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Analisi dei dati
Decisioni supportate dai dati.
Attribuzione pulita e dashboard chiare che trasformano segnali grezzi in
La versione breve.
La crescita spesso si ferma perché i dati non sono affidabili. Ricostruiamo l’attribuzione su segnali proprietari, li riuniamo in dashboard consultate dal vostro team e progettiamo esperimenti affinché ogni decisione si basi su ciò che genera
Per il gioco Crush Crush, Kelsey Sarasqueta-Allen, ingegnera dati e analytics, gestisce la dashboard che segue le installazioni a pagamento, costruita sui dati di Adjust, il servizio che registra da quale annuncio arriva
Fatto per te.
Attribuzione
Misurazione first-party che sopravvive ai cambiamenti sulla privacy e lega la spesa alle coorti che
Dashboard
Un'unica fonte di verità che il vostro team legge
Progettazione di esperimenti
Test con potenza statistica adeguata così scalate ciò che funziona e fermate ciò che non funziona,
Casi di studio
Analisi dei dati, dimostrato.
Mobile
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AI
Come un'app fitness con IA ha raggiunto un ROAS di 8,54
Analisi dei dati, con risposte.
Sostituite il nostro stack di analytics?
Raramente. Di solito rendiamo il vostro stack esistente affidabile e leggibile, poi aggiungiamo attribuzione e progettazione
Perché non posso fidarmi dei miei numeri attuali?
Perché la maggior parte degli stack mescola dati della piattaforma, modellati e first-party senza riconciliarli. Ricostruiamo la misurazione su segnali first-party così il numero su cui agite è
Cosa consegnate?
Attribuzione pulita, una dashboard unica che il vostro team legge ogni giorno, e esperimenti con potenza statistica adeguata, così le decisioni sono basate su ciò che guida
Come sopravvive ai cambiamenti sulla privacy?
Ci appoggiamo alla misurazione first-party e server-side progettata per un mondo post-ATT e post-cookie, così la vostra attribuzione regge mentre le piattaforme
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