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iOS & SKAdNetwork : création d'un modèle d'attribution prédictif
Free2move est un fournisseur mondial de mobilité qui propose des services de voitures partagées. L'offre comprend l'autopartage, la location de voitures, l'abonnement avec souscription ainsi que des services de stationnement mobile.
⏮ Contexte
Depuis sa version iOS 14.5, Apple a limité l'accès aux données des campagnes publicitaires suite à la mise en place de l'ATT (App Tracking Transparency). L'industrie mobile s'en est trouvée chamboulée du fait du changement soudain de la lecture des performances des campagnes d'acquisition dans les outils de tracking. En effet, l'utilisateur a désormais le choix de refuser le partage de ses données à la première ouverture d'une application. Les acteurs du mobile ont depuis beaucoup de difficultés à évaluer la rentabilité de leurs campagnes sur iOS, ne pouvant se reposer que sur les datas déterministes qui leur sont proposées.
Free2move ne souhaitait pas se priver de cet OS et voulait développer sa vision des performances. La solution était la création d'un modèle d'attribution prédictif, permettant d'évaluer les attributions "invisibles" provenant des campagnes payantes qui étaient désormais associées à l'organique.
⚡️ Actions
⌁ Cleaning du mapping des différents events sur l'outil de tracking
⌁ Définition des 6 conversion values afin de mesurer l'activité post-install
⌁ Accompagnement des équipes dev sur l'intégration de la pop up de consentement dans l'UX
⌁ Création d'un modèle de reporting prédictif des attributions basé sur différents facteurs pour évaluer la "perte" de données liées au consentement des utilisateurs
📈 Résultats
⌁ +300% d'attributions mesurées sur les campagnes iOS
⌁ x3 investissement sur iOS vs. avant la création du modèle prédictif
⌁ -25% de coup d'acquisition sur iOS vs Android grâce à la nouvelle lecture
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Membres
Expertises
De
Sept. 2021 à Déc. 2021