Наше решение для предиктивной аналитики дает вам четкую и исчерпывающую информацию об LTV ваших клиентов, чтобы вы могли уверенно оптимизировать свои кампании и прогнозировать долгосрочные результаты без дополнительного ожидания.
Чем больше времени вы тратите на ожидание результатов кампании, тем больше средств уходит впустую. Наш механизм предиктивной аналитики использует машинное обучение для выявления корреляций между ранними показателями вовлеченности пользователей и ожидаемой ценностью клиентов, чтобы делать точные прогнозы на ранних этапах кампании.
Уважая конфиденциальность пользователей, вы строите более крепкие и долговечные отношения. Предиктивная аналитика дает вам возможность использовать агрегированные показатели поведения клиентов, без идентификации пользователей. Таким образом вы можете принимать решения на основании комплексных данных о взаимодействии, сохраняя при этом конфиденциальность клиентов.
Чем больше данных, тем правильнее решения. Наш механизм предиктивной аналитики дает вам точную оценку на основе каждого измеренного события в минимальные сроки, так что вы можете учитывать все данные о взаимодействии с приложением, когда принимаете решения по оптимизации.
Постоянно развивающаяся индустрия требует дальновидных решений. Узнайте, как наше решение для предиктивной аналитики может помочь вам оптимизировать свои кампании в реальном времени, сохраняя при этом конфиденциальность клиентов.
Получите четкую аналитическую информацию для дальнейшей маркетинговой активности – все на одном дэшборде
Синхронизируйтесь со SKAdNetwork для простого перевода предиктивной оценки в показатели конверсии
Получите комплексное представление о прогнозируемых показателях эффективности кампаний с разбивкой по монетизации, вовлеченности, удержанию и стоимости
Сохраняйте конфиденциальность клиентов благодаря анализу фактических данных о вовлечении и поведении, без идентификации пользователя
Используйте уникальную модель прогнозирования для своего приложения, с четкой логикой LTV, собственными архивными данными и корреляцией в поведении клиентов
Воспользуйтесь мгновенным доступом к прогнозируемым баллам, чтобы лучше понять качество и эффективность медиа-источников
Предиктивная аналитика использует машинное обучение и продвинутые методы науки о данных для получения конкурентного преимущества в постоянно меняющейся среде.
SDK AppsFlyer измеряет все данные о взаимодействии пользователя с приложением в первые 24 часа после установки. Эта информация анализируется механизмом PredictSK и разбивается на три прогнозируемых элемента: удержание, вовлеченность и монетизация и оценивается по шкале от 1 до 9, что и составляет общую оценку пользы пользователя.nОценка пользы будет проходить через дополнительный алгоритм сжатия, чтобы получить значения конверсии от 0 до 63 в соответствии с 6-битными требованиями SKAdNetwork. Затем SKAdNetwork отправляет агрегированные данные вместе с данными о кампании, позволяя PredictSK дать агрегированную оценку кампании и релевантные медиа-данные, чтобы вы могли провести корректную оптимизацию.n
Да, решение для предиктивной аналитики AppsFlyer полностью соответствует требованиям Apple ATT и конфиденциальности пользователей.
PredictSK в настоящее время находится в стадии бета-тестирования и доступен только для квалифицированных клиентов AppsFlyer.nПеред подключением PredictSK требуется период машинного обучения, в течение которого механизм искусственного интеллекта PredictSK будет просматривать архивные данные приложения, определять корреляции между точками взаимодействия с пользователем и их конечной ценностью для приложения. Разработчикам также рекомендуется добавлять данные в виде ключевых событий, взаимосвязи событий с одним или несколькими из трех столбов KPI и многое другое.
Выбираете MMP? Скачайте бесплатный шаблон оценки CTA
