Domine a IA para impulsionar seu ROI e crescimento a longo prazo

Em resumo, a incrementalidade no marketing mensura o impacto atual de uma iniciativa de marketing em um indicador-chave de desempenho do aplicativo, como instalações ou compras in-app.

A mensuração de incrementalidade tradicional envolve grupos de controle e de teste. Com essa metodologia, o grupo de teste é exposto a uma campanha, e o grupo de controle, não. Comparando o desempenho dos dois grupos, os profissionais de marketing conseguem determinar o aumento incremental gerado por essa campanha.

No entanto, o teste A/B pode custar caro e demorar. Além disso, está ficando cada vez mais difícil de implementar o nível de detalhes necessários para testes A/B com os regulamentos de privacidade.

Nossa incrementalidade baseada em IA é alimentada por um modelo preditivo, e nossos grupos de controle sintéticos são baseados nos benchmarks do mercado. Os clientes da Adjust executam campanhas normalmente enquanto a Adjust analisa o desempenho delas em comparação a apps parecidos, o que funciona como um grupo de controle. Os dados resultantes preveem o que teria acontecido se o cliente não tivesse alterado uma variável do teste (como orçamento ou canal). Esse método de mensuração de incrementalidade é uma metodologia duradoura que não requer uma segmentação específica de usuários.

A modelagem de mix de mídia (MMM) é uma abordagem de análise das iniciativas de marketing com o estudo de vendas passadas para determinar o que contribuí para essas vendas. O mix se refere a uma avaliação combinada entre produto, preço, praça e promoção. Em resumo, a MMM informa os profissionais de marketing sobre a eficácia da sua publicidade para que eles possam aplicar seus aprendizados em campanhas futuras e ter um melhor retorno sobre investimento (ROI). Inventada antes dos cookies e da atribuição, a MMM era uma das maneiras iniciais dos profissionais de marketing deixarem de adivinhar quais canais eram mais eficazes para a aquisição de usuários. Nós a consideramos como uma parte essencial do cenário de análise mobile pós ID do dispositivo.

A análise preditiva no marketing é uma abordagem com foco em dados para a otimização de campanhas que usa o modelo preditivo: uma técnica estatística e computacional que usa conjunto de dados do histórico de marketing para fazer previsões bem-informadas para resultados futuros. Recentemente, as ferramentas de análise preditiva costumam usar técnicas de machine learning para criar modelos preditivos. A análise de dados preditiva pode melhorar a mensuração do desempenho ajudando os profissionais de marketing de aplicativos a definir métricas e indicadores-chave de desempenho claros e baseados em dados. Prever com precisão o comportamento dos consumidores e os resultados facilita uma mensuração mais precisa das iniciativas de marketing e do ROI.