Apple の iOS 14 アップデートにより、モバイルデベロッパーがアプリ内課金を計測する方法が変わりました。デベロッパーは、 SKAdNetwork データを使用して IAP データに関連付ける必要があります。

Adjust の Conversion Hub では、SKAdNetwork の利用経験に関わらず、測定目標に沿った理想的なコンバージョンバリュー（CV）マッピングスキーマを簡単に設定することができます。これは、予測学習モデルを活用してお客様のアプリに合ったマッピングを提案し、構築されたモデルを統合パートナーに対して検証しながら、iOSの目標に到達することで実現されます。

iOS14.5+のIAPをAdjustでトラッキングする方法について、詳しく読む

LTV は、特定のユーザーがアプリにいくら課金するかを予測するものです。正確に予測できれば、マーケターが予算を設定したり、UA の取り組みを最も効果的なユーザーのみに振り向けたりすることに役立ちます。しかし、LTV のためにユーザー獲得の取り組みを最適化することは、そう簡単ではありません。

AppDiscovery では数十億のデータポイントと強力な機械学習を活用して、LTV の高いユーザーとのデータ関係を分析します。こうすることで、質の高い多くの独特のユーザーにリーチでき、望ましいコストでキャンペーン目標を達成することができます。

AppDiscovery による ROAS に最適化された UA の詳細を見る。

アプリ内でユーザーをエンゲージさせることについて考えるとき、通常は何を伝えて何を達成する必要があるかという目標設定から始めます。しかし、伝えようとしているメッセージは、
適切なオーディエンスに適切なタイミングで届く必要があります。

つまり、リエンゲージメントキャンペーンで伝えるすべてのメッセージは、アプリから
受け取ったデータをもとにパーソナライズされる必要があります。

MMP を使用して計測とデータ分析を設定するときは、意味のあるアクションを計測して、送信するメッセージが合理的なインタラクションポイントであり、データで裏付けられたターゲットオーディエンスに向けられるようにします。

Adjustでのアプリ内イベント計測の詳細を見る。