Le marketing d’applications mobiles repose largement sur la mesure de données. C’est le moyen le plus efficace d’évaluer les performances de vos applications, de comprendre ce qui doit être amélioré et de propulser votre entreprise vers l’avant. 

Les métriques pour applications forment les indicateurs clés de succès. Acquisition, découverte d’informations, taux d’engagement, lifetime value, ROAS…la mesure est omniprésente. 

C’est pourquoi, après avoir rendu votre application publique sur Google Play ou App Store, les trois questions à prendre en compte sont les suivantes:

1. Comment amener plus d’utilisateurs à télécharger mon application (on parle d’acquisition d’utilisateurs) ?
2. Comment amener ces utilisateurs à passer davantage de temps dans mon application (c’est-à-dire, le stickiness et l’engagement) ?
3. Et comment améliorer la monétisation de mon application (via des achats in-app ou de la publicité in-app) ?

Aucun paramètre unique ne peut vous donner de réponses parfaites. La plupart des entreprises se démènent pour attirer plus d’utilisateurs de qualité vers leur application, et pour garder engagés et actifs ceux qui le sont déjà. 

Mais ne perdez pas espoir. Alors que le marché des applications connaît une expansion exponentielle et que la concurrence est devenue plus féroce que jamais, des ajustements d’optimisation même mineurs pourraient avoir un impact tangible sur le succès de votre application. 

Nous allons couvrir 19 des métriques d’application les plus vitales qui vous permettront de mesurer et d’améliorer votre acquisition, votre engagement, votre rétention, votre conversion et les performances de votre application.

Let’s get started…

Que sont les métriques d’application ?

Ces métriques sont la fenêtre sur les performances de vos campagnes marketing, vous tenant constamment informé des tendances les plus urgentes.

Cela dit, ces métriques ne peuvent pas offrir une véritable valeur à elles seules, et ce sont vraiment leurs forces combinées qui vous aideront à vous orienter dans la bonne direction et vous permettront d’optimiser en permanence votre stratégie d’application. 

Un bon exemple de l’importance du recoupement de vos métriques serait le téléchargement d’applications. Bien que garder un œil sur votre nombre d’installations soit un bon point de départ, gardez à l’esprit que 1 application sur 2 est désinstallée au cours du 1er mois, « non utilisé » étant la principale raison d’appuyer sur le bouton « désinstaller » (40%). C’est pourquoi vous devez toujours connecter vos métriques d’installation à vos métriques post-installation.

Un autre facteur important à considérer avant de se lancer dans les métriques est que toutes ne sont pas nécessairement applicables à votre entreprise. Les taux d’abandon élevés sur un formulaire d’inscription à une application d’assurance – est un signal d’alarme majeur qui doit être abordé dès que possible, alors que pour une application de jeu – sauter des formulaires n’interférerait pas beaucoup avec le flux d’utilisateurs. 

Pour vous assurer de poursuivre des mesures pertinentes, il est primordial d’identifier les mesures qui valent la peine d’être cartographiées pour votre entreprise et celles qui n’ont pas d’impact réel sur vos résultats.

Les métriques les plus stratégiques à mesurer en 2021-2022

Pour vous faciliter la navigation dans les domaines denses des métriques d’applications, nous avons segmenté les éléments ci-dessous en compartiments : campagne, App Store, installation, engagement, revenus et fraude. Donnons un sens à tout cela :

Statistiques liées à une campagne

Chaque campagne est différente, ce qui crée de l’incertitude pour de nombreux spécialistes marketing qui ne savent pas toujours vers quelle mesure se tourner.

Par exemple, les réseaux sociaux exigent que les marketeurs prêtent attention à l’engagement pour le remarketing. Le PPC vit et respire sur le clic. Et une stratégie de référencement tourne autour de l’autorité de domaine et des référencements.

C’est pourquoi les indicateurs de campagne que vous mesurez doivent toujours tourner autour des objectifs de campagne que vous avez définis à l’avance. 

Voici deux indicateurs liés à la campagne avec lesquels vous devez vraiment vous faire des amis :

Le taux de clics, ou « Click through Rate » (CTR)

Définition Part des utilisateurs qui ont cliqué sur une annonce par rapport au nombre total d’utilisateurs qui l’ont vue.

Pourquoi est-ce important: Bien qu’il s’agisse d’une mesure de vanité, le CTR est une bonne indication que la création d’une annonce fonctionne bien en fonction des clics reçus.

Le Click to Install (CTI)

Définition Part des utilisateurs qui ont cliqué sur une annonce et ont ensuite installé votre application.

Pourquoi est-ce important : En mesurant la conversion directe entre les deux points de contact les plus forts sur un parcours utilisateur pré-installation, CTI est à la fois socialement et techniquement critique, car des taux plus bas peuvent indiquer un public non pertinent, des créations inefficaces, une page App Store mal optimisée ou un temps de chargement lent avant la fin de l’installation.

User acquisition (UA) toolkit for 2023

Thanks for your download!

Métriques liées à l’App Store

Liées à l’optimisation de l’App Store (ASO), ces métriques vous permettent d’optimiser et d’améliorer la visibilité de votre application, de la même manière que le référencement. Bien qu’ASO soit un vaste monde (en savoir plus à ce sujet ici), en voici un important que vous devez suivre:

3 – Taux de conversion de l’App Store

Définition La part des utilisateurs qui ont atteint la page App Store et ont ensuite installé votre application. 

Pourquoi est-ce important: L’évaluation des performances de votre page App Store est un élément clé du maintien de votre ASO. Si votre page est correctement optimisée et informe vos utilisateurs de la valeur ajoutée de votre application de manière claire et attrayante (de préférence avec de la vidéo), vous augmenterez vos taux de conversion sur l’App Store. 

Mesures liées à l’installation

Voici quelques mesures cruciales liées à l’installation que vous devez surveiller de près :

Organique / Non-organique

Définition : Le pourcentage d’installations liés au efforts marketing, par exemple les installations non organiques (NOI), par rapport à vos installations totales.

Pourquoi est-ce important: Comprendre la répartition de votre type d’installation et le ratio entre les utilisateurs payants et organiques vous aidera à déterminer le multiplicateur organique et l’effet de halo de votre application.

Une sous-catégorie serait la division non organique par canaux, où vous pouvez décomposer davantage les installations non organiques en médias payants et possédés (par exemple, SMS, conversions, Web vers applications, e-mail, blog) pour comprendre comment vous pouvez allouer votre budget plus efficacement en utilisant davantage de vos propres propriétés plutôt que des propriétés multimédias payantes.

Pourquoi est-ce important: Dans la plupart des secteurs verticaux, les spécialistes du marketing d’applications utilisent des médias détenus et payants pour renouer avec les utilisateurs existants. Le remarketing est devenu une stratégie clé qui améliore la rétention et, par conséquent, la LTV et la rentabilité des utilisateurs (c’est beaucoup moins cher que l’acquisition d’utilisateurs).

Recevez les dernières infos marketing et les avis d’experts directement par mail

Mesures liées à l’engagement

Il existe de nombreuses mesures pour analyser l’engagement des utilisateurs. Cependant, vous n’avez pas vraiment besoin de tous les mesurer. Ceux que vous devriez mesurer dépendent des spécificités de votre entreprise et de la catégorie de votre application mobile. 

Par exemple, le nombre d’articles ajoutés à un panier ou les taux d’abandon de panier sont pertinents pour les applicationsmobiles de commerce électronique. Mais pour les applications de réseaux sociaux, le suivi des chiffres tels que le temps par session par utilisateur ou le nombre de clics, de commentaires, de partages et de likes est beaucoup plus important.

Voici 6 indicateurs liés à l’engagement que chaque spécialiste du marketing doit surveiller de près, dans la plupart des secteurs d’activité :

6 – Taux de rétention

Définition Nombre d’utilisateurs récurrents après une période donnée.

Pourquoi est-ce important: Un taux de rétention élevé est généralement un bon indicateur d’une expérience, utilisateur « collante » ou précieuse, car il implique une utilisation fréquente ou cohérente par ses utilisateurs. En d’autres termes, la rétention est la source de la monétisation; Il augmente les perspectives d’achats intégrés et génère des revenus publicitaires intégrés à l’application. 

Dans tous les secteurs, les taux de désinstallation ont tendance à être extrêmement élevés. Ils indiquent clairement que quelque chose ne va pas avec votre application ou votre processus d’intégration, ou que vos promotions ne correspondent pas aux attentes de vos utilisateurs.

9 – Taux de conversion en entonnoir

Définition Pourcentage qui identifie à quelle vitesse les personnes progressent dans l’entonnoir de votre application. 

En cartographiant d’abord les événements clés dans l’application dans votre entonnoir, le taux de conversion peut être mesuré entre deux événements que vous définissez, tels que l’installation à l’achat, l’ajout au panier à l’achat, etc.

Pourquoi est-ce important: L’OCR est un excellent indicateur du succès de l’inbound marketing. Selon Search Engine Journal, les utilisateurs obtenus à partir d’activités entrantes, telles que les blogs ou les webinaires, ont un taux de clôture beaucoup plus élevé que leurs homologues sortants, tels que les campagnes par e-mail ou SMS. 

Mesures liées au chiffre d’affaires

En affaires, le facteur le plus important est le résultat net. Voici 7 façons de mesurer la capacité de votre application à générer des revenus et à générer de la rentabilité :

Coût par installation (CPI)

Définition En mesurant les installations payantes plutôt que les installations organiques, l’IPC mesure le coût qu’un annonceur paie à un éditeur pour la conduite d’une installation.

Pourquoi est-ce important: À l’époque où les applications à 0,99 $ étaient la norme de l’industrie, l’IPC était la mesure la plus fréquemment utilisée pour mesurer les performances des campagnes. Aujourd’hui, les KPI comme le coût par action – qui reflètent mieux les complexités des marchés free-to-play – gagnent du terrain.

Coût par action (CPA)

Définition Coût par action de conversion. 

Cela n’implique pas nécessairement que la conversion provient d’un nouvel utilisateur, mais d’un nouveau comportement tel que l’inscription à un abonnement, la mise à niveau vers un compte premium, les achats intégrés ou les nouvelles autorisations.

Pourquoi est-ce important: Le CPA est une mesure de performance pure qui garantit que le paiement n’est effectué que lorsque des utilisateurs de haute qualité sont acquis. 

Il se distingue généralement du coût d’acquisition du client (CAC) par son application granulaire. Armé de votre valeur moyenne de commande (AOV) et de Lifetime value (LTV – voir ci-dessous), vous pouvez déterminer vos propres normes CPA. 

Lifetime value (LTV)

Définition Montant des revenus générés par les utilisateurs à partir du moment où ils ont installé votre application à ce jour. 

Pourquoi est-ce important: Combiné avec le revenu moyen par utilisateur, LTV est une mesure d’or pour déterminer le revenu potentiel total ou la valeur de vos utilisateurs. Dans l’économie des applications gratuites, il s’agit d’une mesure essentielle pour mesurer la santé des entreprises.

Revenu moyen par utilisateur (ARPU) 

Définition Montant moyen d’argent généré par utilisateur via des achats intégrés, des impressions ou des clics publicitaires, des abonnements, des téléchargements payants ou d’autres formes de monétisation. 

Pourquoi est-ce important: L’ARPU vous informe de la qualité de votre utilisateur moyen en termes de ce qui compte le plus – les revenus générés. 

Dans notre industrie, l’ARPU et le LTV sont utilisés de manière interchangeable; La LTV du jour 90 est la même que l’ARPU du jour 90. La différence réside dans le fait que la LTV doit être basée sur une date d’installation, alors que l’ARPU ne le fait pas. 

Si aucune date d’installation n’est définie dans vos rapports d’activité, recherchez simplement tous les revenus générés pendant la période X et divisez ce nombre par tous les utilisateurs actifs au cours de la même période, quel que soit le moment où ils ont installé. 

Part des utilisateurs payants

Définition Le pourcentage d’installateurs qui ont effectué un achat in-app dans un délai donné suite à l’installation.

Pourquoi est-ce important: Il s’agit d’une indication de la qualité des utilisateurs provenant des sources média, ainsi que d’un outil permettant de mesurer la performance de votre modèle de monétisation. 

Malgré le fait que seulement 5% des utilisateurs dépensent de l’argent pour des achats intégrés, les revenus générés par ces utilisateurs sont 20 fois supérieurs aux revenus générés par tous les autres utilisateurs payants combinés, .

Fréquence d’achat / Purchase frequency (PF)

Définition Nombre moyen d’achats effectués par vos utilisateurs au cours d’une période donnée. 

Par définition, cette métrique vous permettra également de suivre les utilisateurs qui n’ont effectué aucun achat et qui pourraient être incités à passer des commandes à l’aide de campagnes ciblées.

Pourquoi est-ce important: PF est un KPI idéal pour mesurer la fidélité des utilisateurs, ainsi que pour mettre en évidence les produits ou catégories sous-performants. 

Il vous donne également la possibilité d’identifier ces utilisateurs pour des campagnes de marketing et de remarketing plus intelligentes. Vous pouvez récompenser vos utilisateurs PF les plus élevés, ou d’un autre côté, les exclure de vos efforts de remarketing payant, car ils sont déjà très engagés.

Retour sur investissements publicitaires (ROAS)

Définition L’argent dépensé en marketing divisé par les revenus générés par les utilisateurs de la campagne de marketing dans un laps de temps donné.

Par exemple, un ROAS Day 7 de 50% signifie qu’un utilisateur a généré des revenus qui comptent pour 50% de l’argent dépensé pour acquérir cet utilisateur. En d’autres termes, la marque de 100% est le seuil de rentabilité.

Pourquoi est-ce important: La mesure de la rentabilité, le ROAS est la mesure la plus importante pour les gestionnaires d’UA. En comparant constamment les revenus au ROAS, vous pouvez mieux évaluer les performances de vos campagnes et la qualité des utilisateurs qu’elles acquièrent.

Mesures liées à la fraude

Qu’entendons-nous par fraude mobile? La fraude mobile englobe un large éventail de stratagèmes qui incluent de fausses installations, clics, impressions ou événements in-app. 

Les solutions de détection des fraudes utilisent une combinaison de Big Data, d’apprentissage automatique en temps réel et d’IA pour aider les spécialistes du marketing à identifier et à signaler les activités frauduleuses telles que le détournement d’installation et l’inondation de clics.

Voici 2 mesures importantes liées à la fraude auxquelles vous devriez toujours prêter attention :

Tendance du taux d’installations frauduleuses d’applications

Définition Part de l’ensemble des installations frauduleuses identifiées ou bloquées au sein d’une certaine cohorte d’installations d’applications. Aussi appelée fraude d’attribution, car son but est d’essayer de jouer avec les sociétés d’attribution pour attribuer un crédit à une source médiatique frauduleuse.

Pourquoi est-ce important: À 1,6 milliard de dollars rien qu’au premier semestre 2020 les pertes potentielles restent extrêmement élevées. Il n’y a pas moyen de contourner le problème : protéger de manière proactive votre application contre la fraude publicitaire mobile en gardant un œil sur les activités frauduleuses est une réalité inévitable qui ne montre aucun signe de ralentissement de sitôt. 

20 – Taux de fraude in-app

Définition. Nombre d’événements mesurables post-installation dans l’application qui ont suivi une installation frauduleuse ou qui ont été détectés comme frauduleux, quel que soit l’état de l’installation associée.

Ces événements peuvent inclure des événements mesurables liés à l’optimisation, tels que le coût par action (CPA) avec le paiement associé, ainsi que des achats intégrés.

Pourquoi est-ce important: Les fraudeurs sont récemment allés au-delà des installations pour perpétrer des activités frauduleuses dans l’application, tout comme les spécialistes du marketing ont commencé à se tourner vers le CPA. Par exemple, passer des commandes groupées sur une application d’achat, puis annuler dans la fenêtre autorisée pour encaisser les coûts élevés du CPA.

En fait, nous avons constaté une augmentation du ratio de 3x entre les installations frauduleuses et les événements frauduleux au sein de l’application, une augmentation principalement due aux applications de jeux. 

Mentions honorables

1 – Coût effectif par mille (eCPM)

Le chiffre d’affaires généré pour 1 000 impressions, l’eCPM offre une approche de base pour évaluer la valeur de votre trafic et déterminer votre CPM . 

Alors que le CPM est le tarif qu’un annonceur donné est prêt à payer pour 1 000 impressions, l’eCPM est le revenu de l’éditeur pour 1 000 impressions.

Utilisateurs actifs quotidiens (DAU) 

Utilisateurs actifs quotidiens (DAU) – Le nombre d’utilisateurs uniques qui interagissent avec votre application dans une fenêtre de 24 heures. Le DAU est généralement utilisé lorsque les utilisateurs sont censés interagir quotidiennement avec l’application (par exemple, les applications de jeu).

Utilisateurs actifs mensuels : MAU 

Nombre d’utilisateurs uniques qui interagissent avec votre application dans une fenêtre de 30 jours. Le MAU est généralement utilisé par les applications B2B : les utilisateurs ne sont censés interagir que quelques fois par mois, ou moins (les applications bancaires par exemple).

4 – Le ratio DAU/MAU 

Ce ratio permet de mesurer le volume relatif d’utilisateurs actifs mensuels qui interagissent avec votre application sur une période de 24 heures. 

En utilisant la métrique DAU/MAU, vous pouvez prévoir le levier et les revenus potentiels au fil du temps. Plus important encore, cela aide à déterminer la valeur de votre produit pour vos utilisateurs, en gardant une trace de la fréquence à laquelle ils reviennent sur votre application.

Taux de désabonnement

Contrairement aux taux de rétention, le taux de désabonnement est défini comme la vitesse à laquelle vos utilisateurs désinstallent votre application, annulent ou rétrogradent les abonnements. 

Bien que le taux de désabonnement soit mauvais en soi, il devient particulièrement problématique lorsque vos utilisateurs les plus précieux ou les plus générateurs de revenus se désagressent, ce qui peut avoir un impact notable et multidimensionnel sur l’ensemble de votre entreprise.

6 – Taux d’achat répété (RPR)

Cette métrique vous indique le nombre de clients qui reviennent sur votre application afin d’effectuer un achat supplémentaire. Il peut vous aider à mesurer la fidélité de la clientèle ainsi qu’à planifier vos stratégies de vente.

Les achats répétés entraînent une LTV plus élevée pour chaque client acquis ou organique. Plus le taux d’achat répété est élevé, plus le retour sur investissement est élevé.

Valeur moyenne des commandes / Average Order Value (AOV)

Généralement plus applicable au commerce électronique, AOV vous indique combien vos clients dépensent habituellement en une seule commande. Il vous permet d’identifier différents segments en fonction des dépenses, ou de voir quels canaux sont les plus efficaces en termes de revenus.

8 – Conversion Web-to-app

La part des utilisateurs qui commencent leur parcours d’achat sur le Web et convertissent ensuite dans votre application. 

Dans un monde où les utilisateurs passent constamment d’un appareil à l’autre, il est fortement recommandé d’encourager les visiteurs de votre site Web à passer à votre application. L’application native offre une bien meilleure expérience utilisateur et est beaucoup plus susceptible d’inciter les utilisateurs à acheter que votre site Web. 

Revenu moyen par utilisateur payant

Utilisé pour évaluer l’efficacité des événements IAP existants et le succès des nouveaux événements IAP introduits en cours de jeu, et les conséquences des autres événements sur le revenu IAP (comme par exemple, la possibilité de voir une publicité plutôt que de payer).

Retour d’Expérience (ROX)

ROX mesure l’impact financier des expériences sur les campagnes, ce qui en fait un dérivé plus évolutif et continu du retour sur investissement. C’est l’effort de tirer parti des activités axées sur les campagnes qui ont une influence décisive sur l’expérience client, ce qui aura éventuellement un effet positif sur vos résultats dans un avenir pas si lointain.

En savoir plus sur les métriques de taux de conversion

Points clés à retenir

• Tout comme comme les êtres humains, les applications mobiles prospèrent grâce aux feedback qui leurs sont transmis… Savoir évaluer et mesurer les performances de vos activités est indispensable. 
• Les métriques pour applications mobiles sont les indicateurs clés pour la découverte d’informations, l’engagement, les partages ou le désabonnement, etc. 
• Il existe beaucoup, beaucoup de métriques d’application. Mais ne compliquez pas trop les choses en essayant de surveiller trop de KPI qui ne correspondent pas nécessairement à votre entreprise. Expérimentez pour dénicher ceux qui sont spécifiques à votre application et optimisez-les pour faire surgir leur plein potentiel au fur et à mesure. 
• À chaque action qu’ils effectuent sur votre application, vos utilisateurs signalent ce qui doit être mesuré. Regardez, écoutez et apprenez, car leurs parcours tracent exactement le chemin et indiquent ce qu’il faut conserver aujourd’hui, et ce qu’il faut garder pour demain.

The post Tout ce que vous devez savoir sur les métriques de marketing d’application appeared first on AppsFlyer.

Appréhender les données marketing peut être une entreprise déroutante. Prenez les graphiques. Ils sont indispensables…à condition de savoir les manier et les différencier. 

Au fil du temps, les experts ont donc pris l’habitude d’étudier et de gérer chaque métrique via différents types de rapports marketing. Ils s’enrichissent l’un avec l’autre et permettent de classer les données, de mettre en évidence des tendances, et de fournir des clés de compréhension pour optimiser au mieux les campagnes.  

Plus de 99% des apps dans les stores d’applications sont gratuites à installer. C’est la raison pour laquelle il ne suffit pas de générer des téléchargements pour espérer des revenus. Vos campagnes doivent être pensées pour développer la fidélité de vos utilisateurs, afin de créer des revenus. 

Les rapports d’analyse marketing utilisent les données pour mettre en évidence les canaux qui attirent les utilisateurs les plus rentables – ceux que les applications peuvent monétiser. 

Dans ce blog, nous allons passer en revue 5 rapports différents et comprendre comment chacun d’eux joue un rôle clé dans l’optimisation des campagnes pour applications mobiles.

1. Rapport LTV

Un rapport LTV (Lifetime value) offre aux marketeurs des données sur tout ce qui concerne l’utilisateur au sein de l’application, durant une période définie depuis ladite installation.

L’utilisation du mot durée de vie peut prêter à confusion. Plus précisément, la « durée de vie » signifie « jusqu’au jour où le rapport a été généré » . Par exemple, si un rapport LTV est généré le 1er avril et qu’il prend en compte les données post-installations depuis le 1er mars, il couvre un mois de données. S’il avait été généré le 1er mai, il couvrirait deux mois de données. 

Dans un écosystème caractérisé par le modèle freemium, le rapport LTV fournit des informations vitales sur la valeur réelle des utilisateurs à travers une variété de métriques, qu’elles soient liées à l’engagement ou aux revenus. 

Il est important de faire la distinction entre la « LTV » au sens strict, qui désigne surtout le revenu généré par un utilisateur dans un laps de temps donné, et le « rapport LTV », qui, lui, couvre une variété de mesures générales relative au comportement post-installation. 

Les rapports LTV aideront donc à comparer la qualité des utilisateurs issus de différents canaux, sources médias, des campagnes et leurs différentes variations, et à optimiser les contenus en conséquence. 

Si par exemple la source multimédia A génère un plus grand nombre d’installations que la source B, mais cette dernière source B fournit des utilisateurs qui dépensent davantage, le marketeur devrait envisager d’augmenter le budget alloué à « B » et réduire les dépenses consacrées à la source A (sous réserve que ce choix puisse générer de la croissance et un ROAS positif.

En outre, le rapport contient des informations précieuses sur différents groupes d’utilisateurs. Vous pourrez comparer leur valeur post-installation et mieux comprendre ce qui caractérise chacun des groupes : quelle est la date de téléchargement de l’App ? Depuis quelle région, et pour quel coût d’acquisition ?  

Dans le cas présenté ici, vous pouvez comparer les revenus générés après 30 jours par les utilisateurs qui ont installé l’App le 1er mars, par rapport aux utilisateurs qui l’ont installé le 1er avril.

Fort de ces données, il est possible d’identifier rapidement ceux des utilisateurs qui apportent de la valeur et, tout aussi important, ceux qui n’en rapportent pas. De quoi enrichir l’analyse à la base de vos décisions, et optimiser vos campagnes en conséquence. 

Cas concret : à partir d’un ensemble de données, essayons de comprendre ce que le spécialiste marketing parvient à faire dans sa campagne, et quels aspects peuvent être optimisés. 

Le rapport LTV des utilisateurs ayant installé leur App au cours de la première semaine de novembre montre que, après 30 jours, c’est la source Media 3 qui a fourni le taux global le plus élevé d’utilisateurs fidèles en post-installation. La source Media 1 a généré plus du double des installations, mais fournit un taux d’utilisateurs fidèles qui est inférieur. 

Le spécialiste marketing peut alors décider d’allouer davantage de ressources à la source 3 si son objectif est de se concentrer sur le taux d’utilisateurs fidèles, ou bien à la source Média 1 s’il souhaite une croissance accrue, mais un taux d’utilisateurs fidèles légèrement inférieur.

La checklist pour campagne UA (acquisition d’utilisateurs) en 2022

Merci d’avoir téléchargé notre checklist !

2. Rapport d’activité

Les rapports d’activité mesurent les actions des utilisateurs actifs dans une fourchette donnée de dates, quelle que soit la date d’installation. Les rapports d’activité sont importants car ils peuvent aider à mesurer l’efficacité d’un canal ou d’une source média sur une période spécifique. 

Ils sont utiles pour analyser les performances autour d’un point spécifique du calendrier, comme le Black Friday ou la saison des fêtes par exemple. Vous pouvez également utiliser ces données d’activité pour connaître le montant des revenus générés par l’ensemble des utilisateurs de l’application en février, puis les comparer à janvier ou bien à février de l’année passée.

Les rapports d’activité offrent certes un point de vue alternatif des données, mais ils mettent en évidence des tendances importantes qui peuvent servir à optimiser vos campagnes en ajustant les budgets à une source média en particulier.

Lorsqu’un événement ou une activité se présentera à nouveau dans une fourchette similaire de dates, vous pourrez alors ajuster plus finement vos dépenses, et obtienir de meilleurs résultats. 

Nous avons pris ici des données d’une même application et les examinons via l’angle et le prisme du rapport d’activité. En regardant le nombre de sessions d’activité, nous observons une nouvelle source média (5) qui fournit le plus grand nombre de sessions d’activité au cours de la période considérée. Il convient de noter que ces données ne figuraient pas parmi les cinq premiers montants d’utilisateurs fidèles au sein du rapport LTV, mais qu’elles occupent une place de choix dans le rapport d’activité. 

Par ailleurs, la source média 5 révèle un faible taux de conversion et une moyenne élevée du CPI (coût par installation). Ainsi, bien que les données montrent un niveau d’activité élevé, elles dévoilent également un faible taux de conversion. Ce qui ouvre la voie à de possibles améliorations et optimisations de la source média 5. En se focalisant sur la source média, nous constatons à nouveau un taux de conversion et un CPI supérieurs à la moyenne.  

Le rapport d’activité peut également montrer comment un KPI sélectionné évolue au cours de la période consultée, ainsi que d’explorer une activité spécifique dans l’application, telle qu’un achat.

Dans cet exemple, nous pouvons voir une baisse d’utilisation en termes de DAU (Daily Active Users, ou Utilisateurs actifs quotidiens) le 26 novembre. Un spécialiste marketing peut alors juger utile de se renseigner davantage sur les raisons de cette baisse d’utilisation. 

3. Rapport de rétention

Nous l’avons mentionné, le téléchargement et l’installation d’une App ne sont que les premières pas. L’essentiel est encore à venir. La rétention consiste à s’assurer qu’un utilisateur interagit activement avec votre application après l’installation.

Assurer la fidélité est un défi considérable en raison d’une concurrence acharnée (de très nombreuses applications mobiles concurrentes peuvent exister) et en raison d’attentes de plus en plus élevées des utilisateurs.

La rétention est donc cruciale pour optimiser les campagnes liées aux applications, elle constitue la base de la monétisation. Les rapports de rétention identifient le moment où les utilisateurs commencent à s’éloigner et vous informent de l’opportunité d’optimiser ses choix, et de chercher de nouveaux souffles d’engagement.

Le taux de rétention est calculé en divisant le nombre d’utilisateurs qui étaient actifs un jour/une semaine spécifique depuis le jour/ la semaine d’installation, par le nombre total d’utilisateurs qui ont lancé l’application pour la première fois au cours de la fourchette de dates sélectionnée.

Les rapports de rétention dévoilent également comment les différents canaux fonctionnent au fil du temps et quel est le taux de rétention global. Par exemple, le réseau A peut avoir un plus grand nombre d’utilisateurs, mais le réseau B peut être capable de conserver un pourcentage plus élevé d’utilisateurs au fil du temps. 

Ces informations vous aident à comprendre quelles sources média fournissent les utilisateurs qui reviennent régulièrement sur votre application, et vous aident aussi à optimiser vos campagnes au bon moment pour ré-engager des utilisateurs qui, sinon, auraient quitté le navire.  

Voici une autre façon d’appréhender les mêmes données, afin de mettre au jour une perspective intéressante. Dans le rapport LTV, le 2e ratio utilisateur fidèle / installation le plus bas provenait de la source média 4 (les utilisateurs fidèles sont répertoriés lorsqu’un utilisateur achève 3 sessions sur l’application).

Cependant, le rapport sur la rétention nous informe qu’au cours des 10 premiers jours, cette même source média dévoile un taux de rétention le plus élevé. 

Il pourrait donc être judicieux d’investir dans cette source – celle qui concerne les utilisateurs les plus susceptibles de se rendre sur l’application au jour 10 – même si le ratio d’utilisateurs très engagés reste faible. Une des explications possibles de ce phénomène est un plus grand nombre d’activités et de jeux au début, mais un taux de désabonnement plus rapide ensuite.

4. Rapport de cohorte

Les rapports de cohorte permettent de segmenter les données en identifiant des sous-groupes (ou sous-ensembles) d’utilisateurs qui partagent une caractéristique commune. Par exemple, ceux qui ont installé leur App le même jour à partir du même pays. En appliquant des paramètres, des filtres ou des dimensions spécifiques, vous pouvez diviser et compartimenter les données afin d’ajouter des éléments de contexte.

Ajouter du contexte aux données permet en effet d’annuler une partie du « bruit » parasite, et de dévoiler une tendance qui n’était peut-être pas perceptible lorsque les données étaient plus larges. Vous pouvez ainsi identifier les zones de réussite et d’échec dans vos campagnes d’applications mobiles, et les optimiser en fonction. 

Le rapport de cohorte permet d’identifier le canal qui attire des utilisateurs engagés davantage que la moyenne pour un laps de temps donné, ou depuis un lieu spécifique qui serait passé inaperçu. 

Les chiffres d’une analyse de cohorte sont souvent affichés par le biais d’une vue cumulative de données (bien qu’ils puissent également être visualisés d’autres manières). Cela permet de visionner clairement le taux de croissance du KPI sélectionné, en l’occurrence le chiffre d’affaires. De plus, si l’on a en tête un objectif spécifique, une vue cumulative permet de calculer le nombre de jours nécessaires pour atteindre cet objectif.

Dans le rapport ici reproduit, nous avons par exemple supprimé le canal organique du graphique. Ainsi, alors qu’auparavant, nous nous concentrions sur la source média 3 ayant le taux le plus élevé d’utilisateurs fidèles, nous pouvons voir ici que la source média 1 génère les revenus les plus élevés, bien que le taux de revenus issu de cette cohorte soit similaire aux autres sources médias au fil du temps. 

Et si nous modifions le rapport de cohorte pour examiner les KPI par date d’installation, nous voyons les résultats prendre une forme différente. Nous observons en effet qu’après trois jours, la plupart des revenus, et de loin, ont été générés par ceux qui ont installé leur App via la source média 1, le 22 novembre. Plonger plus profondément dans ces données peut fournir des informations précieuses sur les facteurs de succès (par exemple, campagnes et design, heure de la campagne, etc.)

L’autre tendance qui semble ressortir ici, est la suivante : les vagues indiquent que les utilisateurs ayant installé l’App un lundi ou un mardi ont généré le plus de revenus. Ce constat peut être le préalable à une enquête plus approfondie, avec, par exemple, les questions suivantes : Observe-t-on une activité importante de l’UA ces jours-là ? Votre application proposait-elle des promotions uniques ces mêmes jours ? Peut-on identifier d’autres facteurs externes qui ont causé l’augmentation des ventes, ou peut-on parler d’une tendance au sein de cette cohorte ? 

Posseder ces informations peut vous aider à optimiser votre campagne d’application mobile en sachant que les lundis et mardis sont les plus lucratifs et que, par conséquent, un budget plus large devrait être investi dans vos campagnes ces jours-là.  

En bref, l’analyse de cohorte rend visible des tendances relatives aux performances de vos campagnes.

5. Rapport de remarketing

Le remarketing (également connu sous le nom de reciblage) est un élément clé de la boîte à outils pour tout marketeur d’applications mobiles. Il vise à renouveler l’engagement des utilisateurs existants sur les canaux payants et propriétaires. La plupart des applications perdent 95% de leurs utilisateurs au cours des 30 premiers jours…le remarketing est donc d’une importance vitale, d’autant que son coût est bien inférieur au coût d’acquisition d’utilisateurs.

Bien qu’elles n’aient pas enregistré d’impressions ou de clics pour une raison ou pour une autre, les sources média 3 et 4 ont tout de même réussi à générer des revenus supplémentaires grâce à leurs campagnes de remarketing. La source média 2 a beaucoup investi dans sa campagne de remarketing et a atteint un taux de conversion élevé, mais un faible ARPU (revenu moyen par utilisateur). 

Dans cet exemple, la source média 4 se situe dans une ligue à part en ce qui concerne les revenus par utilisateur, il serait donc sage d’envisager d’allouer plus de budgets à ce réseau.

Rapport LTV vs rapport d’activité

Il est important de se rappeler qu’à l’exception des rapports d’activité, tous les rapports d’analyses marketing sont basés sur des données LTV. C’est-à-dire qu’ils utilisent tous des données liées à la date d’installation de l’App, et qu’ils visualisent ensuite ce qui s’est passé jusqu’à une date choisie. Les rapports d’activité diffèrent en ce sens qu’ils ne s’intéressent qu’à l’activité totale pour un jour, une semaine, un mois spécifique, etc., cela quelle que soit la date de conversion de l’utilisateur. 

Nous pouvons utiliser l’analogie du train. Imaginez que vous êtes sur un quai et regardez un train passer. En un seul instant, vous ne pouvez voir que les activités effectuées par tous les passagers en même temps. Il s’agit des données d’activité. 

Imaginez maintenant que vous êtes à l’intérieur de l’un des wagons. Vous pouvez alors voir toutes les activités et interactions effectuées par les personnes qui sont montées à bord du même wagon, en même temps que vous. Il s’agit des données de « Lifetime Value » (LTV). 

Données identiques… mais prismes différents

En explorant de mêmes données à travers différents angles, nous sommes donc en mesure de voir que chaque rapport contient sa propre valeur et son propre intérêt pour le spécialiste marketing. Ils aident à identifier les tendances et à fournir des informations. La combinaison des rapports offre une vue plus large mais aussi granulaire des campagnes d’applications mobiles qui ont fonctionné, et de celles qui n’ont échoué en fonction de KPI sur lesquels vous souhaitez vous concentrer. 

Recevez les dernières infos marketing et les avis d’experts directement par mail

The post 5 façons d’analyser les campagnes d’applications mobiles à l’aide de l’analyse marketing appeared first on AppsFlyer.

HISTORIQUE

Serenito de Danone est un dessert très populaire en Argentine. S’il est particulièrement apprécié des enfants entre 8 et 12 ans, ce sont les parents qui prennent la décision de l’achat. La communication marketing et l’engagement des consommateurs sur ce produit posent donc des défis importants.

ENJEUX

L’équipe marketing de Serenito souhaitait élargir sa base de clientèle, augmenter les ventes de 25% et améliorer la visibilité de la marque. Ils ont choisi de s’associer à Mobext, l’agence mobile internationale implantée à Haval pour développer et mettre sur le marché une nouvelle application mobile à succès. L’équipe avait également besoin d’une plateforme pour mesurer et optimiser les performances de leurs campagnes marketing.

IDÉE

Mobext a créé Serenito SerePixels, une application mobile de réalité augmentée permettant aux enfants d’interagir avec un personnage animé et d’écouter une histoire drôle à chaque fois qu’ils scannent un paquet de desserts Serenito. Et en bonus, lorsqu’ils placent deux paquets de desserts côte à côte, les personnages animés entament une discussion entre eux.

Pour les aider à mesurer l’engagement sur leur application mobile et à optimiser leurs performances, Serenito et Mobext ont donc contacté AppsFlyer. Grâce aux analyses marketing et à l’attribution mobile, ils ont ainsi pu mesurer et optimiser leurs campagnes à partir de leurs données sur l’engagement des utilisateurs. Et en y associant l’attribution TV, ils ont réussi à quantifier le ROI de leurs dépenses TV, un budget qui leur est conséquent.

RÉSULTATS

Cette impressionnante campagne mobile leur a permis d’attirer des centaines de milliers d’enfants, et d’augmenter leurs ventes en magasins de 45%, soit 20 points de plus que leur objectif initial. En optimisant leur communication à partir des installations et des activités in-app, ils ont dépassé leur objectif au niveau du nombre d’installations, et ce avec plusieurs semaines d’avance. La couverture médiatique traditionnelle et le buzz sur les réseaux sociaux ont donné une image innovante et rafraichie de la marque, la plaçant à l’avant-garde de la créativité sur l’engagement client.

DES INFORMATIONS CLÉS

L’équipe a exploité les activités in-app pour en tirer des enseignements majeurs, permettant ainsi à la marque d’affiner leurs stratégies de produit et de communication. Par exemple, en mesurant la source média pour chaque installation, le produit le plus scanné et les meilleures sources de vente de ce produit, l’équipe de Serenito-Danone a pu prendre des décisions plus informées concernant le prix du produit, les offres et réductions promotionnelles, afin d’améliorer leur présence commerciale et augmenter les ventes.

“Les analyses et l’attribution en temps-réel d’AppsFlyer, combinés avec leurs intégrations avec leurs partenaires et les capacités de reciblage nous ont permis d’améliorer chaque aspect de notre communication et marketing.”

“Les données acquises à l’aide d’AppsFlyer nous ont permis d’améliorer notre créativité et à booster notre activation marketing.”

The post Comment booster son marketing, grâce aux données d’acquisition d’AppsFlyer appeared first on AppsFlyer.

Les applications financières ont fait l’objet d’une forte demande au niveau mondial, la COVID-19 ayant joué un rôle clé dans l’évolution de ce secteur en plein essor. Selon les données d’AppsFlyer, les applications financières ont dépensé 3 milliards de dollars pour l’acquisition d’utilisateurs en 2020, et plus de 1,2 milliard de dollars rien qu’au premier trimestre 2021.

Dans notre bilan sur le marketing des applications financières, nous avons analysé 4,7 milliards d’installations de plus de 2 000 applications, afin de connaître les principales causes de l’explosion de la FinTech mobile.

Vous y découvrirez : 

• Les principales tendances mondiales : installations, remarketing, dépenses, analyse du tunnel de conversion, fraude, etc.
  
• Les opportunités de croissance : les marchés les plus importants, et ceux qui se développent le plus rapidement.
  
• Une analyse approfondie des marchés de la région EMEA.
  
• Les tendances par sous-catégorie couvrant les applications bancaires, de services, de prêt et d’investissement.

The post Bilan du marketing des applications financières – Édition 2021 appeared first on AppsFlyer.

La COVID-19 a vivement accéléré le passage des consommateurs vers le commerce en ligne, menant les applications mobiles au  devant de la scène. Au cours des 18 derniers mois, nous avons vu une vague massive de consommateurs à travers le monde faire des achats via des applications mobiles.

Bien que les restrictions sanitaires aient été assouplies, il n’y a pas eu de retour en arrière pour les consommateurs passés au digital. En fait, la période des pré-fêtes en 2021 à elle seule a égalé la totalité de la saison des fêtes de 2020, et peut être qu’elle va même la dépasser!

Qu’est-ce que tout cela peut signifier pour la saison des fêtes de 2021 ? Basé sur les données de ce rapport, ce quatrième trimestre va battre tous les records.

Que trouves-on dans ce rapport

• Les tendances des installations, du remarketing et des dépenses des consommateurs de janvier 2020 à août 2021
  
• Les budgets d’acquisition d’utilisateurs par marché
  
• Les effets d’un monde post-iOS 14 sur les dépenses, les installations et le re-marketing
  
• Une analyse approfondie et benchmarks couvrant 24 marchés à travers le monde
  
• Des points à retenir sur la meilleure façon de se préparer pour un quatrième trimestre unique

Note : Ce rapport est en anglais.

The post Rapport sur le marketing des applications mobiles de e-commerce – édition 2021 appeared first on AppsFlyer.

In February  2022 Google announced their plans to enhance user privacy on Android and marketers jumped to attention. Following the shockwaves around Apple’s App Tracking Transparency (ATT), questions of what exactly Android is planning on doing and how it affects businesses were, and still are, at the forefront of everyone’s minds. 

This excitement is abuzz, despite the fact that the deprecation of Google Advertising ID (GAID) will only be in 2024. And, for good reason as it changes life as we know it for marketers everywhere.

To help you prepare for Privacy Sandbox, we outlined some of the primary changes that this initiative introduces and what the basis for the new normal will be. The information outlined here is based on close collaboration with the team at Google, extensively reviewing documentation, and hands-on testing of the solution. Let’s dive right in.

Here lies GAID: The end of user-level insights on Android

As the basis for Privacy Sandbox, let’s explore the ways GAID is primarily used today: 

1. Attribution: GAID helps marketers measure the effectiveness of their campaigns and understand their user journey.
2. Audience management: GAID helps marketers personalize their remarketing campaigns. 
3. 3rd party data sharing:  GAID helps ad networks build persona graphs to help them assign the best ads per each persona.

Now that we understand how GAID has been used, let’s determine who is the party that primarily leverages it, so we can identify what needs to change when GAID is deprecated and how.

When reviewing the usage of GAID, we can see from the above table that marketers will primarily be affected by its deprecation in their current measurement and remarketing efforts. Let’s zone in on those areas to determine how to prepare.

Measurement 

When it comes to measurement and analytics, there’s no need to panic. The deprecation of GAID does not signal the end of marketing measurement. 

As of yet, Android has not announced any plans to deprecate Google Play Install Referrer, which is one of the main attribution methods on Android,, and this speaks volumes when it comes to business continuation. Currently, 29% of AppsFlyer’s install attributions on Android are conducted via Google Play referrer. 

To help you prepare for Privacy Sandbox, we suggest looking into what your current data looks like. In AppsFlyer’s raw data reports, you can see that one of the fields is called <match_type>. Under <match_type>, you can identify how many of your current installs use Google Play Referrer attribution. This simple data query may help ease any concerns of significant changes to attribution measurement. 

Despite the importance of the Google Play Install Referrer, there is no denying that GAID is currently the basis and cornerstone for a large portion of measurement activities. 

To help marketers continue in their attribution efforts without GAID, Privacy Sandbox introduces new methods for campaign measurement with the launch of the Attribution API. This API offers two types of reports: event-level reports and aggregated reports. Each report presents different advantages and insights, as follows:

Event-level reports

While event-level reports offer limited measurement of install and post-install events, the reporting is on the click ID level, which allows ad networks to get accurate signals for the ad shown. However, to protect end-user privacy, reports are delayed by a minimum of one day for view through attribution and two days for click through attribution and a maximum of three postbacks are attributed per source. While at the surface, some may want to compare the postbacks that Sandbox offers with those that SKAN provides, a deep understanding of Sandbox proves that these postbacks are different both in nature and in use. As this solution currently stands, event-level reports are most impactful for ad networks to use for optimization, and are less insightful for marketers.

Aggregated reports

Aggregated reports offer richer insights to marketers, as they may include detailed campaign dimensions, such as the campaign name, date, adset, geo, and creatives. The details of the campaign dimensions included in the aggregated reports are up to the network and MMP and advertiser to define. The postbacks that compose the aggregated reports are sent the same day. The aggregated reports provide install and post-install LTV, giving marketers actionable insights for campaign learnings. 

Both the aggregated and the event-level reports offer cross-network attribution, with the determination of cross network last click attribution shared solely with the MMP.
Marketers can configure lookback windows of up to 30 days, but bear in mind that they need to be configured for every ad network – an incredibly arduous task when undertaken by marketers themselves. Configuring lookback windows is streamlined when using an MMP, as they will integrate and coordinate directly with the ad networks, taking over the heavy lifting. 

While all of this sounds great, there are some downsides: it will now be more complex than ever for marketers to deduplicate their data. This is because the Attribution API is aggregated and doesn’t provide advertiser-side user-level data, making it impossible to merge this data with analytics received from Google Play Install Referrer.  

To overcome this challenge, AppsFlyer incorporates a single source of truth mechanism, deduplicating attribution data and enhancing data with insights.

Remarketing

Today, remarketing leans heavily on the use of GAID, as marketers can define audiences by user preferences, interests, and app use to generate a list of GAIDs to activate a remarketing campaign. In light of GAID’s upcoming deprecation, Google introduced FLEDGE, an on-device (not sent to any servers), privacy-centric audience management and advertising solution.

For marketers

For marketers, the changes FLEDGE introduces may be felt in varying levels. For example, AppsFlyer customers who use the Audiences tool won’t feel a significant change; audience creation within AppsFlyer supports the FLEDGE changes and will allow different ad networks to personalize ads based on the configurations each marketer sets.

However, if you are used to creating audiences within your own BI, there might be some heavy lifting to do. Creating user lists and sending it to different partners is no longer going to be possible. 

So, how can you adapt? There are a few options:

1. Manage FLEDGE. with FLEDGE, you will still be able to create audiences and ‘tag’ them as available to be targeted by a specific ad network; however, you will have to communicate this integration with the different partners. For example, if you want to create an audience of “add-to-cart-did-not-purchase” and assign it to a DSP, you can potentially do that, but it’ll require an integration with that DSP (to pass and get data from them.)
2. Work with an MMP. AppsFlyer is already building the integrations to enable FLEDGE through different partners, which will support audience management in the post-GAID era and will facilitate personalized remarketing.

For ad networks

In addition to the changes felt by marketers, FLEDGE introduces many changes to ad networks in two primary aspects:

1. Defining audiences: In FLEDGE’s current structure, an SDK, which has the ability to communicate with FLEDGE, is required on the advertiser’s app in order to add or remove a user from an audience. Ad networks, with the help of MMPs, will need to build integrations that enable audience-building functionalities. 

2. Bidding on a user that belongs to an audience: Other than building audiences, A major part of FLEDGE is actually helping ad networks with a privacy-centric bidding solution. FLEDGE offers an on-device bidding exchange between the SSP and the DSP. Ad networks will be required to adapt their bidding strategies and solutions in order to guarantee that the right ads are shown to the right users in the most cost efficient manner. 

Beyond AppsFlyer’s current solution and inline with our higher level vision to promote privacy-centric insight, we are supporting the ecosystem by facilitating audience creation on the ad network side. As noted, FLEDGE is an on-device solution; any audience creation requires an on-device presence (SDK). AppsFlyer will facilitate any audience building by any ad network via dedicated integrations.

Targeting

One of the main inputs for ad networks’ targeting capabilities is 3rd party data. That is, when app.game.com sends usage data of user123 to an ad network, which  t can then be used to target user123 with ads in a different gaming app. 

The notion of cross-app targeting based on user-level data is a significant part of what Google is trying to prevent; we are likely to see a major impact on ad networks’ abilities to target in the post-GAID era. The good news is that there are solutions that might help ad networks ensure contextual ad delivery including

1. Topics: As one of the solutions suggested by Google, Topics help with cross-app marketing. This is an on-device solution and is designed to protect user privacy while enabling cross-app targeting signals. Different ad networks will have to adopt Topics and optimize based on Topics.
2. Attribution API signals: As noted above, one of the key features the Attribution API offers is event-level reporting, which offers a limited number of postbacks based on user-level data. For example: an ad network will have the ability to know that click-id123 has made a purchase on the advertised app, but these reports will be delayed to protect end user privacy.

Winter Sandbox is close, but that doesn’t mean that the frost will bite

While change is scary (and Privacy Sandbox brings a lot of that) the shifts Android is introducing are moving the ecosystem in the right direction: away from user-level data addiction and toward privacy-forward approaches. 

To start preparing for the deprecation of GAID today, we encourage marketers to lower their reliance on user-level data and start embracing and utilizing aggregated insights. 

Finally, prepare for a cozy winter by continuing to learn more about this evolving framework; Google provides ample documentation, and, as always, AppsFlyer is here to answer any questions and help you navigate any new changes, before they arise.

The post Android Privacy Sandbox arrive : Que devraient faire les spécialistes du marketing ensuite ? appeared first on AppsFlyer.

Lancée en 2013, ManoMano est une marketplace spécialisée dans le bricolage présente en France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne et au Royaume-Uni, revendiquant 19 millions de références et fédérant 7 millions de clients, pour 50 millions de visites chaque mois.

Depuis 2021, Mano Mano a également lancé 2 applications, une destinée aux particuliers, et une destinée aux professionnels, comptant déjà plus d’un million d’utilisateurs par mois et générant plus de 20% du chiffre d’affaires de la market place en France.

“Les taux de conversion ou de rétention sont meilleurs dans l’application que sur le web et nous cherchons à maximiser les téléchargements mais également l’usage de cette interface. Grâce à Appsflyer, nous avons pu mettre en toute autonomie une “Smart Banner”, pour faire la promotion de l’application depuis le site web mobile, et cette bannière génère à elle seule 15% des téléchargements et 17% du business ! “ explique Nelson Leitao, App Marketing Manager chez  Mano Mano

Loin de se limiter aux canaux organiques, Appsflyer permet de suivre l’ensemble des sources de trafic : CRM, QR Code, Social Media, Paid Media, etc… et ainsi d’offrir un reporting unifié. L’autre avantage, est que la solution ne se limite pas aux téléchargements et permet de suivre des actions plus avancées telles que des créations de compte, des ajouts paniers voire de véritables achats, afin de calculer la fameuse “life time value” d’une application.

“Notre objectif, c’est vraiment de suivre ce qui se passe au-delà d’une installation et de privilégier les canaux d’acquisition qui vont générer le plus de business. Grâce à Appsflyer, nous pouvons segmenter nos audiences et mettre en place différentes stratégies pour travailler des porteurs inactifs de l’application, des porteurs d’applications actifs mais qui n’ont rien acheter, ou tout simplement recibler des clients, pour les pousser à repasser commande. Toutes ces stratégies nous ont permis d’augmenter notre chiffre d’affaires de plus de 10% ces derniers temps” indique Nelson Leitao, App Marketing Manager chez  Mano Mano

Toutes ces données sont disponibles sur la plateforme Cloud Appsflyer.com, mais pour des raisons pratiques, Mano Mano a également eu recours à Data Locker, une nouvelle fonctionnalité fournie par Appsflyer, pour importer les données directement dans ses propres outils de Business Intelligence.

“L’objectif, c’est de gagner du temps mais surtout de gagner en pertinence en croisant les données d’audience et de business. On peut ainsi poursuivre nos tests sur différents leviers d’acquisition, différents scénarios de retargeting et ainsi faciliter la prise de décision pour continuer à faire croître notre application.” conclut indique Nelson Leitao, App Marketing Manager chez  Mano Mano

En conciliant les bonnes pratiques de l’App Marketing, les données Appsflyer et ses objectifs business, Mano Mano entend en tout cas poursuivre ses investissements dans son application

Une application qui a déjà été téléchargée plus de 10 millions de fois, et que Mano Mano entend faire un jour son premier canal de relation avec ses clients.

Pour découvrir l’intégralité du témoignage de Nelson Leitao, App Marketing Manager chez  Mano Mano, rendez vous sur : 

Et pour en savoir plus sur les solutions Appsflyer et notamment, DataLocker, n’hésitez pas à consulter la documentation sur le site Appsflyer.com.

The post Comment Mano Mano utilise les données Appsflyer pour cibler et recibler les porteurs de son application appeared first on AppsFlyer.

Soyons honnêtes. Votre objectif principal est de faire de réussir avec votre application mobile, n’est-ce pas ? 

L’un des meilleurs moyens pour y parvenir, en fait le seul, est de suivre régulièrement les performances de votre application. 

Comment faire ? C’est là que l’app analytics entre en jeu. 

Qu’est-ce que l’app analytics ?

L’app analytics permet d’analyser l’ensemble du parcours utilisateur. 

Vous pouvez voir avec quel contenu vos utilisateurs interagissent, combien de temps il leur faut généralement pour accomplir une tâche particulière, et quand ils décident de partir. Toutes ces informations peuvent faciliter l’identification des éléments de votre application qui entravent la rétention et l’engagement des utilisateurs, qu’il s’agisse de funnels de conversion trop compliqués, ou de fonctionnalités trop peu intuitives. 

L’app analytics génère des analyses et des rapports en temps réel pour vous aider à répondre rapidement à des questions telles que : 

• Combien d’utilisateurs ont installé mon application au total ?
• Quelles sont les fonctionnalités de mon application que les utilisateurs utilisent le plus souvent ? Quels sont ceux qu’ils ignorent ?
• Comment les utilisateurs interagissent-ils avec mon application ?
• Combien d’utilisateurs de mon application sont actifs ?
• Les utilisateurs de mon application rencontrent-ils des difficultés ? Existe-t-il des problèmes d’UX ? Des problèmes techniques ?

Grâce à toutes ces données, vous pouvez apporter des modifications et des mises à jour pertinentes afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la fidélité.

App analytics VS web analytics

L’analyse web fait référence à la collecte, à l’analyse et au rapport des données générées par les utilisateurs qui visitent votre site web et interagissent avec lui. 

Pour cela, un code de suivi JavaScript est utilisé dans le code source HTML de votre site web, afin de suivre les données et identifier vos visiteurs à l’aide de cookies. 

L’analyse du Web permet de contrôler les paramètres suivants :

• Pages vues
• Sessions
• Nombre unique de pages vues
• Bounce rate
• Sources de trafic
• Visiteurs réguliers
• Nouveaux visiteurs

L’app analytics, quant à elle, recueille des données à partir d’applications mobiles. Plutôt que de mettre en œuvre un code de suivi, il utilise des software development kits(SDK) pour suivre les données et identifier les utilisateurs par l’identifiant de leur appareil ou de leur système d’exploitation. 

L’app analytics fournit des données pour divers indicateurs d’engagement et d’utilisation, tels que :

• Le taux de rétention
• Taux d’activation
• Acquisition
• Désinstallations
• Engagement
• Taux de conversion
• Drop-offs

Pourquoi utiliser l’app analytics ? 

L’app analytics est essentielle si vous voulez comprendre dans quelle mesure votre application répond aux besoins des utilisateurs et quelles sont les améliorations à apporter.

Examinons quelques-uns des avantages de l’intégration de l’analyse d’applications à votre application mobile.

1. Collecter des données précises sur les utilisateurs

Grâce à l’app analytics, vous pouvez accéder à des données en temps réel qui vous permettent de savoir ce dont les utilisateurs ont besoin ou ce qu’ils veulent. 

Vous pouvez obtenir des insights sur les fonctionnalités les plus appréciées de votre application, ainsi que sur les éléments qui ne fonctionnent pas très bien. Cette collecte de données précises peut vous aider à résoudre les problèmes, à planifier les mises à niveau et à apporter les ajouts ou les modifications nécessaires. 

2. Suivre les objectifs de l’activité

Grâce à l’app analytics, vous pouvez facilement déterminer les canaux d’acquisition qui génèrent la valeur la plus élevée pour le costumer lifetime value (LTV). Cela peut vous aider à suivre vos objectifs commerciaux et à développer des stratégies de marketing et d’engagement essentielles en fonction de votre budget.

3. Augmenter l’engagement et la rétention des utilisateurs

L’app analytics pour mobile vous permet d’analyser le parcours complet de l’utilisateur au sein de votre application. Les rapports permettent de voir avec quel contenu les utilisateurs interagissent et quand ils décident de partir. En disposant de toutes ces informations, il est plus facile d’identifier les points à améliorer pour renforcer l’engagement et la rétention. 

4. Offrir un marketing personnalisé et axé sur le client

Grâce à l’app analytics, vous pouvez créer une expérience client personnalisée. 

Il fournit des insights précieux sur les profils et les comportements des utilisateurs, que vous pouvez utiliser pour créer des stratégies de marketing et de réengagement efficaces. 

Une étude de McKinsey a révélé que 71 % des clients attendent des entreprises qu’elles leur proposent des interactions personnalisées et que 76 % d’entre eux se sentent frustrés lorsque ce n’est pas le cas. 

Par exemple, prenons le cas d’un utilisateur qui ajouté un produit à son panier mais n’a pas terminé la transaction. Vous pouvez utiliser l’app analytics pour déterminer à quel moment du parcours il a abandonné l’app ou l’action en cours, et adapter votre stratégie de marketing en conséquence. Si cet utilisateur suit toutes les étapes mais n’arrive pas à la page de paiement, vous pouvez par exemple lui envoyer un message in-app proposant un code de réduction pour l’encourager à terminer son achat. 

Recevez les dernières infos marketing et les avis d’experts directement par mail

Que dois-je mesurer ? 

L’app analytics permet de suivre plusieurs indicateurs clés de performance (KPIs), c’est-à-dire des indicateurs quantifiables des performances de l’application. Il est important de sélectionner les KPIs les plus pertinents en fonction des objectifs que vous souhaitez atteindre. 

Voici quelques-unes des mesures les plus couramment suivies.

Les metrics (KPI) du revenu

Ces KPIs aident à déterminer si votre application génère suffisamment de revenus pour être viable, combien vous dépensez pour vos efforts de marketing et si vous obtenez un bon retour sur investissement (ROI). 

Par exemple, vous pouvez suivre :

• Le Customer acquisition cost
• Coût par installation
• Taux de conversion
• LTV (Lifetime value)
• Achats 
• Revenu moyen par utilisateur

Expérience utilisateur et indicateurs de performance KPI

Les indicateurs de performance KPI et d’expérience utilisateur (UX) fournissent des données relatives à la performance technique de votre application : dans quelle mesure est-il facile d’utiliser votre application avec succès ? 

Ils vous aident à identifier les problèmes de performance dans l’application, tels que les bugs, les chargements lents ou les problèmes de présentation sur les pages de votre application. 

Voici les indicateurs clés de performance et d’expérience utilisateur que vous pouvez suivre à l’aide d’app analytics :

• Appareils et systèmes d’exploitation
• Vitesse de chargement
• Résolution de l’écran
• Temps passé au sein de l’application
• Taux de réussite des tâches
• Taux d’erreur de l’utilisateur
• Rapports d’incidents

Indicateurs KPI de performance de l’engagement

Comme le terme l’indique, ces mesures mettent en évidence l’engagement des utilisateurs avec votre App. En général, plus vos utilisateurs sont engagés, plus vous générez de revenus. 

Voici les indicateurs KPI de performance clés de l’engagement, que suivent la plupart des développeurs ou propriétaires d’applications mobiles :

• Churn rate
• Le taux de rétention
• Nombre moyen d’écrans par visite
• Durée et depth de la session
• Utilisateurs actifs quotidiens, utilisateurs actifs mensuels ou utilisateurs actifs hebdomadaires

App analytics : les meilleurs savoir-faire

Maintenant que l’on sait ce que l’App analytics peut faire pour vous, il est temps de s’assurer que vous utilisez ces outils correctement. Les conseils suivants vous seront utiles pour cela :

Utilisez l’App analytics dès le départ

Les données que vous pouvez obtenir grâce à l’app analytic sont utiles à l’instant même où vous testez votre application. Si vous commencez à suivre les données suffisamment tôt, vous pourrez comprendre davantage votre application, ses principales forces et faiblesses, ainsi que les progrès et la croissance de votre activité. 

Se concentrer sur les indicateurs qui comptent

Vous pouvez suivre différentes mesures de l’application, mais vous devez identifier celles qui contribuent le mieux vos principaux objectifs. 

Par exemple, si vous souhaitez accroître l’engagement et la rétention des utilisateurs, vous devriez suivre le taux de rétention de votre application – le pourcentage d’utilisateurs qui continuent à utiliser votre application sur une période donnée – plutôt que son taux de téléchargement. 

Comparez votre app à la concurrence

Les indicateurs peuvent vous aider à identifier et à résoudre des problèmes tels que de faibles taux de rétention. Cependant, le chiffre en lui-même ne signifie pas grand-chose : vous pouvez obtenir davantage d’informations à partir de vos données en les comparant à celles de l’ensemble du secteur. 

L’étude de Statista montre que les niveaux de rétention varient selon les secteurs d’activité. Typiquement, les app de shopping et de business connaissent une rétention forte comparée aux apps de loisirs et de tourisme, par exemple.  

Supposons que le taux de rétention moyen des applications dans votre secteur soit d’environ 30 %, mais que votre application ait un taux de rétention de 10 %. Dans ce cas, il y a probablement un problème que vous devez résoudre. 

Une analyse comparative peut vous aider à déterminer les aspects de votre application sur lesquels vous devez vous concentrer pour rester à la hauteur de la concurrence (ou la surpasser).

App analytics : les types d’outils

Nous pouvons classer les outils d’analyse en différentes catégories, en fonction des paramètres qu’ils suivent. Vous trouverez ci-après une brève description de chacun d’entre eux, afin de savoir quels outils vous fourniront les données dont vous avez besoin pour assurer le succès de votre application.

Analyse in-app

Les outils d’analyse in-app vous permettent de suivre tout ce que fait un utilisateur au sein de votre application et de mesurer l’engagement de l’utilisateur. Ces outils fournissent également des mesures essentielles, telles que des données démographiques sur les utilisateurs et des informations sur les appareils. 

Analyse des performances des applications

Les outils d’analyse des performances font techniquement partie de la catégorie “in-app”, mais ils se concentrent moins sur vos utilisateurs que sur l’application elle-même. 

Ces outils effectuent des audits qui permettent d’identifier les erreurs susceptibles de se produire pendant l’exécution de votre application. Du temps de fonctionnement (qui mesure la durée pendant laquelle votre application fonctionne) à la réactivité, en passant par l’utilisation des ressources et les pannes, vous pouvez comprendre quand votre application fonctionne, ralentit ou échoue sur différents appareils – et résoudre les problèmes qui peuvent faire fuir les utilisateurs.

Analyse de la publicité (App advertising) sur les applications

Un outil d’analyse de la publicité sur les applications est au cœur de toute campagne de marketing réussie. 

Cela permet de les performances de votre application sur différents canaux de marketing et aide à analyser les ad clicks et les comportements in-app. Grâce à ces informations, vous pouvez ajuster votre stratégie marketing pour stimuler instantanément les ventes sur mobile ou en store. 

Les outils d’App advertising pour applications permettent également d’évaluer le retour sur investissement des dépenses publicitaires. Vous pouvez utiliser les données pour mieux communiquer avec votre public cible et répartir plus efficacement vos dépenses marketing.

Comment choisir l’outil d’app analytics qui me convient ?

Avec le grand nombre d’outils disponibles et les nouveaux outils qui sortent chaque année, il peut être difficile d’y retrouver. Ces conseils vous aideront à naviguer sur le marché et à choisir l’outil qui répond le mieux à vos besoins. 

• Prendre en compte la tarification : Cela peut sembler évident, mais vous devez toujours examiner la politique tarifaire d’un outil avant de vous engager. Déterminer le coût minimum et les options de croissance disponibles, les taux moyens transactionnels (le cas échéant) et les politiques d’utilisation. Ces détails peuvent vous aider à choisir un outil rentable. 
• Vérifiez ses principales caractéristiques : Renseignez-vous sur les fonctionnalités de base de l’outil, telles que les push, les A/B tests et le suivi des KPIs, indicateurs clés de performance. 
• Choisissez le bon niveau de détail pour votre application : Imaginons que vous lanciez votre première application. Dans ce cas, un outil d’analyse standard peut fournir toutes les informations dont vous avez besoin pour le moment. Cependant, si votre application est très originale et nécessite des informations spécifiques, envisagez une option qui offre des mesures personnalisées. 
• Déterminer le niveau de soutien offert par l’outil : Vous voulez une formule d’app analytics qui apporte le soutien, à l’endroit et au moment nécessaire. Renseignez-vous sur le niveau de documentation offert par l’outil et vérifiez s’il dispose d’une ligne d’assistance téléphonique 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ou d’un gestionnaire de compte pour vous aider en cas de problème.

Points clés à retenir

• L’app analytics pour mobiles fait référence à l’accumulation et à la mesure des données issues de l’activité autour de l’application. Cela fournit des informations sur les performances de votre application à plusieurs niveaux (comportement de l’utilisateur, performances de l’application et marketing) afin d’éclairer l’ensemble du parcours utilisateur.
• Un outil d’analyse web suit les données du site web, tandis qu’un outil d’app analytics pour mobile suit les données de l’application.
• Les outils d’app analytics vous aident à améliorer l’expérience utilisateurs grâce à une meilleure acquisition, des performances accrues et un marketing personnalisé. Cela peut mener à une rétention accrue et à un meilleur ROI  
• Vous pouvez suivre différents indicateurs KPIs en fonction de vos objectifs : par exemple, le revenu, l’engagement, l’expérience utilisateur et la performance. 
• Avant d’investir dans un outil d’app analytics, vérifiez ses prix, ses fonctionnalités, ses mesures et sa valeur ajoutée. 

The post Analytics pour applications mobiles : tout ce qu’il faut savoir appeared first on AppsFlyer.

La récente interprétation d’ Apple pour sa mise en conformité avec le Digital Markets Act (DMA) a suscité un vif débat dans le secteur, de nombreuses entreprises et développeurs estimant qu’elle n’est pas à la hauteur des attentes, et incitent les législateurs de la rejeter.  

Cependant, une analyse que nous avons effectuée montre que la viabilité des nouvelles formules dépendent de multiples facteurs et que, dans certains cas, l’option est réalisable. 

Quel que soit le résultat final, le fait qu’Apple ouvre son walled garden aux stores d’applications alternatifs dans l’UE aura un impact considérable sur l’expérience utilisateurs, pour les développeurs, et sur l’ensemble du marché des applications. 

Mais pour l’instant, nous allons nous concentrer sur la proposition actuelle d’Apple. Et pour commencer…

Pourquoi tout ce remue-ménage ?

Avant de se plonger dans les données, un bref rappel des news.

L’annonce d’Apple comprend une série de mises à jour de la plupart de ses principales fonctionnalités dans l’UE, qui incluent iOS, App Store, les services de paiement, Safari, Webkit, etc.

Toutefois, celle qui pourrait avoir les conséquences les plus significatives est celle qui permet de télécharger des applications iOS à partir d’autres stores d’applications – et que Apple nome “marketplaces” – tout en payant des frais basés sur de nouvelles conditions commerciales. 

Voici une déclinaisons des formules d’aujourd’hui et de demain.

Dans le cadre des nouveaux modèles, les développeurs peuvent choisir de s’en tenir au modèle actuel, de passer à d’autres marketplace, ou de combiner les deux. En outre, ils peuvent faire ce choix au sein de l’App Store lui-même.

Facteurs en jeu

La question à un million de dollars est bien sûr de savoir quel(s) modèle(s) sont les meilleurs plans d’action.

Il est clair que les frais d’achat in-app jouent un rôle extrêmement important, mais ceci est assez simple (Apple a fourni cette calculateur pour simuler les chiffres). En outre, d’autres facteurs importants doivent être pris en considération :

1. Portée : La structure tarifaire actuelle de l’App Store n’exige le paiement que pour les achats in-app qui passent par le store, c’est-à-dire les biens et services numériques tels que 50 pièces dans un jeu, ou un abonnement à un service. 
   À première vue, pourquoi les applications qui ne traitent pas les paiements par l’intermédiaire du store, en eCommerce par exemple, les voyages, les transports, la livraison de nourriture, les services sociaux, devraient-elles envisager un changement alors qu’elles ne paient actuellement rien à Apple ?
   La réponse est bien sûr la discoverability. Les nouvelles marketplaces ouvrent de nouvelles perspectives de croissance. Pensez au potentiel d’une place de marché Meta ou d’un store Microsoft. Quelle entreprise ne souhaiterait pas participer à cette danse, dont la portée est considérable ?
   
2. Effort de développement : Mais avant de se joindre aux festivités, il est important de se rappeler que chaque nouvelle place de marché et chaque méthode de paiement s’accompagnent d’un coût de développement élevé.

3. Business model : Les applications qui se rémunèrent grâce aux publicités (par exemple, les jeux hypercasuals ou les réseaux sociaux) ne paient actuellement aucune redevance à l’App Store. Alors pourquoi envisager un changement ? Pour les grands jeux hypercasuals, par exemple, des frais de 0,5 euro n’est probablement pas viable en raison des faibles marges du jeu. Mais pour les social apps, la portée peut jouer un rôle si elles parviennent à faire fonctionner l’économie de l’unité. 

4. Taille d’application : Il va sans dire que les frais de technologie de base peuvent peser lourdement sur les grandes applications, avec un demi euro par installation au-delà de 1 million… 

5. Autres frais : Qu’il s’agisse d’impôts locaux à ajouter (connus) ou de frais sur les nouvelles places de marché qui revendiquent une part du gâteau (frais inconnus), le paiement ne commence pas et ne se termine pas avec Apple.  

6. Mesure : À quoi ressembleront les mesures dans les nouvelles places de marché ? Apple a explicitement déclaré que l ‘ATT s’applique, mais qu’en est-il de SKAN? 

7. L’avenir : Les petites applications bénéficient du nouveau modèle mais, comme toute entreprise, elles cherchent à se développer et le feront probablement si elles sont soutenues par un VC. Par conséquent, cela pourrait ne pas être une bonne option à l’avenir, et l’on ne sait pas encore s’il sera facile ou difficile de passer d’un modèle à l’autre et d’un store à l’autre.

La réponse rapide à la question sur toutes les lèvres est donc : cela dépend du cas étudié. 

Quelles sont les applications les plus touchées par les frais sur les technologies de base ?

Pour examiner l’impact potentiel des seuls frais technologique de base, nous avons analysé nos données (plus de 2 milliards d’installations d’applications iOS dans l’UE en 2023 à partir de dizaines de milliers d’applications), et constaté que parmi les applications ayant un nombre minimum d’installations (nous avons utilisé un seuil de 10 000 par an), un total de 4,2 % répond aux critères qui exigeraient le paiement d’une redevance technologique de base si le nouveau modèle était choisi – un pourcentage assez important.

Toutefois, il n’est pas surprenant de constater que la vue verticale fait apparaître des différences significatives.

Les verticales telles que eCommerce, l’alimentation et les boissons, et les voyages ont une part plus importante de grandes applications et ne paient pas, à l’heure actuelle, de frais à l’App Store, car leurs transactions sont traitées en dehors du store: ces apps ne vendent pas de biens ou de services numériques. Quels sont les cas propices au changement ? 

Le petit nouveau qui a connu une croissance massive l’année dernière est Gen AI, avec la plus grande part d’applications d’ampleur, et donc, des frais de technologie de base potentiellement élevés. D’autre part, la plupart de ses applications utilisent généralement un modèle d’abonnement, ce qui signifie qu’elles paient des frais de 30 % (15 % après la première année) dans le modèle actuel. Pour eux, la décision n’est donc pas évidente.

Mais ne vous inquiétez pas…nous ne vous laisserons pas en suspens avec ces questions sans réponse.

Quelle voie dois-je emprunter ? Essayez notre modèle

Le diable se cache dans les détails. 

Pour nous aider dans cette tâche, nous avons créé sur Desmos un modèle qui vous permet de choisir votre stratégie et de déterminer à quel moment la nouvelle méthode devient plus avantageuse.

Dans ces graphiques, nous avons examiné trois facteurs : 

x = Revenus

y = Nouveau modèle de paiement moins modèle de paiement actuel

z = Installations

L’axe des y représentant la différence entre les modèles de paiement, tout point où y<0 correspond à un moment où le nouveau modèle est préféré, du moins d’un point de vue purement mathématique. Mais n’oubliez pas : il y a beaucoup d’autres facteurs à prendre en considération, comme ceux qui ont énumérés ci-dessus.

Pour les petites entreprises (sur la base du Small Business Program d’Apple pour applications dont le revenu annuel est inférieur à 1 million de dollars), utilisez ce modèle et suivez les instructions de la colonne de gauche.

Pour de plus grandes activités, utilisez ce modèle et suivez les instructions de la colonne de gauche.

Voyons quelques exemples pour illustrer le fonctionnement de cet outil :

Activités d’ampleur

1) Biens et services numériques, 10 000 000 d’installations annuelles

Il est conseillé de passer à la nouvelle formule si votre chiffre d’affaires dépasse 50 millions d’euros. 

2) Biens et services NON numériques, 10 000 000 d’installations annuelles

Il est conseillé de poursuivre le modèle actuel.

Petites entreprises

Biens & services numériques ou biens et services NON numériques (les mêmes conditions s’appliquent), 800 000 installations annuelles

Il est recommandé de passer au nouveau modèle.

Conclusions

L’ouverture du walled garden d’Apple est sans aucun doute une nouvelle passionnante. Mais pour ce qui est de la viabilité des business et de la concrétisation de ce changement, c’est une autre histoire. 

Bien que de nombreux développeurs soient déçus par les changements apportés par Apple en UE, notre analyse a montré qu’il existe des scénarios dans lesquels cela a du sens, en particulier pour les applications actuellement inscrites à l’App Store Small Business Program qui ont moins d’un million d’installations annuelles, ainsi que pour les applications plus importantes dans des cas spécifiques, comme nous l’avons vu ci-dessus.

La balle est maintenant dans le camp de la Commission européenne, qui doit déterminer comment elle interprétera la propre interprétation d’Apple de la nouvelle réglementation. 

Il ne s’agit vraisemblablement pas du dernier mot et nous vous tiendrons au courant au fur et à mesure de l’évolution de la situation.  

The post Les modifications d’Apple après le DMA de l’UE : impact et possibilités appeared first on AppsFlyer.

Le Digital Markets Act ( (DMA), politique visionnaire de l’Union européenne, est en train de remodeler radicalement le paysage digital de la publicité dans l’Espace économique européen (EEE) et au Royaume-Uni. La législation vise les acteurs technologiques dominants, qu’elle qualifie de « gatekeepers », c’est-à-dire des géants tels que Google, Meta, Apple et d’autres. Chacun étant tenu de s’adapter en conséquence.

Google, l’un des principaux acteurs du secteur de la publicité, doit maintenant revoir ses politiques en matière de données des utilisateurs et améliorer la transparence dans le secteur de la Tech. 

L’introduction du DMA donne aux consommateurs plus d’options et de contrôle en ce qui concerne la confidentialité et la façon dont les données sont utilisées, poussant les annonceurs à basculer vers une transition significative dans laquelle le SDK d’AppsFlyer, et son intégration incorporée aux sein des plateformes de gestion du consentement (CMP) s’avère être critiques.

Dans cet article, nous examinerons rapidement l’impact du DMA sur les annonceurs, l ‘approche de Google en matière de DMA, la manière dont les annonceurs doivent se conformer à ces exigences et le rôle d’AppsFlyer pour aider ces derniers à se tenir au courant des changements et mises à jour qui comptent. 

Impact du DMA sur le secteur de la publicité

Bien que le DMA ne fasse pas référence aux entreprises autres que les “gatekeepers”, ce groupe spécial doit établir de nouvelles méthodologies pour s’y conformer. De leur côté, les annonceurs qui exploitent les vastes réseaux publicitaires de Google doivent également s’adapter, cette fois pour se conformer à la propre évolution des principaux moteurs de recherche.  

Dans ce nouveau cadre, les annonceurs sont chargés de gérer activement les indications de consentement lorsqu’ils partagent des données avec les canaux publicitaires de Google – sujet détaillé davantage plus loin.

S’ils ne fournissent pas les signaux de consentement requis, les annonceurs risquent d’être privés de capacités de mesure et de remarketing précises au sein de l’UE, ce qui nuira à l’attribution et au ciblage personnalisé de l’audience, et du segment dans son ensemble. Par conséquent, l’absence d’informations sur le consentement (en raison d’une mise en œuvre/adaptation tardive) peut avoir une incidence sur la taille de l’audience sur Google, lorsque des utilisateurs de l’EEE sont concernés.

Comment les annonceurs se conforment-ils au DMA de Google ?

S’alignant sur les prochaines demandes du DMA, Google modifie son approche de la sollicitation du consentement des utilisateurs dans l’Union européenne (UE), l’Espace économique européen (EEE) et le Royaume-Uni, en mettant l’accent sur des pratiques transparentes en matière d’utilisation des données. 

Les annonceurs devront s’adapter à une procédure opérationnelle standard révisée, qui nécessite le partage des mesures de consentement, soit manuellement, soit par l’intermédiaire d’un CMP.

Google demandera aux annonceurs de vérifier d’abord si l’utilisateur cible se trouve dans l’UE, l’EEE ou le Royaume-Uni et, dans l’affirmative, de fournir deux variables essentielles liées au consentement :

• ad_personalization_enabled=true/false: Représenter l’approbation de l’utilisateur pour la publicité personnalisée.
• ad_user_data_enabled=true/false: Représenter le consentement à l’utilisation des données de l’utilisateur dans les stratégies publicitaires.

AppsFlyer : un acteur proactif proposant un SDK compatible avec le CMP

AppsFlyer a mis à jour sa solution pour aider les annonceurs à répondre aux nouvelles exigences du DMA grâce au SDK récemment dévoilé.

Le SDK va au-delà de la simple assistance aux données de consentement, grâce à l’intégration du CMP. Cet ajout facilite la mise en conformité en favorisant la collecte des données du cadre du TCF, le Transparency and Consent Framework, et en réduisant la nécessité pour les annonceurs d’envoyer manuellement à Google les informations relatives au consentement de l’utilisateur (la collecte manuelle étant également possible pour les annonceurs qui n’utilisent pas de CMP).

Le SDK d’AppsFlyer est conçu avec soin pour collecter et relayer les informations relatives au consentement, ce qui permet aux annonceurs de se conformer plus facilement aux réglementations en vigueur. Ce système de soutien est indispensable pour assurer une transition en douceur vers la gestion des données relatives au consentement-utilisateur, une nécessité dans le cadre émergent de la publicité, institué par Google.

AppsFlyer: maîtrisez le changement et maintenez une position de leader

Le DMA annonce une nouvelle ère et une nouvelle transformation. Les modifications apportées par Google peuvent profiter aux utilisateurs finaux, mais elles posent également de nouveaux défis aux annonceurs. 

AppsFlyer s’engage activement auprès de Google et d’autres gatekeepers influents pour élaborer et fournir des solutions pratiques aux annonceurs, tout en conservant une position impartiale et sans préjugés parmi les annonceurs, les réseaux et les éditeurs.

Le chemin à parcourir peut être semé d’embûches, la présence d’AppsFlyer comme MMP fiable et de premier plan simplifie le processus pour les spécialistes marketing qui tentent de se frayer un chemin dans les méandres du DMA!

Alors que les normes en matière de confidentialité ne cessent d’évoluer, poussant le secteur vers une plus grande transparence centrée sur le choix de l’utilisateur, AppsFlyer s’engage renforcer les annonceurs, non seulement pour rester en phase avec ces changements, mais aussi pour prospérer, en garantissant une mesure précise et continue dans le temps.

The post Présentation du SDK « Google DMA-ready », d’AppsFlyer appeared first on AppsFlyer.