AppsFlyer представит бета-версию Predict SK на WN Conference St.Petersburg’21

В рамках предстоящей WN St. Petersburg’21 компания AppsFlyer объявит о запуске открытой бета-версии своего решения по предиктивной аналитике для iOS. Оно называется PredictSK.

PredictSK

В чем суть инструмента?

PredictSK способен оценить потенциал пользователей на основе их действий в первые 24 часа после установки приложения. Затем на базе полученных данных он прогнозирует, какую выгоду с них получит рекламодатель к 30 дню.

PredictSK — ответ на появление SKAdNetwork

PredictSK — инструмент по предиктивной аналитике. Можно сказать, это ответ на недавние ограничения, ставшие результатом особого внимания Apple к конфиденциальности пользователей и, как следствие, развертыванию SKAdNetwork в iOS 14.

Напомним, среди его ключевых ограничений:

• возможность измерить активность пользователя только в течение первых 24 часов после открытия приложения;
• в рамках постбэка отправляется только одно значение;
• наложено ограничение на количество разных событий, содержащихся в постбэке.

Теперь при использовании классического набора инструментов разработчик не может оценить в том числе финальный LTV, поскольку вынужден ориентироваться исключительно на ранние действия юзера.

Эти ограничения можно обойти только прибегая к таким возможностям машинного обучения как предиктивная аналитика. На последней и построен PredictSK.

Как работает PredictSK?

PredictSK использует 24-часовое окно измерения, предоставленное SKAdNetwork разработчикам приложений. Однако в рамках постбэка оно получает не единое значение по конверсии, отнюдь. Оно позволяет, благодаря алгоритмам машинного обучения, генерировать много больше — информацию обо всех измеримых взаимодействиях в течение этих 24 часов и прогноз по ним.

Полученные данные распределяются по трем KPI: удержание, вовлечение и монетизация, которые отражают логику LTV конкретного приложения (при интеграции PredictSK требуется короткий период обучения, в ходе которого эта логика анализируется). Все три KPI оцениваются по шкале от 1 до 9. В итоге дается общая анонимная оценка выгоды каждого пользователя для приложения.

К слову, процесс обучение продолжается на протяжении всего времени. Новые данные помогают постоянно проверять и улучшать модель, которая дает оценку всей компании. Маркетологи получают ее в виде простой практической информации, которая позволяет оптимизировать кампанию и соответствующим образом распределить маркетинговые бюджеты.

***

В общем и целом, задача PredictSK состоит в том, чтобы — с учетом ограничений SKAdNetwork — дать маркетологам понять, насколько та или иная кампания будет хорошей или плохой.

Чуть больше о сервисе можно будет узнать завтра, 9 июля, в рамках сессии AppsFlyer на WN Conference.