營銷數據不準怎么破？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，那么數據的準確性一定必不可少。面對雜亂無章，紛繁復雜的海量數據時，營銷人員往往容易“兩眼一抹黑”，無法準確鑒別相關數據，做出錯誤的商業(yè)決策。

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

什么是數據差異？

從定義的角度來看，數據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)系統中，可以將數據差異視為測量數據缺乏兼容性或相似性，這些測量數據包括兩個或多個平臺之間的展示量、點擊量、安裝量、參與度、轉化量、應用內事件和關鍵績效指標。

準確的數據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的巨大差異、數據孤島和測量誤差，確保數據準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，就會要求對安裝進行歸因。

比如，當Meta要求獲得安裝歸因信用時，如果是在用戶點擊相關內容而觸發(fā)安裝的7天內提出要求，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，最后再安裝應用程序。

在這種情況下，SRN會要求對參與度進行歸因，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致出現數據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算。

歸因窗口期不同也是造成差異的原因之一。對于大多數SRN和MMP而言，應用安裝的默認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，也可能導致報告出現差異。

舉例來說，假設廣告主將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、應用內事件歸因都可能導致數據出現差異。

什么是數據受限？

雖然數據受限不同于數據不準確，但缺乏處理數據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，要對用戶層級數據難以掌握的特殊原因進行評估，了解您應采用哪些實際的方法來應對近期的挑戰(zhàn)。

完全掌握營銷工作的真實結果至關重要，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，并為您的用戶提供卓越的用戶體驗，且不侵犯用戶隱私。

當Apple公司推出將永久改變移動應用生態(tài)系統的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)現最緊迫的問題其實是：如何將所有這些孤立的數據源匯聚為單一真相來源？

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

但是，哪個數據流才是此處所說的真相？營銷人員應該如何處理所有這些傳入的數據，并充滿信心地進行決策？

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，該方案通過將數據合并、去重復化并統一，同時保護用戶隱私并與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議的轉化值之上進行創(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。

通過適當地映射出64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（盡管在絕大多數情況下最多只能回傳24-72小時的數據）。

因此，對于源自有限數據的孤立、不同的現實，可以利用轉化值來創(chuàng)建一個統一現實，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。

什么是數據缺失？

數據缺失即數據不完整。

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

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？

·為何需要重點關注數據差異？

·數據缺失對營銷收入有何負面影響？

·數據破碎對營銷效率有何負面影響？

·數據作弊和資金流失的惡性循環(huán)

·原始數據如何發(fā)揮巨大潛能？