AppsFlyer干货分享｜如何预知未来,appsflyer最新消息-ESG跨境

AppsFlyer干货分享｜如何预知未来,appsflyer最新消息

AppsFlyer干货分享如何预测未来

通过有效的广告为移动应用带来优质用户是移动用户增长经理的核心目标之一。如果能通过用户早期行为预测长期用户周期价值(LTV)，就能为广告优化提供有价值的决策依据。从广告投放优化的决策挑战出发，详细介绍了什么是营销预测分析，以及广告主如何应用该技术降低广告投放的不确定性，优化用户增长策略。

用户增长经理面临的决策挑战

近年来，在移动营销行业各种挑战的催化下，负责用户增长的获客经理的工作内容变得越来越重要。

客户经理不断追求真实有效的广告优化，从而获得优质用户，使用各种BI技术方案，或者与第三方技术平台合作，希望获得准确的用户成本数据，然后与用户生命周期价值(LTV)进行对比分析，试图降低投资回报(ROI)的不确定性。

然而，在大多数情况下，当能够帮助决策的数据维度不足或不可用时，获胜的管理者只能依靠自己的经验和对广告效果的直觉来做出决策。

如何有效优化获客广告？

应用开发者吸引更多用户使用app的方式主要有两种，一是用户自然搜索App，二是在各种营销渠道打广告吸引用户。广告主会根据国家和地区、展示广告应用类型、多元化受众特征等分类标准设定不同的目标投放群体。，然后进行针对性的广告投放。

例如，广告应用程序可以通过传统的广告平台在Tinder上做广告，以接触到其在英国的用户，或者可以在脸书上做广告，以接触到其对游戏感兴趣的20至34岁的女性用户。采集经理会为每个用户群设定广告参数，比如预算、每日广告曝光限额、最关键的广告出价，也就是一个新用户愿意支付的价格(简称PPU)。

当用户激活并打开应用时，获客经理观察并分析用户的整个转化路径。用于衡量用户价值的关键指标如下:

清算

通过广告浏览、应用内购买、订阅、积分墙等为应用带来收入。

交互

代表交互式应用程序参与并能为移动经济做出贡献的用户活动。

保留时间:

用户App的使用频率也叫用户粘性。

获取经理的目标是一个用户带来的收入超过获取这个用户的成本。实现这一目标的难点在于准确衡量用户生命周期的价值，用户生命周期的持续时间从三周至12个月不等，这也与应用的商业形态密切相关。

预测KPI分解

先知道用户生命周期的价值，再决定每个用户对这个数据的出价基础，是一个极其理想的情况。行业的现实是广告主需要先付费才能获得客户，这给广告的运营管理带来了很大的不确定性。

如何最大化LTV？

在广告主的BI系统上投入大量资源，成立专门团队，利用数据科学尝试识别用户路径中的每个节点，得到一个大概的用户生命周期值。BI解决方案越先进，客户经理就越容易获得准确的LTV。

这种数据分析过程通常需要74天，只有在积累了足够的数据规模后，才能形成早期的LTV值。注意:为了得到准确有效的数据，需要保证在广告期间没有其他外界因素的干扰。

只有有效的数据洞察，获客经理才能逐一优化广告系列，对广告出价、广告创意或目标人群进行有针对性的调整。

广告主等待的时间越长，这个数据结果就越准确。但在等待数据逐渐细化的过程中，营销人员可能还在投放不成功的广告，浪费了成本，导致广告主无法将预算投入到成功潜力更大的广告活动中。

什么是预测分析技术？

对于一些应用程序开发人员来说，有一个线性模型来预测LTV就足够了。然而，更复杂、更先进的预测模型可能会给许多移动应用的广告带来意想不到的积极质变。

在用户激活App后的一到两天内，根据这些数据信号，测量用户早期行为，预测用户的长期生命周期价值，是业界期待已久的解决方案。

这种解决方案的主要挑战是早期数据和长期预测之间的关系不直观。需要在用户首次登录App后的几天内，对用户的转化行为和模式进行测量，用先进的工具对数据进行分析，得出预测结果。这种研究方法被称为预测分析，广泛应用于金融和公共卫生领域。

将这项技术应用到移动营销领域并不容易。即使在数据平台已经成为主流商业模式的情况下，将预测分析技术应用于LTV预测仍然需要投入大量的R&D资源，并且有海量数据as 基础。

其中采用了包括深度学习、自定义智能标记、动态特征机学习等技术。要支持多种数据模型，服务器的维护和运营费用极高。

尽管大多数客户经理能够理解预测分析，但只有少数人享受到了这项技术带来的便利。大部分营销团队不具备自行创建和维护这一机制的条件，只能依靠相对有限的数据分析模型和营销人员的主观判断。

什么是理想的营销预测分析解决方案？

并创建可以深度学习的预测分析模型，提供营销人员决策所需的LTV预测数据。作为这套数据建模基础需要大量的用户行为数据。

虽然预测分析模型只是广告主的app用来预测自己app的长期LTV，但是这种数据模型的训练和优化需要建立在数百甚至数千个应用数据的基础上，才能最大限度地提高预测的准确性。

行业内很少有平台能够基于如此庞大的数据量级和变现、成本等数据维度，衡量所有应用跨所有营销渠道和媒体渠道的广告活动。

预测仪表板

如果一个广告主和五个广告平台合作，每个平台都有自己庞大的流量池，但是并没有接入其他平台的流量。每个平台只能看到自己的广告系列和媒体表现。所以媒体渠道的数据必然会有偏差。

为什么建议广告主采用营销预测分析模型？

我们已经来到了一个隐私至上的新时代。归因测量正在发生重大变化，营销人员需要采用新的测量视角:可测量的时间框架将缩短，用户级数据将默认不可用，等等。这些是营销人员需要适应的新现实。

预测模型可以有效解决以上痛点。

AppsFlyer作为独立、公平、公正的归因平台，基于海量的归因数据，提供准确有效的数据洞察。着眼于广阔的行业视角，AppsFlyer为此在行业内投入了无与伦比的技术、人才和资源。再加上其独立公正的价值主张，AppsFlyer能够真正在最短的时间框架内为广告主提供最精准的预测和分析数据洞察。

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