Путеводная звезда: измерение истинного ROI в маркетинге приложений

Введение

Введение

Измерение окупаемости потраченных на рекламу средств (ROAS*) – это ориентир всех маркетинговых решений. Это очевидно для большинства маркетологов (или, по крайней мере, должно быть очевидно).

Менее очевидно то, что путь к точному измерению ROAS вашего мобильного приложения сложен и тернист.  

Поэтому необходимо отличать ROI и от истинного ROI. Хотя эти два термина не тождественны (см. ниже), для целей данного руководства будем считать, что ROI = ROAS. 

Что разделяет эти два понятия? Одним словом: точность. Работа с точными ROI-данными – это святой Грааль перформанс-маркетолога, а неточные данные могут полностью разрушить все маркетинговые усилия и даже поставить под угрозу финансовую стабильность вашего приложения.

Очевидно, что истинная окупаемость инвестиций – это результат как точного измерения дохода, так и точного измерения затрат. Но важно помнить, что эти данные зависят, прежде всего, от фундамента маркетинга, основанного на данных: точной атрибуции. 

В этом руководстве мы расскажем о том, зачем нужен и как достигается каждый компонент истинного ROI, выделим самые распространенные подводные камни и рассмотрим, как преодолеть трудности на пути к своей путеводной звезде.

* Бизнес может измерять окупаемость несколькими способами, часто в зависимости от роли в компании: 

1. Генеральный директор смотрит на ROI (окупаемость инвестиций), который включает в себя все: общий доход или, еще лучше, прибыль, по сравнению с общими затратами.
2. Начальник отдела маркетинга фокусируется на ROMI (окупаемость инвестиций в маркетинг), который выходит за пределы перформанс-маркетинга: принимая во внимание OOH, печать, рекламные акции и т.д.
3. Руководитель UA / Performance ориентируется на показатель ROAS (окупаемость инвестиций в рекламу). 

Глава 1

Основа: Как получить точные атрибуционные данные

Истинную окупаемость инвестиций можно рассчитать только имея точные показатели расходов и доходов. Единственный способ убедиться в их точности – точные атрибуционные данные.

1. Точность данных

Какие вводные — такой и результат. Насколько бы продвинутыми ни были ваши бизнес-аналитики и маркетологи, если входящие параметры для их решений ошибочны, результат их решений также будет ошибочным.  

В современном маркетинге данные атрибуции являются источником для принятия наиболее важных маркетинговых решений. И поэтому маркетологи часто принимают неверные решения, даже не догадываясь об этом.

Существуют три основные причины:

• Ограниченный доступ к данным на уровне пользователя после изменений конфиденциальности в iOS 14
• Фрод
• Неправильная атрибуция

В обоих случаях измерения кажутся верными, демонстрируя, что вы приняли правильные решения, которые привели к прибыльности. Чего вы на самом деле не знаете, так это того, что вы, вероятно, платите за своих органических пользователей и мошеннический трафик. 

Принятие такого неверного решения снова и снова в возрастающих масштабах неизбежно приводит к растрате бюджета.

В этом процессе хорошие показатели приводят к тому, что маркетолог просит больше бюджета у генерального директора, и тот его утверждает, потому что показатели выглядят отлично. Однако цифры оказываются неверными, и в итоге компания вливает больше денег не в те источники, опустошая маркетинговые бюджеты и подвергая риску финансовую стабильность компании.  

Как не допустить фрод и неправильную атрибуцию? В основном с помощью алгоритмов машинного обучения, которые обучаются, чтобы сделать данные атрибуции более точными и очищенными от фрода. Однако машинное обучение не стоит и гроша без непрерывного потока данных, на которых происходит обучение. 

Рассмотрим Google Search. Технология индексирования доступна компаниям (и теоретически кому угодно) уже довольно давно. Так почему же Google не знает равных на этом поле уже более 15 лет? Ответ прост: Данные с большой буквы Д! Данные, каждый день собираемые поисковой системой, — это топливо, питающее ее поисковый алгоритм. 

Технически это мы, пользователи, целый день подпитываем Google данными. Ежедневно. Именно из-за этого нескончаемого потока данных компания Google способна обеспечивать превосходные результаты поиска. Теоретически, если бы все мы перестали использовать поисковик Google и перешли на другого провайдера — скажем, Bing, — он вскоре стал бы лучше выдавать результаты поиска, в то время как результаты Google со временем утратили бы актуальность.

В мобильном маркетинге ваша способность предотвращать мошенничество и неправильную атрибуцию в основном зависит от масштабов вашего поставщика услуг атрибуции. 

Точность – это также вопрос доверия. Все сводится к двум простым истинам:

1. Провайдеры атрибуции должны продавать только рекламодателям и представлять их интересы в экосистеме. Сидеть на двух стульях – просто не вариант.
2. Данные рекламодателей никогда не должны монетизироваться или использоваться для построения профилей/персонажей. 

2 – Конфиденциальность и безопасность 

Доверие – это еще и уверенность в том, что ваши данные в безопасности. Проблема в том, что компании инвестируют в защиту своих собственных систем, но не уделяют такого же внимания сторонним поставщикам, имеющим доступ к той же конфиденциальной информации.

Меры безопасности и конфиденциальности, которые вы принимаете внутри компании, должны быть зеркально отражены в ваших требованиях к сторонним поставщикам, а меры безопасности и конфиденциальности должны быть одинаковыми как для собственных, так и для сторонних данных.  

Поскольку провайдер атрибуции по сути является CRM-подобной SaaS-платформой с доступом к вашему самому важному активу – данным рекламодателя – к нему должны применяться те же стандарты, как если бы это был ваш собственный инструмент, а не стороннего поставщика. 

Например, возьмем процесс, известный как скрапинг данных, который происходит, когда совместный клиент двух поставщиков делится учетными данными дэшборда с другим поставщиком. 

Очевидно, что это чревато ошибками и серьезным риском для безопасности, поэтому настоятельно рекомендуется закрыть поставщику такой доступ к собственным данным рекламодателя. 

3 – Технологическая тяжесть

Создание надежной платформы мобильной атрибуции – это серьезная задача. Для этого требуются годы опыта, и коротких путей просто не существует. 

Разработка платформы атрибуции, способной выполнить свою миссию, сосредоточена на:

1. Интеграциях: Техническое взаимодействие с тысячами партнеров – медиакомпаниями, аналитическими платформами, инструментами для борьбы с фродом, маркетинговыми облаками и т.д. – и обеспечение передачи данных быстро, эффективно, точно и комплексно (охватывая максимально возможное количество параметров). 

2. Инфраструктуре: При масштабировании вы быстро обнаружите, что после определенного количества машин, трафика и объема база данных просто ломается – что может создать множество плачевных последствий для бизнеса. 

Например, задержка в атрибуции, которая вызывает задержку в постбэках, что затем вызывает задержку в оптимизации кампании со стороны рекламной сети. 

Другим примером могут быть избыточные повторные попытки извлечения данных, что происходит, когда база данных выдает неверные показатели успеха/неудачи, что приводит к неточным данным.

4 – Ключевые слова / ID сайта / гранулярность на уровне креативов

Недостаточно детализированные данные об атрибуции – на уровне сети или даже кампании – приводят к некачественной оптимизации. Только имея подробные данные об атрибуции на уровне локации, ключевых слов, ID стороны и набора объявлений / креативов, вы можете оптимизировать свои кампании в полной мере. 

Например, если в вашей кампании используется 5-6 различных вариаций креативов, но только 1-2 действительно работают, вы не сможете полностью оптимизировать свою кампанию. 

Хуже того, это может создать впечатление, что кампания не приносит прибыли, в то время как на самом деле секрет в том, чтобы сосредоточиться на 1-2 успешных креативах. 

Глава 2

Деньги поступают: Что позволяет получить точные данные о доходах

В экосистеме, ориентированной на freemium, приложения, устанавливаемые бесплатно, зарабатывают деньги за счет следующих потоков доходов:

Покупки в приложении. Приложения предлагают потребителям приобрести товары in-app – как реальные, например, авиабилеты или обувь, так и виртуальные, например, игровые монеты для того, чтобы купить на них более мощное оружие в игре. 

Имейте в виду, что отложенные покупки или возврат средств происходят не синхронно с событием IAP в реальном времени, что влияет на итоговый результат.

Доход от подписки Все более популярная в последние несколько лет статья доходов, в которой пользователи платят периодическую плату каждый месяц/год за определенную услугу – например, стриминг сериалов или музыки, занятия йогой, свидания или получения эксклюзивных преимуществ в играх в виде внутриигровой валюты, боевых пропусков и т.д.

Стратегия монетизации на основе подписки более предсказуема, ее легче тестировать и совершенствовать, и в итоге она более прибыльная.

В качестве дополнительного стимула приложения по подписке в App Store получают более высокую долю дохода за подписку по сравнению с приложениями без подписки. Разработчики App Store получают 70% дохода от подписки (стандартная комиссия для всех приложений), которая через год достигает 85%.

Когда речь идет об измерении доходов от IAP (покупок внутри приложения) и подписки, применяется тот же механизм. 

Это можно сделать, настроив в SDK приложения событие in-app, которое регистрирует событие, приносящее доход, каждый раз, когда пользователь совершает покупку внутри приложения / подписку внутри приложения. Другой вариант – вводить данные непосредственно в BI-платформу через поток данных между серверами. 

Для менеджера по продукту или монетизации достаточно знать, какой доход приносит приложение от того или иного типа предложений. Учитывая изменения в данных о доходах, для оптимизации UA в течение дня может быть достаточно данных, полученных в день 0, поэтому все зависит от гибридной модели доходов, используемой владельцем приложения.

Но для маркетологов, которым необходимо точно измерять ROI, это не так. Для того чтобы это произошло, существует еще один важнейший слой – данные атрибуции. В частности, возможность точно связать данные атрибуции с данными о доходах, чтобы понять, сколько денег было получено в результате каких маркетинговых мероприятий или каналов. 

Когда данные об атрибуции неточны, возникают несоответствия, что возвращает нас к потере денег и важности наличия правильных исходных данных (см. предыдущий раздел). 

Более того, если данные об атрибуции недостаточно детализированы (например, на уровне сети и даже кампании), ваша способность полностью оптимизировать работу с целью получения дохода существенно затрудняется. 

В случае IAS все последующие события жизненного цикла – большинство из которых приносят доход – происходят синхронно с использованием приложения и после первоначальной покупки подписки (IAP). К ним могут относиться продление, повышение, понижение, отток и т.д.

Доход от рекламы. Еще один популярный метод монетизации приложений, особенно игр. Поскольку подавляющее большинство пользователей не совершают покупок внутри приложения, наличие рекламы в вашем приложении может обеспечить доход от этого большого сегмента пользователей (при этом не показывая рекламу пользователям, которые монетизируют свои расходы через покупки внутри приложения). 

Доход от рекламы поступает от сетей монетизации рекламы или посредничества через серверные API (или с помощью SDK для отчетности в приложении), а затем приписывается медиа-источнику, который первоначально привел пользователя. Обратите внимание, что только посредники предлагают данные о доходах на уровне показов из SDK в режиме реального времени.

Для того чтобы это работало, важно понимать, что монетизация и данные атрибуции (за исключением данных на уровне показов и решений, объединяющих агрегированные отчеты о доходах с отчетами о показах из SDK) – это совершенно разные источники данных, которые могут быть точно связаны только через интеграцию на уровне пользователя.

В случае доходов от рекламы данные обновляются своевременно по умолчанию. Тот же самый показ, который сейчас котируется как 1 цент и о котором было сообщено через SDK-коннектор, через день будет котироваться как 0,99 цента, и может быть изменен еще раз до 30 дней после того, как произошел.

Глава 3

Что позволяет получить точные данные о затратах, а что нет…

Наличие точных данных о затратах меняет всё. На самом деле, это огромная проблема из-за большого разнообразия данных из различных источников затрат. Никакие два источника не сообщают данные одинаковым образом, с одинаковой степенью детализации и частотой. 

Например, каждая сеть имеет различные типы метрик, связанных с затратами: в Twitter есть твиты, в Facebook – лайки страниц, в Snapchat – свайпы вверх и так далее. 

К этой сложности добавился еще один слой фрагментации, вызванный данными кампании SKAN, что значительно усложнило их консолидацию. Например, Snap сообщает о стоимости на уровне кампании и страны для кампаний SKAN, но сообщает о стоимости кампании, adset и объявления для кампаний, не относящихся к SKAN.

В результате данные о затратах чрезвычайно фрагментированы, что приводит к отсутствию стандартизации, что в конечном счете – большая проблема для маркетологов приложений. Не говоря уже о том, что это отвлекает их от основной работы.

Почему ROAS так трудно измерить в мире, ориентированном на конфиденциальность?

Сопоставление данных о стоимости и атрибуции всегда было большой проблемой для рекламодателей, в основном из-за фрагментации данных в рекламных сетях. 

Средний маркетолог работает с несколькими рекламными сетями, и у каждой рекламной сети своя схема данных, бизнес-правила, бизнес-модели, частота обновления данных и т.д. Отсутствие стандартизации затрудняет нормализацию данных о затратах и их объединение с атрибуцией.

С выходом Apple iOS 14.5 и фреймворка ATT появилось множество форм атрибуции, что привело к еще большей фрагментации данных: SKAdNetwork (SKAN), атрибуция, ориентированная на конфиденциальность, web-to-app и другие. Многочисленные формы атрибуции привели к возникновению новых проблем с данными.

Значение стандартизации данных

Маркетологи должны взять ответственность за данные, отправляемые рекламными сетями по ссылкам атрибуции, следя за тем, чтобы данные соответствовали требованиям аналитики и степени детализации. Нет необходимости говорить, что это сопряжено с огромными накладными расходами.

Если сеть сообщает данные в своем внутреннем идентификаторе кампании, а вы, рекламодатель, используете свои собственные идентификаторы, вы вообще не сможете объединить данные о производительности, расходах и атрибуции.

Кроме того, необходимо позаботиться о том, чтобы введенные макросы (динамичные заполнители на стороне сети) соответствовали параметрам ссылки атрибуции (динамичные заполнители на стороне MMP (партнера по измерению эффективности мобильной рекламы), или чтобы данные были узнаваемыми для MMP. 

Без согласованности и четко определенной структуры данных в соглашениях об именовании и соответствия макропараметров не может быть слаженной работы. 

Реальность для этих маркетологов – мучительная, утомительная работа по ручной генерации еженедельных отчетов о расходах по десяткам каналов, консолидация бесконечных электронных таблиц, объединение данных из разных источников, заполнение недостающих пробелов и исправление неверных данных. 

Это не только совершенно неэффективно, но и чревато ошибками.  

Ошибки могут привести к тому, что маркетологи будут принимать неверные решения по оптимизации, выделяя больше бюджета на канал, который работает неоптимально или вообще теряет деньги. 

Например, представьте, что вы частично агрегировали расходы определенной кампании из-за невозможности сопоставить данные в поле ID кампании / макросе ($4 000 вместо $6 000). Если доход от кампании составляет $5 000, то вы можете думать, что ваша кампания прибыльна, хотя на самом деле это не так.

Сроки и недостаточная свежесть данных также являются здесь важным фактором. Если у маркетологов нет данных, которые нужны им в нужный момент, это может помешать им принимать своевременные решения. 

Кроме того, данные о расходах часто не соответствуют уровню детализации, необходимому для того, чтобы маркетинговые команды могли быстро действовать в соответствии с целями расходования средств или каким-либо образом точно оптимизировать бюджет кампании.

И последнее: сверка ежемесячных счетов с сетями является основным источником разочарования для маркетологов приложений по следующим причинам:

1. До 25% мошеннических действий нельзя заблокировать в режиме реального времени, а обнаруживаются они после атрибуции. В этом случае в сети уже отправляются постбэки, а рекламодателям выставляются счета за мошеннические установки. 
2. UA и бюджет ремаркетинга , потраченный вне определенных параметров кампании (гео-обман, неправильные устройства и т.д.). 
3. Сети неправильно выставляют счета, что приводит к ненужным перепискам с рекламодателями.
4. Сложные финансовые соглашения с сетью. Например, предоставление скидок за низкокачественный трафик, который не соответствует KPI рекламодателя.
5. Взимание платы при работе с агентствами или другими сторонними аналитическими инструментами.

Как это изменить?

Нужны: 

1. Платформа атрибуции, которая может собирать, организовывать и стандартизировать всю отчетность о затратах, используя различные методы сбора.
2. Все вышеперечисленное под одной крышей у одного поставщика.

Давайте рассмотрим это подробнее.

Глава 4

Уточнение данных

Несмотря на описанные выше трудности, не отчаивайтесь! Есть способы преодолеть эти препятствия:

Стандартизация данных

Первый шаг – определение так называемого “стандарта”. Решите, какие поля данных являются общими и обеспечивают хорошее решение для каждого возможного случая использования в достаточно простой и понятной форме. Далее необходимо привести все в соответствие с новым стандартом – а это требует больших усилий.

Лучшее средство для облегчения боли от отсутствия стандартизации можно найти в надежной платформе атрибуции, которая решит эту проблему в рамках интеграции с сетями, устраняя значительные трудности для рекламодателя.   

Сюда входят:

1. Работа с каждой рекламной сетью, чтобы они отправляли всю иерархию кампании на основе определенного “стандарта”.
2. Настройка мониторов данных для обеспечения того, чтобы входящие данные атрибуции содержали всю необходимую информацию для объединения с данными о затратах.
3. Устранение любых проблем с целостностью данных для обеспечения точности данных.

Сбор данных

Существует несколько методов извлечения данных, и все они должны поддерживаться: API, загрузка файлов и клик.

API 

Лучший способ получения данных о затратах – через API с сетью: данные точные, постоянно обновляются, а любые изменения могут быть отражены задним числом в процессе, известном как “обратное заполнение” (backfill). 

Это важно, потому что мы знаем, что если и есть что-то постоянное в затратах, так это то, что они постоянно меняются. API также поддерживает все бизнес-модели (CPI/CPM/CPA) и работает практически в режиме реального времени.

При этом следует учитывать одну проблему, связанную с API, – это тот факт, что при установлении отношений с несколькими рекламными сетями соединения могут не работать по разным причинам. Это может быть связано с тем, что API одного из партнеров не отвечает, или c проблемой с данными ссылки атрибуции. 

В таких случаях вам необходим механизм мониторинга, позволяющий выявлять и решать проблемы в режиме реального времени.

Получение полной картины затрат

Этот метод позволяет рекламодателям загружать данные о расходах на рекламу из любого источника, даже из тех, которые не имеют существующей API-интеграции (включая собственные и платные медиа, инфлюенсеров и другие традиционные медиа, такие как радио). 

Затем поставщик услуг по атрибуции стандартизирует его и автоматически включает в расчет, чтобы обеспечить истинный и полный расчет ROI. 

Клик

Иногда API недоступен, поэтому стоимость приходится передавать по ссылке атрибуции через данные о кликах. Этот метод также необходимо поддерживать, несмотря на его недостатки (например, данные о затратах не могут быть изменены после регистрации, хотя это очень динамичная метрика, и отсутствие поддержки за пределами CPI).

Владение процессом управления данными

Рекламодатели должны иметь полный контроль над всеми данными о затратах, независимо от источника или метода их получения. Полагаться на то, что другие сети, партнеры или каналы будут регулярно, быстро и безопасно передавать эти данные рекламодателям для принятия важных решений, сегодня практически невозможно. 

Поэтому наличие возможности легко управлять разрешениями доступа партнеров и агентств позволяет командам совместно выявлять пробелы, отставания и несоответствия. При наличии такой системы данные можно легко корректировать на ходу.

Возьмем, к примеру, следующий сценарий: сеть предоставляет скидку, которую рекламодатель, естественно, хочет отразить в истинной стоимости в своих отчетах и расчете ROI за определенный период времени.

А теперь представьте, сколько времени теряется, когда приходится сообщать о разрыве, а затем обрабатывать коррекцию данных. Когда поток управления данными полностью контролируется рекламодателем, точные цифры могут быть мгновенно обновлены и отражены в пользовательском интерфейсе.

Потребление данных

Решения для затратные должны обеспечивать доступ к данным наиболее эффективным способом:

1. Если у вас есть внутренняя BI-система, очень важно в нужное время сопоставить данные о затратах с данными об атрибуции. Представьте один API, который будет править всеми.

2. Если вы используете дэшборд своего MMP, все готово. Просто используйте сопоставленные данные для анализа ROI. 

[Надежность] Атрибуция и затраты

Маркетологи, работающие с разными поставщиками услуг по атрибуции и затратам, подвергаются высокому риску потери времени и денег из-за неточных или неполных атрибуционных данных. 

Существует несколько основных причин, почему это происходит:

1 – Некачественное решение для атрибуции

Для создания надежной платформы атрибуции не существует легких путей. В противном случае, атрибуционным данным нельзя доверять полностью. 

2 – Несоответствие данных 

Когда поставщик затрат не является владельцем атрибуционных данных, его способность связать эти данные с собственными данными о затратах представляет собой серьезную проблему. 

Правильная интеграция атрибуции и затрат должна быть уникально построена для каждой рекламной сети. 

Рассмотрим следующий сценарий: интеграция, построенная с помощью API сети A, включает поле X, которое рекламодатель использует для креативов, но сеть, работающая с провайдером атрибуции, передает креативы по полю Y. В таком случае ваша Excel-таблица или BI-платформа будет видеть две отдельные строки:

1. Медиа-источник, креатив X, стоимость = 750 (данные поставщика затрат)
2. Медиа-источник, креатив Y, установки = 1000, доход = 1500 (данные от провайдера атрибуции)

В целом, огромное количество пар данных о затратах и атрибуции, которые должны были быть сопоставлены, не сопоставляются, оставляя вместо себя множество пустых строк. Результат: принятие решений основано на неточных данных.

С другой стороны, когда поставщик атрибуции имеет целостные данные о затратах, он может легко агрегировать, нормализовать и стандартизировать оба набора данных в один “целостный” набор данных. 

3. Угроза конфиденциальности и безопасности

Как упоминалось ранее, некоторые маркетологи предоставляют учетные данные дэшборда своей платформы атрибуции поставщику затрат, который затем запускает процесс, известный как скрапинг данных, чтобы получить данные об атрибуции. 

Важно понимать, что метод предоставления доступа к собственным данным рекламодателя чреват ошибками и представляет собой серьезную угрозу безопасности. 

4 – Отсутствие детализации -> некачественная оптимизация

Теоретически, маркетолог может заполнить многие из этих пустых строк, остановившись на самом низком общем знаменателе – часто на уровне медиа-источника или даже медиа-источника и кампании, потеряв при этом любую значимую детализацию. Это означает, что данные на уровне креатива в приведенном выше примере не будут использованы для полной оптимизации кампании.

Какой уровень детализации необходим? Ваши данные должны доходить до уровня креатива, географии, идентификатора сайта и ключевых слов. 

Кроме того, важно подчеркнуть, что любое изменение данных требует большой ручной работы. И даже если бы вы могли сопоставить их с полным списком, вам пришлось бы постоянно создавать интеграции для каждого приложения, каждой сети и каждого поставщика атрибуции, что просто нереально.

5 – Отсутствие свежести данных 

Наличие двух провайдеров означает, что данные не обновляются непрерывно (ежедневно, а не несколько раз в день), при этом не учитываются исторические данные.

Помимо конкретных проблем, связанных с данными об атрибуции и затратах, существуют проблемы, которые возникают в любом маркетинговом технологическом стеке при работе с дополнительными инструментами.

Перегрузка инструментов и SDK. Вам не нужны два инструмента, когда один может выполнять обе задачи. Работа с двумя инструментами увеличивает размер приложений и не дает маркетинговым командам работать более эффективно. 

Это также увеличивает технический долг (долг кодинга). Гораздо сложнее поддерживать два SDK и их кодовую базу по сравнению с одним. И последнее, но не менее важное: два решения стоят дороже, чем одно (не говоря уже о том, что бухгалтерия не скажет вам спасибо за дополнительные счета).

Большие затраты на внедрение и адаптацию. Как известно всем маркетологам, внедрение и адаптация нового поставщика, особенно в области аналитики, требует значительных усилий. 

Любые подобные усилия требуют привлечения R&D и BI команд при внедрении таких SDK и интеграции данных в BI слой. Чем тяжелее поставщик, тем больше вы как маркетолог зависите от других команд.

Решение проблем и исправление ошибок. Если возникает какая-либо ошибка, в какую службу поддержки поставщика следует обратиться? Даже если вы смогли изолировать проблему до одного поставщика, для ее решения все равно необходимо взаимодействие обоих поставщиков. Как это организовать? Звучит слишком сложно.

Ключевые выводы

Ключевые выводы

1. ROI – неуловимая метрика, поскольку многие маркетологи не в курсе, что их данные ROI неточные или неполные, что приводит к растратам бюджета. Измерение SKAN добавляет к этой сложности еще один слой фрагментации данных, превращая консолидацию и стандартизацию в еще более сложную задачу.

2. Точная окупаемость инвестиций в мобильные приложения зависит от точных данных атрибуции, которые обеспечивают точность данных о доходах и расходах.

3. Точные данные атрибуции – обратите внимание, что нужны годы технологической работы, чтобы создать платформу, способную работать в масштабе, интегрироваться со всей экосистемой, предоставлять подробную отчетность и обеспечивать безопасность конфиденциальных данных по самым высоким стандартам. 

4. Истинный ROI можно достичь с помощью платформы атрибуции, которая может собирать, организовывать и стандартизировать все данные о затратах из многих источников с помощью различных методов сбора: API, загрузки файлов или по атрибуционной ссылке.

5. Атрибуцию и затраты следует рассматривать вместе, чтобы предотвратить несоответствие данных, некачественную оптимизацию и риски безопасности данных.

Хотите узнать больше? Давайте обсудим!

Больше отчетов и инсайтов по ссылке:

www.appsflyer.com/ru/resources