Datos modelados SKAN

De un vistazo: Los modelos de AppsFlyer agregan datos que los reportes básicos de SKAdNetwork no pueden proporcionar.

Lecturas relacionadas: Solución SKAN | Guía de la Única fuente de verdad para la atribución de iOS

Información general

Los reportes de SKAdNetwork (SKAN) pueden ser limitados porque:

  • SKAN se basa en valores de conversión (CV) que están limitados a 6 bits, lo que da lugar a 64 valores posibles (0-63).
  • En ocasiones, Apple retiene el CV real (y devuelve los datos como "null") para preservar la privacidad del usuario.
  • Los datos solo están disponibles dentro de una ventana de actividad de entre 12 y 72 horas y no se conoce el valor total de la vida útil (LTV).

Los datos modelados SKAN resuelven estos problemas:

  • AppsFlyer utiliza el aprendizaje de máquina, la estadística bayesiana, los datos reportados por AppsFlyer y los datos de SKAN para modelar puntos de datos ocultos.
  • Los anunciantes obtienen una imagen más completa del rendimiento de la aplicación y de la campaña de LTV.

Tipos de datos modelados y disponibilidad

Tipo de datos Disponibilidad Observaciones
Valores de conversión nulos
  • Vista general del panel de control de Única fuente de verdad
  • Panel de control de SKAN
  • API del reporte de estadísticas agregadas de rendimiento SKAN
  • API de la fecha de llegada del postback agregado de SKAN
 
LTV de ingresos Vista general del panel de control de Única fuente de verdad El modelado de LTV de ingresos está actualmente limitado a 7 días

Valores de conversión nulos

A veces, el valor de conversión (CV) tiene un valor nulo porque Apple retiene el CV real para preservar la privacidad del usuario. En AppsFlyer, un CV nulo se cuenta como una instalación. Ten en cuenta lo siguiente:

  • Nulo y cero tienen significados diferentes:
    • Cero: el usuario instaló la aplicación pero no realizó ninguna acción medible durante la ventana de actividad. En consecuencia, la métrica es precisa y no está modelada. 
    • Nulo: no sabemos qué hizo el usuario; Apple retuvo el CV. 
  • Los CV nulos pueden distorsionar tus métricas de rendimiento. Para resolver la distorsión y proporcionar una medición más real del rendimiento de la aplicación, los valores de conversión nulos se modelan según los valores de conversión entre 0 y 63.

Valores de conversión modelados:

  • Utiliza la distribución de instalaciones SKAN con valores de conversión para modelar instalaciones nulas. Por ejemplo:
    • Hay 100 instalaciones, 60 nulas, 10 con CV=1, 5 con CV=3 y 25 con CV=5.
    • Esto significa que de las 40 instalaciones con valores de conversión, el 25 % tienen CV=1, el 12,5 % tienen CV=3 y el 62,5 % tienen CV=5.
    • Las 60 instalaciones nulas obtienen la misma distribución modelada: 15 obtienen CV=1, 7 obtienen CV=3 y 38 obtienen CV=5.
  • Están marcadas como modeladas en las API y el panel de control de SKAN y están disponibles junto a las métricas originales que nunca se alteran.
  • Utiliza los datos de los siguientes niveles de granularidad: aplicación, fuente de medios, campaña y conjunto de anuncios. Si los datos modelados que utilizan esos niveles no están disponibles, se muestra el valor N/A.

Métricas modeladas disponibles en función del valor de conversión:

  • Ingresos
  • Eventos ocurridos
  • eCPA
  • ARPU
  • ROI
  • ROAS

LTV de ingresos

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Los reportes de SKAN por sí solos solo pueden proporcionar ingresos basados en la ventana de medición de SKAN y la configuración de CV para los ingresos en Conversion Studio. El modelado SKAN es capaz de modelar los ingresos hasta 7 días (168 horas) post-instalación.

Beneficios:

Para SKAN versión 3 y anteriores, los datos modelados se extienden más allá del marco de tiempo de la ventana de actividad.

Para SKAN versión 4+:

  • Actualización de datos: el LTV de los ingresos está disponible antes de que llegue el segundo postback de SKAN (el retraso del postback es de entre 24 y 144 horas).
  • Mide más: puedes usar la configuración de valor aproximado del segundo y tercer postbacks para otras métricas, como eventos y retención, y aún así obtener datos del LTV de los ingresos mediante el modelado.
  • Enriquecimiento de datos: si usas el segundo postback para medir los ingresos, los datos del postback se utilizan para mejorar los datos del LTV de los ingresos modelados y proporcionar datos de ingresos a un nivel más granular que los 3 niveles proporcionados por el postback.

Consideraciones:

  • Las métricas de LTV de ingresos se muestran para las aplicaciones con la configuración general de ingresos en SKAN Conversion Studio, para los ingresos que provienen de las compras in-app.
  • El LTV de ingresos requiere al menos 14 días de datos de ingresos. Es decir, si configuras Ingresos generales el 1 de noviembre de 2022, la primera fecha de instalación para la que están disponibles los datos modelados es el 14 de noviembre de 2022. Los datos se muestran 8 días después de eso (22 de noviembre de 2022).
  • El LTV de ingresos (actualmente limitado a 7 días) y otras métricas derivadas están disponibles en el panel de control de SSOT (en los widgets, gráficos y tabla) el día 8 post-instalación, de la siguiente manera:
    • Ingresos d7
    • ARPU D7
    • Beneficio bruto D7
    • ROI D7
    • ROAS d7