Cómo construir una estrategia de valor de conversión para optimizar las campañas de UA en iOS

Para medir la calidad de los usuarios y optimizar las campañas en iOS, los desarrolladores construyen hoy estrategias en torno al valor de conversión de SKAdNetwork. Aunque es la principal forma de obtener información precisa sobre la calidad de los usuarios, conlleva muchos retos:

Es universal - ​todos sus canales de marketing recibirán las devoluciones basadas en el mismo esquema de valores de conversión

Sólo una solución o plataforma puede actualizar el valor de conversión, ya sea su propia solución o la de un tercero.

Cambiar de estrategia es complicado: si decides modificar tus valores de conversión, es fundamental que sepas que perjudicará tanto a la medición como a la optimización de todas tus campañas.

La adopción se acelera

Dado que Apple presentó SKAN 2.0 hace más de un año, la mayoría de los desarrolladores ya disponen de una estrategia para medirlo en la actualidad. En la actualidad, la mayoría de ellos utilizan valores de conversión para hacerlo. De hecho, según datos de IronSource, la adopción del valor de conversión (CV) ha repuntado desde que Apple corrigió un error en noviembre de 2020, y se aceleró con el impulso de iOS 14.6.

En la actualidad, existen múltiples estrategias para asignar valores de conversión, pero predominan dos: la más común es la asignación de eventos dentro de la aplicación a bits, seguida de la medición de ingresos. Analicemos cada uno de ellos.

Estrategia nº 1: Eventos in-app a 6 bits

Un bit, o dígito binario, es una unidad básica de información que puede tener uno de dos valores posibles: 1 ó 0. Mediante el uso de bits, SKAdNetwork le permite medir si se han producido (al menos una vez) eventos específicos dentro de la aplicación o no, sin ninguna prioridad ni secuencia.

Como desarrollador, estás limitado a medir hasta 6 eventos. Esto se debe a que SKAN permite 64 valores de conversión: con 6 bits, en los que cada uno mide si se ha producido o no un suceso, hay exactamente 64 combinaciones posibles.

A continuación se muestra un ejemplo de este procedimiento: tenga en cuenta que estos datos continuarán hasta la CV 64. CV 10, por ejemplo, indicaría que el usuario alcanzó el nivel 20 y se suscribió.

Ventajas e inconvenientes

La estrategia de 6 bits le permite comprender si se han producido o no determinados eventos que usted ha definido como buenas señales de valor para el usuario. Además, en teoría, puedes utilizar una estrategia de 6 bits para optimizar de forma diferente en varias redes: por ejemplo, en Facebook podrías optimizar hacia un evento IAP específico, y en Google podrías optimizar hacia una finalización de nivel específica, como que el usuario alcance el nivel 20.

El principal inconveniente es que no es eficaz para los juegos que no son capaces de correlacionar los acontecimientos de las primeras 24 horas posteriores a la instalación con el valor para el usuario, lo que, más allá del hipercasualismo, incluye muchos juegos.

Medición de los ingresos

La segunda estrategia más común para la gestión del valor de conversión otorga un valor basado en los ingresos a cada valor de conversión. Es importante señalar que, tradicionalmente, los ingresos por IAP han sido la única forma de ingresos disponible. Hay varias formas de hacerlo:

Contar dólares o céntimos

Con este enfoque, cada valor de conversión representa una cantidad específica de ingresos que el usuario ha generado. Por ejemplo, el valor de conversión 1 podría ser 0,99 $, el valor de conversión 2 podría ser 1,50 $... siguiendo este patrón hasta el valor de conversión 63.

El rango de ingresos de sus 63 valores de conversión dependerá de sus puntos de referencia internos; por ejemplo, si sus datos muestran que sus usuarios generan entre 0,99 y 10,99 dólares en sus primeras 24-48 horas, lógicamente empezaría su valor de conversión 1 en 0,99 dólares.

Cubos

Como alternativa, algunos desarrolladores dividen sus valores de conversión en cubos. Por ejemplo, CV 1 podría equivaler a todo lo que esté entre 0,99 y 2,99 dólares, CV 2 a todo lo que esté entre 2,99 y 5,99 dólares, y así sucesivamente. El rango de cada cubo puede variar - por ejemplo, CV 3 podría ser todo entre $ 10.99 y $ 25.99. Depende de ti probarlo y determinar qué rango por cubo tiene más sentido para tu juego.

La idea es que, una vez obtenidas las devoluciones, se pueda calcular la media de ingresos de cada cubo. Esto a su vez le proporciona una mayor gama de valor de los usuarios. La ventaja es que así dispondrá de los datos necesarios para optimizar su estrategia de ofertas de UA hacia los usuarios con los CV más elevados.

Por el contrario, si a cada valor de conversión se le asigna un número específico, como en el primer enfoque, es posible que la mayor parte de su tráfico se sitúe en el extremo inferior de su mapa de valores de conversión y sólo una pequeña cantidad alcance los valores superiores. Como resultado, aunque quiera más de los mejores usuarios, le resultará muy difícil optimizar eficientemente hacia estos usuarios porque carece de los datos necesarios.

Ventajas e inconvenientes

Lo bueno de esta estrategia es que no hay mejor representante de los usuarios de pago que los propios usuarios de pago. Este enfoque se adapta bien a los juegos que pueden monetizar adecuadamente a los usuarios en las primeras 24 horas y que tienen una parte estadísticamente significativa de su curva de ARPU en D0.

Sin embargo, dado que esta estrategia de medición excluye tradicionalmente los ingresos por publicidad, los desarrolladores basados en publicidad, como los que crean juegos hipercasuales, se han quedado sin una solución eficaz de medición basada en los ingresos... hasta ahora.

Cómo medir el valor del usuario en función de los ingresos publicitarios

Para correlacionar los valores de conversión con los ingresos publicitarios, los desarrolladores de juegos basados en anuncios necesitan una solución de una plataforma de MMP o Mediation. Por ejemplo, el gestor de valor de conversión de ironSource, que está disponible para los socios de mediación de ironSource, proporciona información sobre los ingresos publicitarios que permite a los desarrolladores seguir midiendo el ARPU D0 y optimizar hacia el ROAS D0 en todos los ámbitos.

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