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干货分享|AppsFlyer全新版《金融应用移动归因与营销分析完整指南》出炉!

来源:AppsFlyer
作者:AppsFlyer
时间:2022-05-23
数字金融爆发式增长,移动业务竞争进入白热化阶段,消费者形成了更注重节省时间和金钱的消费习惯,这推动了创新性技术方案的崛起。而这些技术极大地增强了跨平台移动金融的体验,并且不会侵犯用户的隐私安全。

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数字金融爆发式增长,移动业务竞争进入白热化阶段,消费者形成了更注重节省时间和金钱的消费习惯,这推动了创新性技术方案的崛起。而这些技术极大地增强了跨平台移动金融的体验,并且不会侵犯用户的隐私安全。

面对这种增长局面,高颗粒度的衡量方案是营销人员推进业务的重中之重。AppsFlyer结合隐私新政后的全新变革,推出2022版《金融应用移动归因与营销分析完整指南》,帮助您实现营收能力和商业口碑双提升。

金融应用发展至今有哪些有趣的现象?

·全球用户每周约查看银行账户7次。

·2020年,金融类应用的获客花费为30亿美元,而仅在2021年第一季度,这项花费就至少有12亿美元之多。

·移动金融行业每天的处理金额高达13亿美元。

有哪些增长趋势值得重点关注?

·无银行账户的金融业务,触达了世界上五分之一(主要是发达地区)没有使用银行服务的人口。

·移动银行逐渐取代大部分传统的面对面服务,特别是美国市场以及千禧一代。Meta近期报告显示,美国处于18-34岁的移动用户中,有47%希望能够在移动端处理所有银行服务。

·提升移动App粘性有助于养成用户的移动端金融习惯。

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有哪些挑战需要直面应对?

虽然金融应用在深化品牌忠诚度、推动帐户注册和提高产品销售方面可以发挥关键作用,但依然有多重挑战需要克服。

1 围绕第三方数据共享的隐私和安全

一般来说,金融应用收集和维护的数据比其他垂直行业更敏感。话虽如此,银行机构面临着最严苛的安全法规,这些机构受到最严格的监管机构的监管,自然需要更长时间地保留用户数据。

Apple上线ATT框架之后,极大程度上限制了IDFA的可用性。因此,用户层级数据获取受限。

隐私至上的新政直接影响了营销人员衡量LTV、再营销广告系列和细分受众群体的能力。

2 做到隐私保护的同时促转化

虽然金融应用的出现已经完全改变了许多消费者处理财务的方式,但由于金融服务本身的敏感特殊,营销人员促转化的难度仍然更高。

尽管营销人员通常可能会根据链接银行账户(对于金融科技应用)、完成应用内账户注册或网页至应用转化(对于传统银行)等操作来计算每次转化,但要确保用户转化率是很困难的。

3 优化转化流程,统一客户体验

随着用户旅程中触点数量不断增加,用户转化的摩擦或损耗程度也随之增加。

对于营销人员来说,更重要的不是将各点直接相连,而是基于数据优化各个节点。许多金融应用都有专门的团队进行此类优化,并通过强有力的假设进一步推进工作。

4 作弊

在所有垂直行业中,金融业是2021年受到作弊冲击排在第二的类别(38%的应用安装作弊率),因其规模庞大(作为第三大类别)和高于平均水平的支出(CPI为3-4美元)。

请注意,金融应用作弊更侧重于注册而不是安装:对于大多数营销人员来说,安装通常不是主要的价值转化。

5 连接各个节点

移动金融消费者的旅程通常跨多个设备、平台和渠道。这是因为线上线下广告曝光,并且还存在多个触点。对于银行等更传统的金融公司来说,主要挑战来自将大量现有客户群体从网站带到App。

对于新兴移动平台,如数字投资工具或钱包,主要的跨设备重点是加强网站的品牌声量,通过网络知名度推动移动端的用户参与。

因此,不同子类别App将多个用户触点相连,确保应用活动的数据正确,才是真正的主要挑战。

6 已有用户参与度

对于银行机构来说,移动App不是获客的终点。移动App的意义在于,将现有网站或线下用户转换为移动用户,改善用户体验,并基于渠道的受众细分和深度链接使可用的用户触点多样化。

对于与传统渠道合作较多的公司来说,拥抱这种变化可能具有一定难度。

7 个性化

提供个性化用户体验是推动用户参与应用内特定功能的关键,尤其当公司有银行、投资和退休服务等多个业务方向。

此外,虽然转化移动金融应用用户的回报很高,但营销人员必须在GDPR和ATT时代尊重用户隐私,由于数据敏感性,监管审查严格,这对于满足用户在个性化应用体验的期望之间取得平衡并不容易。

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如何解决上述问题

高颗粒度的衡量方案是营销活动的基础

金融类应用开发者如今可以诉诸许多传统及创新型解决方案,以便能够获得有可行性的细粒度见解。其中包括:

SKAdNetwork

Apple的确定性汇总归因解决方案。在此框架中,营销人员可以利用SKAN转化值对安装后的用户价值进行评分。

用户级确定性归因

不少金融类应用的ATT授权率超过了50%。这不仅使这些用户具备完整的数据粒度,而且还能够对未许可的受众进行细分。

汇总概率建模

一种利用机器学习来估计广告活动效果的统计技术,准确度极高。

预测分析

让营销人员能够在漏斗早期依靠少量数据点的前提下,自信满满地做出关于用户未来价值的数据驱动型决策。

自上而下的衡量

增量(确定增量收入驱动因素以便优化预算分配)和媒体组合建模(简称MMM,衡量广告活动的影响,以帮助确定各种因素如何带来净利润)等整体衡量方法。

数据净室

在高度安全、只看权限的环境下实现尊重隐私的衡量和优化,广告主无需访问用户级数据,即可利用用户级数据洞察。

为了充分释放金融应用的潜力,请深入了解我们的新版指南,其中涵盖了隐私至上时代背景下,移动归因、监测和营销分析关键的专业金融应用指标,包括:

·详细的应用内事件映射

·高级防作弊注意事项

·选择您的媒体渠道

·个性化和再营销深度链接

·自有媒体策略

·垂直特定受众细分

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