Roman Garbar
Các thay đổi của iOS 14 năm 2021 sẽ tác động đến các doanh nghiệp trên toàn thế giới. Mặc dù các thay đổi này sắp được triển khai, vẫn chưa có sự đồng thuận chung về hình thức của phân tích tiếp thị sẽ như thế nào. Hôm nay, tôi sẽ thảo luận về những quan niệm sai lầm mà các nhà xuất bản đang bàn luận và đưa ra đánh giá của mình kèm theo các khuyến nghị.
1) Cách tiếp cận thờ ơ: Không có gì sẽ thay đổi.
Tất cả các dấu hiệu đều cho thấy sự thay đổi lớn. Dưới đây là một số ví dụ trong phân tích tiếp thị:
- Phạm vi tiếp cận quảng cáo của SANs (Mạng tự gán) đang giảm dần (nguồn: MADV – IDFA0, đã đến lúc rồi.)
- Giá cả cho việc xác định nguồn gốc sẽ thay đổi (nguồn: MMPs nên ngừng tính phí cho các lượt cài đặt được ghi nhận.)
- Doanh thu quảng cáo sẽ giảm (nguồn: Dự án FAN 50% ghi nhận sự sụt giảm doanh thu quảng cáo sau các thay đổi của iOS 14.)
- Hành vi của người dùng sẽ thay đổi (nguồn: Cách iOS 14 có thể thay đổi hành vi của người tiêu dùng trên thiết bị di động)
Không phải tất cả các SAN đều sẽ tích hợp SKAdNetwork khi các thay đổi mới của iOS 14 được triển khai. Nếu họ tiếp tục gán người dùng thông qua IDFA, điều này có nghĩa là các nhà xuất bản sẽ thấy số lượng người dùng được gán cho họ giảm khoảng 80%.
Khuyến nghị: Hãy đảm bảo rằng bạn hiểu rõ loại quy trình ghi nhận (attribution) mà mạng quảng cáo của bạn sử dụng. Một số mạng quảng cáo đã hỗ trợ SKAdNetwork, nhưng bạn cần liên hệ với Quản lý Tài khoản (AM) của mình để được cấp quyền truy cập. Khi iOS 14 được triển khai, hãy đảm bảo thực hiện các thay đổi cần thiết trong chiến lược thu hút người dùng (UA) của bạn.
2) Tỷ lệ đăng ký tham gia của ATT sẽ đủ cao để sử dụng IDFA.
Các ước tính của chúng tôi cho thấy Chỉ có 20% người dùng sẽ đồng ý cho phép theo dõi hoạt động của họ. Cộng đồng MobileDevMemo cho rằng Cùng mức hoặc thậm chí thấp hơn; tỷ lệ đăng ký tự nguyện dự kiến dao động từ 10% đến 19%. Khó có khả năng các nhà xuất bản có thể cải thiện đáng kể các con số này thông qua các cơ chế trong ứng dụng. Hơn nữa, có lo ngại rằng việc thêm các cửa sổ pop-up sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng.
Khuyến nghịKhi lập kế hoạch cho bộ công nghệ (tech stack) năm 2021, hãy chuẩn bị cho một thế giới mà IDFA không còn tồn tại.
3) Mọi người sẽ thực hiện việc xác định nguồn gốc thông qua công nghệ nhận dạng dấu vân tay.
Xác định dấu vân tay dựa trên địa chỉ IP và các thông số khác được bao gồm trong Trình duyệt người dùngMột số nhà xuất bản đã bắt đầu tái sử dụng khái niệm này dưới dạng một loại "phân bổ xác suất" mới, chỉ đơn giản là thay đổi cách diễn đạt các thuật ngữ cũ bằng những thuật ngữ mới. Hãy cẩn thận khi hiểu khái niệm này và xác minh chính xác ý nghĩa của "xác suất" là gì.
Hai điều nữa cần lưu ý khi chúng ta thảo luận về việc xác định dấu vân tay:
- Hiện tại, việc nhận dạng dấu vân tay là phương pháp duy nhất mà các nhà xuất bản có thể xác định nguồn gốc của người dùng di động truy cập từ web đến ứng dụng.
- Các nền tảng mạng xã hội (SAN) như Facebook, Google, Snapchat và các nền tảng khác có khả năng cao sẽ áp dụng SKAdNetwork thay vì sử dụng phương pháp nhận dạng dấu vân tay (fingerprint). Do đó, các nhà xuất bản sẽ cần phải đối chiếu dữ liệu từ các phương pháp đo lường hiệu quả quảng cáo khác nhau.
Chúng ta sẽ phải chờ xem phản ứng chính thức của Apple khi bản cập nhật iOS 14 được phát hành vào năm 2021.
Đề xuất của chúng tôiHãy cẩn thận với việc sử dụng lại các thuật ngữ cũ. Chuẩn bị một chiến lược quảng cáo không chỉ bao gồm các mạng quảng cáo chỉ thực hiện định danh dấu vân tay.
4) Gán nguồn gốc thông qua ID người dùng của bên thứ ba
Hiện tại, Apple chưa có bất kỳ dấu hiệu nào cho thấy các ID của bên thứ ba sẽ được phép theo dõi qua các nhà phát hành khác nhau. Có khả năng cao trò chơi của bạn sẽ bị từ chối nếu bạn sử dụng phương pháp này hoặc tích hợp SDK sử dụng công nghệ này ở phía sau.
Apple gần đây đã cập nhật sản phẩm của mình. Điều khoản bảo mật của App Store, cho thấy rằng việc sử dụng một ID của bên thứ ba có khả năng theo dõi qua các nhà xuất bản sẽ KHÔNG Được chấp nhận. Người dùng cần phải đồng ý rõ ràng thông qua ATT rằng họ có thể chia sẻ dữ liệu của mình mà không phụ thuộc vào ID nào sẽ được sử dụng để khớp với dữ liệu đó khi cài đặt.
Trang trình chiếu từ buổi thuyết trình WWDC 2020
Đề xuất của chúng tôiChỉ sử dụng ID của bên thứ ba cho phân tích ứng dụng nội bộ và không cố gắng sử dụng nó cho việc xác định nguồn gốc giữa các ứng dụng của nhà phát hành khác nhau.
5) Gán nguồn thông qua IDFV
Mã định danh IDFV Nên được sử dụng để xác định người dùng trong các ứng dụng thuộc cùng một nhà phát hành. Nó không thể được sử dụng cho việc xác định người dùng thông thường giữa các ứng dụng của các nhà phát hành khác nhau. Điều này được nêu rõ trong Tài liệu về Sử dụng Dữ liệu và Quyền riêng tư của Apple.
Ví dụ:
- Người dùng nhìn thấy một quảng cáo trên APP_PUB1, và mã IDFV của họ là IDFV_APP_PUB1.
- Họ nhấp vào quảng cáo.
- Họ cài đặt và khởi chạy ứng dụng APP2, và mã định danh thiết bị (IDFV) của họ là IDFV_APP_PUB2.
Không có ID chung nào ở đây để thực hiện việc khớp dữ liệu. Đó là lý do tại sao IDFV chỉ hoạt động nếu bạn thực hiện quảng cáo chéo (cả hai ứng dụng đều đến từ cùng một nhà cung cấp cửa hàng ứng dụng).
Đề xuất của chúng tôiChỉ sử dụng IDFV cho các chiến dịch quảng cáo chéo.
1) Mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị
Mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị là một phương pháp phân tích sử dụng thông tin lịch sử, chẳng hạn như dữ liệu điểm bán hàng được chia sẻ và dữ liệu nội bộ của các công ty, để đo lường tác động của các hoạt động tiếp thị khác nhau đối với doanh số bán hàng (nguồn: Wikipedia)
Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là nó đòi hỏi một lượng thời gian đáng kể để thu thập đủ dữ liệu nhằm cung cấp những thông tin có giá trị để đưa ra quyết định. Ngoài ra, phương pháp này không hỗ trợ các chỉ số quan trọng của nhóm đối tượng như ROI.
Các nhà xuất bản lớn truyền thống đã sử dụng nó để đo lường các chiến dịch quảng cáo truyền hình và các hình thức tiếp thị thương hiệu khác. Đối với tiếp thị hiệu suất, nó không phải là lựa chọn phù hợp vì các đội ngũ thu hút người dùng (UA) cần đưa ra quyết định nhanh chóng.
2) SKAdNetwork
Mạng lưới SKAd là một khung công nghệ mới do Apple phát triển nhằm cung cấp khả năng theo dõi tập trung vào quyền riêng tư.
Trước hết, hãy đảm bảo rằng bạn đã đọc hướng dẫn mà chúng tôi đã thực hiện cùng Kevin Bravo- Hướng dẫn cho nhà xuất bản không sử dụng MMP trên iOS 14Nó giải thích chi tiết cách SKAdNetwork hoạt động.
Thứ hai, hãy đảm bảo rằng bạn hiểu cách hoạt động của báo cáo SKAdNetwork. Đây là một phương pháp hoàn toàn khác biệt so với những gì các nhà phát triển đang quen thuộc hiện nay. Ví dụ, các tính năng như phân tích nhóm (cohort analysis) sẽ không còn được sử dụng. Thông tin chi tiết hơn trong Tenjin Training – Xem xét lại phương pháp đo lường cho Google và Facebook).
Lưu ý: Phương pháp tiếp theo được phát triển bởi Tenjin và chỉ được cung cấp độc quyền cho khách hàng của Tenjin.
3) Mô hình quy thuộc
Mô hình quy thuộc – Phương pháp xác định nguồn gốc của người dùng dựa trên nhiều tín hiệu. Người dùng không được gán cho một chiến dịch với xác suất 100% (theo cách xác định). Một người dùng có thể được gán cho nhiều chiến dịch. Mỗi chiến dịch sẽ có tỷ lệ phần trăm xác suất khác nhau dựa trên độ mạnh của các tín hiệu xác định nguồn gốc nhận được.
Dữ liệu mô hình hóa quy thuộc đang được đối chiếu với dữ liệu từ người dùng được quy thuộc thông qua quy trình quy thuộc xác định. Nói cách khác, bạn không cần phải sử dụng nhiều bảng điều khiển để phân tích dữ liệu như trong các phương pháp được cung cấp bởi các nền tảng quản lý quy thuộc (MMP) khác.
Mô hình hóa quy thuộc sử dụng SKAdNetwork là một trong những nguồn dữ liệu chính để thực hiện quy thuộc.
Với mô hình phân bổ, các nhà xuất bản vẫn duy trì tỷ suất lợi nhuận trên đầu tư (ROI) của nhóm đối tượng và các chỉ số đã có sẵn trước đây.
Nhược điểm so với phương pháp gán hiện tại là bạn chỉ có thể xem dữ liệu sau 24 giờ. Điều này là do các hạn chế trong báo cáo của SKAdNetwork, được giải thích như sau: ở đây.
Cuối cùng, Tenjin khuyến khích bạn tự tìm hiểu kỹ lưỡng khi lựa chọn loại mô hình quy thuộc phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Hãy thẳng thắn và đừng ngần ngại đặt những câu hỏi khó khăn cho nhà cung cấp dịch vụ phân tích di động (MMP) của bạn. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào cho chúng tôi, vui lòng gửi email đến info@tenjin.com.
