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Attribuzione mobile: quante criticità? Proviamo a fare chiarezza

Gaetano Polignano di Tradelab ci spiega quali sono le difficoltà di una corretta analisi delle conversioni, e come fare a tracciare al meglio un utente che naviga sulle app

di Gaetano Polignano, Country Manager Italia di Tradelab
02 marzo 2017
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Gaetano Polignano

If you can’t measure it, it doesn’t exist. Nel mondo del digital advertising, e ancora di più in quello del programmatic, questa frase è considerata una verità assoluta. Una sfida non da poco per noi addetti ai lavori, soprattutto in campo mobile dove ancora risulta difficile creare un sistema di attribuzione globale, che aiuti a misurare precisamente ogni azione. Dove sta il problema? Semplice, anche se in molti casi si replicano i modelli di attribuzione utilizzati sul desktop anche per il mobile, in realtà l’ecosistema mobile è molto più complesso, e con abitudini di consumo totalmente differenti.

Il primo elemento che bisogna tenere in considerazione è che la navigazione mobile è divisa tra l’universo web e quello in-app. Anche se è possibile erogare pubblicità in entrambi, su Android Web, come nella display tradizionale, il punto di riferimento per il tracciamento sono ancora i cookies, mentre sull’in-app e su tutti i dispositivi iOS questi non sono supportati, il che crea ovviamente non pochi problemi ai marketers.

Come possiamo tracciare un utente che naviga sulle applicazioni?

Due le soluzioni possibili: la prima consiste nell’utilizzare il Device ID, che aiuta ad individuare l’utente unico. Se un utente inizia il journey su un’applicazione ed effettua una conversione attribuita sulla stessa app, questo metodo è molto preciso e facile da utilizzare. Al contrario, se la prima azione viene svolta sull’app, ad esempio la visita, ma poi la conversione finale avviene sul web mobile, le cose diventano più complesse perché il Device ID non è disponibile nell’universo web mobile. Per risolvere questo problema, si utilizza il cosiddetto “Fingerprinting”, ossia un’impronta che l’utente lascia durante la navigazione grazie ad un insieme di elementi di identificazione: ad esempio, se un click e una conversione avvengono dallo stesso IP, usando lo stesso sistema operativo e tipo di device, con un breve lasso di tempo tra le due azioni, possiamo concludere che sia il click che la conversione siano stati effettuati dallo stesso device.

Un secondo problema che si pone se si traspongono le soluzioni desktop sul mobile concerne l’uso del Last Click che, già poco affidabile su desktop, risulta essere per il mobile un pessimo indicatore di performance. Spesso gli advertiser lanciano campagne mobile al CTR, ottenendo un tasso di click molto alto, ma non con poche conversioni finali. Perché? Semplice, la superficie dello screen mobile è troppo piccola, il che facilita i click accidentali. Come fare allora per avere più insight? Oltre a dare valore anche al post-impressions, noi di Tradelab proponiamo al cliente di considerare delle nuove metriche che siano più interessanti per lui: come ad esempio privilegiare le performance alla visita qualificata che alla visita tout court. L’importante non è che un utente clicchi su un banner, ma che passi sul sito un tot di tempo tale da mostrare interesse per il suo contenuto: in questo modo il nostro obiettivo non sarà più generare il maggior numero di click possibile (cosa che ha portato alla diffusione di bot-click), ma targettizzare gli utenti più affini perché siano interessati a scoprire il contenuto del sito e quindi i servizi dell’inserzionista.

Non bisogna poi dimenticare che i “mobinauti” hanno delle abitudini di consumo differenti rispetto agli utenti desktop: ad esempio il 43% degli utenti consulta i siti e-commerce da mobile, ma il 57% di questi converte su desktop. Il che significa che molto del valore creato dalla pubblicità su mobile, non ha una diretta conversione sullo stesso device. Il problema che si pone è quindi quello di dover dare il giusto peso ai diversi device che hanno contribuito ad un’unica conversione. Noi di Tradelab, grazie a partnership con aziende leader sul campo, offriamo ai nostri clienti una soluzione basata sul metodo deterministico, che ci consente di indentificare lo stesso utente attraverso tutti i suoi device tramite i log-in. In questo modo, offriamo una soluzione di targeting e reporting cross device che ci consente di creare scenari di storytelling e di capping unificati sui differenti device, in modo da non sovraccaricare troppo lo stesso utente.

Infine, un gran numero di ricerche ha dimostrato che gli utenti mobile passano la maggior parte del loro tempo sulle applicazioni. Per questo motivo, il numero di app presenti sul mercato aumenta di giorno in giorno e il download è diventato la key metric più utilizzata per misurare il successo del progetto. In realtà, la maggior parte delle volte, gli utenti aprono le applicazioni solo una volta dopo l’installazione. Questo dato ci porta a dover riflettere su nuove metriche che permettano di distinguere gli utenti che installano l’applicazione ma non la usano e quelli che invece sono davvero interessati al suo contenuto. Per farlo, bisogna dotarsi di una soluzione per poter tracciare gli eventi in-app, come log-in, game plays, clicks, condivisione sui social, acquisti, ed aumentare la finestra di attribuzione, che di solito è di 30 giorni, per poter tracciare gli utenti per un maggior numero di giorni riuscendo in questo modo a valutare la qualità del traffico.

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