Используйте искусственный интеллект для увеличения ROI и долгосрочного роста

Инкрементальность в маркетинге — это показатель реального влияния рекламной активности на ключевые метрики приложения, такие как установки или внутриигровые покупки (IAP).

Традиционный метод измерения инкрементальности включает использование контрольных и тестовых групп. В рамках этой методологии тестовая группа видит рекламные объявления, тогда как контрольная — нет. Сравнивая результаты обеих групп, маркетологи определяют инкрементальный эффект, который принесла кампания.

Однако полноценное A/B-тестирование может оказаться достаточно дорогим и занять много времени. Кроме того, с ростом количества требований и ограничений конфиденциальности поддерживать необходимый для качественных измерений уровень детализации инкрементального тестирования становится все сложнее.

Мы измеряем инкрементальность с помощью предиктивного моделирования на основе ИИ, используя синтетические контрольные группы, сформированные с учетом отраслевых бенчмарков. Клиенты Adjust продолжают запускать свои маркетинговые кампании в обычном режиме, а мы анализируем их эффективность, сравнивая с похожими приложениями, которые выступают в роли контрольной группы. Это позволяет предсказать, что произошло бы, если бы клиент не изменял тестируемую переменную (бюджет, канал и т. д.). Такой метод измерения инкрементальности более устойчив к изменениям в отрасли и не требует сегментации пользователей, что делает его независимым от ограничений, связанных с конфиденциальностью.

Моделирование комплекса маркетинга (МКМ) — это один из подходов к анализу маркетинговых активностей, основанный на изучении прошлых продаж для определения факторов, повлиявших на их уровень. «Комплекс» в данном случае означает всестороннюю оценку продукта, цены, места продаж и продвижения.По сути, МКМ помогает маркетологам понять, насколько эффективной была их реклама, чтобы применить эти знания в будущих кампаниях и добиться более высокого возврата инвестиций (ROI). Этот метод анализа появился еще до атрибуции и файлов cookie, и долгое время был одним из первых инструментов, позволивших маркетологам принимать обоснованные решения о наиболее эффективных каналах привлечения пользователей. Мы рассматриваем МКМ как важную часть мобильной аналитики в эпоху отказа от идентификаторов устройств.

Предиктивная аналитика в маркетинге — это основанный на данных подход к оптимизации кампаний, использующий предиктивное моделирование. Этот статистический и вычислительный метод анализирует исторические данные цифрового маркетинга, чтобы делать обоснованные прогнозы о будущих результатах.В последнее время предиктивные модели все чаще создаются с использованием технологий машинного обучения. Предиктивная аналитика улучшает измерение эффективности, помогая маркетологам мобильных приложений устанавливать четкие, основанные на данных метрики и KPI. Точное прогнозирование поведения пользователей и результатов кампаний способствует более точной оценке маркетинговых усилий и возврата инвестиций (ROI).