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Mobile Marketing
So können Mobile Marketer das SKAdNetwork 4.0 von Apple optimal nutzen

So können Mobile Marketer das SKAdNetwork 4.0 von Apple optimal nutzen

Ein Gastbeitrag von Federico Hernandez | 22.12.22

Was genau ist Apples SKAdNetwork und wie hilft es dir dabei, deine mobilen Werbekampagnen zu optimieren? Das erfährst du im Beitrag, der einige Use Cases aufzeigt.

Apple hat mit der Einführung von iOS 14.5 im vergangenen Jahr die größte Veränderung des Mobile Marketings seit Jahren bewirkt: App-Entwickler:innen müssen seitdem die ausdrückliche Zustimmung der Nutzer für Targeting, Messung und Tracking einholen.

Auf der diesjährigen WWDC kündigte Apple einige Aktualisierungen für das sogenannte SKAdNetwork an, die Ende Oktober in Kraft getreten sind. Das datenschutzkonforme Framework für Mobile Measurement soll Marketern dabei helfen, das Nutzer:innenverhalten besser zu verstehen – sofern sie mit dem Framework umzugehen wissen. Dies ist gerade in Deutschland ein wichtiger Punkt für Mobile Marketer, da hierzulande die Opt-in-Raten im internationalen Vergleich am niedrigsten ausfallen.

Für Marketer ist es daher wichtig, SKAdNetwork nicht nur zu nutzen und zu verstehen, sondern auch eine solide Strategie für die User-Bindung und -Messung in ihren iOS Apps zu entwickeln. Im nächsten Schritt folgt dann die optimale Nutzung sogenannter First-Party-Daten aus unternehmenseigenen Quellen und die Entwicklung langfristiger Strategien für Nutzer:innenakquise und Measurement auf der Grundlage der Zustimmung der Nutzer.

SKAdNetwork nutzen und verstehen

Mobile Marketer, die in diesem sich ständig weiterentwickelnden datenschutzkonformen Framework erfolgreich agieren wollen, müssen im ersten Schritt loskommen von Methoden, die sich in der Datenschutzgrauzone bewegen und SKAdNetwork in ihre Arbeit integrieren. Für Android Apps gilt es natürlich analog, die datenschutzgerechten Tools einzusetzen, die wahrscheinlich zukünftig aus der Privacy Sandbox von Google kommen werden. SKAdNetwork ist die Zukunft des Measurement auf iOS. Wer vorausschauend arbeitet, wird lernen, das Framework zu beherrschen und nicht weiter versuchen, es zu umgehen.

Im nächsten Schritt geht es darum, SKAdNetwork zu verstehen und seinen Nutzen für die eigene Arbeit zu maximieren. So liefern beispielsweise hierarchische Quellen-IDs zusätzliche Einblicke in die Kampagnen-Performance, abhängig von der Stichprobengröße und den Datenschutzstandards, die eine Kampagne erfüllt hat. Hierarchische Konversionsraten liefern mehr Erkenntnisse für kleinere Kampagnen. „Multiple Conversions“ helfen den Marketern zu verstehen, wie ihre Kampagnen im Laufe der Zeit performen.

Zusätzlich zu den „feinkörnigen“ werden in SKAN 4 auch „grobkörnige“ Conversion-Werte eingeführt. Im Wesentlichen können diese neuen Conversion-Werte nun auch einer „Kategorie“ von niedrig, mittel oder hoch zugeordnet werden, was die Zahl der Nullwerte verringern dürfte. Alles ist besser als die gefürchtete Null. Diese neuen Werte sollte man verwenden, um sich auf bestimmte Ereignisse oder die Kund:innenbindung zu konzentrieren beziehungsweise um sich auf bestimmte In-App-Aktivitäten zu beziehen. Dank dieser zusätzlichen Werte besteht nun eine höhere Chance, mehr Informationen im Postback zu erhalten, möglicherweise sogar für Kampagnen mit geringerem Volumen.

Ab SKAN 4 erhalten Werbetreibende anstelle eines einzigen nun drei Postbacks mit Zeitfenstern von 48 Stunden, drei bis sieben Tagen beziehungsweise acht bis 35 Tagen. Mit mehr Informationen über die Konversionsraten hat man eine bessere Vorstellung davon, welche Kanäle qualitativ bessere Nutzer:innen bringen. Die drei Postbacks sind allerdings unterschiedlich und können nicht miteinander verknüpft werden. Da man nur grobe Werte für Postbacks zwei und drei erhält, bietet es sich an, diese mit wichtigen LTV-Aktivitäten (LTV = Lifetime Value) zu verknüpfen.

Postpack-Zeitfenster im Kontext des SKAdNetwork 4.0© Adjust
Postpack-Zeitfenster im Kontext des SKAdNetwork 4.0© Adjust

Proaktive Marketer machen sich nicht nur mit diesen Funktionen vertraut und nutzen sie nicht nur dazu, im Rahmen der neuen Apple-Richtlinien mehr Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch, um prädiktive Technologien zu entwickeln, mit denen man auch aus weniger Daten maximalen Nutzen ziehen kann. Denn Measurement wird in Zukunft zunehmend prädiktiv und weniger deterministisch sein. Die Vorhersage von Nutzer:innenverhalten ist jedoch ohne ein gewisses Maß an deterministischen Daten unmöglich. Für Daten ohne Opt-In müssen sich die Vermarkter auf SKAdNetwork verlassen.

First-Party-Daten optimal nutzen

In dieser neuen, datenschutzkonformen Ära raten Marketer ihren Kolleg:innen oft, sich auf First-Party-Daten zu konzentrieren. Aber was bedeutet das in der Praxis, insbesondere für mobile Geräte?

Zunächst müssen die Marketer herausfinden, welche First-Party-Daten sie benötigen. Dazu gehört, sich einen Überblick darüber zu verschaffen, welche Verhaltensweisen in der App die Entwickler:innen fördern möchten und welche dieser Handlungen hochwertige Nutzer:innen wahrscheinlich ausführen werden.

Selbst wenn die User nun anonymisiert sind, können Marketer weiterhin ihre Zielgruppe in hochwertige und weniger hochwertige User unterteilen. Sobald die Marketer definiert haben, welche Daten sie benötigen und wie sie ihre Zielgruppe ohne personenbezogene Daten segmentieren können, können sie Modelle auf der Grundlage von prädiktiven Analysen entwickeln, die es ihnen ermöglichen, effektive Marketing-Strategien zu koordinieren.

So helfen den Marketern beispielsweise prädiktive KPIs, insbesondere der prognostizierte Lifetime Value, anhand aggregierter Daten aus SKAdNetwork und Opt-in-Nutzer:innendaten Wachstumschancen zu antizipieren. Mithilfe der jüngsten Änderungen von SKAdNetwork können Marketer besser einschätzen, wie wirksam ihre Prognosen zu den Erfolgsaussichten verschiedener Taktiken für verschiedene Nutzergruppen sind.

Wichtig ist, dass Mobile Marketer all dies tun können, ohne die Privatsphäre der einzelnen Nutzer:innen zu verletzen: Effektivität messen, Performance vorhersagen und ihre Marketing-Strategie anhand der Performance optimieren. Und wenn die prädiktiven Modelle erst einmal erstellt sind und ein brauchbares Maß an Präzision erreicht haben, sollten sie im Laufe der Zeit umso effektiver werden, je mehr Daten gesammelt werden.

Langfristige Strategien auf Opt-in ausrichten

Ein Fokus auf die Zustimmung zur Datenerhebung wird in Zukunft die Grundlage jeder nachhaltigen datengesteuerten Marketing-Strategie sein. Sicherlich werden Marketer mit weniger personenbezogenen Nutzer:innendaten arbeiten müssen, aber Apple bietet Entwickler:innen immer noch die Möglichkeit, die User nach ihren Daten zu fragen. Die erfolgreichsten Marketer können ihren Nutzer:innen überzeugend vermitteln, welchen Wert eine App den Usern im Austausch für ihre Daten bieten kann und gewinnen so das Vertrauen und die Zustimmung ihrer Nutzer:innen zur Erhebung dieser Daten.

Unabhängig davon, ob Marketer die Zustimmung erhalten, ihre User über Apps hinweg zu tracken oder nicht, sollten sie Umfang und Zweck der Daten, die sie in einer App sammeln, erklären und die Erlaubnis der User einholen, diese Daten für Werbung zu verwenden oder sie an Dritte weiterzugeben. So können Marketer die Daten dazu nutzen, um langfristige Beziehungen aufzubauen und nicht nur für einmalige Aktionen.

Versierte Mobile Marketer werden SKAdNetwork und den Änderungen im Datenschutz nicht aus dem Weg gehen. Stattdessen integrieren sie Neuerungen wie SKAdNetwork 4.0 in ihre Arbeit und entwickeln anhand der ihnen zur Verfügung stehenden Daten leistungsstarke Prognosemodelle für ein erkenntnisgetriebenes Business. Und das auch dann, wenn diese Erkenntnisse nicht mehr so leicht zu gewinnen sind wie früher.

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