營銷數(shù)據(jù)不準(zhǔn)怎么破？即刻收藏這份“避坑”指南！

如果有些原則是營銷人一定捍衛(wèi)到底的，那么數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性一定必不可少。面對雜亂無章，紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)時，營銷人員往往容易“兩眼一抹黑”，無法準(zhǔn)確鑒別相關(guān)數(shù)據(jù)，做出錯誤的商業(yè)決策。

為了盡可能減小由于數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確產(chǎn)生的負(fù)面影響，AppsFlyer于今日推出“避坑”指南——將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確貫徹到底！該指南從多維度解析鑒別數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡缘姆椒?，并將移動監(jiān)測中一些抽象復(fù)雜的概念拆分成通俗易懂的術(shù)語，讓每位營銷人員都能“輕易上手”，高效執(zhí)行。

什么是數(shù)據(jù)差異？

從定義的角度來看，數(shù)據(jù)差異是指兩個或多個事實之間缺乏兼容性或相似性。

更具體地說，在移動廣告生態(tài)系統(tǒng)中，可以將數(shù)據(jù)差異視為測量數(shù)據(jù)缺乏兼容性或相似性，這些測量數(shù)據(jù)包括兩個或多個平臺之間的展示量、點擊量、安裝量、參與度、轉(zhuǎn)化量、應(yīng)用內(nèi)事件和關(guān)鍵績效指標(biāo)。

準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)有助于營銷人員提高其投資回報率。這一點眾所周知。但是，考慮到過程中可能出現(xiàn)的巨大差異、數(shù)據(jù)孤島和測量誤差，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性往往是知易行難。

以末次點擊歸因為例，用戶在日常操作中往往會通過多個媒體來源接觸到廣告。這些來源包括SRN，在這種情況下，如果用戶在安裝之前查看或點擊了SRN的廣告，就會要求對安裝進(jìn)行歸因。

比如，當(dāng)Meta要求獲得安裝歸因信用時，如果是在用戶點擊相關(guān)內(nèi)容而觸發(fā)安裝的7天內(nèi)提出要求，Meta就會通過其廣告管理工具報告。也就是說，用戶很有可能先接觸到通過SRN發(fā)送的廣告，然后再接觸到其他媒體來源的廣告，最后再安裝應(yīng)用程序。

在這種情況下，SRN會要求對參與度進(jìn)行歸因，但MMP不會授予其歸因信用，廣告主跨多個渠道投放廣告是導(dǎo)致出現(xiàn)數(shù)據(jù)差異的常見原因之一。

請記住，SRN通常會針對展示量收費，而不考慮歸因。但是，當(dāng)這種情況發(fā)生時，您的MMP將反映實際的歸因，以便您了解營銷工作的真實成效，從而更加有效地分配預(yù)算。

歸因窗口期不同也是造成差異的原因之一。對于大多數(shù)SRN和MMP而言，應(yīng)用安裝的默認(rèn)歸因窗口期通常約是7天的點擊量和1天的瀏覽量。在這兩個平臺上，廣告主可以按照自己想要的設(shè)置重新配置歸因回顧窗口。

但是，如果SRN和MMP的歸因窗口期不同，也可能導(dǎo)致報告出現(xiàn)差異。

舉例來說，假設(shè)廣告主將AppsFlyer上Meta廣告的點擊窗口重新配置為7天。在這種情況下，Meta會將一次安裝歸因于Meta廣告活動，而AppsFlyer則會報告一次自然安裝。

此外，時區(qū)差異、配置不當(dāng)、應(yīng)用內(nèi)事件歸因都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異。

什么是數(shù)據(jù)受限？

雖然數(shù)據(jù)受限不同于數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，但缺乏處理數(shù)據(jù)的知識和工具確實會影響您對營銷工作的整體判斷能力。若無法了解全貌，您的決策效力必然會減弱。

因此，要對用戶層級數(shù)據(jù)難以掌握的特殊原因進(jìn)行評估，了解您應(yīng)采用哪些實際的方法來應(yīng)對近期的挑戰(zhàn)。

完全掌握營銷工作的真實結(jié)果至關(guān)重要，這要依靠用于營銷效果衡量的單一真相來源（SSOT）發(fā)揮作用。它能夠幫助您優(yōu)化廣告支出、發(fā)展業(yè)務(wù)，并為您的用戶提供卓越的用戶體驗，且不侵犯用戶隱私。

當(dāng)Apple公司推出將永久改變移動應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)的iOS 14更新時，世界上所有的移動營銷人員都考慮了以下問題：

SKAdNetwork能夠有效衡量廣告活動嗎？

然而，隨著時間的推移，人們發(fā)現(xiàn)最緊迫的問題其實是：如何將所有這些孤立的數(shù)據(jù)源匯聚為單一真相來源？

這一新現(xiàn)實的真相在于多重現(xiàn)實。隨著iOS 14的出現(xiàn)，營銷人員開始接收許多不同來源的數(shù)據(jù)流：來自SKAdNetwork的聚合確定性數(shù)據(jù)、來自ATT許可用戶的用戶層級數(shù)據(jù)、來自概率建模的聚合數(shù)據(jù)、基于增量分析的洞察、Apple Search Ads的專用API等等。

但是，哪個數(shù)據(jù)流才是此處所說的真相？營銷人員應(yīng)該如何處理所有這些傳入的數(shù)據(jù)，并充滿信心地進(jìn)行決策？

對于這種非常令人沮喪的情形，唯一真正的解決方案是綜合的信息面板或API，該方案通過將數(shù)據(jù)合并、去重復(fù)化并統(tǒng)一，同時保護(hù)用戶隱私并與Apple的政策保持一致。

由于SKAN具有局限性，許多問題可以通過在協(xié)議的轉(zhuǎn)化值之上進(jìn)行創(chuàng)新來解決，這是iOS廣告主在SKAN廣告活動中衡量用戶LTV的唯一方法。

通過適當(dāng)?shù)赜成涑?4個可能的值，廣告主可以衡量安裝后的收入、活動，以及留存率（盡管在絕大多數(shù)情況下最多只能回傳24-72小時的數(shù)據(jù)）。

因此，對于源自有限數(shù)據(jù)的孤立、不同的現(xiàn)實，可以利用轉(zhuǎn)化值來創(chuàng)建一個統(tǒng)一現(xiàn)實，或跨越各種歸因來源的單一真相來源，其中每個值都可以得到最大化利用，并在映射中充分計入。

什么是數(shù)據(jù)缺失？

數(shù)據(jù)缺失即數(shù)據(jù)不完整。

眾所周知，成本報告是一場零和博弈，數(shù)據(jù)不完整就相當(dāng)于完全沒有數(shù)據(jù)。在沒有數(shù)據(jù)的情況下，您如何能評估廣告活動的真正投資回報率？又如何能有效地進(jìn)行優(yōu)化，并決定如何分配預(yù)算？

若想了解上述問題的解決方案，請您下載該指南，從中獲得有益啟示。

該指南有哪些亮點？

·為何需要重點關(guān)注數(shù)據(jù)差異？

·數(shù)據(jù)缺失對營銷收入有何負(fù)面影響？

·數(shù)據(jù)破碎對營銷效率有何負(fù)面影響？

·數(shù)據(jù)作弊和資金流失的惡性循環(huán)

·原始數(shù)據(jù)如何發(fā)揮巨大潛能？