AdTech, атрыбуцыя і як абумоўліваць / карэляваць падзеі для росту

У апошнія 2 дні я чытаў пра AdTech, праблему з атрыбуцыяй і пра тое, як падзеі (у шляху карыстальніка) могуць быць звязаны паміж сабой; і гэта мае сціплыя намаганні па напісанні таго, што я зразумеў.

Дык што такое AdTech?

AdTech у асноўным за кадрам таго, што падтрымлівае прастору лічбавага маркетынгу. На мой погляд, гэтая тэхніка мае велізарны патэнцыял для развіцця, асабліва з-за таго, наколькі інавацыйнай і персаналізаванай яна можа быць. Разглядайце гэта як навуку пошуку выгадных спосабаў рэкламы ў лічбавым выглядзе. То бок, высвятляючы, дзе размясціць больш аб'яў, на каго нацэліць, якое аб'ява дало максімальную колькасць канверсій і г.д.

Зараз, што такое пераўтварэнне?

Пераўтварэнне ў лічбавую рынкавую прастору можа стаць продажам, хтосьці падпісаўся на ваш SaaS, рэгістрацыя карыстальніка. Падумайце пра тое, што дзеянне, калі кліент дастаткова паўтарыць дастаткова разоў, прыносіць вам прыбытак.

Наша мэта складаецца ў тым, каб зразумець, якая рэклама прывяла да максімальнай канверсіі, каб вы маглі марнаваць больш грошай на гэта, а менш (альбо наогул) на тое, што не атрымалася.

Давайце пагаворым пра атрыбуцыю

Атрыбуцыя - гэта навука, якая дае значэнне (лік) кожнай кропцы датыку ў шляху карыстальніка, якая, нарэшце, прыводзіць да пераўтварэння. Гэта ў асноўным неабходна для ацэнкі працэсу для лепшага аналізу, напрыклад -

  1. Знайдзіце, які крок у варонцы пераўтварэння з'яўляецца найбольш важным для пераўтварэння
  2. Знайдзіце, пасля якога кроку большасць карыстальнікаў пакідае (і ніколі не вяртаецца альбо робіць пераўтварэнні праз іншыя сродкі)
  3. Паэксперыментуйце з падзеямі і зразумейце, як гэта ўплывае на пераўтварэнні.

Але што вы пытаеце? Вельмі добрае пытанне. Варонка пераўтварэння - гэта пакрокавыя працэсы, якія карыстальнік праходзіць, перш чым зрабіць канчатковую канверсію.

Праблема атрыбуцыі

Давайце зробім тэматычнае даследаванне (пра вядомыя мне сцэнарыі) на кучы карыстальнікаў. Памятаеце, што апісанне гэтых карыстальнікаў можа быць даволі сумным:

Карыстальнік A жадае спартыўнай абутку. Ён бачыць рэкламу такой самай спартыўнай абутку, якую ён хоча (хаця ён нідзе пра гэта не згадваў, і ўсё, што ён думаў пра гэта: /), націскае на аб'яву і, паколькі яму так спадабалася. шмат, выручка на куплю. Дзіўны прадукт; ён шчаслівы, прадавец шчаслівы.

Карыстальнік B таксама хоча спартыўнай абутку. Ён націскае на аб'яву і правярае яго, але не ўпэўнены, ці будзе ён добра выглядаць. Таму на наступны дзень ён ідзе ў краму той жа кампаніі і прымерыць. Ён любіць яго, таму і купляе яго.

Да гэтага часу мы ведаем, што кожны хоча спартыўную абутак і купляе пасля таго, як убачыў аб'яву ў парадку?

Карыстальнік C збіраўся набыць абутак, калі раптам ягоны тэлефон памрэ, так што ён зараджае яго і працягвае купляць яго са свайго ноўтбука.

Карыстальнік D адпраўляе брэнд і ідэнтыфікатар прадукту сваім бацькам і просіць іх набыць яго ў якасці падарунка на дзень нараджэння.

Карыстальнік E любіць прадукт, але ён зламаўся, таму захоўвае яго ў сваім спісе пажаданняў назаўсёды і купляе яго ў больш позні час. Так, я - карыстальнік E. Карыстальнік E - гэта я.

Давайце прааналізуем, як мы можам прымусіць кампутар (ці прынамсі лічбавы маркетолаг / хакер росту) знайсці сувязь паміж пераўтварэннем і аб'явай, якое яго выклікала.

Справа A даволі простая. Аб'ява непасрэдна вядзе да канверсіі, і гэтыя дадзеныя вяртаюцца рэкламадаўцу.

У выпадку B рэклама - гэта тое, што ў выніку прыводзіць карыстальнік купляць тавар. Калі б не рэклама, карыстальнік купіў бы абутак іншай кампаніі. Такім чынам, мы хочам звязаць гэта пераўтварэнне з аб'явай. Але як гэта зрабіць?

Тадааааа! Сардэчна запрашаем у праблему атрыбуцыі

Уявіце, што аб'ява - корань дрэва, галіны - гэта розныя падарожжы карыстальнікаў, а ліст у канцы галіны - пераўтварэнне. Праблема перад вамі заключаецца ў тым, каб звязаць лісце з яго коранем.

Вяртанне да справы B - гэта называецца атрыбуцыя "ў рэжыме онлайн-офлайн". Самы распаўсюджаны спосаб злучэння гэтых дзвюх - гэта прадастаўленне прома-кода, які карыстальнік у ідэале выкарыстоўвае, калі робіць куплю ў краме. Google мае паказчыкі наведванняў у краме, якія, у адпаведнасці з правамі рэкламадаўцаў, паказваюць, як наведванне вэб-сайта рэкламадаўца ўплывае на наведванне іх крам. Аднак гэта не вырашае праблемы цалкам; і праблема ўсё яшчэ застаецца.

Выпадкі C і D у значнай ступені падобныя. Прылада, з якога карыстальнікі бачылі рэкламу, не там, дзе яны набылі тавар. Гэта агульнапрынятая праблема атрыбуцыі крос-прылад. Па меры таго, як колькасць экранаў павялічваецца і па меры таго, як пошук развіваецца далёка ад палі пошуку ў AR / VR або Personal Digital Assistant, задача адсочвання карыстальнікаў на прыладах становіцца ўсё больш складанай! На сённяшні дзень спосабам вырашэння гэтай праблемы з'яўляецца выкарыстанне зарэгістраваных умоў уліковых запісаў google / facebook і г.д.

Што тычыцца выпадку E, рашэнне складаецца ў тым, каб вэб-сайты прадастаўлялі спісы пажаданняў, каб карыстальнік мог актыўна дадаць элемент у свой спіс пасля націску на аб'яву. Затым спіс пажаданняў - гэта яшчэ адзін крок у варонцы, і яго можна прасачыць да аб'явы, калі пераўтварэнне адбудзецца.

Я мяркую, што гэта (магчыма, від) кажа вам, чаму важна адсочваць кожны крок у шляху падарожжа. Адназначэнне атрыбуцыі (даючы ўсе значэнні першай або апошняй кропцы датыку карыстача) не дапамагае зрабіць вырашэнне (альбо пры спробе вырашыць) гэтых складаных задач на атрыбуцыю. Для вырашэння многіх такіх цікавых праблем трэба выкарыстоўваць (магчыма, нават створаныя?) Розныя алгарытмы прысваення.

Як у гэтых праблемах з атрыбуцыяй можна сказаць напэўна, што выклікала пераўтварэнні? На самай справе, як можна сказаць увогуле, што падзея А выклікала пераўтварэнне? Калі зрабіць гэта яшчэ больш, як мы можам сказаць, што падзея A выклікала падзею B?

Як звязаныя падзеі? Карэляцыя супраць прычыннасці

Цяпер, калі вы ведаеце пра тое, як колькасна вызначыць канверсіі, давайце пагаворым пра тое, як вы вырашыце, што стала прычынай канверсій і як вы можаце гэта даказаць.

Дзве найбольш распаўсюджаныя (і, здаецца, няправільна інтэрпрэтаваныя аднолькавыя) тэрміналогіі - карэляцыя і прычыннасць. Цяпер вашы аб'явы могуць стаць прычынай некаторых пераўтварэнняў. Вашы аб'явы суадносяцца з некаторымі пераўтварэннямі. Ці бачыце вы розніцу паміж імі?

Цяпер карэляцыя і прычынна-выніковая сувязь настолькі заблытаныя, таму што мы звычайна называем гэта прычыннасцю, нават калі гэта простая асацыяцыя. Збянтэжаны? Проста чытайце далей.

Давайце зробім тэматычнае даследаванне (Зноў):

Спадарыня Х выкладае матэматыку ў каледжы. У гэтым семестры яна атрымлівае горшы клас партыі (а можа, нават стагоддзе). Г-жа Х пастаўлена задача павысіць прадукцыйнасць гэтага класа, бо яна, як кажуць, самая лепшая ва ўсім свеце. Спадарыня Х ідзе да заняткаў і аб'яўляе - Няма больш абавязковага наведвання майго занятку. За дзень да іспыту яна дае кароткі пераказ сесій. Вось і ўсё.

Вынік - павялічваецца% дзяцей, якія здаюць экзамены!

Я выкладчык таго ж каледжа і хачу ведаць, ці трэба мне прымаць такую ​​ж руціну.

Зараз у гэтай мадэляванні ёсць куча зменных. Няхай А - колькасць студэнтаў, якія здаюць экзамены. Няхай B - лёгкасць, пры якой можна вывучаць гэты прадмет самастойна. Дапусцім, C - колькі дзяцей наведваюць заняткі перад экзаменамі D - наколькі добра праф-жа X, а E - гэта ўсё, што яна вучыць у выпускным класе. F - колькі дзён у семестры (каб вы маглі разлічваць свае дні на свабоду)

Гіпотэза (h1) заключаецца ў тым, што павелічэнне З з'яўляецца прычынай павелічэння А.

Лагічна здаецца? Для наведвання ёсць толькі адзін клас, які занадта непасрэдна перад экзаменам. Яна вучыць усё аднаму, даволі хутка, самародкам ведаў і гэта выклікае А.

Але я таксама магу сцвярджаць, што (h2) змена Е - прычына павелічэння А.

Я маю на ўвазе, уявіце, усё, што яна выкладае, - гэта дакладна тое, што ўваходзіць у экзаменацыйны ліст. Відавочна, усе, хто прысутнічаў, пройдуць. Але ці будуць яны, калі яна страшная настаўніца (то бок значэнне D нізкае)? Але ці не так, калі рэсурсы лёгка даступныя (B высокі), і яна дае ўсе пытанні, толькі што яна вучыць, як навучыць іх вырашаць?

Менавіта так. Цяпер мы ведаем, што B, C, D і E ўплываюць на A і, відавочна, F не мае значэння для А. Але мы не ведаем, якая пераменная выклікае А. Часам мы толькі бачым (або назіраем) адно падзея, і мы лічым, што гэта гэта прычына. Уявіце, мы толькі назіралі / ўлічвалі зменныя A і C, але h2 - гэта праўда!

Так адбываецца часцей за ўсё ці не. Мы не ведаем аб поўнай карціне; і працягваць рабіць вялікія стаўкі на аснове гэтай веры без доказаў будзе згубна.

Доказ> Вера. Дадзеныя> тэарэтычныя доказы Перыёдта.

У нашым выпадку мы цяпер ведаем, што B, C, D і E суадносяцца з A. І мы павінны знайсці тое, што ёсць сапраўдная ісціна. Што выклікае А.

Як даказаць прычыннасць

2 Метады тэсціравання A / B / n і тэставання гіпотэзы.

У A / B / n я б падзяліў вучняў класа (ад мадэлявання, памятаеце?) На падмноствы, і ў кожнай падмностве падтрымліваю пастаянныя ўсе, акрамя аднаго з B, C, D або E. Такім чынам, цяпер я бачу, як павялічваецца і памяншаецца адна зменная, як змяняецца вынік у кожнай з гэтых падмностваў, і я прыйшоў да лагічнага высновы, ці сапраўды змяненне зменнай на самай справе выклікала вынік. Як бачыце, гэта выгляд тэставання, які адбываецца ў рэжыме рэальнага часу. Ака эксперыментуе ў сучаснасці, каб атрымаць вынік пазней у будучыні.

У тэставанні гіпотэзы я выкладаю першасную гіпотэзу. Возьмем h1. І зараз я гэта адмаўляю. Гэта называецца нулявой гіпотэзай (h0). Цяпер h0 з'яўляецца A не ўплывае на змяненне C. Колькасць дзяцей, якія наведваюць заняткі, не ўплывае на колькасць дзяцей, якія праходзяць. Добра, чаму мы спрабуем даказаць h0, а не проста даказаць h1? Я маю на ўвазе, у нас ёсць дадзеныя аб кожнай з гэтых зменных, і што тады?

Дык вось у чым справа. h1 сцвярджае, што незалежна ад таго, што змяняецца ў B, D і E, павелічэнне C азначае павелічэнне A. Але тое, што h0 азначае, што калі B, D і E былі пастаяннымі, і я дазволіў C змяняцца, A не было б змяніць.

Лягчэй даказаць h0, чым h1, бо пераменных значна менш!

Выснова

Такім чынам, зараз у канцы гэтага доўга намаляванага артыкула вы даведаецеся тое, што я даведаўся з памылак, якія я таксама навучыўся. Але я спадзяюся, што і вы, і я зразумелі вельмі лагічную аснову лічбавага маркетынгу і як гэта ўплывае на рост прадукту; і як знайсці прычыну гэтага росту і даказаць гэта. Калі вы эксперт і чытаеце гэта, дайце мне ведаць, дзе я памыляюся і што магу прачытаць, каб лепш зразумець гэтыя паняцці.

Я не вельмі ўпэўнены, ці правільныя гэтыя факты / не. Вы? Дайце мне ведаць у каментарах ніжэй!