AppsFlyer干貨分享｜如何預(yù)知未來(lái),appsflyer最新消息-ESG跨境

AppsFlyer干貨分享｜如何預(yù)知未來(lái),appsflyer最新消息

AppsFlyer干貨分享如何預(yù)測(cè)未來(lái)

通過(guò)有效的廣告為移動(dòng)應(yīng)用帶來(lái)優(yōu)質(zhì)用戶是移動(dòng)用戶增長(zhǎng)經(jīng)理的核心目標(biāo)之一。如果能通過(guò)用戶早期行為預(yù)測(cè)長(zhǎng)期用戶周期價(jià)值(LTV)，就能為廣告優(yōu)化提供有價(jià)值的決策依據(jù)。從廣告投放優(yōu)化的決策挑戰(zhàn)出發(fā)，詳細(xì)介紹了什么是營(yíng)銷預(yù)測(cè)分析，以及廣告主如何應(yīng)用該技術(shù)降低廣告投放的不確定性，優(yōu)化用戶增長(zhǎng)策略。

用戶增長(zhǎng)經(jīng)理面臨的決策挑戰(zhàn)

近年來(lái)，在移動(dòng)營(yíng)銷行業(yè)各種挑戰(zhàn)的催化下，負(fù)責(zé)用戶增長(zhǎng)的獲客經(jīng)理的工作內(nèi)容變得越來(lái)越重要。

客戶經(jīng)理不斷追求真實(shí)有效的廣告優(yōu)化，從而獲得優(yōu)質(zhì)用戶，使用各種BI技術(shù)方案，或者與第三方技術(shù)平臺(tái)合作，希望獲得準(zhǔn)確的用戶成本數(shù)據(jù)，然后與用戶生命周期價(jià)值(LTV)進(jìn)行對(duì)比分析，試圖降低投資回報(bào)(ROI)的不確定性。

然而，在大多數(shù)情況下，當(dāng)能夠幫助決策的數(shù)據(jù)維度不足或不可用時(shí)，獲勝的管理者只能依靠自己的經(jīng)驗(yàn)和對(duì)廣告效果的直覺(jué)來(lái)做出決策。

如何有效優(yōu)化獲客廣告？

應(yīng)用開發(fā)者吸引更多用戶使用app的方式主要有兩種，一是用戶自然搜索App，二是在各種營(yíng)銷渠道打廣告吸引用戶。廣告主會(huì)根據(jù)國(guó)家和地區(qū)、展示廣告應(yīng)用類型、多元化受眾特征等分類標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定不同的目標(biāo)投放群體。，然后進(jìn)行針對(duì)性的廣告投放。

例如，廣告應(yīng)用程序可以通過(guò)傳統(tǒng)的廣告平臺(tái)在Tinder上做廣告，以接觸到其在英國(guó)的用戶，或者可以在臉書上做廣告，以接觸到其對(duì)游戲感興趣的20至34歲的女性用戶。采集經(jīng)理會(huì)為每個(gè)用戶群設(shè)定廣告參數(shù)，比如預(yù)算、每日廣告曝光限額、最關(guān)鍵的廣告出價(jià)，也就是一個(gè)新用戶愿意支付的價(jià)格(簡(jiǎn)稱PPU)。

當(dāng)用戶激活并打開應(yīng)用時(shí)，獲客經(jīng)理觀察并分析用戶的整個(gè)轉(zhuǎn)化路徑。用于衡量用戶價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)如下:

清算

通過(guò)廣告瀏覽、應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買、訂閱、積分墻等為應(yīng)用帶來(lái)收入。

交互

代表交互式應(yīng)用程序參與并能為移動(dòng)經(jīng)濟(jì)做出貢獻(xiàn)的用戶活動(dòng)。

保留時(shí)間:

用戶App的使用頻率也叫用戶粘性。

獲取經(jīng)理的目標(biāo)是一個(gè)用戶帶來(lái)的收入超過(guò)獲取這個(gè)用戶的成本。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的難點(diǎn)在于準(zhǔn)確衡量用戶生命周期的價(jià)值，用戶生命周期的持續(xù)時(shí)間從三周至12個(gè)月不等，這也與應(yīng)用的商業(yè)形態(tài)密切相關(guān)。

預(yù)測(cè)KPI分解

先知道用戶生命周期的價(jià)值，再?zèng)Q定每個(gè)用戶對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)的出價(jià)基礎(chǔ)，是一個(gè)極其理想的情況。行業(yè)的現(xiàn)實(shí)是廣告主需要先付費(fèi)才能獲得客戶，這給廣告的運(yùn)營(yíng)管理帶來(lái)了很大的不確定性。

如何最大化LTV？

在廣告主的BI系統(tǒng)上投入大量資源，成立專門團(tuán)隊(duì)，利用數(shù)據(jù)科學(xué)嘗試識(shí)別用戶路徑中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，得到一個(gè)大概的用戶生命周期值。BI解決方案越先進(jìn)，客戶經(jīng)理就越容易獲得準(zhǔn)確的LTV。

這種數(shù)據(jù)分析過(guò)程通常需要74天，只有在積累了足夠的數(shù)據(jù)規(guī)模后，才能形成早期的LTV值。注意:為了得到準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)，需要保證在廣告期間沒(méi)有其他外界因素的干擾。

只有有效的數(shù)據(jù)洞察，獲客經(jīng)理才能逐一優(yōu)化廣告系列，對(duì)廣告出價(jià)、廣告創(chuàng)意或目標(biāo)人群進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整。

廣告主等待的時(shí)間越長(zhǎng)，這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果就越準(zhǔn)確。但在等待數(shù)據(jù)逐漸細(xì)化的過(guò)程中，營(yíng)銷人員可能還在投放不成功的廣告，浪費(fèi)了成本，導(dǎo)致廣告主無(wú)法將預(yù)算投入到成功潛力更大的廣告活動(dòng)中。

什么是預(yù)測(cè)分析技術(shù)？

對(duì)于一些應(yīng)用程序開發(fā)人員來(lái)說(shuō)，有一個(gè)線性模型來(lái)預(yù)測(cè)LTV就足夠了。然而，更復(fù)雜、更先進(jìn)的預(yù)測(cè)模型可能會(huì)給許多移動(dòng)應(yīng)用的廣告帶來(lái)意想不到的積極質(zhì)變。

在用戶激活A(yù)pp后的一到兩天內(nèi)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)信號(hào)，測(cè)量用戶早期行為，預(yù)測(cè)用戶的長(zhǎng)期生命周期價(jià)值，是業(yè)界期待已久的解決方案。

這種解決方案的主要挑戰(zhàn)是早期數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)之間的關(guān)系不直觀。需要在用戶首次登錄App后的幾天內(nèi)，對(duì)用戶的轉(zhuǎn)化行為和模式進(jìn)行測(cè)量，用先進(jìn)的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出預(yù)測(cè)結(jié)果。這種研究方法被稱為預(yù)測(cè)分析，廣泛應(yīng)用于金融和公共衛(wèi)生領(lǐng)域。

將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到移動(dòng)營(yíng)銷領(lǐng)域并不容易。即使在數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)成為主流商業(yè)模式的情況下，將預(yù)測(cè)分析技術(shù)應(yīng)用于LTV預(yù)測(cè)仍然需要投入大量的R&D資源，并且有海量數(shù)據(jù)as 基礎(chǔ)。

其中采用了包括深度學(xué)習(xí)、自定義智能標(biāo)記、動(dòng)態(tài)特征機(jī)學(xué)習(xí)等技術(shù)。要支持多種數(shù)據(jù)模型，服務(wù)器的維護(hù)和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用極高。

盡管大多數(shù)客戶經(jīng)理能夠理解預(yù)測(cè)分析，但只有少數(shù)人享受到了這項(xiàng)技術(shù)帶來(lái)的便利。大部分營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)不具備自行創(chuàng)建和維護(hù)這一機(jī)制的條件，只能依靠相對(duì)有限的數(shù)據(jù)分析模型和營(yíng)銷人員的主觀判斷。

什么是理想的營(yíng)銷預(yù)測(cè)分析解決方案？

并創(chuàng)建可以深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)分析模型，提供營(yíng)銷人員決策所需的LTV預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。作為這套數(shù)據(jù)建?；A(chǔ)需要大量的用戶行為數(shù)據(jù)。

雖然預(yù)測(cè)分析模型只是廣告主的app用來(lái)預(yù)測(cè)自己app的長(zhǎng)期LTV，但是這種數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化需要建立在數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)應(yīng)用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，才能最大限度地提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

行業(yè)內(nèi)很少有平臺(tái)能夠基于如此龐大的數(shù)據(jù)量級(jí)和變現(xiàn)、成本等數(shù)據(jù)維度，衡量所有應(yīng)用跨所有營(yíng)銷渠道和媒體渠道的廣告活動(dòng)。

預(yù)測(cè)儀表板

如果一個(gè)廣告主和五個(gè)廣告平臺(tái)合作，每個(gè)平臺(tái)都有自己龐大的流量池，但是并沒(méi)有接入其他平臺(tái)的流量。每個(gè)平臺(tái)只能看到自己的廣告系列和媒體表現(xiàn)。所以媒體渠道的數(shù)據(jù)必然會(huì)有偏差。

為什么建議廣告主采用營(yíng)銷預(yù)測(cè)分析模型？

我們已經(jīng)來(lái)到了一個(gè)隱私至上的新時(shí)代。歸因測(cè)量正在發(fā)生重大變化，營(yíng)銷人員需要采用新的測(cè)量視角:可測(cè)量的時(shí)間框架將縮短，用戶級(jí)數(shù)據(jù)將默認(rèn)不可用，等等。這些是營(yíng)銷人員需要適應(yīng)的新現(xiàn)實(shí)。

預(yù)測(cè)模型可以有效解決以上痛點(diǎn)。

AppsFlyer作為獨(dú)立、公平、公正的歸因平臺(tái)，基于海量的歸因數(shù)據(jù)，提供準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)洞察。著眼于廣闊的行業(yè)視角，AppsFlyer為此在行業(yè)內(nèi)投入了無(wú)與倫比的技術(shù)、人才和資源。再加上其獨(dú)立公正的價(jià)值主張，AppsFlyer能夠真正在最短的時(shí)間框架內(nèi)為廣告主提供最精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和分析數(shù)據(jù)洞察。

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