Досвід об’єднання SKAN та Appsflyer атрибуції в одне джерело. Кейс Gismart

Мене звати Артем Казимірчик, і я керівник відділу BI та аналітики в Gismart. У цій статті я хочу поділитися досвідом, як ми об’єднали дані SKAN і Appsflyer атрибуції в одне джерело, щоб мати можливість отримувати максимально об’єктивну картину маркетингових кампаній.

Gismart — провідний розробник і паблішер мобільних застосунків та ігор з широким портфоліо брендів та груп продуктів, що налічує понад 1 мільярд завантажень та 30 мільйонів щомісячних активних користувачів (MAU). Gismart складається з низки суббрендів, які включають Music+ (музичні застосунки та утиліти), Woofz (pet tech продукт для дресирування собак), Wellness (портфоліо H&F), Superinstant (бренд соціальних онлайн-ігор) та Flime (студія з розробки казуальних ігор). Маючи такий великий і різноманітний портфель додатків, відділ аналітики та Business Intelligence (BI) Gismart зіткнувся з численними викликами, пов’язаними з даними.

Після введення нових правил конфіденційності iOS 14+ і різкого обмеження доступу рекламодавців до IDFA користувачів, компанія вирішила використовувати альтернативні джерела даних атрибуції SKAdNetwork (SKAN), з огляду на знання про користувачів, які погодилися на запит ATT.

За наявності різних джерел атрибуції, кожне з яких має власні стандарти вимірювання, ставало дедалі важче отримати чітку, надійну картину ефективності кампанії. Технологія SKAN, наприклад, показувала незначну кількість завантажень SKAN-атрибуцій, і майже не надавала доступу до вимірювання LTV та ROAS.

З іншого боку, SKAN також надавала анонімні дані, які було найлегше використовувати у формі когорти, показуючи більш-менш цілісну картину з більшістю джерел трафіку, на який Gismart купує свою рекламу. Ми намагались впоратись з цим викликом внутрішніми силами, використовуючи статистичний метод, але виявили, що він був недостатньо об’єктивним аби покладатися на нього. Ми зрозуміли, що нам потрібне рішення, яке б зібрало та об’єднало всі розрізнені дані в консолідовану, стандартизовану та надійну форму. Інструмент, який би подолав проблему дублювання даних про встановлення, що виникає при використанні декількох джерел атрибуції. На допомогу прийшло рішення нашого партнера Appsflyer — Single Source of Truth (SSOT).

AppsFlyer запропонував взяти участь у тестуванні бета-версії нового рішення SSOT, який призначений для обробки дедублікації кількості користувачів, а згодом забезпечує чисті, цілісні та точні показники витрат, такі як eCPI та ROAS по каналах трафіку. Єдине джерело істини дозволяє маркетологам отримувати дієві маркетингові інсайти.

Наша команда додала SSOT до наявного набору внутрішніх BI-інструментів і почала використовувати його наприкінці 2021 року. Лише за кілька місяців після інтеграції з SSOT моделювання ефективності залучення користувачів Gismart покращилося на 20% по всьому портфоліо, і ми почали бачити точніші показники в контексті медіаджерела, кампанії та країни.

Отримавши настільки швидкі результати, ми вирішили використовувати інтеграцію SSOT у всіх додатках нашого продуктового портфеля. У Gismart віддалено працюють понад 300 співробітників по всій Європі, тому відділи BI та аналітики повинні мати швидкий і простий доступ до надійних даних атрибуції.

Підписуйтеся на Telegram-канал @gamedev_dou, щоб не пропустити найважливіші статті і новини про геймдев

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

привет!
подскажи, а как именно вам помог SSOT? он же просто показывает дедпуликацию данных и все

Привет!
да, SSOT помогает дедуплицировать данные, что в итоге помогает сформировать полную картинку по распределению трафика (как минимум установкам) по медиа источникам, что помогает посчитать CPI (СPA при определенной настройке конверсионной схемы и пробрасывании туда нужного таргет экшена), а также попробовать спрогнозировать перформанс трафика. Важно понимать что не SSOT это все делает, он лишь помогает нам избавиться от дублей и сделать более чистые данные для дальнейшего анализа, важная компонента.

а у вас так много пользователей, которые дают разрешение на отслеживание своих данных? почему спрашиваю, тоже пробовал адоптировать SSOT и он особо не помог

± как и по всей индустрии — около 20%, бывает и больше

Підписатись на коментарі