Notre solution d’analyse prédictive vous apporte des indications claires et exploitables sur la Lifetime Value (LTV) de vos clients afin que vous puissiez optimiser et prédire les résultats de vos campagnes sereinement et à long terme, sans attendre.
Plus vous passez de temps à attendre les résultats d’une campagne, plus vous perdez de temps et d’argent. Notre moteur d’analyse prédictive utilise le machine learning pour identifier et cartographier les corrélations entre les indicateurs précoces d’engagement des utilisateurs et leur valeur attendue. L’objectif : vous fournir des insights prédictifs précis, dès le début de vos campagnes.
Le respect de la vie privée des clients est un élément essentiel à la construction d’une relation solide et durable. Notre outil d’analyse prédictive vous donne la possibilité d’utiliser le comportement global de vos clients, sans s’appuyer sur l’identité des utilisateurs. Et cela vous permet ainsi de fonder vos décisions sur des données d’engagement complètes, tout en préservant leur vie privée.
La précision de vos données est un levier essentiel pour prendre de bonnes décisions. Et plus vous possédez de données et plus vous prendrez de bonnes décisions. Notre moteur d’analyse prédictive a justement été conçu pour vous apporter un score prédictif précis basé sur chaque événement mesurable et dans un délai minimal. L’objectif : que vous soyez en mesure de compter toutes vos données d’engagement in-app lors de la prise de décisions d’optimisation.
Un secteur en constante évolution nécessite des solutions performantes. Découvrez comment nos outils d’analyse prédictive vous aident à optimiser vos campagnes, sans attendre et tout en préservant la confidentialité de vos clients.
Obtenez des informations pertinentes pour tous vos efforts marketing et à partir d’un seul tableau de bord.
Synchronisez vos données avec SKAdNetwork d’Apple et traduisez facilement les scores prédictifs en valeurs de conversions.
Obtenez une vue agrégée sur les scores prédictifs des performances de vos campagnes, répertoriés par monétisation, engagement, rétention et coût.
La vie privée de vos clients est la clef du succès de vos campagnes. Préservez-la en vous basant sur l’engagement réel et sur les données comportementales, sans vous baser sur l’identité des utilisateurs
Tirer parti d’un modèle prédictif pour votre application en utilisant une logique LTV distincte, votre historique de données first party, ainsi que des corrélations sur les comportements clients.
Bénéficiez d’un accès instantané aux scores prédictifs, pour un bilan précis sur la qualité et la performance des médias.
L’analyse prédictive utilise le machine learning et des techniques avancées de science des données pour vous donner un avantage concurrentiel dans un environnement en constante évolution.
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Le SDK d’AppsFlyer mesure toutes les données d’engagement des utilisateurs dans les 24 heures post-installation. Ces informations sont analysées par le moteur PredictSK et réparties en trois piliers : La rétention, l’engagement et la monétisation permettant ainsi de définir des scores de prédictions sur les bénéfices utilisateurs, classés de 1 à 9.
Les scores seront traités par un algorithme pour créer des valeurs de conversion qui seront comprises entre 0 et 63, conformément aux exigences de SKAdNetwork (6 bits). Ce dernier enverra ensuite les données agrégées avec les informations de la campagne à PredictSK qui vous fournira le score agrégé de la campagne et les données médias, vous permettant ainsi d’optimiser en conséquence.
Oui, la solution d’analyse prédictive d’AppsFlyer est entièrement alignée sur les exigences de l’ATT d’Apple et de sa protection de la vie privée des utilisateurs.
PredictSK est actuellement en version bêta et uniquement disponible pour certains clients d’AppsFlyer.
Avant d’embarquer PredictSK, une période d’apprentisssage de la machine est nécessaire durant laquelle le moteur d’intelligence artificielle de PredictSK examine les données historiques d’une application et identifie les corrélations entre les points d’engagement des utilisateurs et leur valeur éventuelle pour l’application. Nous encourageons par ailleurs les développeurs à ajouter leur contribution sous la forme de mises en évidence d’événements clés (en associant les événements à un ou plusieurs des trois piliers des indicateurs clés de performance par exemple).
