Análise de coorte através do Data Locker

O relatório está disponível para subscritores do Data Locker, Cohort API e dados brutos. Para ativar o relatório no Data Locker, conclua um dos seguintes procedimentos. 

Atualmente, obtém dados através do Data Locker?	Procedimento
Sim	Para adicionar relatórios de coorte ao Data Locker: Na AppsFlyer, a partir do menu lateral, selecione Relatório > Data Locker. Selecione todos os relatórios na secção Análise de coorte.  Clique em Guardar configuração. Os relatórios estarão disponíveis no dia seguinte, às 10:00 UTC.
Não	Para configurar o Data Locker: Conclua a configuração inicial do Data Locker (anunciante | parceiro). Adicione os relatórios de coorte ao Data Locker: Na AppsFlyer, a partir do menu lateral, selecione Relatório > Data Locker. Selecione todos os relatórios na secção Análise de coorte.  Clique em Guardar configuração. Os relatórios estarão disponíveis no dia seguinte, às 10:00 UTC.

O relatório é composto por dimensões e métricas.

O formato dos campos é o seguinte:

• Dimensões: Texto. O comprimento máximo da string é dinâmico e, na maioria dos casos, depende de como se preenchem os elementos da hierarquia publicitária.
• Métricas: Número. Nota: O formato do campo selected_currency é uma cadeia de caracteres.

Dimensões

Métricas

Âmbito dos dados no relatório

Os relatórios contêm instalações de aquisição de utilizadores, reatribuições de retargeting e reengajamentos, além dos seus eventos in-app relacionados.

Pode carregar relatórios unificados, de aquisição de utilizadores e retargeting, separadamente ou em conjunto no seu BI. Se os carregar juntos e quiser filtrar as visualizações por si: 

• Para unificado, use o campo é_atribuição_primária=true ou nulo.
• Para aquisição de utilizadores, utilize tipo_de_conversão=instalação.
• Para retargeting, utilize tipo_de_conversão=re-engagement ou reatribuição.

Se apenas usar a vista unificada no seu processo de carregamento de dados, pode usar lógica para dividir os dados entre tipos de campanha, ou seja, atribuição de utilizadores (instalações) e retargeting (reengajamentos). Para isso, utilize conversion_type=install, install_unified, re-engajamento ou reatribuição. Consulte Atribuição dupla de eventos de retargeting. 

Considerações ao nível do campo

• Utilize os dias pós-atribuição para facilitar a análise das métricas de retenção.
• Cálculo de utilizadores únicos usando as dimensões de nome de campanha e ID de campanha: Se puder desconsiderar a granularidade do nome da campanha, pode somar a contagem única no ID da campanha, e as métricas estarão corretas. 
• Pode agregar os dados utilizando os campos da hierarquia da campanha. 
• A receita em USD é calculada com base na taxa de câmbio do dia do evento. 
• Os eventos de receita de anúncios são incluídos quando disponíveis, mas podem ser atualizados com um atraso de até 3 dias.

Considerações gerais

Os dados de todas as aplicações são fornecidos num único ficheiro. Utilize o campo App ID para segregar os dados por aplicação ou configure o Data Locker para segregar por aplicação.

A seguir, apresentam-se exemplos de algumas aplicações práticas e populares de dados de coorte que os programadores de BI podem extrair através do Data Locker. Cada exemplo é ilustrado por uma instrução SQL e um exemplo visual em Excel. 

1. Calculando a retenção

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular a retenção do Dia 1 e do Dia 7, bem como o número total de instalações por campanha e anúncio.
• Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
• Analisar especificamente as campanhas de aquisição de utilizadores, filtrando os dados para que conversion_type=install.

Instrução SQL

select
    campaign_id, ad_id,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as installs,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 1, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day1,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 7, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')    
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2

Exemplo Excel

2. Calculando o ARPU de múltiplos eventos na aplicação

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular o ARPU de múltiplos eventos na aplicação por campanha.
• Analisar especificamente as campanhas de retargeting, filtrando os dados de modo a que conversion_type=re-engagement e conversion_type=re-attribution.
• Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
• Somar a receita de múltiplos eventos, neste caso af_purchasee af_coins.
• Definir days_post_attribution como o mínimo necessário (neste caso, 7) para minimizar a carga de processamento de dados.

Instrução SQL

select
    campaign_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 1 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day1,
    sum(if(days_post_attribution <= 3 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day3,
    sum(if(days_post_attribution <= 7 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and days_post_attribution <= 7
    and conversion_type in ('re-engagement', 're-attribution')
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

Exemplo Excel

3. Calculando a taxa de conversão de eventos na aplicação para um dia de coorte específico

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular a taxa de conversão de eventos na aplicação no Dia 0 para várias dimensões (neste caso, data de conversão, localização geográfica, campanha, anúncio e ID do site).
• Analisar dados unificados (campanhas de UA e de retargeting) filtrando-os para que is_primary_attribution=true.
• Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
• Definir days_post_attribution como o mínimo necessário (neste caso, 7) para minimizar a carga de processamento de dados.

Instrução SQL

select
    conversion_date, geo, campaign_id, ad_id, site_id,
    sum(if(days_post_attribution = 0 and event_name = 'af_complete_tutorial', unique_users, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as day0_af_tutorial_conversion
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and is_primary_attribution = true
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Exemplo Excel

4. Calculando instalações diárias

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular o número de instalações por ID da aplicação, data de conversão, fonte de mídia, nome do evento e tipo de conversão.
• Filtre os dados para mostrar as instalações de UA (não retargeting), definindo conversion_typepara que seja install.
• Some as instalações definindo event_namepara que seja af_conversion.

Instrução SQL

select
    app_id,
    conversion_date,
    media_source,
    event_name,
    conversion_type,
    sum(events_count) as total
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and event_name = 'af_conversion'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Exemplo Excel

5. Calculando a receita de anúncios do Facebook

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular a receita do Dia 3 de anúncios do Facebook, com base na data de conversão e ID da aplicação.
• Analise os dados do Facebook filtrando para que media_source='Facebook Ads'.
• Definir days_post_attribution como o mínimo necessário (neste caso, 3) para minimizar a carga de processamento de dados.

Instrução SQL

select
    conversion_date,
    app_id,
    media_source,
    sum(if(days_post_attribution <= 3, revenue_usd, 0)) as revenue_day3
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and days_post_attribution <= 3
    and media_source = 'Facebook Ads'
    and app_id in (APP_ID1, APP_ID2, ...)
group by 1,2,3

Exemplo Excel

6. Calculando o ARPU por ID de palavra-chave ASA até 365 dias de coorte

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

• Calcular o ARPU dos anúncios de pesquisa da Apple por ID de palavra-chave até ao dia de coorte 365.
• Analise os dados do Apple Search Ads filtrando-os de modo a que media_source='Apple Search Ads'.
• Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.

Instrução SQL

select
    media_source,
    keyword_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 365, revenue_usd,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day365
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and media_source = 'Apple Search Ads'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

Exemplo Excel

7. Cálculo do ARPU Dias 7 por tempo de atribuição para cada área geográfica

O exemplo seguinte ilustra como utilizar KPIs por tempo de atribuição. Neste exemplo, nós:

• Calculamos o ARPU Dias 7 por data de atribuição para cada área geográfica.
• Os resultados são classificados pelo número de conversões, exibindo as 20 principais regiões geográficas.
• Os dados são filtrados de maneira que conversion_type='install'.
• A primeira coluna mostra a área geográfica. A segunda coluna mostra o total de conversões. As colunas seguintes mostram a receita dos 7 dias para cada dia especificado como uma linha na consulta.

Instrução SQL

select
    geo,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) total_conversions,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_11,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_12,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_13,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_14,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_15,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_16
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-07-11' and '2023-07-16'
    and days_post_attribution <= 7
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = 'YOUR_APP'
group by 1
order by 2 desc
limit 20

Exemplo Excel