よりスマートで迅速な意思決定を機械学習がサポート
効果のないマーケティングは続けば続くほど無駄なコストがかさみます。機械学習を活用したAppsFlyerの予測分析エンジンなら、初期のユーザーエンゲージメント指標と予想されるユーザーバリューの相関関係を特定してマッピング。キャンペーン期間の早い段階で、正確な予測インサイトを生成できます。
スタート時点で結果を把握
顧客LTV（顧客生涯価値）に関する明確で実用的なインサイトを引き出せます。これにより自信を持ってキャンペーンを最適化し、実際に長期的な結果を待つことなく早い段階で予測ができます。
適切で迅速な選択を支援する
プライバシー重視のインサイト
顧客のプライバシーを中心に据えたアプローチ
顧客のプライバシーを尊重することで、より緊密で長期的な関係が築かれます。AppsFlyerの予測分析なら、ユーザーの個人情報に依存することなく顧客行動を集約して利用可能。顧客のプライバシーを保護したまま、包括的なエンゲージメントデータにもとづく意思決定を実現します。
データドリブンな最適化の意思決定をサポート
活用できるデータが多いほど、意思決定の精度は高まります。AppsFlyerの予測分析エンジンなら、計測可能なあらゆるイベントから正確な予測スコアを生成。アプリ内エンゲージメントデータのすべてを考慮しながら最適化の意思決定を実施できます。
主な機能
進化し続ける業界に適応するには、先進的なソリューションが必要です。キャンペーン初期段階での最適化と顧客のプライバシー保護を両立できるAppsFlyerの予測分析ソリューションをご紹介します。
予測ダッシュボード
データサイエンスにもとづく明確なインサイトを包括的な単一の管理画面で確認し、マーケティング活動を促進できます。
シームレスなSKAdNetworkコミュニケーション
AppleのSKAdNetworkと同期することで、予測利益スコアからコンバージョン値へ簡単に変換できます。
詳細なキャンペーンビュー
キャンペーンパフォーマンスの予測スコアに関する詳細な集約ビューを作成し、マネタイゼーション、エンゲージメント、リテンション、コストごとに分類できます。
プライバシーバイデザインのアプローチ
ユーザーの個人情報に依存せず実際のエンゲージメントや行動データにもとづくインサイトを生成するため、顧客のプライバシーを保護できます。
パーソナライズされた予測モデル
LTV（顧客生涯価値）の独自ロジック、ファーストパーティの過去データ、顧客行動の相関関係をもとにパーソナライズした予測モデルをアプリに活用できます。
メディアパートナーからのポストバックとAPI
予測スコアに迅速にアクセスして、メディアの質とパフォーマンスに関する正確なフィードバックを取得できます。
すべてのアプリ開発者が高度な
データサイエンスを利用可能
機械学習と高度なデータサイエンス技術を備えた予測分析により、変化し続ける環境でも確かな競争力を発揮できます。
よくある質問
PredictSKを使うとSKAdNetworkの計測にどう役立ちますか？
AppsFlyerのSDKではインストール後24時間以内のユーザーエンゲージメントデータをすべて計測しています。このデータを分析するのがPredictSKエンジンです。PredictSKは分析データをリテンション、エンゲージメント、マネタイゼーションという3つの評価指標に分類し、1～9のランクから成るユーザーの総合的な利益スコアを算出します。
この利益スコアはさらに圧縮アルゴリズムにより、SKAdNetworkの仕様に合わせた0～63から成る6ビットのコンバージョン値に変換されます。SKAdNetworkはその後、集約されたデータとキャンペーン情報を送信。PredictSKは集約されたキャンペーンスコア、関連するメディアのデータを受け取り、お客様に合わせて最適化します。
PredictSKはAppleのユーザープライバシーポリシーに準拠していますか？
はい、AppsFlyerの予測分析ソリューションは、AppleのATTおよびユーザープライバシーポリシーに完全に準拠しています。
PredictSKを使いはじめるまでにはどのくらいかかりますか？
PredictSKは現在、AppsFlyerをご利用いただいているお客様のみを対象としてベータ版をリリースしています。
PredictSKのオンボーディング前には機械学習期間が必要です。PredictSKのAIエンジンはこの期間中にアプリの履歴データを確認し、ユーザーのエンゲージメントポイントとアプリに与える最終的な価値との相関関係を特定します。またデベロッパーの方には、重要なイベント、3つのKPIのうち最低1つとイベントとの関連付けを強調するといった形でインプットを行うことを推奨しています。
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