada sobre o processo de unir todas as peças que tornaram essa solução possível.

Desenvolvendo o produto

Decidimos desenvolver nosso sistema de produção utilizando o Amazon SageMaker para inferência em tempo real. O Amazon SageMaker oferece uma solução de endpoint multiusuários em tempo real, que pode ser personalizada para funcionar em várias estruturas de ML e oferece suporte a algoritmos personalizados como o que criamos.

“Este é um ótimo exemplo de como o Amazon SageMaker pode ser usado para simplificar e agilizar o desenvolvimento de produtos baseados em machine learning em escala. O Amazon SageMaker ofereceu à AppsFlyer a flexibilidade necessária para utilizar os seus próprios algoritmos de ML e ainda aproveitar as vantagens de um serviço gerenciado. O SageMaker é utilizado para treinar, otimizar e implementar vários modelos de machine learning de forma escalável, automatizada e econômica. Além disso, graças ao uso do Multi-Model Endpoints, a AppsFlyer foi capaz de reduzir o fardo do gerenciamento da implementação de vários modelos e atualizações, copiando-os com facilidade para o S3.” 

Orit Alul e Chaitanya Hazarey, Arquitetos de Solução do AWS

Também decidimos utilizar os serviços gerenciados da AWS, como AWS Lambda, Amazon SQS e AWS DynamoDB para acelerar o processo de desenvolvimento, mantendo a escalabilidade e estabilidade que nosso produto exigia.
O sistema de produção ingere eventos em tempo real de SDKs do cliente, que chegam por meio de tópicos Kafka. Os dados do evento e os metadados do usuário são armazenados nas tabelas do DynamoDB, e um processo de decisão se aplica para cada evento consumido.

Se uma inferência ocorrer após o evento atual, quando há uma decisão sobre uma inferência, os metadados “previstos” do usuário são despachados para uma função Lambda via SQS. Os dados do evento são carregados na função Lambda, transformados para ML e enviados ao SageMaker para inferência. Assim que um resultado é recebido, ele é armazenado em outra tabela do DynamoDB.

Esse processo gera pontuações do usuário que podem ser solicitadas pelo SDK do cliente como valores de conversão de SKAdNetwork a qualquer momento, e são constantemente atualizados para maximizar a precisão das previsões.

Treinando o modelo

Antes de integrar um novo aplicativo ao Predict, é necessário um período de treinamento no qual todos os dados históricos primários do aplicativo são analisados e revisados usando o Amazon SageMaker. O processo tem como objetivo identificar e modelar diferentes tipos de correlações e se repetirá até que níveis satisfatórios de precisão do modelo sejam alcançados.

A precisão do modelo é revisada usando estatísticas múltiplas; MAE – média absoluta de erros do modelo (por categoria), RMSE – raiz quadrada média de erros e Kappa de Cohen para garantir a validade e integridade do modelo.

Os ajustes necessários são feitos no modelo, introduzindo pontos de dados adicionais, modificando pesos relativos de eventos específicos e rótulos. Isso tudo foi feito para aperfeiçoar o modelo antes do lançamento.
Assim que a integração for concluída e as campanhas forem lançadas, novos usuários começarão a baixar e a se engajar com o aplicativo, gerando novos dados por meio do SDK da AppsFlyer.

O Predict calcula a pontuação de benefício de um usuário com base nos três pilares de engajamento, retenção e monetização. Essa pontuação de benefício é comparada ao custo da campanha, gerando uma pontuação abrangente e acionável.

O processo de reavaliação da pontuação é repetido de forma consistente durante a janela de mensuração do usuário (geralmente 24 horas) com o objetivo de produzir uma classificação preditiva precisa.

Assim como ocorre em outros produtos da AppsFlyer, a infraestrutura do AWS nos permite operar esse processo complexo em grande escala. Além disso, produtos como o Amazon SageMaker torna possível que isso seja feito em um modelo multiusuários, o que possibilita o desenvolvimento e a operação de modelos preditivos exclusivos em diferentes aplicativos e desenvolvedores de maneira isolada.

A análise preditiva não apenas oferece vantagem competitiva por meio da capacidade de prever o que vem pela frente, como também possibilita um grande avanço na maneira como otimizamos e comercializamos nossos produtos.

Não importa mais quem é o usuário, apenas o que o seu comportamento pode nos dizer.

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Dominar a SKAdNetwork e os valores de conversão pode ser um pesadelo. Sim, falamos o que todos estão pensando. Quando a SKAN foi (re)apresentada no ano passado, toda a indústria foi forçada a “re-aprender” um novo tipo de modelo de atribuição. Para dominá-lo, um conhecimento aprofundado sobre os seus aspectos técnicos se tornou essencial. Passamos grande parte dos últimos 15 meses estudando e explicando mais sobre a SKAN para os nossos clientes e para o mercado: criamos vídeos, fizemos webinars semanais, publicamos estudos de dados e blog posts. Focamos principalmente em ajudar os anunciantes a entender todos os detalhes sobre os bits e bytes. 

Para complicar ainda mais, a SKAN, por definição, limita a capacidade dos anunciantes de mensurar a atividade pós-instalação. Trabalhamos em estreita colaboração com centenas de nossos anunciantes mais experientes, de todas as indústrias, para entender como eles planejam utilizar os valores de conversão e que tipos de recursos eles estão perdendo.

Uma coisa ficou clara — dominar os valores de conversão se mostrou difícil até para os anunciantes mais avançados. Por isso, não ficamos surpresos ao constatar que o principal pedido dos nossos clientes tenha sido uma ferramenta flexível de mapeamento de valores de conversão. 

Queremos facilitar esse processo para todo o ecossistema. Estamos fazendo com que tudo seja super simples e flexível para você. Não se trata de dominar os bits e bytes, mas sim de fazer acontecer. Os anunciantes precisam ter visibilidade e controle sobre a mensuração pós-instalação, gastando menos tempo com isso.

Apresentamos o Conversion Studio.

Hoje, estamos muito empolgados em divulgar o Conversion Studio: uma ferramenta pioneira e flexível para o mapeamento de valores de conversão. O Conversion Studio permite que os anunciantes maximizem facilmente a mensuração de LTV para a atividade pós-instalação dentro da capacidade limitada do framework da SKAN.

É preciso mensurar tudo.

Até o momento, as soluções de mapeamento de valores de conversão limitaram os anunciantes, de forma que era preciso que eles dedicassem todos os valores de conversão a uma única métrica (em termos técnicos: o modelo plano, ou o uso de todos os 6 bits para um único KPI de mensuração). Anunciantes que buscavam mensurar mais de um aspecto da atividade pós-instalação (ou seja, dividir os bits para mensurar mais de uma métrica) precisavam, eles mesmos, programar mapas de valores de conversão por meio de conjuntos de regras complicadas, atualizando o app todas as vezes que uma alteração era feita. Hoje, tudo vai mudar:

1. Divida as métricas

Não é preciso ficar preso a uma única métrica. Agora, você pode mensurar simultaneamente métricas como receita, engajamento in-app, retenção e mais. Personalize facilmente o seu próprio mapa e mensure tudo o que for necessário.

Exemplo de um aplicativo de jogos

Um aplicativo de jogos gostaria de mensurar o avanço no jogo, a receita in-app e a receita de anúncios. Agora, os profissionais de marketing da vertical de jogos podem mensurar tudo isso, além de qualquer outra métrica que eles quiserem.

2. Aumente timer

Nós também adicionamos um recurso para que seja possível mensurar para além da janela pré-definida de 24 horas. With Conversion Studio you can now determine the appropriate activity window for your user base, and extend the window to measure critical aspects like retention and cohorts without losing data granularity. The activity timer is divided into 12/24 hour intervals and can be extended up to 72 hours, so that you can get a better idea of when the user was last active.

3. Mensure variáveis flexíveis

Os limites anteriores também incluíam restrições rígidas sobre como o seu valor de conversão seria projetado, sendo que cada valor representava uma única unidade (US$1, um nível, etc). O Conversion Studio permite que você configure variáveis flexíveis dentro de uma métrica específica.

Exemplo de um aplicativo de compras

No passado, sempre que buscávamos mensurar variáveis de receita, ficávamos limitados a uma escala de variáveis fixas (por exemplo, US$0-1, US$1-2, US$2-3, US$3-4, com escalas fixos de 1 dólar). Definir variáveis flexíveis permite que você mensure níveis de receita que sejam úteis para o seu negócio (até US$1B, se você quiser!) e obtenha uma visão mais ampla sobre como os usuários estão gastando em seu app.

4. Mensure funis

Não se trata apenas de mensurar mais, mas sim de mensurar de forma mais inteligente. Agora, você pode mensurar uma sequência de eventos para obter uma visão mais ampla sobre como os usuários se comportam no seu app. Essa é a maneira mais eficaz de mensurar eventos sequenciais, usando uma quantidade menor de valores para o mesmo número de eventos in-app mensurados. Ao escolher a função de funil no Conversio Studio, você pode configurar a ordem de eventos in-app que gostaria de mensurar, para saber quantos usuários completaram uma parte ou todo o funil.

Exemplo de um modelo de assinatura

Mensuração de assinaturas, com esses três eventos em ordem: login_form: completed, qualified_trial, subscription: revenue_collected.

Também buscamos simplificar tudo.

Falamos bastante sobre o bits: quantos são, como funcionam e como mapeá-los. Passamos inúmeras horas ensinando as nossas equipes e clientes sobre como lidar com esse conceito como a única maneira de mensurar verdadeiramente o LTV de campanhas de SKAN.

Decidimos acabar completamente com a complicação do gerenciamento de bits. O Conversion Studio permite que você foque no que quer mensurar (retenção, cohort, receita, estágio do funil e mais), deixando os aspectos técnicos para nós. Você cuida da direção e nós cuidamos do que acontece nos bastidores: distribuindo os bits e os valores de conversão da melhor maneira possível com base no que você quer mensurar. Adicionamos indicações visuais que mostram a sua capacidade de valores de conversão e como os seus bits são distribuídos, para que seja possível aprimorar facilmente o seu mapeamento, garantindo que você aproveite ao máximo os seus 64 valores disponíveis.

Crie um mapa de forma simples e intuitiva em poucos minutos, focando facilmente em quantos valores de conversão você ainda possui para a mensuração. Essa é uma grande novidade, mas é apenas o começo.

Tudo o que queremos é que você vá direto para o seu dashboard e comece a testar o Conversion Studio agora. Esperamos que você esteja tão empolgado(a) quanto nós sobre esse grande passo em direção à mensurabilidade e à simplicidade na SKAN. No entanto, ainda estamos longe do final. Este é apenas o começo. Fique atento(a) para novos recursos, atualizações e produtos que lançaremos em breve.

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Após meses em desenvolvimento, estamos empolgados em anunciar que a versão beta do PredictSK ficará oficialmente disponível nesta semana.

A solução original de análises preditivas da AppsFlyer já estava pronta para ser lançada em sua versão beta há cerca de um ano. Após meses em desenvolvimento, essa solução tinha como objetivo oferecer aos clientes da AppsFlyer os recursos necessários para melhorar a gestão de suas campanhas de aquisição de usuários, introduzindo insights preditivos logo no início do lançamento de suas campanhas.

Em teoria, essa solução seria utilizada para acabar com a incerteza causada pelo período de tempo no qual os gerentes de UA tinham que esperar desde o lançamento da campanha até o momento em que insights de LTV o suficiente estivessem disponíveis. Tudo isso em um esforço para permitir uma tomada de decisões de otimização mais bem-informada, baseada em dados.

A nossa pesquisa de mercado mostrou que o anunciante médio tinha que esperar cerca de 30 dias ou mais (desde o momento de lançamento de uma campanha, antes da tomada de qualquer decisão) para obter esses insights e dados de LTV. Além disso, os gerentes de UA não otimizavam suas campanhas durante esse período, pois buscavam obter dados “limpos”, embora a campanha continuasse ativa.

Alguns anunciantes que utilizavam BI avançada e ferramentas de ciência de dados (sejam elas internas ou de terceiros) poderiam encurtar esse período de espera para apenas 10 dias, usando os insights fornecidos por essas ferramentas. Algumas das principais empresas de nível enterprise eram capazes até mesmo de reduzir esse período para poucos dias com o uso da ciência da análise preditiva. No entanto, essa estratégia geralmente possuía um alto custo.

Tudo o que mencionamos acima envolve um tipo de custo-de-retorno para o tempo-de-decisão. A espera, é claro, não requer nenhum custo direto, mas resulta em desperdício de orçamentos de campanha até que insights claros estejam disponíveis. Cabia aos anunciantes decidir qual “preço” eles estariam dispostos a pagar e a encontrar um equilíbrio entre o custo e o tempo necessário para obter insights.

A missão inicial do Predict era reduzir o fator custo da parte de análises preditivas da equação, tornando essa solução avançada mais financeiramente acessível aos profissionais de marketing de todas as dimensões.

E então veio a SKAdNetwork

O anúncio da Apple sobre as (então) futuras mudanças em suas diretrizes de privacidade do usuário também introduziu um novo mecanismo de atribuição que rapidamente se tornaria sinônimo de ofuscação. IDFAs agora seriam obsoletos, mas a SKAdNetwork se tornaria o principal ponto de discussão. O uso de um valor de conversão que somente pode ser mensurado após 24 horas para a definição do valor do usuário significa que, agora, os dados de mensuração estão quase indisponíveis. O uso de um mecanismo de seis bits para se comunicar com a SKAdNetwork fez com que os profissionais de marketing fizessem cálculos sobre qual valor poderia ou deveria ser usado, e qual tática de bit seria adotada.

No entanto, a AppsFlyer sempre teve como foco a publicidade centrada na privacidade. A eliminação dos identificadores de usuários apenas nos encorajou a mudar a pergunta sobre quem é o usuário para: o que o comportamento do usuário nos diz?

Uma revisão rápida de nosso MVP de análises preditivas deixou claro o que precisava ser feito. Uma solução de análises preditivas que consegue utilizar as mensurações de LTV ao longo de um período de tempo limitado para obter insights rápidos e acionáveis não é apenas útil, mas indispensável para qualquer empresa que busque ter sucesso nessa nova realidade.

Diversas alterações e melhorias tiveram que ser feitas para acomodar a nova tecnologia da SKAdNetwork. Nossa pontuação de benefício preditivo associada a cada usuário se tornou o valor de conversão; mas, ao contrário de valores de conversão regulares, ele encapsula todos os eventos mensuráveis dentro de 24 horas. Nosso período de tempo de mensuração teria que mudar de 72 horas para 24 horas, sem afetar o nível de precisão. Além disso, algoritmos adicionais de machine learning foram incluídos para traduzir centenas de possíveis combinações de pontuações para apenas 64 possíveis valores.

Esses foram alguns dos desafios que enfrentamos desde que embarcamos nessa jornada, mas o resultado é uma solução melhor para toda a indústria.

Mãos à obra

Hoje marca oficialmente o início da versão beta do PredictSK, e os primeiros clientes da AppsFlyer estão integrando a solução e iniciando a sua fase de otimização e aperfeiçoamento.

Gerar um modelo preditivo exclusivo para cada app requer um período de integração necessário, no qual o mecanismo de IA do PredictSK será treinado segundo a lógica exclusiva de LTV de cada desenvolvedor, mapeando as correlações entre sinais iniciais e resultados finais (falaremos mais sobre isso em publicações futuras).

Em uma pesquisa recente feita com os clientes da AppsFlyer, quase 50% das respostas classificaram as análises preditivas como um dos dois lançamentos mais esperados para a mensuração no iOS.

À medida que mais clientes da AppsFlyer fazem a integração gradual da solução nos próximos meses, encorajamos que você conheça e compreenda os benefícios da análise preditiva no marketing mobile para aproveitar ao máximo suas campanhas.

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