[REPORT] Lo stato della frode pubblicitaria nel mobile 2020 – Appsflyer

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Frode Pubblicitaria nel mobile
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La settimana scorsa Appsflyer ha annunciato un nuovo studio sulla frode pubblicitaria nel mobile per l’anno 2020. Da un punto di vista pubblicitario, ma non solo, quest’anno è stato caratterizzato senza dubbi dal COVID-19. Riduzione drastica del budget media e più attenzione alla spesa ne hanno fatto da padroni, poiché per molti inserzionisti sarà difficile finire l’anno con un ROAS positivo.

Proprio per questo motivo però, il report di Appsflyer apre una parentesi poco considerata nel mercato Italiano, soprattutto quando si parla di mobile marketing, ma senza dubbi importantissima. Inoltre, a causa del lockdown forzato durante i mesi di Marzo, Aprile e Maggio in molte aree del mondo, l’utilizzo del dispositivo smartphone, nonché il numero di download di applicazioni mobile, sono aumentati drasticamente, dando ai fraudster un’occasione imperdibile per arricchirsi alle spalle degli inserzionisti ignari. 

Un dato molto importante che traspare dall’analisi fatta dal sistema di tracking e attribuzione (o MMP) è che la frode nel mobile si è evoluta. Infatti, c’è stato un aumento considerevole di attività fraudolente per eventi in-app, come acquisti, poiché il valore del CPA è molto più alto di quello del CPI. 

 

Lo studio è stato fatto analizzando 12.500 applicazioni internazionali e ben 7.3 miliardi di installazioni su un periodo di 12 mesi, quindi dalla seconda metà dell’anno scorso. 

Appsflyer - Frode nel Mobile

Android o iOS: Chi soffre di più la frode pubblicitaria nel mobile?

I fraudsters preferiscono senza dubbi Android. Questa decisione però non è dettata semplicemente dal fatto che il sistema operativo per dispositivi smartphone di Google possieda la più grande fetta del mercato smartphone a livello globale. Infatti, iOS, così come tutto l’ecosistema Apple, essendo “chiuso”, offre più sicurezza agli sviluppatori. È bene ricordare anche che Android supporta gli APK di applicazioni fuori dal Google Play Store, aumentando così la vulnerabilità degli utenti che usano questi dispositivi, poiché molto spesso questi APK hanno preinstallati malware e adware (software malevoli che supportano le attività fraudolente). 

Appsflyer - Frode nel Mobile
Trend delle installazioni fraudolente per piattaforma

Sebbene sia visibile dal grafico che anche per quanto riguarda Android, il totale delle installazioni mobile fraudolente sia in discesa, grazie all’utilizzo di sistemi anti-frode, si nota un chiaro aumento della frode pubblicitaria nel mobile nel mese di Marzo e Aprile di quest’anno a causa del COVID. 

Gaming o Non-Gaming: Quale verticale è a più rischio? 

Come tutte le attività fraudolente, i malintenzionati sono attratti da due fattori principalmente: 

  1. La possibilità di un guadagno alto
  2. La minore conoscenza di come proteggersi da parte degli inserzionisti

Tradizionalmente, le app di gaming sono mobile-first dando loro un vantaggio netto in termini di conoscenza dell’ecosistema mobile, quindi del problema e della soluzione. Le app non-gaming, come quelle del settore Travel, oppure di Finanza o eCommerce, solitamente provengono dal mondo desktop e hanno meno familiarità con il problema della frode nel mobile marketing

Per questo motivo, si vede come le app mobile del verticale non-gaming hanno subito una media di installazioni fraudolente del 31.8%, rispetto al 3.8% per le applicazioni gaming. 

Qual è la metodologia più usata dai fraudster?

I bots sono l’arma preferita dei fraudsters a livello globale per perpetrare installazioni fraudolente. Qualche anno fa, era possibile vedere come la tipologia di frode utilizzata variava a seconda della regione del mondo. Oggigiorno, questo non è più vero però. Infatti, la conoscenza e la metodologia utilizzata “viaggia” molto velocemente da un punto all’altro del mondo, dando la possibilità ai fraudster di utilizzare continuamente nuove tecniche. 

La frode non ha confini e per questo motivo è fondamentale per tutti iniziare a guardare al problema in maniera più attenta. 

Frode Nel Mobile
Tipologia di frode nel mobile divisa per regioni

I fraudster vanno ben oltre il Costo per Install (CPI)

Come anticipato all’inizio di quest’articolo, lo studio fatto da Appsflyer mostra come i fraudster puntino sempre più ad attività in-app, poiché la ricompensa è decisamente più alta rispetto alla semplice installazione. 

I dati condivisi infatti smentiscono senza alcun dubbio la nozione che le campagne CPA (costo per azione) aiutino a prevenire attività fraudolente. I fraudster hanno capito come emulare le attività in-app e lo fanno senza problemi e su tutte le categorie disponibili negli Store.

I fraudster hanno scoperto come fornire agli inserzionisti utenti reali o falsi che eseguono gli eventi chiave in-app, fornendo dati incorretti alle aziende, che poi tendono a muovere i budget media su questi canali. 

Cosa succede in Europa?

In media, le attività fraudolente in Europa sono molto più basse rispetto a quelle del resto del mondo, però durante il lockdown a causa del COVD-19, questa differenza è andata diminuendo sempre di più, fino ad arrivare a poco più del 25%. 

Percentuale di frode sugli App Install - Appsflyer
Percentuale di frode sugli App Install – Europa

In particolar modo, se guardiamo a categorie specifiche si può notare come i settori Finanza ed eCommerce sono quelli che hanno sofferto di più la frode pubblicitaria nel mobile, rispettivamente con il 50% e il 30% di app install fraudolenti. 

Anche in Europa, la metodologia utilizzata per le attività fraudolenti variano, anche se in media i bots ne fanno da padrona. 

Uno sguardo al futuro

Le attività fraudolente più comuni rimarranno sempre quelle relative alle installazioni di applicazione mobile, poiché, per natura, sono più semplici da perpetrare. Detto ciò, la ricompensa per le campagne CPA, e quindi di azioni in-app, è diventata sempre più alta, poiché gli inserzionisti continuano a credere, erroneamente, che questo tipo di frode sia molto più complicata da fare. I dati condivisi nell’analisi fatta da Appsflyer però dimostrano chiaramente il contrario. 

Difendersi diventa fondamentale per tutti gli inserzionisti e ignorare il problema, solo perché non si ha una conoscenza tale da evitare attività fraudolente, non è più giustificabile. Ogni qualvolta che si chiude un occhio e non si presta attenzione a questi fattori, si dà una ragione in più ai fraudster di continuare le loro attività fraudolente indisturbati. 

Per evitare di ritrovarsi in questi problemi, si deve:

  1. evitare di lavorare con partner che non sono trasparenti su posizionamenti, bids e costi di acquisizione 
  2. integrare un sistema di tracking e attribuzione e analizzare i “raw data” guardando a metriche fondamentali che indichino azioni fraudolente

Nel caso si voglia comunque lavorare con agenzie o partner che non offrono media buying su piattaforme meno esposte alla frode pubblicitaria (come Social, Google, o Apple) bisogna impostare delle restrizioni sulle campagne, come ad esempio:

  • forzare tutti i publishers a passare IDFA e Google ID,
  • settare limiti di CTIT e tassi di conversione, 
  • ricevere completa visibilità sui nomi dei publishers utilizzati 
  • appoggiarsi a esperti esterni che possano valutare la qualità del traffico ricevuto

Detto questo, il modo migliore di prevenire la frode nel mobile è di lavorare con un partner che si possa affiancare al vostro team e portare valore immediato, con attività trasparenti. 

NEL CASO T’INTERESSI IL REPORT COMPLETO DI APPSFLYER, LO TROVI A QUESTO LINK


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Apple annuncia iOS 14 – Un cambiamento drastico per il mobile marketing

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iOS 14

Molti se lo immaginavano. I più speravano fosse solo una voce di corridoio. Tutti – o per lo meno gli addetti ai lavori nel mobile marketing – avevamo però il timore diventasse realtà.

Al WDC di quest’anno, Apple ha annunciato che da Settembre, con il nuovo iOS 14, ci sarà un cambiamento radicale per quanto riguarda la privacy degli utenti. Sebbene non abbia direttamente colpito l’industria del mobile marketing (ad oggi valutata circa $80 miliardi a livello globale), Apple ha sicuramente mostrato i suoi muscoli facendo capire a tutti che, d’ora in poi, le carte in tavola e, soprattutto, il modo di tracciare gli utenti cambieranno.

Come funziona il tracciamento degli utenti in-app?

Ad oggi, il tracciamento degli utenti e del loro comportamento in-app su dispositivi iOS dipende principalmente dalla possibilità di riceve il cosiddetto IDFA.

L’IDFA, o “Identify for Advertisers“, è un identificatore anonimo, ma unico, di un dispositivo smartphone. Apple lo assegna in modo casuale a tutti i dispositivi iOS (iPhone o iPad), ed è principalmente usato per identificare un utente. Ma non finisce qui.  L’IDFA, infatti, da un punto di vista pubblicitario offre agli inserzionisti molteplici opportunità per interagire con la audience, capirla al meglio, re-targettizzarla e, soprattutto, trovare utenti simili.

In sostanza, l’IDFA ci permette di:

  • Tracciare come gli utenti interagiscono nella nostra applicazione mobile
  • Capire quale canale pubblicitario porta i risultati desiderati
  • Analizzare il contributo dei vari canali utilizzati 
  • Monetizzare al meglio il nostro traffico con pubblicità personalizzata
  • Implementare delle campagne di re-targeting
  • Creare delle audience Look-Alike sulle piattaforme pubblicitarie

Ma non potevamo già disabilitare l’IDFA? 

A dir la verità, sì. Infatti, gli utenti iOS potevano già in passato fare l’opt-out del tracciamento del proprio IDFA, rendendo i propri dispositivi completamente anonimi agli occhi degli inserzionisti. C’è da dire,  però, che non era così scontato che l’utente medio andasse nella Privacy del proprio smartphone e disabilitasse questa funzione. Il processo era sicuramente tortuoso e conosciuto (forse) solo ai più esperti. 

Limita Raccolta Dati iOS
Come limitare la raccolta dati pre iOS 14

Cosa cambierà con iOS 14?

Il nuovo sistema operativo di Apple forzerà gli sviluppatori a descrivere in maniera dettagliata come e per cosa la propria applicazione utilizzerà i dati degli utenti. Quello che “preoccupa” molti addetti ai lavori è che questa funzionalità sarà visibile a tutti gli utenti direttamente nella sezione Privacy del proprio dispositivo.

Nuova Privacy Apple – iOS 14

Naturalmente, le brutte notizie non sono finite. Infatti, con il nuovo iOS 14, gli sviluppatori dovranno ricevere il permesso esplicito direttamente dagli utenti attraverso il cosiddetto “AppTrackingTransparency Framework“, mostrando all’utente un messaggio di questo tipo: 

Ma che tipo di attività tracciabili dovremo comunicare ai nostri futuri utenti?

In poche parole, tutto ciò che ha a che fare con l’utilizzo dei dati, dovrà ricevere il consenso esplicito da parte degli utenti. Ad esempio, dovremo ricevere l’OK, nel caso vogliamo:

  • Mostrare pubblicità targettizzata, usando dati utenti collezionati tramite terze parti
  • Condividere i dati di localizzazione del device o una mailing list con terze parti
  • Condividere gli ID degli utenti con un network esterno per fare campagne di retargeting
  • Aggiungere un SDK di tracciamento o analisi dati

Le ripercussioni di questo “attacco indiretto” all’industria del mobile marketing da parte di Apple sono molteplici e per gli esperti di marketing è senza dubbio preoccupante in termini di tracciamento e attribuzione, nonché di personalizzazione della comunicazione.

È tutto andato perduto?

Da qualche tempo, Apple lavorava già a questo possibile scenario, soprattutto da un punto di vista di attribuzione delle installazioni. Infatti, un paio di anni fa, aveva annunciato il proprio SKAdNetwork, cioè un framework di tracciamento delle installazioni con rispetto della privacy. 

Questa soluzione prevede 3 partecipanti: 

  • Gli Ad Networks che promuovono applicazioni e ricevono una notifica alla conversione (app install) delle inserzioni
  • Gli App Publisher (App Source) che mostrano le inserzioni dagli Ad Networks
  • Le App Inserzioniste che per l’appunto investono per raggiungere nuovi utenti

Il funzionamento di questa soluzione è visualizzato in questa illustrazione presa direttamente dal sito Apple

Diagram showing a user tapping an ad for app B inside of app A, then installing and launching app B, which triggers a conversion notification after app B calls one of two methods, and after the timer expires. The ad network receives the postback which it must verify.

Senza entrare nel dettaglio tecnico del funzionamento del sistema di tracciamento e attribuzione sviluppato da Apple, la modalità è molto simile a quelle già in uso al momento, ma con enfasi maggiore sul rispetto della privacy. Infatti, quando un utente clicca su un’inserzione pubblicitaria, gli sviluppatori mostrano la schermata dell’App Store con dei parametri associati al link per identificare la tipologia di campagna. Nel caso in cui l’utente decida di scaricare e aprire l’app mobile, il dispositivo manda un link postback di validazione dell’install all’ad network. Questa notifica però (ed è qui che Apple rispetta la privacy degli utenti) non contiene nessun dato sull’utente o sul device: i parametri passati indietro, infatti, possiedono, dati esclusivamente relativi al tipo di campagna (fino a 100 id), con informazioni sul valore della conversione e dell’app mobile da cui la conversione è avvenuta.

Per i meno familiari con le tecniche di attribuzione e sistemi di tracciamento, questo cambiamento potrà sembrare minimo o comunque non così drastico. Da un punto di vista di mobile marketing, nello specifico per le applicazioni mobile però, questa differenza è sicuramente mastodontica. 

Nello specifico, con il setup appena descritto del SKAdNetwork non avremo più la possibilità di utilizzare il modello di attribuzione view-through, e le seguenti informazioni non saranno più tracciabili:

  • Impressions
  • Creatività 
  • Remarketing
  • Eventi in-app
  • LTV degli utenti
  • ROI
  • Dati sulla retention
  • Analisi delle coorti

In parole semplici, gli inserzionisti avranno una visibilità ridotta al minimo per quanto riguarda le attività degli utenti. I modelli di attribuzione, nonché le tecniche di ottimizzazione sviluppate fino ad oggi, diventeranno inutilizzabili e forzeranno tutti i marketing managers a implementare A/B testing più spesso e utilizzare il cosiddetto contextual marketing basato su contenuti piuttosto che sui dati degli utenti. 

La situazione che si presenta davanti ai nostri occhi ad oggi è sicuramente complicata e ci fa porre tantissime domande. Qui di seguito cerchiamo di dare una risposta a quelle più comuni che in questi giorni si sono posti molti di noi del settore mobile.

Quanti utenti permetteranno di essere tracciati?

Questo è difficile da dire. Naturalmente possiamo aspettarci che gli utenti saranno in media più attenti alle impostazioni degli sviluppatori per quanto riguarda il tracciamento dei dati. Già a partire dal 2020, è stato possibile vedere come in molte nazioni l’utilizzo del cosiddetto “limit ad tracking” o LAT, quindi la possibilità di limitare il tracciamento dei propri dati per scopi pubblicitari, è aumentato drasticamente superando il 20% dei dispositivi sul mercato.

Fonte: Singular

Una cosa è sicura: dal momento in cui iOS 14 diventerà realtà, il numero di utenti che limiteranno il tracciamento dei  propri dati aumenterà esponenzialmente, forzando gli sviluppatori mobile, ma non solo, a ripensare il proprio modello di tracking e attribuzione, e in generale di business.

Facebook e Google: Il duopolio al bivio

I primi a soffrire di questo cambiamento saranno due dei canali più utilizzati dagli inserzionisti a livello globale: Facebook e Google.

Da sempre, infatti, queste due piattaforme sono state le prescelte da molti inserzionisti per le capacità di portare risultati chiari – in termini di ROAS – per le campagne di acquisizione utenti sul canale mobile. I dati utenti sono senza dubbio alla base del loro successo, permettendo possibilità di targeting granulare, nonché un’ottimizzazione dettagliata non possibile su altri canali.

Prendiamo ad esempio Facebook e l’ottimizzazione per eventi (App Event Optimization o AEO) e per valore (Value Optimization o VO). L’AEO di Facebook permette agli inserzionisti di targettizzare nuovi utenti che sono più inclini a compiere l’azione in-app desiderata; l’ottimizzazione VO, invece, permette di raggiungere dei nuovi utenti che – secondo i dati di Facebook – hanno la possibilità di spendere una certa somma nella nostra app. Con questo nuovo limite da parte di Apple, diventerà molto più complicato per Facebook collezionare dati utenti e fare leva su questo tipo di ottimizzazione.

Per quanto riguarda Google Ads, la situazione non sarà tanto diversa. Infatti ad oggi è possibile fare delle campagne con un target ROAS, ma questo funziona esclusivamente se la piattaforma di Google riceve eventi post-back dopo l’installazione.

Una cosa da considerare però per questi due player è che il loro SDK è implementato in migliaia di applicazioni mobile (Facebook SDK in circa 80.000, mentre Google SDK in circa 110.000), dando comunque la possibilità di collezionare questi dati in modo diverso. La domanda fondamentale è se Apple ne sarà contenta.

Inoltre, è importante ricordare che Apple, con la sua soluzione Search Ads, offre una valida alternativa a questi due canali per attività di user acquisition. In più, considerando il proprio SKAdnetwork, Apple potrebbe diventare a tutti gli effetti un canale di acquisizione anche oltre il proprio App Store, se lo volesse…

Alla fine dei conti, gli inserzionisti non smetteranno di spendere per acquisire nuovi utenti, e Apple potrebbe con questa mossa assicurarsi una gran fetta di mercato.

Cosa succederà agli MMP?

Come al solito, cerchiamo di partire dalle basi. Gli MMP o sistemi di attribuzione sono dei servizi di terze parti che tramite SDK integrati nelle applicazioni mobile permettono di tracciare il comportamento degli utenti in-app nonché l’efficacia delle campagne pubblicitarie. Ad oggi, l’attribuzione degli utenti mobile è fatta principalmente per mostrare inserzioni in-app e naturalmente targettizzare gli utenti con la “giusta” pubblicità.

Fatta questa premessa, diventa chiaro che il ruolo degli MMP è a rischio, poiché i dati utente disponibili con iOS 14 diventeranno minimi. La funzionalità e praticità di avere un SDK di tracking e attribuzione in-app perde valore e molti inserzionisti inizieranno a chiedersi il contributo che questi apportano al dipartimento marketing (soprattutto considerandone il costo).

Ci sono però dei possibili scenari da considerare nel mondo dell’attribuzione, a seguito dell’introduzione di iOS 14.

Lo scenario più immediato potrebbe essere quello di spostare il modello di attribuzione sul cosiddetto “fingerprinting”, che è già in circolazione e non prevederebbe alcun cambiamento. Sebbene questo modello non sia il più accurato in circolazione, sicuramente rispetta tutte le restrizioni di privacy imposte da Apple.

Un’altra opzione sarebbe per Apple di sviluppare un iOS referrer, simile al Google PlayStore referrer, che permetterebbe di tracciare via API gli utenti in modo completamente anonimo. In questo caso, in termini di ruoli nell’industria non cambierebbe nulla, poiché gli MMP giocherebbero ancora un ruolo fondamentale nel tracciamento e attribuzione delle campagne di acquisizione a pagamento.

Inutile dire che gli MMP stanno lavorando a stretto contatto con Apple per trovare una soluzione e soprattutto per giustificare il loro modello business sia agli inserzionisti che agli stessi investitori. Certo è che Apple con il proprio SKAdNetwork potrebbe iniziare a giocare un ruolo importante anche per quanto riguarda l’attribuzione.

Programmatic e Retargeting: La fine di un’era?

Con la rimozione degli IDFA, la possibilità di fare retargeting dei propri utenti tramite DSP di terze parti diventa impossibile. Infatti, alla base delle attività di retargeting c’è questo identificatore unico, senza il quale è impossibile identificare i dispositivi mobile. Facebook, d’altro canto, potrà ancora utilizzare altri valori sia per fare retargeting che per creare le proprie audiences, come ad esempio: numeri di telefono o email (anche se qui si aprono altri punti interrogativi sul come gli sviluppatori mobile possano ricevere queste informazioni).

Soffermandoci però sul discorso programmatic, il valore del targeting granulare sui dispositivi mobile è completamente perso. Infatti, il vantaggio di usare DSP di terze parti per fare campagne di acquisizione era proprio la possibilità di creare dei grafici in base ai dati collezionati con altre campagne pubblicitarie per definire il targeting migliore. Senza IDFA tutto ciò non esiste più.

Naturalmente il programmatic non morirà, però il valore di utilizzare questo canale, rispetto ad altri, diventerà sicuramente minore.

Monetizzazione in-app

Anche per quanto riguarda la monetizzazione in-app ci saranno cambiamenti drastici a seguito dell’introduzione di iOS14. Infatti le logiche di monetizzazione delle applicazioni mobile funzionano in maniera molto simile alle logiche viste per le DSP in precedenza. In particolare modo, l’header bidding subirà un colpo non indifferente. Ricordiamo infatti che l’header bidding, in un contesto di monetizzazione, crea un’asta unificata in programmatico che permette agli inserzionisti di “biddare” sull’inventory a livello dell’inserzione (a differenza del cosiddetto waterfall, che permette di biddare su valori di CPM definiti in base a medie storiche).

In questo scenario, il valore del CPM in generale andrà a diminuire, poiché gli inserzionisti avranno la possibilità di calcolare le performance esclusivamente a livello campagna, problema che con l’header bidding si risolveva poiché c’era la possibilità di biddare su ogni singola impression.

Conclusione

Senza dubbi il futuro del mobile marketing sarà interessante. Da un punto di vista degli inserzionisti, alla fine dei giochi molto probabilmente non cambierà molto: basterà infatti adattare il modo di controllare i dati e rivalutare altri modelli più complessi, come quello dell’incrementalità. Detto ciò, la realtà è che sono ancora pochissimi gli inserzionisti familiari con questo modello e sicuramente richiederà un adattamento nel modo in cui i dati sono analizzati.

Inoltre, è importante notare come questo cambiamento renderà un po’ più democratico il mondo dell’attribuzione, che fino ad oggi si era basato principalmente sul “last-click attribution”, dando un vantaggio smisurato alla duopoli, Google e Facebook.

Infine è importante ricordare che se Apple è arrivata a questa decisione drastica è anche perché molte applicazioni mobile, e altri player nel nostro settore, si sono spesso approfittati dei dati condivisi da utenti ignari. Sicuramente sarà interessante vedere come Google reagirà a questo cambiamento e quanto tempo ci metterà per allineare la propria privacy.

Il mondo del mobile marketing non smette mai di sorprenderci e ancora una volta vediamo che solo con una conoscenza approfondita della materia ci si può adattare a questi cambiamenti senza rimanere indietro e soprattutto essere vittime di una lettura dei dati non corretta.

Performance KPIs: monitoraggio e ottimizzazione del CPO – Cost per Order

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cpo cost per order

Come molti di voi converranno, la principale responsabilità di coloro che lavorano nel performance marketing è quella di focalizzarsi sulle metriche che hanno impatto sul business e sulla crescita aziendale.

Innanzitutto bisogna avere una visione completa di tutto il funnel di acquisizione, dalla prima “ad impression” fino alla conversione più rilevante per il nostro business: ciò significa conoscere in modo approfondito dati, tassi di conversione, opportunità e difficoltà di ogni singolo step del funnel. Questo ci aiuta a raggiungere il nostro obiettivo principale, che nella maggior parte dei casi è quello di generare nuovi utenti e fatturato, rispettando certi specifici KPIs di crescita e/o di profittabilità.

L’ottimizzazione di ogni step del funnel è finalizzata ad aumentare il tasso di conversione e diminuire il costo di ogni step, per fare in modo che a parità di costo del canale riusciamo ad acquisire il maggior numero di clienti possibile.

Una delle metriche più importanti per le applicazioni a sottoscrizione (cosiddette subscription app) e non solo, è il “Cost Per Action” o CPA, ovvero il costo medio di un’azione che desideriamo l’utente completi sulla nostra app. Un altro importante indicatore di profittabilità da monitorare è il CAC, ovvero il costo di acquisizione di un singolo utente, che prende in considerazione i costi diretti (come quelli di marketing) e indiretti (come i salari, i costi generali) necessari per convertire ogni utente in cliente. 

Un CPA specifico per ogni azienda

Ogni azienda ha il proprio CPA specifico, ciò dipende da quella che risulta essere l’azione dell’utente più importante per generare valore, nonché ricavi. Nel caso di un e-commerce, per esempio, il KPI di riferimento è il CPO, o Cost per Order (Costo per ordine). Per altri tipi di azienda è la registrazione l’azione dell’utente che genera valore, e quindi il KPI principale è il CPR, o Costo per Registrazione.

Nel caso di Freeletics – l’azienda per cui lavoro – e di moltissime altre app a sottoscrizione, il CPO – Cost per order – è il KPI principale per l’ottimizzazione delle nostre campagne di acquisizione. Il CPO indica, in sostanza, quanto paghiamo in media perché ogni singolo cliente si iscriva al nostro servizio.

Per valutare la sostenibilità di un certo canale di marketing è quindi importante analizzare il funnel, tenendo a mente i KPI del proprio modello di business. Per il performance marketeer la decisione di continuare ad investire su un canale sarà quindi determinata molto di più dal relativo CPO che da altre metriche, come ad esempio il CTR (Click Through Rate, metrica che ci aiuta in genere a valutare l’efficacia di step molto più in alto nel funnel) o il CPI (Cost per install).

In sede di presentazione dei risultati del trimestre precedente ai nostri superiori (CEO, CMO o chi per essi, dipende dalla dimensione aziendale), la valutazione del nostro canale di acquisizione sarà molto più focalizzata su queste metriche, in quanto hanno a che fare con l’effettiva conversione dell’utente in cliente. 

Il CPO è solo un esempio, naturalmente tutti i KPIs che rappresentano il valore aggiunto portato dal cliente saranno parte della discussione, come il ROAS, ARPU, CLV, solo per citarne alcune. In questo post vedremo in dettaglio il CPO – Cost per Order, mentre nei prossimi contributi affronterò altre metriche.

In sostanza, il calcolo del CPO è molto semplice. Si tratta, come molti sapranno, del costo medio unitario di un ordine: nel caso di Freeletics, il costo medio di un ordine completato dall’utente (che sottoscrive un abbonamento con alla nostra app).

Come si calcola il CPO – Cost per Order?

Facciamo un esempio concreto: se volessimo valutare il CPO per il mese scorso di un canale di acquisizione avremmo:

  • Totale budget speso nel canale durante il mese: € 200.000
  • Totale utenti paganti acquisiti tramite tale canale: 2.500
  • CPO = 200.000/2.500 = € 80

Fino a qui, niente di complicato. Naturalmente, più basso il CPO meglio è. Più basso il CPO, più il vostro capo sarà felice 🙂

Quali sono gli elementi da tenere in considerazione quando calcoliamo il CPO – Cost per Order?

Sicuramente ci sono molti elementi critici, ma in questo post affrontiamo l’analisi del CPO su un orizzonte temporale di più giorni. In seguito, ne vedremo altri nella speranza che possano aiutare a capire meglio questo KPI fondamentale tutti coloro che operano nel mobile marketing.

Day 1, Day 7, Day xx: quando è opportuno analizzare il CPO?

Cerchiamo di capire in quale momento dobbiamo analizzare il nostro CPO.

Ovviamente, a seconda di quando analizziamo i risultati relativi alle conversioni, i risultati saranno diversi. 

Nell’analizzare una coorte di traffico, dobbiamo decidere quale giorno andremo a valutare per contare il numero di conversioni.

Esempio:

È il giorno 15/03/2020 e stiamo analizzando  la performance delle campagne del giorno 1/03/2020. Il costo della campagna per il 1/03 è di € 25.000

Vediamo l’andamento delle conversioni qui sotto:

Data

02/03

03/03

04/03

05/03

06/03

07/03

08/03

09/03

Conv.

80

90

75

50

20

8

3

2


Analizzando le conversioni, possiamo notare come per la stessa cohort del 1/03, gli utenti si convertono non solo nel giorno 1 ma anche per tutti i giorni successivi. Ci sarà infatti sempre una parte di clienti che converte di “impulso” e senza perdere troppo tempo, poi avremo una “long tail” di clienti che invece convertiranno nei giorni successivi.

Ovviamente a seconda di quanti giorni includiamo nell’analisi il CPO sarà diverso:

  • Fino al 02/03 (Day 1) il CPO è: € 25.000/80 = € 312
  • Fino al 03/03 (Day 2) il CPO è: € 25.000/(80+90) = € 147
  • Fino al 04/03 (Day 3) il CPO è: € 25.000/(80+90+75) = € 102
  • Fino al 09/03 (Day 8) il CPO è: € 25.000/(80+90+75+50+20+8+3+2) = € 76

Come possiamo notare, col passare del tempo il CPO della stessa coorte diminuisce, perché non tutti gli utenti convertono il primo giorno. Allo stesso tempo dobbiamo anche tenere conto che, soprattutto nel business delle subscription app, passati i primi giorni, l’incremento percentuale di vendite solitamente diminuisce e seguirà un andamento simile a quello illustrato qui di seguito. Certamente questa curva è influenzata, come vedremo più avanti, dalle attività che vengono fatte in-app e quelle di CRM per incentivare la conversione.

cpo cost per order

Qual è il CPO a cui dobbiamo fare affidamento? 

In realtà è importante avere una chiara visione di come nel nostro business il CPO cambia con il passare dei giorni e relazionare il nostro CPO con il target che ci siamo prefissati.

Continuando l’esempio precedente, poniamo il caso che il nostro target CPO sia 60 Euro. Come evidente, nel giorno 1 siamo ben lontani dal nostro target e anche nei giorni successivi non raggiungiamo mai il nostro obiettivo.  

A questo punto abbiamo un po’ di lavoro da fare:

Un primo approccio è quello di calcolare la curva di conversione dei giorni successivi all’ottavo e capire in quale giorno raggiungeremo i 60 Euro di costo di acquisizione. Questo può essere fatto basandosi sulle coorti precedenti o, nel caso in cui non fossero disponibili, assumendo un calo percentuale di conversione con il trascorrere dei giorni.

Ma attenzione, potrebbe essere che dopo il giorno 8 o 10 o 30 le conversioni calino drasticamente e il raggiungimento dell’obiettivo non sarà possibile.

A questo punto possiamo adottare diversi approcci, tra i quali vediamo i principali e più efficaci.

Re-engagement della coorte

Possiamo creare delle campagne di mobile CRM con notifiche push o in-app messages per stimolare la conversione. Se dal giorno 10 vediamo che le conversioni sono quasi nulle, potremmo provare a riattivare la coorte del 1 Marzo con notifiche push, e-mail or messaggi in-app. Nel caso in cui non siamo preoccupati di un possibile ROI negativo ma ci vogliamo solo focalizzare sul numero di conversioni, uno sconto le stimolerà probabilmente, ma anche attività di engagement potrebbero aiutare a riaprire il canale di comunicazione e il processo di conversione.

Lavorare sul day1 delle coorti future

Per individuare opportunità di miglioramento per le coorti future possiamo operare su più fronti:

Sapendo che il CPO target è di 60 Euro e sapendo (grazie alla coorte del 1 Marzo) quali sono le percentuali di conversione di giorno in giorno, possiamo calcolare quale deve essere il CPO al giorno 1 che dovremmo raggiungere per avere un CPO al giorno (x) che sia allineato con i nostri obiettivi. Abbiamo visto che dopo il giorno 8 le conversioni iniziano ad essere molto poche, quindi diciamo che l’obiettivo è arrivare al CPO di 60 Euro al giorno 8. 

Dal giorno 1 al giorno 8 abbiamo un decremento percentuale del CPO di circa il 75% . Quindi ipotizzando che la qualità del traffico rimanga invariata, per raggiungere il CPO di 60 Euro al giorno 8, dovremmo puntare ad avere un CPO giorno 1 di massimo 250 Euro. Ciò significa che, con questo approccio, ci dovremmo focalizzare sull’ottimizzazione degli step precedenti alla conversione. 

I fattori su cui operare prima del giorno 1 sono rappresentati dagli step del funnel precedenti al “sign up”, che è il nostro evento più importante precedente alla conversione. Come dicevamo all’inizio, il CPO varia in funzione dell’ottimizzazione degli step precedenti. Quindi diminuire il CPO al giorno 1 da € 312 a € 250 può essere fatto ottimizzando gli step a un livello superiore del funnel tipo il CTR, o l’install rate sull’App Store tramite specifiche pratiche di ASO (Scarica la Guida completa ASO). Oppure, lavorando con il team di prodotto per aumentare il tasso di conversione dal sign up all’acquisto. 

Nel caso in cui fossimo sicuri che non ci siano margini di miglioramento nell’ottimizzazione del canale, dobbiamo seriamente pensare se conviene ancora investire.

In generale, individuare il CPO massimo al giorno 1 necessario per raggiungere l’obiettivo al giorno (x) ci da una guida importante per l’ottimizzazione giornaliera del canale. Ogni giorno possiamo infatti vedere se il canale sta performando in modo sostenibile o no, perché già conosciamo il CPO al giorno 1 (e non dobbiamo aspettare più giorni per capire se raggiungeremo il target).

Ottimizzare il CPO grazie ad attività di CRM 

Un altro approccio potrebbe essere quello di accettare il CPO al giorno 1 di 312 Euro, ma lavorare con attività di CRM per fare in modo che ci sia un decremento del CPO più incisivo dal giorno 1 al giorno 8. Abbiamo visto sopra che al momento abbiamo un decremento del CPO del 75% fino al giorno 8.

Come fare per migliorare questo dato? Ad esempio, potremmo creare un on-boarding via email che guidi l’utente e gli faccia apprezzare il valore aggiunto di pagare per i servizi all’app. Oppure, come detto in precedenza, potremmo includere uno sconto via email e una notifica push al giorno 2 o 3. In questo caso, per massimizzare il ROI e non offrire sconto a tutti gli utenti, sarebbe buona pratica offrire gli sconti unicamente a quegli utenti che sono meno attivi già a poche ore dopo il sign up. Sarebbe inutile infatti offrire una promozione agli utenti che convertirebbero comunque (gli utenti che comprano d’impulso, come abbiamo visto sopra).

Conclusioni sul CPO – Cost per Order

In sostanza il CPO è un KPI che oltre ad essere un elemento cardine della nostra routine di performance marketers, è anche un KPI che si presta a diverse finalità e, soprattutto, diversi modi di agire per raggiungere i nostri obiettivi. In futuro vedremo altre sfaccettature del CPO con il fine di essere preparati ad ogni scenario che ci si presenta.


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Il Futuro dell’Identity Resolution: l’alternativa ai cookie e i trend del 2020

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identity resolution

L’evoluzione è l’unica costante nel futuro del marketing digitale e con gli ultimi aggiornamenti di Google, si conferma il fatto che ormai i cookie stanno perdendo di rilevanza.

Giganti come Google, Safari e Firefox stanno limitando sempre più l’uso di questi identificativi digitali, forzando i marketing managers a muoversi verso nuove direzioni. L’identity resolution si pone come possibile alternativa in questo scenario in cui per i brand sta diventando sempre più importante avere la migliore tecnologia di customer intelligence al fine di sopravvivere in un panorama pubblicitario in costante competizione, in cui l’approccio customer-centrico è fondamentale.

Di seguito sono riportati cinque trend che andranno ben oltre il 2020 e saranno di esempio ai brand.

Identity Resolution senza Cookie in un Mondo Mobile-first

I cookie permettono ai marketer di monitorare il comportamento delle persone online, misurare i flussi della pubblicità programmatic, indirizzare meglio gli utenti e analizzare l’erogazione della campagna. Ma nuove restrizioni, come il blocco di Safari sui cookie di terze parti e l’imminente blocco di Google, stanno costringendo gli esperti di marketing a trovare nuove opportunità per sopravvivere in un mondo cookie-less.

Per i brand, convincere gli utenti ad accettare i loro cookies o in alternativa ad iscriversi a un servizio, come contenuti premium o funzioni speciali del dominio Web, consente loro di associare le diverse identità di un singolo utente a Ad Ids, e-mail, numeri di telefono e altri identificativi online. Questi nuovi identificativi digitali diventeranno l’unica alternativa ai cookies in un mondo mobile-first poiché terranno traccia dei dispositivi e non dei browser, funzionando in-app con maggiore affidabilità e durata.

Elevare la Customer Experience attraverso una Gestione Personalizzata dell’Identità dei Clienti

Salesforce ha stimato che l’80% dei clienti apprezza la brand experience tanto quanto i prodotti stessi. Mentre secondo McKinsey, la personalizzazione della customer experience può ridurre i costi di acquisizione fino al 50%, aumentare i ricavi dal 5% al 15% e migliorare l’efficacia degli investimenti di marketing dal 10% al 30%. Grazie a queste azioni, la customer experience porta ad avere un maggiore ritorno sugli investimenti, motivo per cui i marchi stanno concentrando le loro energie in questo campo.

L’identity resolution svolgerà un ruolo importante nel definire quale strategia di personalizzazione dovrà essere implementata per ogni tipologia di cliente.

Identità dei Dati Proprietari

Anche se i brand hanno investito nell’acquisto di first-party data, archiviati localmente in CRM e DMP/CDP, le informazioni sparse dei clienti, popolate da dati scadenti o di scarsa qualità, causano difficoltà nell’utilizzo di questi sistemi.

Ad esempio, un marchio che utilizza i dati del CRM di acquisto dei propri clienti potrebbe non averne il quadro completo, ma piuttosto uno parziale. Le decisioni prese sulla base di questi dati incompleti potrebbero causare delle inefficienze. Tuttavia, grazie a queste tecnologie ricche di dati, i brand potranno proattivamente digitalizzare il loro CRM in modo da raggiungere costantemente il pubblico su tutti i canali, creare look-alike accurati in base alle caratteristiche dei clienti più fedeli e utilizzare il targeting negativo per i clienti attuali in modo tale che non visualizzino annunci non pertinenti.

Gli Effetti del 5G e dell’IoT sull’Identity Resolution

Le capacità del 5G consistono, non solo nella produzione di una serie di dati, ma anche nel tracciamento di micro-momenti durante il percorso di acquisto. Queste funzionalità aumentano le possibilità di duplicare le informazioni in possesso e il numero di dispositivi su cui vengono distribuiti, rendendo però più difficile ai brand tenere traccia e agire su questi. È nell’interesse dei brand combinare diverse tecnologie in modo da poter unificare i dati frammentati per avere una visione completa dei clienti.

Senza una visione a 360 gradi sui clienti non possono essere formate solide strategie di marketing.

Identity Resolution e Digital Transformation

L’identity resolution consente ai brand di agire oltre le loro strategie di marketing. Le aziende che hanno una profonda conoscenza dei propri clienti – quali dispositivi possiedono, cosa amano, dove fanno acquisti e cosa intendono acquistare – possono iniziare a prendere decisioni mirate che superano il marketing digitale.

Gli insights ottenuti sui clienti permettono di conoscere i loro desideri e le loro esigenze che possono essere utilizzate per adeguare le caratteristiche dei prodotti, le roadmap e rinnovare i modelli di business.

L’identity resolution consente ai brand non solo di soddisfare al meglio i propri clienti ma di acquisirne anche di nuovi, fare up e cross-selling con quelli esistenti e aumentare la fidelizzazione, portando massimo vantaggio competitivo ai marchi di nuova generazione.

Sistema di Marketing Analytics – Cosa Sapere per un Setup Corretto

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Sistema di Marketing Analytics

Nel performance marketing il fattore chiave per il successo è la misurazione degli eventi post-installs, anche detti KPIs. Tracciando le giuste metriche, infatti, sia i team di marketing che i managers delle aziende possono intraprendere i percorsi di crescita giusti e scartare quelle idee che non sono supportate dai dati.

Come facciamo però a sapere esattamente quali sono i parametri giusti da misurare? Ma soprattutto, è necessario creare un sistema di marketing analytics collegato alle attività digitali per prendere le decisioni giuste? 

Troppe volte nella ricerca del dato corretto, i team di marketing si perdono per vari motivi, ad esempio: 

  • Tracciando i dati sbagliati o, ancor peggio, tracciando attività senza andare nel dettaglio
  • Tracciando ogni singolo evento o KPI, quindi creando più confusione che chiarezza
  • Strutturando i processi di tracciamento in modo inappropriato

Al fine di evitare di perdersi tra i dati disponibili è opportuno pianificare le proprie attività e creare dei processi chiari per strutturare i dati collezionati, in modo che siano utilizzabili da tutti all’interno dell’organizzazione. 

Perché è importante implementare un Sistema di Marketing Analytics? 

Implementare un sistema di marketing analytics è molto importante per tutte le aziende che vogliano avere un vantaggio competitivo nella propria industria. 

Ci sono diverse motivi per creare e usufruire dell’analisi dati. Qui di seguito, vediamo i casi d’uso più frequenti e chi ne beneficia:

Clienti

Prodotto

Azienda

Sviluppo di una visione a 360° dei clienti

Personalizzazione del servizio offerto

Riduzione rischi e possibilità di frode

Comprensione del mercato in cui si opera

Miglioramento del servizio

Organizzazione più chiara delle attività aziendali 

Scoperta di nuovi mercati

Innovazione

Comprensione della competizione

(tradotto e adattato da “Incorporating Analytics in Your Organisation: 9 Use Cases”)

In generale si può vedere come un sistema d’analisi di dati efficace e corretto può aiutare un’azienda a 360° su vari argomenti che sono fondamentali per la crescita. 

La Visualizzazione dei Dati con una Dashboard

Molto spesso quando si parla di sistema di marketing analytics ci si riferisce anche alla visualizzazione degli stessi dati, nonché KPIs, per facilitarne l’utilizzo e la comprensione all’interno dell’azienda. Naturalmente, ogni organizzazione ha un prodotto e un funnel diverso, e ha quindi la necessità di analizzare KPIs specifici per le proprie attività. 

Qui di seguito però, vogliamo dare un’idea di cosa sia possibile tracciare in una dashboard semplice per un’applicazione mobile: 

  • Utenti attivi (DAU, WAU e MAU
  • KPIs specifici per l’azienda (ad esempio, registrazione, acquisto, visione prodotto, e così via…)
  • Vendite e dati sugli introiti
  • Livello di soddisfazione da parte degli utenti (ad esempio visualizzazione del rating da parte degli utenti o dei tickets di supporto o della velocità con cui si processano le chiamate al call center) 

Uno degli errori più comuni da parte di sviluppatori e marketing managers è quello di cercare di visualizzare tutti i KPIs e le loro possibili combinazioni. 

Almeno all’inizio è più opportuno creare qualcosa di semplice, che possa essere digeribile a livello manageriale. Una volta create le basi, possiamo andare a fondo, creando visualizzazioni specifiche per team diversi e per soddisfare le varie richieste interne. 

Alcuni esempi di cosa è possibile visualizzare con la giusta dashboard: 

Sistema di marketing analytics

 

Sistema di marketing analytics

Marketing Analytics nel Mobile Marketing

 

Al minimo, questo sistema deve darci visibilità su:

  1. Numero di installazioni generate dai vari canali utilizzati
  2. Tasso di retention ed engagement
  3. Conversioni in-app – tutti i KPIs di riferimento post-installs
  4. Revenue per ogni canale marketing a pagamento

All’inizio potrebbe essere sufficiente analizzare quello che è riportato dalle varie piattaforme di acquisizione in combinazione con Google Play Developer Console e iTunes Connect. Nel momento in cui però iniziamo a incrementare il budget delle attività di acquisizione utenti e il piano crescita diventa più aggressivo, è fondamentale implementare nella propria app mobile un sistema di tracking (MMP). Fare questo tipo di implementazione ha naturalmente un costo (non solo monetario ma anche di risorse), ma è sicuramente uno step fondamentale per creare valore e migliorare i dati analizzati. 

Perché Implementare un Sistema di Tracking (MMP)? 

Sistema di Marketing AnalyticsA questo punto, mi sembra doveroso fare una piccola digressione e spiegare in breve quali siano i vantaggi di implementare un sistema di tracking (MMP) nella propria app mobile, nel momento in cui si inizia a spendere in acquisizione utenti. 

Molti sviluppatori, purtroppo, fanno l’errore di rimanere con un sistema di tracking gratuito troppo a lungo e si perdono nell’analisi di dati non completamente corretti. Come ogni cosa, i servizi gratuiti hanno un vantaggio limitato e sono sicuramente utili nella fase iniziale di crescita, quando ancora non si sa bene quali siano gli obiettivi a lungo termine. Fatti però i primi passi, diventa necessario implementare un MMP se si ha un progetto di crescita importante che necessiti di essere sostenuto da una reportistica seria.

L’attribuzione nel mobile serve a tracciare da quale canale proviene ogni singolo utente acquisito, e anche come si comportano questi utenti nel periodo successivo all’installazione. Non ci sono tantissime aziende che si occupano di attribuzione, in quanto i “network” d’eccellenza, Facebook e Google – cosiddetti self-attributed – hanno deciso di collaborare solo con alcune delle opzioni disponibili sul mercato. 

Qui di seguito alcuni punti fondamentali da tenere a mente, quando si valutano i vari tool di tracking e attribuzione sul mercato:

  1. Traffico Organico – Molte aziende attive nell’attribuzione non fanno pagare per il traffico organico, quindi può essere utile, soprattutto all’inizio, considerare questo fattore. 
  2. Facebook Measurement Partner – Se pianifichiamo di usare Facebook per le nostre campagne di acquisizione utenti, è allora fondamentale che il sistema di tracking che andremo a usare sia implementato anche con Facebook. 
  3. Soluzione gratuita + soluzione a pagamento – Specialmente all’inizio è importante avere entrambe le soluzioni attive così da sfruttare gli elementi di uno o dell’altro per completare i dati da analizzare. 
  4. Soluzione anti-frode integrata – Questo è un punto “caldo” dell’attribuzione nel mobile advertising, poiché oggigiorno molte soluzioni di tracking offrono anche un tool anti-frode, cosa che qualche anno fa era disponibile solo tramite terze parti. Sicuramente importante, a seconda del budget che si vuole allocare agli Ad Network, è comunque necessaria un’analisi accurata prima di iniziare a usare questo tipo di soluzione (anche perché ha spesso un prezzo premium abbastanza elevato) 
  5. Visualizzazione dati – Molti developer pensano erroneamente che i sistemi di tracking debbano anche avere una capacità di visualizzazione dati per coorti e nello specifico delle necessità per la propria app mobile, ma realtà, questa funzione va oltre le capacità di un sistema di tracking. È infatti importante avere accesso ai “raw data”, così da poter esportare i dati e creare visualizzazioni ad-hoc, come abbiamo visto nella sezione precedente sulle dashboard. 

Sistema di Marketing Analytics e Analisi del Funnel 

Sistema di Marketing AnalyticsA questo punto dovrebbe essere chiaro come implementare un sistema di marketing analytics, insieme a un sistema di tracciamento con una dashboard di visualizzazione, possa semplificare notevolmente la vita del team di marketing, ma anche quella del management, grazie alla possibilità di accedere a report e analisi accurate per creare trasparenza all’interno dell’azienda.

Il modo migliore per fare il setup di un sistema di questo tipo è quello di creare una reportistica che visualizzi il tipico funnel dell’utente, con tutti i passi o le azioni importanti che potrebbe fare durante l’utilizzo dell’app.

A tal proposito, risulta fondamentale: 

  • Analizzare il funnel di conversione, quindi prendere in considerazione tutti i gli eventi in-app che rappresentano un momento critico dell’esperienza utente (ad esempio: registrazione, creazione profilo, metodi di pagamento, acquisto)
  • Lavorare sui dati coorti per capire come si comportano gli utenti acquisiti in un periodo specifico oppure come utilizzano delle features specifiche in-app
  • Creare una segmentazione utenti in base alle azioni che prendono in-app, così da presentare loro offerte personalizzate
  • Capire come certi segmenti di utenti utilizzano la propria applicazione mobile 

L’analisi delle coorti è una parte fondamentale di ogni sistema di marketing analytics, anche di quelli meno sofisticati. Senza un’analisi di questo tipo non potremmo mai avere una visione completa e corretta di come si comportano i nostri utenti in-app dopo il momento dell’installazione.

Conclusione

Quando si parla di sistemi di marketing analytics la domanda principale sembra essere sempre la stessa: è meglio sviluppare il tutto internamente oppure utilizzare un tool esterno? 

In generale, una volta che l’azienda cresce e le spese aumentano, ha senso internalizzare il più possibile le attività di marketing analytics, se non altro per avere controllo di come i propri dati sono utilizzati. Per gli sviluppatori alle prime armi, magari potrebbe avere senso lavorare con una soluzione ibrida, per risparmiare anche tempo e risorse, visto che in fase di sviluppo la tempistica nonché la velocità di esecuzione diventa fondamentale. 

Qualsiasi sia la soluzione con la quale si vuole iniziare, rimane fondamentale il fatto che sviluppare un sistema di marketing analytics è alla base di un’attività di successo. 


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Netflix Vs Apple: come la guerra degli acquisti in-app ha influenzato i ricavi

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Netflix Vs Apple

Netflix è stato uno dei preferiti di Apple per anni e ha ottenuto un grosso ricavo da questo rapporto. Ma dall’inizio di quest’anno il loro rapporto ha cambiato rotta e ora somiglia di più a una guerra fredda. Netflix ha perso il suo posto nelle liste con le app scelte dagli editor dell’App Store e anche nella classifica Top Grossing di Apple. Nemmeno a Apple è andata bene, con la perdita di milioni di dollari in commissioni. Chi ha vinto la battaglia? Vediamo di chiarire qui sotto la situazione.

Il Background del Conflitto di Netflix con Apple

Apple ha sempre inserito Netflix nelle liste delle migliori app e giochi da quando queste classifiche sono apparse nell’App Store con iOS 11. Come tutti sanno, gli editor di Apple sono esigenti sui candidati che scelgono di presentare (Scopri come promuovere la propria App nella sezione Oggi dell’App Store). Ma vista la possibilità di ricevere il 30% di commissioni da servizi molto utilizzati come Netflix, perché non rendere questi servizi ancora più diffusi? Un esempio: nel 2018 l’app Netflix è apparsa 99 giorni su 365 nelle liste in diversi Paesi, per un totale di 1961 volte.

Netflix AppStore
Alla fine del 2018, Netflix è diventata l’app più sponsorizzata nell’App Store

Secondo le statistiche, essere promossi così tanto ha aiutato il servizio di streaming a guadagnare 1,5 miliardi di dollari nel 2018, e Apple ha ottenuto un terzo di questa cifra come commissione.

Ma tutto è cambiato nel gennaio scorso, quando Netflix ha deciso di evitare le commissioni di Apple smettendo di utilizzare la funzione IAP (in-app purchase – acquisiti in-app) per vendere abbonamenti. Netflix ha infatti iniziato a reindirizzare gli utenti Apple alla propria pagina web e secondo i nostri calcoli, questo cambiamento nella strategia, ha fatto perdere ad Apple tra i 3,7 e i 5,5 milioni di dollari nel primo trimestre del 2019. In tutto il 2019, queste perdite potrebbero raggiungere i 44–67 milioni di dollari.

Una perdita così significativa non poteva passare inosservata. L’app Netflix è rapidamente caduta in disaccordo con gli editor dell’App Store. Netflix non compare più nella liste dell’App Store dal 24 febbraio.

Una volta persa l’alta visibilità nell’App Store, i ricavi di Netflix sono diminuiti.

Netflix AppStore Ricavi

Il numero di presenze di Netflix nelle liste dell’App Store (raffigurato nel grafico in verde chiaro) diminuisce bruscamente nell’autunno. I ricavi (rappresentati in verde) sono diminuiti gradualmente dall’inizio del 2019, quando Netflix ha ritirato l’opzione degli acquisti in-app per gli utenti Apple. 

Il 25 marzo poi, Tim Cook ha annunciato il lancio del servizio di streaming di Apple: Apple TV Plus, concorrente diretto di Netflix. HBO, Showtime e altri fanno già parte del nuovo servizio, ma significativamente non Netflix. Un mese dopo, Netflix ha rimosso il supporto per la diffusa applicazione AirPlay, dando la colpa al fatto che il servizio è diventato disponibile per i nuovi dispositivi (Samsung, LG e Sony inizieranno a funzionare con AirPlay nel 2019) e spiegando che non sarebbero stati in grado di fornire il giusto livello di supporto.

Nonostante lo sfavore degli editor dell’App Store, Netflix è ancora al primo posto nella categoria Entertainment. Ma senza comparire regolarmente nelle liste scelte dal team di esperti Apple, l’app ha perso la sua posizione nella classifica Top Grossing.

Netflix App Store Top Grossing
I ricavi di Netflix (qui rappresentati in giallo) sono diminuiti poco dopo l’annuncio ufficiale del nuovo servizio di streaming di Apple

Netflix ha tratto Beneficio da questa Battaglia con Apple?

In breve, sì. Diamo prima di tutto un’occhiata a una valutazione più attenta.

Uno degli indicatori del successo di un’azienda è la valutazione del valore delle sue azioni. Nel gennaio 2019, il primo mese dopo l’annullamento della vendita degli abbonamenti tramite App Store, le azioni Netflix sul NASDAQ di New York sono aumentate del 22%, passando da 276 a 337 dollari.

Questo significa che gli investitori hanno visto un valore maggiore in Netflix?

Ci sono 2 punti importanti qui:

1) Questi valori sono inferiori al massimo storico di luglio 2018, quando il prezzo ha raggiunto i 418 dollari. Pertanto, non si tratta di una crescita continua, ma della fluttuazione del prezzo delle azioni all’interno dell’intervallo locale.

2) In dicembre, la caduta del prezzo del titolo (che è proseguita da un picco a luglio) si è fermata. È possibile che questa notizia indichi un miglioramento per gli investitori di Netflix. Ma, più probabilmente, hanno avuto maggior peso le notizie sui risultati finanziari del quarto trimestre e sui piani del primo trimestre del 2019.

Alla luce di questi indicatori finanziari, le notizie sui pagamenti al di fuori dell’App Store non sono state percepite negativamente. Molto probabilmente, queste notizie hanno contribuito alla percezione positiva complessiva dei risultati e dei piani dell’azienda.

Passiamo ora alle relazioni di Netflix sui risultati del primo trimestre del 2019.

Secondo i report di Netflix, l’azienda ha guadagnato circa 4,5 miliardi di dollari nel primo trimestre del 2019, il 22% in più rispetto al primo trimestre del 2018. Si tratta di una crescita inferiore a quella del quarto trimestre 2018, che è stata del 27%. Il tasso di crescita è diminuito di 5 punti percentuali nel trimestre. Questo potrebbe essere causato almeno in parte dal conflitto con Apple? Vediamo di capirlo.

All’inizio del 2018, la crescita trimestrale è stata del 40%, per poi rallentare al 27% (cioè circa un terzo). È più logico attribuire questo rallentamento alla saturazione del mercato e all’esaurimento delle opportunità di crescita leggera.

Fortunatamente per noi, Netflix nei suoi report ci dà l’opportunità di approfondire le statistiche sul numero di abbonati a pagamento, compresa la suddivisione tra Stati Uniti e resto del mondo. Ed è qui che viene il bello.

Nel mercato locale nel 2018, il numero di abbonati a pagamento di Netflix è aumentato del 10,7%, passando da 53 a 58,5 milioni di dollari; e nel primo trimestre del 2019 un ulteriore aumento del 3% ha portato il totale a 60,2 milioni di dollari, che in termini annui rappresenta il 12%. Rispetto al 2018, la crescita del primo trimestre del 2019 è stata superiore!

E che dire del costo medio dell’abbonamento? Netflix ha abbassato i prezzi per rimanere competitivo in assenza del supporto di Apple?

Ma tutto è sotto controllo: anche con le stime più modeste, il costo medio di un abbonamento è salito di almeno 10 centesimi, arrivando a 11,5 dollari (Netflix non ha ancora rivelato i dati esatti, ma i numeri dovrebbero essere più alti). In base a questa tariffa, questo costo medio significa che l’abbonato medio a pagamento negli USA guarda video su 4 schermi contemporaneamente, il che coincide con la famiglia media. Con una popolazione di circa 330 milioni di abitanti e circa 128 milioni di famiglie, possiamo stimare che la metà delle famiglie americane utilizza Netflix. Naturalmente, l’altra metà delle famiglie rimane ancora un’opportunità di crescita, ma, molto probabilmente, le possibilità più immediate di crescita sono già state esaurite.

Osservando non solo la continuità di crescita, ma anche la sua accelerazione nel primo trimestre del 2019, possiamo notare che il conflitto di Netflix con Apple non ha avuto un grande impatto sulla sua performance.

Nel mercato internazionale del 2018, gli abbonamenti a pagamento sono aumentati del 40%, da ~ 58 milioni di dollari a 81 milioni di dollari, e nel primo trimestre del 2019 a 88,6 milioni di dollari, con un +10% per il trimestre e un +40% in termini annuali! Anche il costo medio dell’abbonamento è rimasto allo stesso livello.

Così, in generale, l’impatto della battaglia con Apple non è stato determinante, e poi Netflix ha risparmiato sulle commissioni.

Vale la pena di notare che Netflix è ottimista per il futuro. La previsione di crescita del fatturato per il secondo trimestre del 2019 è stimata al 26%, 4 punti percentuali in più della crescita del primo trimestre del 2019. Se la previsione si avvererà, possiamo supporre che per il servizio nel suo complesso, la crescita continuerà ad un ritmo altrettanto rapido come prima.

La nuova Speranza

Mentre Apple e Netflix hanno cercato di risolvere questo problema, Netflix è diventato un “ospite” assiduo delle liste di Google Play: il numero di collegamenti al servizio è aumentato di 10 volte dal gennaio 2019. Tuttavia, questo non incide sui ricavi di Netflix.

Netflix Google Play
Il numero di presenze di Netflix nelle liste di Google Play (qui rappresentato in viola) è aumentato drasticamente dal gennaio 2019.

Ma Apple, in assenza di Netflix, ha trovato nuovi preferiti da proporre. Dall’inizio del 2019, VSCO e Fortnite sono diventate le app più visualizzate nelle liste dell’App Store.

App Store app promosse
Infatti, se si considera il numero di giorni in cui sono stati visualizzati, VSCO e Fortnite sono comparsi tra i preferiti quasi il doppio delle volte rispetto al numero 3 dell’elenco: l’app Sleep Cycle

Nel frattempo, Anche Apple si prepara a lanciare Apple TV Plus e la pagina dell’app è già stata ottimizzata nell’App Store.

App Store AppleTV
Fonte App Store

La sensazione è che ne vedremo delle belle!

CASE STUDY – Ridurre i CPA delle campagne Facebook con ottimizzazione per eventi e reach più ampia: il caso Skoove

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ottimizzazione per eventi skoove

I processi di ottimizzazione di una campagna di performance marketing sono in continua evoluzione, e questo rappresenta forse la più grande differenza con le campagne di marketing tradizionale. Si prenda ad esempio una campagna pubblicitaria in TV, dove c’è un grande sforzo iniziale per ideare e produrre i contenuti da mandare in onda, ma che una volta live non hanno grande spazio di ottimizzazione.

Nel Mobile Marketing, al contrario, il processo di ottimizzazione è una variabile fondamentale per il successo della campagna. Se da un lato è vero che le ottimizzazioni vengono fatte sempre più a livello tecnico dagli algoritmi delle diverse piattaforme o networks (uno degli esempi più palesi sono le UAC di Google), è altresì vero che le informazioni che il manager fornisce alle piattaforme di advertising possono fare la differenza.

CONTESTO

Skoove è una piattaforma online per imparare a suonare il pianoforte e,  in futuro, anche altri strumenti. Come succede spesso negli ambienti start-up, anche a Skoove i processi di ottimizzazione sono volti ad ottenere un CPA sempre più basso (CPA = Cost per action: costo per l’azione che si desidera essere compiuta dall’utente). Nel nostro caso specifico, l’azione a cui siamo interessati dopo il download è l’iscrizione a pagamento ad uno dei piani offerti (mensile, trimestrale o annuale), quindi il CPA rappresenta il costo per acquisire un utente che paga per un’iscrizione.

Il funnel della nostra app tuttavia è abbastanza lungo e complicato: ci sono infatti molti passi intermedi tra il download e il pagamento dell’iscrizione al servizio.

skoove funnel

Per Skoove, durante i primi mesi del 2018, la ricerca di un CPA più basso è stata molto più pressante del solito, in quanto legata al raggiungimento di specifici risultati fondamentali per ottenere un nuovo round di finanziamenti e giustificare il ROAS.

SFIDA

Come ottenere CPA più bassi e investire più risorse nelle attività di marketing?

Ci possono essere strade diverse per diminuire il valore dei CPA; nel nostro caso la missione principale era quella di migliorare il funnel di conversion da download a utente pagante. Analizzando i risultati delle campagne Facebook, ci siamo accorti infatti che gli utenti provenienti dal canale a pagamento convertivano in modo decisamente peggiore dopo il download rispetto a quelli organici. Questa è in generale una situazione normale – in cui il traffico organico mostra migliori tassi di conversione post-install rispetto al traffico a pagamento, ma nel caso di Skoove, questa differenza sembrava veramente troppo grande (Conversion rate 30% più bassa sul traffico a pagamento rispetto all’organico).

SOLUZIONE

Per risolvere il problema ci siamo posti l’obiettivo di costruire una target audience composta da profili più propensi all’acquisto. Ma come fare per inviare all’algoritmo di Facebook le informazioni giuste per ottimizzare la campagna?

Ci siamo quindi focalizzati su due aspetti

  1. Trovare la combinazione di eventi che indicano un forte intento al pagamento dell’iscrizione
  2. Avere una reach più ampia, e quindi un numero di impression maggiore. Una reach più ampia, significa infatti più possibilità di ottimizzazione per l’algoritmo di Facebook.

1) Combinazione di eventi

Prima di questo test, le campagne di user acquisition su Facebook erano ottimizzate con l’obiettivo di ottenere utenti che raggiungessero un certo step nel processo di onboarding – nello specifico la fase iniziale di spiegazione dell’app, visualizzata subito dopo la creazione di un account).

L’ottimizzazione basata sul pagamento dell’iscrizione era infatti difficile da attuare, in quanto l’evento in questione era troppo distante dal momento del download, e quindi non avevamo abbastanza eventi giornalieri da trasmettere all’algoritmo di Facebook per permettere un’ottimizzazione appropriata.

Abbiamo quindi iniziato a testare eventi diversi per l’ottimizzazione della campagna, quali ad esempio l’inizio di una lezione di prova.
Una volta raggiunto un valore statistico per ognuno dei test ci siamo resi conto, purtroppo, che l’ottimizzazione per nessuno degli eventi standard della nostra app portava ad ottenere dei CPA più bassi.

Abbiamo quindi deciso di fare un passo indietro, ponendoci l’obiettivo di comprendere a pieno la user journey dell’utente che portava al pagamento dell’iscrizione, prima di effettuare ogni altro tipo di test.

Dopo aver analizzato accuratamente tutti i dati a disposizione sugli strumenti di analytics, siamo stati in grado di formulare delle ipotesi su combinazioni di eventi sui quali ottimizzare le campagne, come ad esempio il raggiungimento della seconda schermata dell’onboarding, o la lezione finita entro il terzo giorno dall’iscrizione.

Abbiamo iniziato anche a lavorare a più stretto contatto con il team prodotto per creare la possibilità di offrire agli utenti una prova gratuita del servizio, e ciò ci ha permesso di creare un altro evento nel funnel – l’inizio della prova gratuita – che indica un alto livello di interesse dell’utente verso il prodotto.

A questo punto, data la quantità di informazioni e dati raccolti, siamo stati in grado di ricominciare la fase di test, con l’opportunità di utilizzare anche i nuovi eventi dell’app appena creati.

Sin dai primi giorni di test abbiamo notato dei risultati molto incoraggianti, con almeno due combinazioni di eventi per cui l’algoritmo di Facebook è riuscito a dare come risultato CPA drasticamente più bassi. I migliori risultati sono stati portati dall’evento “onboarding completato” durante la prima sessione, “prova gratuita iniziata” entro i primi 3 giorni.

2) Aumento della reach

L’aumento della reach delle campagne di Facebook è stato un processo abbastanza più semplice di quello precedente, ma per questo non meno efficace.

Per avere una target audience più grande ed essere in grado di mandare più informazioni possibili all’algoritmo di Facebook, siamo passati da un approccio di audience basato sull’area geografica (target per nazione) ad un’audience basata sulla lingua. Questo pur semplice cambio ha permesso all’algoritmo di avere a disposizione una audience più grande su cui distribuire le inserzioni e quindi fare apprendimento.

RISULTATI

I Risultati sono stati sorprendenti. Il primo approccio dell’ottimizzazione per i nuovi eventi ha portato da solo CPA più bassi del 25%, e una volta introdotto anche il secondo step delle audience più grandi, i CPA sono diminuiti fino al 40%.

Oltre ai risultati prettamente numerici, abbiamo anche imparato, a livello di team aziendale, a stabilire nuovi processi di comunicazione e cooperazione tra il reparto performance marketing e il reparto prodotto/sviluppo, rendendo così più semplice l’introduzione di nuove features nell’app.

CONCLUSIONI

skoove conclusioni


Come Ottimizzare le Campagne oltre il CPI: focus su ROAS e Cohort

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roas cohort

L’errore più grande che le persone commettono è quello di essere ossessionati dal confronto con gli altri, specialmente dal continuo paragone dei numeri. Inizia tutto dall’infanzia, quando ci paragonano ad altri bambini in termini di dimensioni (“è nato di 55cm, mentre la media è 48cm). Continuiamo crescendo, quando iniziamo a misurare alcune parti del nostro corpo con quelle dei nostri amici, e continua all’università, quando ci forzano implicitamente a confrontare i nostri voti con quelli dei nostri compagni di corso.

Lo stesso vale per il mobile marketing. Spesso, sento marketers che chiedono: “Allora, qual è il tuo CPI / CPA / CPx …?” e penso che sia un approccio completamente sbagliato. Una volta qualcuno mi ha detto di aver ridotto il CPI a 0,80 centesimi di Euro per installazione, e che non erano ancora soddisfatti dell’efficacia delle loro campagne. Questo accade perché l’attenzione delle analisi dovrebbe essere focalizzata sulle entrare che ogni euro di advertising genera (ROAS – return on advertising spend), indipendentemente dal tipo di attività di marketing che si sta eseguendo.

Quando parlo con i miei clienti di dati e business intelligence, dico sempre che i report devono andare oltre il semplice rispondere alle domande di un marketer. Il report deve indicare anche se stai facendo un buon lavoro e se gli utenti che hai acquisito stanno producendo i risultati che ti aspettavi. Perché in tutta onestà, i nostri prodotti possono adattarsi a tutti, ma le persone che ci trovano pertinenti dovrebbero produrre un ROAS sufficiente a coprire le nostre spese. Se questo non è il caso, abbassare i bid delle campagne Facebook o Google non aiuterà perché molto probabilmente finirai per attrarre clienti ancor meno rilevanti per il tuo business.

So che molte organizzazioni hanno già adottato il ROAS come indicatore di performance principale per i downloads, ma cosa si fa con le tue campagne di retargeting? Ci sono così tanti modi per categorizzare e ri-targetizzare gli utenti, e vorrei condividere con i miei tre preferiti. E no, non dovresti trattare tutti i tuoi utenti come se fossero gli stessi.

Analisi Cohort

Quando è stato il primo download? Quando è stata la prima sessione? Questo è l’approccio più semplice per targettizare gli utenti (analisi cohort). Si inizia con quello più vicino, da 0 a 7 giorni per esempio, e si continua ad estenderlo. Più lontano sei nel cohort, meno soldi si pagano.

Contrassegna e categorizza

In base agli eventi dell’ultima sessione, inserisci l’utente in una categoria e decidi quanto sei disposto a pagare per quel tipo di utenti. Questo è un buon inizio per le aziende con pochi dati ma con un piano di lavoro indirizzato a verificare se il loro prodotto funziona, e allo stesso valutano anche il valore della sessione e le sessioni future.

Dai un punteggio a ogni utente

Attribuire un valore o punteggio ai tuoi utenti può aiutare a creare una buona segmentazione su molte sessioni. Più il tuo utente è attivo, meglio sai come valutare le sue sessioni e il valore che produce. In questo modo a lungo termine, ogni sessione ottiene un punteggio che diventa un valore medio per dispositivo o ID utente. Così facendo puoi tenere traccia dei tuoi utenti e individuare facilmente ciò che è necessario per aumentare la qualità della sessione.


Articolo pubblicato originariamente da Lior Barak su Tale About Data
Immagini prese da pixabay.com

[INFOGRAFICA] La Guida agli SDK per la tua Applicazione Mobile

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Durante lo sviluppo di una applicazione mobile bisogna prendere in considerazione quali e quanti SDK implementare, poiché la combinazione di questi può facilitare l’analisi dei dati raccolti, ma anche migliorare l’esperienza dei propri utenti. Le tipologie di SDK sul mercato sono innumerevoli, si parte da quelli di base per analizzare il comportamento degli utenti in app, fino ad arrivare ad altri più complessi che possono facilitarne l’interazione e massimizzare l’ROI.

Il 2018 è stato un anno intenso e importante per quanto riguarda gli SDK. Ci sono stati grandi cambiamenti a causa dell’introduzione del regolamento generale sulla protezione dei dati (anche noto come GDPR) che ha forzato tutti i publishers mobile, con utenza in Europa, a un aggiornamento della gestione dei dati utenti, ma soprattutto a controllare nuovamente tutti gli SDK implementati nelle proprie applicazioni mobile.

Il rischio di non essere a norma è molto elevato e malgrado la responsabilità sia anche dei produttori di SDK, le applicazioni mobile si sono ritrovate d’un tratto sotto la luce del riflettore per quanto riguarda la sicurezza dei dati utenti. Infatti, è bene ricordarsi che ogni stringa di codice degli SDK implementata è comunque un codice sviluppato da terze parti e quindi “non controllabile” dagli sviluppatori delle app.

Quanti e Quali SDK Sono Necessari in una Applicazione Mobile? 

A partire dal 2016, il numero degli SDK implementato in applicazioni mobile è rimasto prevalentemente stabile. Probabilmente il tutto è riconducibili a tre fattori:

  1. L’introduzione della regolamentazione GDPR
  2. L’offerta rimasta costante nel tempo, senza nuove categorie di SDK
  3. Un mercato saturo e maturo

Nel seguente grafico, parte del “SDK Trends Report” preparato da SafeDK, vediamo come la media di SDK implementati in app mobile a partire dal Q4 2016 non sia cambiata.

SDK Trends Reports – SafeDK

Un altro fattore molto importante da tenere in considerazione nell’analisi dell’evoluzione di questo mercato è quale categoria di SDK ha la precedenza nel processo di sviluppo. Controllando le tipologie di SDK implementate, si può comprendere quali siano le priorità da parte degli sviluppatori, per quanto riguarda le attività da tracciare.

SDK Trends Reports

Con questi dati alla mano, siamo andati un passo più in là e abbiamo analizzato in un’infografica le 8 categorie SDK di cui ogni sviluppatore mobile non può fare a meno nel processo di sviluppo.

È importante notare però come la conoscenza di questi SDK non debba essere limitata a coloro che si occupano della parte tecnica, infatti gli esperti marketing di ogni azienda dovrebbero avere chiare le funzionalità e i vantaggi di ogni categoria di SDK. Il futuro nel mobile marketing vedrà la parte tecnica giocare un ruolo sempre più importante nelle decisioni di ogni giorno, per questo motivo i marketing managers dovranno familiarizzarsi anche con questi aspetti per massimizzare i risultati delle loro campagne pubblicitarie.

Le Metriche Fondamentali Del Performance Marketing Su Mobile

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Metriche Fondamentali Del Performance Marketing Su Mobile

Il performance marketing, come il nome suggerisce, è una tipologia di marketing in cui l’inserzionista paga esclusivamente per i risultati ottenuti. Nel mondo desktop, il performance marketing è incentrato principalmente su registrazioni, sottoscrizioni, o acquisti. Nel mondo mobile, invece, ci si riferisce principalmente a download, o, per meglio dire, l’installazione. 

Il performance marketing si differenzia dal brand marketing proprio perché il risultato non si limita ad un click o a una impression del formato pubblicitario. 

Perché Nel Performance Marketing Si Parla Di Installazioni? 

Nel mondo delle applicazioni mobile pagare per una semplice visita allo store di Google o Apple non ha alcun beneficio. Una visita allo store è in un certo qual modo paragonabile ad una visita su una Landing Page di un sito web. Se l’utente non converte inserendo la propria e-mail (o scaricando l’app in questo caso) la visita risulta essere “utile” solo ed esclusivamente da un punto di vista di branding. 

Lavorare a performance significa ottenere risultati tracciabili e che possono essere ricondotti al ritorno sull’investimento (ROI) che si fa con le attività marketing. 

Quali Sono Le Metriche Del Performance Marketing Sul Mobile?

Brand vs. Performance Marketing

Quando si parla di performance marketing ci si riferisce a un approccio “data-driven“. Infatti, la misurazione dei risultati è la parte più importante di queste attività a performance. Analizzare i dati delle campagne marketing sul digitale diventa la base per azioni future che si vogliono intraprendere sia online che offline. 

Un problema ricorrente però tra i marketers che approcciano il performance marketing su mobile è non sapere bene quali metriche considerare sia per la pianificazione che per l’analisi dei risultati. 

La metrica più importante, senza dubbio, da tenere a mente in campagne di performance marketing su mobile è l’eCPA, che altro non è che il costo effettivo di un’acquisizione. 

Perché l’eCPA è importante? 

Nel mondo mobile, le campagne a performance hanno come costo di riferimento il CPI (cost-per-instal), a differenza del mondo desktop dove campagne a CPA, sia per registrazione, lead generation o acquisto, sono considerate la normalità. 

L’impossibilità di creare una landing page specifica per far convertire un’utente da visitatore a utente pagante sul mobile forza i marketers a rivalutare le metriche di riferimento. Un errore comune è quello per l’appunto di spostare l’attenzione sul CPI e dimenticarsi l’eCPA. 

Specialmente quando si collabora con agenzie esterne o terze parti in generale è molto importante calcolare e far sapere qual è il massimo eCPA a cui bisogna puntare. 

Le Altre Metriche Del Performance Marketing

Ci sono però altre metriche che sono molto importanti da tenere a mente quando si pianificano e analizzano campagne fatte sul mobile. 

Click-Through-Rate (CTR) – Questa è una metrica che ci permette di mantenere sotto controllo quanti clicks un link specifico riceve in una determinata campagna. Con questo dato è possibile capire l’efficacia dei canali usati per la promozione delle nostre applicazioni mobile ma anche se alcuni dei publishers utilizzati sono fraudolenti o meno. 

Conversion Rate o Tasso Di Conversione (CR) – Il conversion rate si riferisce al quantità di utenti che cliccano sul nostro adv e compiono un’azione. Il tasso di conversione è una metrica importante perché ci permette innanzitutto di controllare un eventuale possibilità di frode. Ad esempio troppi clicks su un adv con un tasso di conversione bassissimo, può essere un chiaro segno di click spam o injection. Inoltre, il tasso di conversione per azioni post-instal risultano essere utili per capire le capacità dei vari canali che si utilizzano. 

Retention Rate o Tasso Di Retention – Questa metrica è importante per capire la qualità degli utenti acquisiti tramite campagne a performance. Il retention rate indica quanti utenti ritornano nella nostra applicazione mobile dopo averla scaricata o utilizzata. Ad esempio, marketers che si occupano di giochi su mobile considerano questa una delle metriche più importanti per valutare l’efficacia delle loro campagne a performance. 

Churn Rate o Tasso Di Abbandono – Questa metrica è l’opposto del retention rate e indica il numero degli utenti che hanno abbandonato l’applicazione mobile. Solitamente questo è calcolato con il tasso di disintallazione dell’applicazione. 

ARPU o Average Revenue Per User – Questa è una metrica un po’ più complessa da calcolare all’inizio delle attività a performance, detto questo però è molto importante tenerla a mente, visto che a seconda di questo valore, possiamo capire il valore medio che un singolo utente porta alla nostra app mobile. 

Lifetime Value (LTV) – Questa metrica è molto simile all’ARPU ma non è uguale. Il lifetime value ci aiuta a capire il valore medio di ogni utente attivo nella nostra applicazione mobile. Questa metrica è molto importante da tenere in considerazione quando si pensa in termini di eCPA, infatti LTV > eCPA, se così non fosse, saremmo in perdita. 

 

In Conclusione

KEY LEARNINGS: 

  • Conosci le metriche importanti per la tua app. Non tutte le applicazioni mobile devono fare riferimento necessariamente alle stesse metriche.
  • L’eCPA è la metrica di riferimento per qualsiasi campagna a performance su mobile. 
  • Tracciare, tracciare e tracciare! È questo il segreto di una pianificazione di successo per una campagna mobile a performance

CONSIGLI:

  • Se lavori con terze parti condividi metriche importanti per il successo delle campagne mobile, in questo modo darai loro la possibilità di aiutarti al meglio. 
  • Colleziona e analizza tutti i dati relativi a campagne per analisi approfondite con altri dipartimenti della tua azienda. 
  • Traccia, tracciare e tracciare! Sì, il consiglio più importante è tracciare tutto quello che serve, senza lasciare nulla al caso.

 


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