วิธีสร้างรายได้กับ IAP บน iOS 14.5+

เดือนเมษายนที่ผ่านมานี้มีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของการตลาดบนมือถือ เนื่องจาก Apple นำกฎเกณฑ์ AppTrackingTransparency (ATT) ออกมาใช้ หลังจากที่รออยู่นาน

สำหรับแอปซึ่งขับเคลื่อนรายได้จากการซื้อภายในแอป(in-app purchase) การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล(data-driven decision) จะทำได้ยากกว่าเมื่อก่อน เนื่องจากมีข้อมูล deterministic ให้ใช้งานน้อยลง

ส่วนด้านรายได้จริงๆนั้น iOS 14.5+ จะไม่ส่งผลต่อการใช้จ่ายของผู้ใช้แอป การใช้จ่ายบนแอปของผู้ใช้งานยังคงเหมือนเดิม ผู้ใช้งานสามารถซื้อสินค้าภายในแอปอย่างเหรียญหรือชีวิตสำรองได้ อย่างไรก็ตาม การที่ยังขาด deterministic attribution ของผู้ใช้งานที่ opt-out นั้นอาจจะเป็นอุปสรรค เนื่องจากเจ้าของแอปไม่รู้ว่าแต่ละแคมเปญนั้นสร้างรายได้เข้ามาเท่าไหร่กันแน่

การที่ไม่สามารถเชื่อมโยงการซื้อของในแอปกับ install ใหม่หรือ reattribution จึงยากที่จะระบุว่าช่องทางการสร้างฐานลูกค้าใหม่ ช่องทางไหนที่ทำงานได้มีประสิทธิภาพ และยังพยากรณ์ LTV ในระดับผู้ใช้งาน(user level) ได้ยากขึ้นด้วย

แต่ในโลกยุคหลัง IDFA นี้ ยังมีหลายกลยุทธ์ที่คุณสามารถนำไปใช้งานกับข้อมูลในมือได้อย่างเต็มเม็ดเต็มหน่วย เพื่อวัตถุประสงค์ของการสร้างโมเดลหรีอการพยากรณ์ คุณสามารถรักษา baseline ของข้อมูล deterministic ไว้ใช้งานได้โดยการเพิ่มจำนวนคน opt-in ให้มากที่สุด และสามารถทำให้ SKAdNetwork ของ Apple ใช้งานได้โดย โดยการระบุสัญญาณหลักที่ใช้ในการ optimize

SKAdNetwork สำหรับการซื้อในแอป (in-app purchase)

Apple นำ SKAdNetwork ออกมาใช้ในปี 2018 โดยมีผู้จำนวนน้อยมาก แนวคิดเบื้องหลัง SKAdNetwork คือ จะเป็นการวัดผลแคมเปญชนิดที่ไม่มีข้อมูลในระดับผู้ใช้งาน (user level) เมื่อ iOS 14.5+ ออกใช้ Apple สร้างเฟรมเวิร์คของ SKAdNetwork — โดยมีฟีเจอร์เพิ่มเติมหลายฟีเจอร์ — เป็นวิธีเดียวที่สามารถใช้เก็บข้อมูลเพื่อวัดประสิทธิภาพของโฆษณา ในกรณีที่ผู้ใช้งานเลือกจะจำกัดช่องทางไม่ให้นักพัฒนาแอปเข้าถึง IDFA ได้

SKAdNetwork มีเนื้อที่สำหรับตัวบ่งชี้ปลายน้ำขนาด 6 บิต ตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 63 (หรือระหว่าง 000000 และ 111111 ในระบบเลขฐานสอง) มีไทม์เมอร์เบื้องต้นที่ 24 ชั่วโมง 'Conversion value' นี้สามารถมอบหมายค่าใดก็ได้ ที่ต่อไปจะแสดงออกในระบบเลขฐานสอง ทุกครั้งที่ conversion value นี้มีการอัพเดต เพื่อสร้างรหัสหกบิตใหม่ภายในแอป ไทม์เมอร์วินโดว์ก็จะต่อเวลาไปอีก 24 ชั่วโมง

เมื่อใดที่ conversion value window นี้หมดอายุ ไทม์เมอร์ 24 ชั่วโมงตัวใหม่สำหรับการระบุแหล่งที่มาจะเริ่มนับถอยหลัง ในวินโดว์ของเวลา 24 ชั่วโมงนี้ SKAdNetwork จะส่งคืนข้อมูลการระบุแหล่งที่มาให้แบบสุ่ม การที่ต้องจับเวลาแบบสุ่มก็เพื่อสร้างความสับสนคลุมเครือให้เวลาติดตั้ง เพื่อตัวกระตุ้นให้เกิดอีเวนต์จะไม่สามารถเชื่อมโยงกับผู้ใช้คนใดคนหนึ่งได้ ระบบ SKAdNetwork ยังแชร์ข้อมูลนี้ในข้อมูลรวม (aggregate) โดยไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลในรายละเอียดในระดับผู้ใช้งานได้

สำหรับแอปซึ่งหารายได้จากการซื้อภายในแอป วินโดว์ช่วงสั้นๆ สู่พฤติกรรมของผู้ใช้งานอาจกลายเป็นปัญหาได้ สำหรับหลายๆ เกม การ onboard ผู้ใช้งานเพื่อสร้างความคุ้นเคยและอธิบายคุณค่าของการซื้อในแอปนั้นอาจใช้เวลามากกว่า 24 ชั่วโมง ถ้าผู้ใช้งานเต็มใจจะซื้อชีวิตสำรอง ความอยากที่ว่าอาจจะยังไม่เกิดจนกว่าผู้ใช้งานจะเล่นถึงระดับที่ท้าทายมากขึ้น ถ้าคุณมีการวิวหลังการติดตั้งแค่ 24 วิว นี่ก็ไม่ใช่เรื่องที่จะติดตามได้โดยง่าย

แต่เราอาจขยายเวลาของไทม์เมอร์ได้โดยใช้หนึ่งบิตเพื่อเพิ่มเวลาของวินโดว์ของ conversion เพียงกดตัวสั่งงานเพื่ออัพเดต conversion value (ยกตัวอย่าง จาก 000001 เป็น 000011 เป็นต้น) ก็จะสามารถต่อเวลาได้อีก 24 ชั่วโมงเป็นการชั่วคราว —โดยผู้ใช้งานจะต้องล๊อกอินทุกวัน ให้ตัวสั่งงาน conversion value ดำเนินการกับแอปในโฟร์กราวนด์ ถ้าผู้ใช้งานคนนั้นไม่เปิดแอปอีกในช่วงวินโดว์นี้ ก็จะไม่สามารถอัพเดต conversion value หมายความว่าคุณอาจสูญเสียข้อมูลซึ่งเดิมคาดหวังว่าจะเก็บรวบรวมได้เมื่อต่อเวลาไทม์เมอร์

ทำให้ SKAdNetwork ใช้งานได้สำหรับการซื้อของในแอป (IAP)

คุณสามารถติดตามพฤติกรรมการซื้อในแอป (in app purchase - IAP) ด้วยการใช้ SKAdNetwork ได้สองวิธีหลักๆ  ขึ้นกับว่าคุณต้องการความถูกต้องแม่นยำระดับไหน

วิธีแรกคือการใช้ ‘bit masking’ โดยคุณสามารถแจกงานบิตแต่ละตัวในหกบิตลงในหนึ่งอีเวนต์ และแล้วแต่ว่าบิตที่สอดคล้องจะตั้งค่าที่ 0 หรือที่ 1 จะระบุถึงอีเวนต์นั้นหรือไม่ วิธีการนี้มีแผนผัง conversion value ง่ายๆ ของเราคอยสนับสนุน

ถ้าคุณอยากจะติดตามอีเวนต์ IAP หกอีเวนต์หรือน้อยกว่านั้น วิธีการนี้ซึ่งใช้บิตหนึ่งตัวเชื่อมโยงกับแต่ละอีเวนต์ ก็ดูจะเหมาะสม โดยคุณจะสามารถติดตาม conversion เหล่านั้นได้ ถ้าคุณตั้งใจจะ optimize ผ่านไมล์สโตนหลัก — ยกตัวอย่าง “ฝึกเสร็จแล้ว”, “ผ่านเลเวลหนึ่ง” และ “ซื้อ” —วิธี bit masking นี้เหมาะมาก

อย่างไรก็ตาม ถ้าคุณอยากได้ข้อมูลเชิงลึกซึ่งลงรายละเอียดกว่านี้ในเรื่อง range หรือ scale ของ value คุณก็สามารถสร้างบัคเก็ตของ "การซื้อ" หรือตัวบ่งชี้อื่นๆ ได้ ระบบ conversion value ซึ่งมีบัคเก็ตเป็นฐานช่วยให้คุณกำหนดคุณค่าได้ว่าจะติดตามว่ามีผู้ใช้งานกี่คนกำลังใช้จ่ายในช่วง 24 ชั่วโมงแรก สำหรับประเภทธุรกิจเกมมิ่ง อีคอมเมิร์ส ดีลิเวอร์รี หรือการจองตั๋วเพื่อเดินทางท่องเที่ยว KPI ซึ่งมักใช้กันคือ Average Order Value (AOV) ซึ่งวัดจำนวนเงินที่ผู้ใช้งานจ่ายเงินซื้อในแอป ถ้าคุณตั้งใจจะ optimize ผ่าน AOV คุณควรจะใช้บัคเก็ตซึ่งจะตีวงล้อมมูลค่าของการซื้อต่างๆ กันทั้งหมด

ในวิธีการที่ใช้บักเก็ตเป็นพื้นฐานนี้ คุณสามารถตั้ง range ตั้งแต่ $1-$5, $6-$10 และอื่นๆ โดย value คืนกลับใน postback ของ conversion value ซึ่งสอดคล้องกับบัคเก็ตแต่ละตัว

โมเดล LTV ซึ่งพยากรณ์โดยใช้พฤติกรรมเมื่อผู้ใช้งานใช้แอปวันแรก มาพยากรณ์รายได้ในอนาคตในระยะกลาง โมเดลพยากรณ์แบบนี้ทำงานได้ดีกว่าเมื่อใช้กับบัคเก็ตต่างๆ หรือหมวดหมู่ต่างๆ ซึ่งกว้างกว่า ซึ่งเราน่าจะต้องการสร้างนิยามของความสำเร็จที่เป็นไปได้ที่กว้าง และกรองผู้ใช้งานตามประเภทของพฤติกรรมของแต่ละคน การใช้บัคเก็ตทำงานในภาพกว้างๆ อย่างเช่นแบ่งผู้ใช้งานเป็นประเภท 'whale' หรือ 'ไม่ใช่ whale' สามารถทำได้ โดยอาศัยพฤติกรรมดั้งเดิมของผู้ใช้งานเป็นบรรทัดฐาน

การเพิ่มจำนวนของ opt-in คือก้าวแรกของการรวบรวมข้อมูล deterministic ซึ่งต้องนำมาใช้เพื่อสร้างโมเดล ใช้พยากรณ์ และทำงานกับ SKAdNetwork ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อมีข้อมูลเหล่านี้ คุณก็จะสามารถติดตามพฤติกรรม IAP ได้ โดยการ masking หรือสร้างบัคเก็ตของการซื้อ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าและการกำหนดกลยุทธ์ของคุณ และ อีเวนต์ IAP ไหน (รวมทั้งจำนวน) ที่คุณเลือกจะเน้นและติดตาม

สนใจข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ Adjust จะสามารถสนับสนุนการเติบโตของคุณ อย่าลืมเข้าไปดู คู่มือ ของเรา หรือตรงไปที่ศูนย์ข้อมูล iOS 14.5+ ของเรา ที่นี่.