Cohort analytics no Data Locker

Resumo: Os cohort analytics contêm dados agregados de todos os elementos e métricas na hierarquia de publicidade Os relatórios incluem dados de usuários atribuídos nos últimos 365 dias. Eles estão disponível para anunciantes que têm dados brutos, a Cohort API, ou ambos, como parte da sua assinatura. Ou seja, não é necessária uma assinatura do Data Locker para acessar os relatórios.

Cohort analytics no Data Locker

Em alguns casos, os dados brutos de atribuição na AppsFlyer são restritos por conta das políticas de compartilhamento de dados de fontes de mídia ou por conta das suas políticas de proteção à privacidade. As restrições afetam campos relacionados à atribuição, como campanha e adset. Os relatórios de cohort oferecem dados agregados que podem ser usados como alternativa aos dados brutos. 

Baixar relatório de exemplo

Ativar Data Locker

O relatório está disponível para assinantes do Data Locker, Cohort API e dados brutos. Para ativar o relatório no Data Locker, use um dos procedimentos abaixo. 

Atualmente, você recebe dados através do Data Locker?  Procedimento

 

Sim 

AppsFlyerAdmin_us-en.pngPara adicionar relatórios de cohort ao Data Locker:
  1. Na AppsFlyer, a partir do menu lateral, selecione Relatório > Data Locker.
  2. Selecione todos os relatórios na seção Análise de cohort. 
  3. Clique em Salvar configuração.
    Os relatórios estarão disponíveis no dia seguinte, às 10:00 UTC.
Não AppsFlyerAdmin_us-en.pngPara configurar o Data Locker:
  1. Conclua a configuração inicial do Data Locker (anunciante | parceiro).
  2. Adicione os relatórios de cohort ao Data Locker:
    1. Na AppsFlyer, a partir do menu lateral, selecione Relatório > Data Locker.
    2. Selecione todos os relatórios na secção Análise de cohort
    3. Clique em Salvar configuração.
      Os relatórios estarão disponíveis no dia seguinte, às 10:00 UTC.

Você pode carregar os dados em seus sistemas de BI e usá-los como parte de seus processos de otimização de campanhas e performance.

Métricas disponíveis

As métricas disponíveis são a receita, os usuários que executam um evento e o número de ocorrências do evento. Para calcular métricas relacionadas a custos, como ROI e ROAS, são necessárias métricas de receita e custo. As métricas de receita estão em Cohort e as métricas de custo são fornecidas pelo ROI360 Cost ETL.

Informações sobre cohort analytics

Relatórios disponíveis Os relatórios a seguir estão disponíveis para download. Os tipos de relatório estão descritos com mais detalhes no dashboard Cohort.
  • Aquisição de usuários: atribuída a uma fonte de mídia de aquisição de usuários, incluindo dados LTV, sendo que a aquisição ocorre durante as janelas de reengajamento.
  • Retargeting: atribuído a uma fonte de mídia de retargeting para eventos que ocorrem:
    • Durante uma janela de reengajamento
    • Como resultado de reatribuições
  • Unificado: exibe dados sob o canal de mídia que recebeu o último toque e que trouxe o usuário de acordo com as regras de atribuição dupla da AppsFlyer. Isso significa que o LTV que ocorre durante os reengajamentos é exibido sob o canal de mídia de retargeting e não sob o canal de mídia da aquisição de usuários (UA).  
Período coberto pelo relatório Usuários que converteram nos últimos 365 dias. Ou seja, a cada dia, os relatórios incluem eventos de usuários que converteram nos últimos 365. 
Estrutura do relatório O esquema de cada relatório (as dimensões e métricas incluídas) é fixo e não pode ser alterado. Consulte a estrutura do relatório.
Entrega do relatório  Consulte Ativar relatórios de cohort no Data Locker.
Atualização dos dados
  • Diariamente.
  • As métricas são calculadas usando os dados disponíveis à meia-noite UTC. Ou seja, no final do dia. 
  • Os relatórios estão disponíveis no Data Locker na pasta date-time (dt) às 10:00 UTC. Por exemplo, os dados de segunda-feira estão disponíveis na terça-feira às 10:00 UTC na pasta de Monday. 
Impacto das políticas de retenção de parceiros

Alguns parceiros possuem uma política de retenção de dados. Nesse caso, os eventos que ocorrem após o término do período de retenção não são considerados nos relatórios de cohort.

Exemplo: A SRN A tem uma política de retenção de dados de 180 dias. Eventos de usuário até o dia 180 são atribuídos à SRN A. Eventos que ocorrem após 180 dias são desconsiderados.

Estrutura do relatório

O relatório é composto por dimensões e métricas.

O formato dos campos é o seguinte:

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

Dimensões

Nome do campo  Descrição
app_id --
media_source --
conversion_type Valores possíveis: install, install_unified (representando instalações no relatório unificado), re-engagement, re-attribution
attributed_touch_type Valores possíveis: click, impressions, pre-install, unknown, tv, null
days_post_attribution
  • O número de dias decorridos desde a data da conversão (não o carimbo de data/hora específico da conversão).
  • Dica! Use isso para calcular os dias de retenção e de KPI. 
event_date 
  • A data em que um usuário executa um determinado evento.
  • Formato: aaaa-mm-dd
  • Exemplo: A data em que um usuário executou um determinado evento no aplicativo. No caso de uma conversão.
  • Atenção! Se o event_name for af_conversion, a data do evento e a data de conversão serão as mesmas. 
conversion_date
  • A data em que a conversão ocorreu.
  • Formato: aaaa-mm-dd
  • Exemplo: A data de instalação.
event_name Identifica o evento. Alguns nomes de eventos têm um significado específico, enquanto outros se relacionam com eventos in-app definidos pelo anunciante no aplicativo. 
event_name O que o usuário fez
af_conversion Usuário convertido. Use conversion_type para identificar se é uma instalação, reengajamento ou reatribuição.
af_sessão Abriu o aplicativo
cohort_uninstalls Desinstalou o aplicativo 
Anunciante definiu evento in-app Realizou um evento in-app.
campaign

Hierarquia da campanha

Lembre-se: Não é possível alterar o nome da campanha. Consequentemente, vários nomes podem ser associados a um determinado ID de campanha. 

campaign_id Hierarquia da campanha
adset Hierarquia da campanha
adset_id Hierarquia da campanha
ad Hierarquia da campanha
ad_id Hierarquia da campanha
channel

Hierarquia da campanha.

[Atualizado em 27 de outubro de 2021] No momento, o Meta ads não preenche o canal através de dados fornecidos por meio do mecanismo Google Install Referrer.

site_id Hierarquia da campanha
is_primary_attribution Use para identificar e desduplicar dados de retargeting
geo O código de país ISO derivado do endereço IP do usuário.
agency
  • Transparência de agência é compatível.
  • No caso de agências não transparentes, podem existir várias linhas com o mesmo nome de campanha se o anunciante e a agência executarem campanhas com o mesmo nome. Não se preocupe. As linhas não são duplicadas.
install_app_store Somente aplicativos Android: A loja Android de onde o aplicativo foi baixado. Preenchido por anunciantes implementando a multi-store attribution do Android. Se estiver em branco, significa que é a Google Play Store. 
keywords Palavra(s) usada(s) na pesquisa online do usuário. Conforme relatado pela ad network
keyword_id [Disponível a partir de 27 de abril de 2022] Keyword ID retornado pela ad network.

Métricas

Nome do campo Descrição Formato
unique_users Número de usuários que executam o evento. Número
revenue_usd
  • Valor da receita em USD. Por exemplo, US$100,56 são refletidos como 100,56.
  • Máximo de 2 dígitos após a vírgula decimal.
Número
event_count Número de ocorrências de eventos. Número
selected_currency Código de moeda de 3 letras (USD, EUR) definido por você nas configurações do aplicativo. Formato ISO-4217. Essa é a mesma moeda usada para exibir a receita no dashboard de Cohort, na interface do usuário.  String
revenue_selected_currency
  • Valor da receita na moeda selecionada. Por exemplo, se a moeda selecionada for EUR, então €1234,56 é refletido como 1234,56
  • Máximo de 2 dígitos após a vírgula decimal.
Número

Considerações para desenvolvedores de BI

Escopo dos dados no relatório

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

Você pode carregar relatórios unificados, de aquisição de usuários e de retargeting separadamente ou de uma só vez em seu sistema de BI. Se você carregá-los juntos e quiser filtrar as exibições por conta própria: 

  • Para dados unificados, is_primary_attribution=true ou null field.
  • Para aquisição de usuários, use conversion_type=Install
  • Para retargeting, use conversion_type=re-engagement ou re-attribution.

Se você usar apenas a exibição unificada em seu processo de carregamento de dados, poderá dividir os dados entre os tipos de campanha, ou seja, atribuição de usuário (instalações) e retargeting (reengajamentos). Para fazer isso, use o conversion_type=install, install-unified, re-engagement ou re-attribution. Saiba mais em atribuição dupla de eventos de retargeting.  

Considerações a nível de campo

  • Use dias pós-atribuição para permitir o cálculo fácil das métricas de retenção.
  • Cálculo de usuários únicos usando as dimensões de nome de campanha e ID de campanha: Se puder desconsiderar a granularidade do nome da campanha, você pode somar a contagem única no ID da campanha, e as métricas estarão corretas. 
  • Você pode agregar os dados usando os campos de hierarquia da campanha.  
  • A receita está em USD e é calculada usando a taxa de câmbio no dia do evento.  
  • Eventos de receita de anúncios são incluídos quando disponíveis, mas são atualizados com um atraso de até 3 dias. 

Considerações gerais

Todos os dados do aplicativo são fornecidos em um único arquivo. Use o campo App ID para separar dados por aplicativo ou defina o Data Locker para segregar por aplicativo.

Casos de uso

A seguir estão exemplos de alguns usos práticos dos dados via 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:

  • Calculamos a retenção do Dia 1 e do Dia 7, bem como o número total de instalações por campanha e anúncio.
  • Somamos a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
  • Mais especificamente, analisamos as campanhas de aquisição de usuários no relatório Unificado, filtrando os dados para que conversion_type IN (install, install_unified).

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'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2

Exemplo Excel

Campaign ID Ad ID Instalações Retenção Dia 1 Retenção Dia 7
12345678 987654 100 30% 10%
98765432 123456 200 25% 15%
07315466 613770 300 20% 12%

2. Calculando o ARPU de múltiplos eventos in-app

No exemplo a seguir, nós:

  • Calculamos o ARPU de múltiplos eventos in-app por campanha.
  • Analisamos especificamente as campanhas de retargeting, filtrando os dados de modo que conversion_type=re-engagement e conversion_type=re-attribution.
  • Somamos a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
  • Somamos a receita de múltiplos eventos, nesse caso af_purchasee af_coins.
  • Configuramos days_post_attribution como o mínimo necessário (nesse caso, 7) para reduzir a carga de processamento de dados.

SQL statement

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

Campaign ID Tipo de conversão

ARPU

Dia 1

ARPU

Dia 3

ARPU

Dia 7

12345678 re-engajamento 6,23 5,11 2,34
98765432 re-engajamento 3,57 1,34 4,86
07315466 reatribuição 7,41 6,79 5,29

3. Calculando a taxa de conversão de eventos in-app para um dia de cohort específico

No exemplo a seguir, nós:

  • Calculamos a taxa de conversão de eventos in-app no Dia 0 para várias dimensões (nesse caso, data de conversão, localização geográfica, campanha, anúncio e site ID).
  • Analisamos dados unificados (campanhas de UA e de retargeting) filtrando-os para que is_primary_attribution=true.
  • Somamos a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.
  • Configuramos days_post_attribution como o mínimo necessário (nesse caso, 7) para minimizar a carga de processamento de dados.

SQL statement

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

Data de conversão Geo Campaign ID Ad ID Site ID Dia 0 af_complete_tutorial
2022-11-07 EUA 12345678 123456 site_123 45%
2022-11-05 Reino Unido 98765432 null site_654 70%
2022-10-31 KR 07315466 null null 63%

4. Calculando instalações diárias

No exemplo a seguir, nós:

  • Calculamos o número de instalações por App ID, data de conversão, fonte de mídia, nome do evento e tipo de conversão.
  • No relatório unificado, filtre os dados para mostrar instalações de UA (não retargeting) configurando conversion_type para install ou install_unified.
  • Some as instalações, configurando event_namepara que seja af_conversion.

SQL statement

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

App ID Data de conversão Fonte de mídia Nome do evento Total
id123456789 2022-11-07 adnet1_int af_conversion 105
id123456789 2022-11-05 adnet2_int af_conversion 216
id123456789 2022-10-31 adnet3_int af_conversion 327

5. Calculando a receita de anúncios do Facebook Ads

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

  • Calculamos a receita do Dia 3 do Facebook Ads, com base na data de conversão e app ID.
  • Analisamos os dados do Facebook filtrando os dados para que media_source='Facebook Ads'.
  • Configuramos days_post_attribution como o mínimo necessário (nesse caso, 3) para minimizar a carga de processamento de dados.

SQL statement

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

Data de conversão App ID Fonte de mídia

Receita

Dia 3

2022-11-07 id123456789 adnet1_int 400,45
2022-11-05 id123456789 adnet2_int 99,23
2022-10-31 id123456789 adnet3_int 13,34

6. Calculando o ARPU por ASA keyword ID até 365 dias de cohort

No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:

  • Calculamos o ARPU do Apple Search Ads por keyword ID até o dia 365 do cohort.
  • Analisamos os dados do Apple Search Ads filtrando-os de modo que media_source='Apple Search Ads'.
  • Somamos a contagem de eventos por evento de conversão filtrando event_namepara que seja af_conversion.

SQL statement

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

Fonte de mídia Keyword ID

ARPU

Dia 365

adnet1_int 123456 57.019,93
adnet2_int 987654 64.867,84
adnet3_int 666854 48.160,02

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

O exemplo seguinte ilustra como usar KPIs por tempo de atribuição. Nesse exemplo, nós:

  • Calculamos o ARPU D7 por data de atribuição para cada área geográfica.
  • Os resultados foram classificados pelo número de conversões, exibindo as 20 principais regiões geográficas.
  • Os dados foram 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.

SQL statement

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

Geografia Total de conversões ARPU Dia 7 para 2023-07-11 ARPU Dia 7 para 2023-07-12 ARPU Dia 7 para 2023-07-13 ARPU Dia 7 para 2023-07-14 ARPU Dia 7 para 2023-07-15 ARPU Dia 7 para 2023-07-16
Coreia do Sul 120.660 US$ 7.798,89 US$ 6.997,37 US$ 8.258,95 US$ 9.050,21 US$ 10.018,04 US$ 13.765,73
Canadá 35.099 US$ 64.867,84 US$ 7.050,19 US$ 5.656,33 US$ 9.553,75 US$ 8.632,41 US$ 11.308,06
Chile 26.750 US$ 48.160,02 US$ 21.249,55 US$ 22.584,57 US$ 24.033,07 US$ 31.118,91 US$ 41.145,22

Informações adicionais

Características e limitações

Características  
Dados de custo
Mudanças no nome da campanha Sem suporte. 
Atualização dos dados Diário UTC. Os relatórios estão na pasta de date-time (dt) do Data Locker do dia de extração do relatório até as 10:00 UTC do dia seguinte. 
Receita de anúncios
  • Disponível.
  • Para eventos af_ad_revenue, a métrica de usuários únicos não está disponível para as datas entre 5 de outubro de 2022 e 16 de fevereiro de 2023.
Moeda  USD e moeda específica do aplicativo estão disponíveis por linha.
Fuso horário
Dados orgânicos Disponível.
Dias após conversão (instalação, reatribuição, reengajamento)
Transparência das agências
  • Com suporte. 
  • Os dados do X Ads e Meta Ads são sempre transparentes.
Segregação de aplicativos Com suporte.
Dados SKAN Não incluído. Ou seja, os dados fornecidos pelos postbacks do iOS não estão incluídos.
Reinstalações
  • Se os eventos pós-reinstalação forem considerados orgânicos não atribuídos:
    • Eles estão incluídos somente a partir de 26 de maio de 2024. Saiba mais
    • O tempo de instalação se baseia no campo device_download_time.
    • Não são contabilizados para mensurações de usuários únicos e de retenção.
  • Se os eventos pós-reinstalação forem atribuídos na primeira instalação, os dados sempre são incluídos. Saiba mais