DTM #7 : Je dois limiter mes campagnes UA sur iOS car on ne peut plus mesurer les performances.

Publié le 24 janvier 2024 | Catégorisé dans
DTM #7: Je dois limiter mes campagnes UA sur iOS car on ne peut plus mesurer les performances.

User Acquisition myth #7 : Je dois limiter mes campagnes UA sur iOS car on ne peut plus mesurer les performances.

Suite à la mise à jour iOS 14.5 en mai 2021 et l’introduction de l’ATT par Apple, il est tentant de vouloir limiter ses investissements sur iOS car la mesure des performances semble très difficile voire impossible en raison du faible volume de données et de leur manque de précision.

En réalité, d’importants progrès ont été réalisés depuis 2021, avec de nombreuses évolutions et la mise en place de nouvelles solutions apportant plus de granularité. Mener des campagnes UA sur iOS n’est donc pas impossible. Il est simplement essentiel de comprendre les changements pour s’y adapter au mieux.

1. Qualité des utilisateurs iOS

Même si le suivi de performance sur iOS a évolué, les utilisateurs de cet OS ne devraient pas être mis de côté. Ils restent une ressource précieuse à ne pas négliger puisque considérés comme des utilisateurs très qualitatifs. En effet selon Business of Apps, les 500 millions d’utilisateurs actifs de l’App Store dépensent en moyenne 1,8 fois plus au sein d’une application que les utilisateurs Android. Ces utilisateurs sont d’ailleurs particulièrement indispensables pour des applications basées sur un modèle d’abonnement. Ainsi, investir dans des campagnes sur iOS reste pertinent et même essentiel pour atteindre ces utilisateurs qualitatifs.

2. Évolution du SKAdNetwork

En ce qui concerne le suivi de la performance des campagnes, il est vrai que les données sont désormais différentes et ne sont plus lisibles de la même façon. Les données iOS ne sont pas aussi simples à lire que sur Android. Cependant, depuis la mise en place du SKAdNetwork en 2021, des progrès ont été réalisés pour répondre à un certain nombre de demandes de l’industrie.

Le SKAdNetwork en est maintenant à sa 4ème itération et introduit des nouveautés comme l’abaissement du seuil de confidentialité, des postbacks multiples permettant de segmenter dans le temps les comportements des utilisateurs sur l’application, ainsi que l’attribution web-to-app, etc. De plus, la 5ème version est actuellement en cours de développement et devrait prendre en charge le remarketing. Toutes ces évolutions apportent plus de granularité avec des informations plus précises.

Cependant, il est essentiel de noter que la version actuelle du SKAdNetwork ne parvient pas encore à fournir le même niveau d’information que celui disponible avant la mise en place de l’ATT. De plus, cette version n’est pas encore largement adoptée par diverses sources.

Malgré ces défis, il est important de souligner que la situation actuelle est différente de celle de 2021. Des initiatives constantes d’amélioration sont mises en place, marquant des progrès significatifs dans la bonne direction.

3. Des solutions alternatives

Pour pallier les limites du SKAdNetwork, certains acteurs de l’industrie ont développé des modèles d’attribution probabilistes pour mesurer l’efficacité des campagnes d’acquisition sans recourir à l’utilisation de l’identifiant publicitaire. C’est le cas, par exemple, de l’Aggregated Event Measurement de Meta, qui s’appuie sur des signaux tels que l’adresse e-mail, le numéro de téléphone ou l’adresse IP. Ces informations sont ensuite comparées aux propres 1st party data de Meta afin d’associer ces comportements à des utilisateurs grâce à une méthode probabiliste. Il est cependant vrai que ces solutions sont vulnérables à d’éventuelles restrictions d’Apple.

Par ailleurs, des modèles d’estimation et de prédiction ont également été développés afin de mieux comprendre les données et de gérer les campagnes.

4. Succès sur iOS toujours possible

Depuis l’introduction de l’ATT, Addict Mobile continue d’accompagner ses clients sur des campagnes iOS avec des résultats plus que satisfaisants. En effet, pour pallier le manque de visibilité sur la performance des campagnes iOS via l’attribution traditionnelle, une méthodologie et des modélisations prédictives ont été développées, permettant d’obtenir une lecture de la donnée plus précise et exploitable.

Un exemple concret illustrant cette approche est celui de FamilyWall. En analysant le trafic organique et le volume d’installations via le SKAdNetwork, couplés à la donnée historique fournie par FamilyWall, la vision sur les performances des campagnes a pu être affinée. Un modèle d’estimation a ensuite été déployé en se basant sur ces analyses permettant d’augmenter les investissements sur l’ensemble des campagnes d’acquisition. La stratégie mise en place s’est traduite par l’augmentation de l’IPM de 130% et des abonnements iOS de 260% ainsi que par la diminution du CPA de 66%.

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