Branch 成功案例| Nextdoor 如何將歸因錯(cuò)誤率降低25%

來源: Branch Metrics
作者:Branch Metrics
時(shí)間:2021-11-18
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Nextdoor 是一款熱門的社區(qū)鄰里社交網(wǎng)絡(luò),他們利用 Branch 基于用戶的歸因引擎,進(jìn)行準(zhǔn)確廣告歸因?;谟脩舻臍w因使用可重置的匿名標(biāo)識(shí)符來構(gòu)建將用戶 cookie 和設(shè)備 ID 結(jié)合在一個(gè)身份中的同人用戶,因此,與基于 cookie 或基于指紋鑒定的單一方法相比,Branch 提供的歸因更準(zhǔn)確,也更加有價(jià)值。使用 Branch 基于用戶的歸因后,Nextdoor 將歸因錯(cuò)誤率降低了 25%。

引言

Nextdoor 是一款熱門的社區(qū)鄰里社交網(wǎng)絡(luò),他們利用 Branch 基于用戶的歸因引擎,進(jìn)行準(zhǔn)確廣告歸因。基于用戶的歸因使用可重置的匿名標(biāo)識(shí)符來構(gòu)建將用戶 cookie 和設(shè)備 ID 結(jié)合在一個(gè)身份中的同人用戶,因此,與基于 cookie 或基于指紋鑒定的單一方法相比,Branch 提供的歸因更準(zhǔn)確,也更加有價(jià)值。使用 Branch 基于用戶的歸因后,Nextdoor 將歸因錯(cuò)誤率降低了 25%。

25%

降低歸因錯(cuò)誤率

Branch 的同人用戶比設(shè)備 ID 和指紋鑒定中使用的 cookie 更加準(zhǔn)確。

傳統(tǒng)歸因技術(shù)存在什么問題?

Nextdoor 一直依賴 Branch 進(jìn)行 Web 到 App 鏈接和衡量,他們自然而然地想到了使用 Branch 來衡量廣告營(yíng)銷活動(dòng)的影響。

Nextdoor 希望避免兩個(gè)可能會(huì)導(dǎo)致 ROI 被曲解的主要?dú)w因陷阱:

NO.1 過度歸因

將自然安裝歸因?yàn)楦顿M(fèi)安裝。

NO.2欠歸因

沒有對(duì)所有付費(fèi)安裝進(jìn)行歸因,將部分付費(fèi)安裝視為自然安裝。

Nextdoor 復(fù)雜的獲客漏斗帶來了更多挑戰(zhàn)。某些用戶會(huì)與 Nextdoor 多次互動(dòng),然后才安裝 App(例如訪問網(wǎng)站,然后點(diǎn)擊廣告),因此傳統(tǒng)的指紋鑒定歸因模型無法準(zhǔn)確衡量 Nextdoor 用戶的真實(shí)路徑。

指紋鑒定模型面臨的挑戰(zhàn)

指紋鑒定技術(shù)依賴匹配點(diǎn)擊時(shí)用戶設(shè)備的“快照”,收集用戶代理、操作系統(tǒng)和 IP 信息,在可能的情況下,還會(huì)采集屏幕尺寸等參數(shù)。

用戶打開 app 時(shí),會(huì)生成類似的快照,并且歸因提供商會(huì)掃描最近點(diǎn)擊的數(shù)據(jù)庫(kù)查看是否有點(diǎn)擊快照可以匹配打開時(shí)的設(shè)備快照。

遺憾的是,如果點(diǎn)擊到安裝的時(shí)間較長(zhǎng),指紋鑒定的準(zhǔn)確性不高,而且對(duì)于切換了 IP 或有類似匹配特征(例如同一個(gè)家庭中的成員)的用戶,安裝會(huì)歸因錯(cuò)誤。

什么是基于客戶的歸因?

Branch 基于用戶的歸因使用匿名且可重置的標(biāo)識(shí)符的歷史記錄來構(gòu)建“同人用戶”,這樣的同人用戶可以將用戶的 cookie 和設(shè)備 ID 整合為一個(gè)身份。通過使用同人用戶而不是 cookie 或設(shè)備 ID,Branch 可以可靠地將 Web 或 App 內(nèi)轉(zhuǎn)化與相應(yīng)的渠道關(guān)聯(lián)起來,不需要依賴廣告網(wǎng)絡(luò)提供的設(shè)備 ID、IP 或替代的轉(zhuǎn)化路徑,比如先訪問網(wǎng)站。

在用于多個(gè)渠道時(shí),基于用戶的歸因的優(yōu)勢(shì)特別明顯。Nextdoor 在自己的網(wǎng)站上使用了 Branch 的深度鏈接和衡量技術(shù),這意味著他們可以對(duì)與 Nextdoor 多次互動(dòng),然后才完成轉(zhuǎn)化的用戶進(jìn)行大規(guī)模可靠去重,因而可以準(zhǔn)確地對(duì)獲客點(diǎn)數(shù)進(jìn)行分配。

衡量客戶,而非 cookie!

為了證明基于用戶的歸因的價(jià)值,Branch 使用傳統(tǒng)最后一次點(diǎn)擊歸因技術(shù)運(yùn)行“模擬歸因比較”測(cè)試。這一測(cè)試可以幫助客戶利用歷史點(diǎn)擊和安裝數(shù)據(jù)運(yùn)行不同的歸因模型和技術(shù),以模擬歸因效果。

這些模擬將證明,Branch 基于用戶的歸因遠(yuǎn)勝指紋鑒定技術(shù)。測(cè)試表明基于用戶的歸因可以將安裝歸因的錯(cuò)誤率降低 25%,同時(shí)可以避免與自然渠道發(fā)生沖突。最終,基于用戶的歸因?yàn)?Nextdoor 提供了更全面更準(zhǔn)確的安裝數(shù)量和轉(zhuǎn)化率,可以幫助他們更好地了解廣告活動(dòng)的效果。想要了解我們能否為您的品牌帶來同樣的成效?申請(qǐng) Branch Demo 演示,獲取 branch 為您制定的詳細(xì)計(jì)劃。

“重要的是我們的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確并且有可行性。Branch 總是領(lǐng)先一步, 是我們理想的合作伙伴?!睙o論是審核我們的 Web 到 App 策略,推出新的付費(fèi)渠道, 或只是在需要時(shí)做出響應(yīng),Branch 具備了相應(yīng)的知識(shí)和技術(shù)。

Dan Laufer

Nextdoor 

增長(zhǎng)和合作總監(jiān)

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