Unsere prädiktive Analyselösung gibt Ihnen klare und umsetzbare Einblicke in den LTV Ihrer Kunden und Kundinnen, damit Sie Ihre Kampagnen zuverlässig optimieren und nachhaltige Ergebnisse frühzeitig prognostizieren können
Je länger Sie auf Kampagnenergebnisse warten, desto mehr Geld verschwenden Sie möglicherweise. Unsere prädiktive Analyse-Engine nutzt maschinelles Lernen, um Korrelationen zwischen frühen Indikatoren für das Nutzerengagement und dem erwarteten Nutzwert zu identifizieren und zuzuordnen, sodass Sie schon beim Kampagnenstart genaue prädiktive Erkenntnisse erhalten.
Wenn Sie die Privatsphäre der Nutzer:innen respektieren, bauen Sie stärkere und länger anhaltende Beziehungen auf. Mit Prädiktiven Analysen
können Sie das aggregierte Kundenverhalten nutzen, ohne auf die Identität der Nutzer:innen angewiesen zu sein. So können Sie Ihre Entscheidungen auf umfassende Engagement-Daten stützen und gleichzeitig die Privatsphäre Ihrer Kunden und Kundinnen wahren.
Mehr Daten erlauben bessere Entscheidungen. Unsere prädiktive Analyse-Engine liefert Ihnen einen genauen, prädiktiven Score basierend auf allen messbaren Ereignissen innerhalb eines minimalen Zeitrahmens, sodass Sie alle Ihre In-App-Engagement-Daten zur Optimierung heranziehen können.
Eine sich ständig weiterentwickelnde Branche erfordert zukunftsorientierte Lösungen. Erfahren Sie, wie unsere prädiktive Analyselösung Ihnen helfen kann, Ihre Kampagnen zu optimieren – ohne Wartezeiten und unter Wahrung der Privatsphäre Ihrer Kunden und Kundinnen.
Erhalten Sie klare datenwissenschaftliche Einsichten für Ihre Marketingaktivitäten über ein umfassendes Dashboard
Synchronisieren Sie mit Apples SKAdNetwork, um prädiktive Benefit-Scores einfach in Conversion Values umzuwandeln
Erhalten Sie einen detaillierten, aggregierten Überblick über die prognostizierten Performance-Scores für Kampagnen – aufgeschlüsselt nach Monetarisierung, Engagement, Kundenbindung und Kosten
Schützen Sie die Privatsphäre Ihrer Kunden und Kundinnen, indem Sie Ihre Erkenntnisse auf tatsächlichen Engagement- und Verhaltensdaten stützen, ohne sich auf die Nutzeridentität zu verlassen
Nutzen Sie ein einzigartiges Vorhersagemodell für Ihre App mit unterschiedlicher LTV-Logik, historischen Daten von Erstanbieter:innen und Korrelationen im Kundenverhalten
Genießen Sie sofortigen Zugriff auf vorhergesagte Scores für akkurates Feedback zur Medienqualität und -performance
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Predictive Analytics verwendet maschinelles Lernen und fortschrittliche Data-Science-Techniken, um Ihnen in einer sich ständig verändernden Branche einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Das SDK von AppsFlyer misst alle Interaktionsdaten der Nutzer:innen in den ersten 24 Stunden nach der Installation. Diese Informationen werden von der PredictSK-Engine analysiert und in drei Vorhersagesäulen unterteilt: Retention, Engagement und Monetarisierung. Daraus ergibt sich der Benefit Score der Nutzer:innen, der auf einer Skala von 1 bis 9 liegt.nDer Benefit Score durchläuft einen zusätzlichen Komprimierungsalgorithmus, um einen Conversion Value zwischen 0-63 gemäß den 6-Bit-Anforderungen von SKAdNetwork zu erstellen. SKAdNetwork sendet dann die aggregierten Daten zusammen mit den Kampagneninformationen. So kann PredictSK den aggregierten Kampagnen-Score sowie relevante Mediadaten präsentieren und Sie können entsprechend optimieren.
Ja, die Predictive Analytics-Lösung von AppsFlyer ist vollständig auf Apples ATT- und Nutzerdatenschutzanforderungen ausgerichtet.
PredictSK befindet sich derzeit in der Betaphase und ist nur für qualifizierte AppsFlyer-Kunden und Kundinnen verfügbar. Vor dem Einsatz von PredictSK ist eine maschinelle Testphase erforderlich, in der die KI-Engine von PredictSK die historischen Daten einer App überprüft und Korrelationen zwischen Nutzerinteraktionspunkten und deren letztendlichen Wert für die App identifiziert. Developer werden außerdem ermutigt, ihren persönlichen Teil beizutragen, indem sie beispielsweise Key-Events hervorheben oder Ereignisse einer oder mehreren der drei KPI-Säulen zuordnen.
