20 октября 2017 — OWOX BI Attribution. Улучшения в логике расчета атрибуции на основе воронки

Нас часто спрашивают: как лучше настроить воронку, когда есть несколько равнозначных путей к конверсии? Как оценивается непоследовательное, нелинейное движение посетителя по воронке? Как учесть вклад всех сессий в продвижение посетителя на следующий шаг?

Эти вопросы особенно актуальны для не-ecommerce и SaaS проектов, где у посетителей есть множество путей достичь конверсии.

Чтобы дать более точные и качественные результаты таким проектам, мы внедрили несколько улучшений в логику расчета модели атрибуции на основе воронки.

Эти изменения доступны во всех новых моделях атрибуции, созданных с 20 октября.

Оценка нелинейных воронок

Теперь для определения ценности действий мы считаем и используем вероятность перехода с каждого шага на каждый, а не только с предыдущего шага.

Например, посетитель перешел с первого шага сразу на третий. Чтобы определить ценность третьего шага в этой цепочке, мы используем вероятность именно такого перехода, а не перехода с предыдущего (второго) шага.

Это также применимо и к обратному движению по воронке, когда, например, посетитель переходит на второй шаг с третьего.

img1-probabilities.png

Множество разных воронок означает, что для достижения цели проходить все предусмотренные шаги необязательно. Следовательно, одному действию не надо давать ценность за другие действия.

Следуя этому принципу в логике расчета, мы стали распределять всю ценность конверсии только между шагами, которые участвовали в цепочке.

Например, если посетитель пропускает несколько первых шагов и попадает сразу на четвертый, а потом на пятый, то вся ценность конверсии распределится между шагами из цепочки: первым, четвертым и пятым. Ранее мы считали ценность всех шагов, и давали ценность пропущенных шагов следующему шагу после них.

img2-steps-and-values.pngЛогика расчета ценности шагов описана в нашей статье «Настройка шагов воронки»

Оценка вклада повторных действий в прохождение воронки

Часто бывает, что посетители многократно выполняют одно и то же действие. Например, просматривают несколько карточек товаров или читают несколько статей в блоге.
Каждое повторное действие влияет на прохождение воронки, и чем ближе эти действия к конверсионному действию по времени, тем сильнее их влияние.
Теперь мы оцениваем все повторные действия посетителя по логике с затуханием по времени (time decay). Сначала мы оцениваем ценность шага в целом, потом смотрим, сколько раз и за сколько дней до конверсионного действия посетитель выполнил это действие, и распределяем ценность шага между этими действиями.

img3-time-decay.png

FAQ

— Это значит, что старые расчеты были неправильными?
Нет. Мы постоянно улучшаем нашу модель атрибуции, и это обновление даёт более качественные результаты для проектов, у которых много точек касания и способов пройти воронку. В первую очередь это актуально для не-ecommerce проектов.

— Изменение затронет и уже ранее созданные модели атрибуции?
Нет, все уже созданные модели продолжат работать по логике актуальной на момент создания.
По обновленной логике будут работать все модели, созданные с 20 октября.

— Изменился ли процесс настройки модели?
Нет, как и раньше, нужно создать модель и добавить в её воронку все микро-конверсии, вклад которых вы хотите оценить. Улучшения, описанные выше, касаются непосредственно расчета модели.
Но теперь в интерфейсе вы сможете увидеть вероятности перехода с шага на любой другой шаг, а не только на следующий:

funnel-view.png

— Какие другие изменения у вас в планах?
Сейчас мы сосредоточены на развитии в двух направлениях:

  1. Возможности применять результаты расчетов модели атрибуции для управления бюджетом.
  2. Возможности оценить вклад действий посетителей с как можно большего количества точек касания. Это включает в себя: мобильные приложения, звонки, просмотры вебинаров, проведение демо и офлайн встречи.
Была ли эта статья полезной?
Пользователи, считающие этот материал полезным: 0 из 0
Еще есть вопросы? Отправить запрос

0 Комментарии

Войдите в службу, чтобы оставить комментарий.