مقاييس غير تافهة لفعالية الحملات الإعلانية

عند تحليل سلاسل القنوات الإعلانية ، تفلت بعض الأفكار البسيطة إلى حد ما ولكنها مفيدة. يرغب المحللون الذين لديهم دراية بالرياضيات على الفور في الانغماس في التعلم الآلي ، في حين أن المحللين البعيدين عن الرياضيات لا يفهمون حقًا مكان وكيفية النظر بمعزل عن تقارير Google Analytics القياسية.

في الوقت نفسه ، فإن شيئًا عاديًا جدًا مثل توزيع أطوال سلاسل الإسناد لفترة ما يمكن أن يخبرك بأشياء بليغة للغاية ، وليس فقط عن فعالية إعلاناتك.

في هذه المقالة سأوضح كيف لهذا التوزيع:

1. للتمييز بين أولئك الذين يذهبون عبر القنوات الإعلانية هؤلاء المستخدمين الذين يستجيبون للإعلانات ؛
2. تقييم فعالية تأثير حملتك الإعلانية على هذه المجموعة ؛
3. لتقييم كيفية تفاعل الناس مع منتجك إذا كنت تعرف كل شيء تريد أن تخبره به ؛
4. قم بتقدير التكرار الأمثل لعرض الإعلانات من حيث معدل التحويل.

مجموعات مشاركة المستخدم

افترض أن لديك بيانات حول جميع سلاسل القنوات التي مرّها المستخدمون في غضون شهر. للبدء ، سنقسمهم إلى مجموعتين:

1. السلاسل التي انتهت في التحويل.
2. السلاسل التي لم تنهِ التحويل.

بناء جدول يحتوي على عدد سلاسل ذات طول معين:

طول السلسلة	1	2	3	4	...
عدد التحويلات	200	400	600	1000	...
عدد المحادثات بدون تحويلات	400000	300000	30000	7000	...

بعد ذلك ، يمكنك رسم لوغاريتم عدد السلاسل المحولة وغير المحولة بطولها والنظر إليها معًا. على سبيل المثال ، أنشأنا هنا جدولًا زمنيًا لأحد عملاء B2C لدينا لفترة زمنية معينة:


الشكل 1. اعتماد عدد السلاسل على طول السلسلة

تحدد كل نقطة من الرسم البياني مجموعة معينة من المستخدمين الذين أكملوا خلال الفترة قيد النظر التحويل (الخط الأخضر) أو لم ينفذوا التحويل (الخط الأزرق) أثناء إكمال سلسلة بطول معين. كل من الرسوم البيانية تنخفض لأن عدد السلاسل يتناقص باطراد مع طوله. بالنسبة للسلاسل القصيرة (من 2 إلى 7-8) ، يزداد مستوى التحويل (المسافة بين السطور) تدريجياً.

هناك بعض النقاط المهمة للغاية التي يمكن تسليط الضوء عليها من خلال النظر إلى هذا الرسم البياني:


الشكل 2. اعتماد عدد السلاسل على طولها مع مناطق متراكبة تسليط الضوء على أنواع مختلفة من السلوك.

لدينا 4 مجموعات مستخدم مميزة:

1. سلاسل بطول 1 و 2 (أصفر). يتزايد عدد التحويلات ، ولكن هذا النمو نفسه وقيم معدل التحويل (معدل التحويل) لا تتوافق مع الاتجاه الرئيسي. هؤلاء هم المستخدمون الذين هم على دراية بالمنتج فقط.
2. سلاسل الطول من 3 إلى 9 (الأخضر). الاتجاه الرئيسي هو عندما ينخفض ​​عدد التحويلات. تتقارب الرسوم البيانية ، والتي تقول أن نسبة السلاسل تتغير في اتجاه زيادة نسبة السلاسل مع التحويل. أي معدل التحويل يتزايد. هذا مناسب للمستخدمين الذين ينقرون على الإعلانات.
3. سلاسل 9-15 (الأزرق). يتم تقليل عدد التحويلات ، ويظل مستوى التحويل دون تغيير. تتوافق الرسوم البيانية بالتوازي ، والتي تشير إلى أن مستوى التحويل لم يتغير. لدى المستخدمين فكرة عن كيفية تلبية المؤسسة لاحتياجاتهم ، كما أن الإعلانات الإضافية لا تزيد من احتمال الشراء.
4. أكبر من 15 (الوردي). أقل من 10 تحويلات وتحويلات بدون تحويلات. القليل جدا من البيانات ليقول شيئا.

يساعد تسليط الضوء على هذه المجموعات الأربع على فهم أحجام الأشخاص الذين يحتمل أن يستجيبوا للإعلانات. هذا هو لمجموعة الجزء الأكبر (2).

تحليل مجموعة التحويل

لتبدأ ، رمي كل ما هو غير مطلوب. أطوال أكثر من 15 (ضمن هذه البيانات) ليست مفيدة للغاية بالنسبة لنا. سلاسل قليلة جدًا من هذا الطول لا تسمح بأي استنتاجات. لنرسم رسمًا بيانيًا لمستوى التحويل مقابل طول السلسلة:


الشكل 3. معدل التحويل مقابل طول السلسلة

هذا الرسم البياني هو تقريبا مع Igmoid أوه. يتم وصف هذه التبعيات بواسطة الانحدار اللوجستي . يساعد وصف الاعتماد الذي تم الحصول عليه باستخدام الانحدار اللوجستي على استخلاص استنتاجات مفيدة إضافية ، ومع ذلك ، تتداخل حقيقتان مع التقريب الجيد باستخدام الانحدار اللوجستي:

• الذيل السفلي منخفض للغاية ، وسوف يبالغ الانحدار إلى حد كبير في احتمال التحويل لأطوال السلسلة القصيرة.
• كلما زاد عدد السلاسل ، لا يميل الرسم البياني إلى 1 ، مثل السيني ، ولكن إلى 0.5.

تم حل كلتا هاتين المسألتين بكل بساطة.

لماذا يكون للذيل السفلي مثل الاحتمالات المنخفضة (لانحدار السجل)؟

من الواضح بشكل حدسي أنه إذا نقر أحد الأشخاص على روابط لموردك ثلاث مرات على الأقل ، فمن المحتمل ألا يحدث ذلك عن طريق الصدفة. وفرصة لمرة واحدة من المرجح جدا. وبالتالي ، يتم حل السؤال المطروح ببساطة وبشكل جذري - كل هؤلاء الأشخاص كانوا في الموقع عن طريق الصدفة (على الأرجح) ، وأنهم لا يحتاجون إلى منتجاتك أو خدماتك. لكنهم موجودون هنا على موقعك ، ومن المحتمل أن يتم تحويلهم.

لذلك ، ببساطة لن نفكر في هذه المجموعة بعد الآن. لتقريب الانحدار اللوجستي ، سننظر فقط في مجموعات المستخدمين (2) و (3).

كيف تتخلص من حقيقة أن الاحتمال لا يميل إلى 1 ، إذا كان من المفترض في الانحدار اللوجستي أن 1؟

ماذا تعطي شركات الإعلان؟ أنها تمكن العميل من التعرف بشكل كامل على الشركة وخدماتها ووسائل الراحة. إذا كان شخص ما قد تعلم بالفعل كل شيء عن الشركة ، فهل هذا يعني بالضرورة أنه سيشتري شيئًا ما؟ رقم على الأرجح هناك عشرات ومئات البدائل للخدمة المعلن عنها. من المحتمل أن يكون الشخص الذي يعرف بالفعل كل شيء عن خدمتك الخاصة على دراية بعدد من الخدمات الأخرى عن كثب. والآن لديه معلومات كافية للاختيار مع بعض الاحتمالات شركة معينة سيطلب فيها شيئًا ما. وهذا الاحتمال أقل من 1. تصبح زيادة عدد مرات تمرير الإعلانات من مبلغ معين بلا معنى. لذلك ، لكي يميل الرسم البياني إلى 1 ، تحتاج فقط إلى تقسيم جميع قيم مستويات التحويل على قيمة الاحتمال التي يميل إليها الرسم البياني لزيادة عدد مرات تمرير الإعلانات.

تقييم متكامل لفعالية المنظمة واستراتيجيتها التسويقية

دعنا ننظر إلى ما سبق من الجانب الآخر. بالنسبة للسلاسل الطويلة بما فيه الكفاية ، لم يعد دور المستخدم الإضافي الذي يمرر الإعلان يلعب دورًا. شيء آخر مهم. نحن نسمي هذا درجة راحة الشركة على هذا النحو. إنها ثابتة للمنظمة.

ثم ينقسم احتمال التحويل الكلي إلى ناتج عن احتمالين:

$$

$$P_ {conv} (l) = P_ {marketing} (l) * P_ {firm}،$$

اين $$$P_ {firm}$- تقييم متكامل لفعالية المنظمة ، أي احتمال شراء شيء ما في مؤسسة تعرف عنها بالفعل كل ما تستطيع وتختار بوعي بين هذه المؤسسة والبدائل (لن يؤثر المرور الإضافي عبر القنوات الإعلانية على قرار الشراء). $$$P_ {marketing} (l)$- تقييم متكامل لفعالية استراتيجية التسويق ، أي احتمال شراء شيء ما في المنظمة ، شريطة أن يكون له تأثير على التسويق فقط ، وإذا كان الشخص يعرف كل ما هو ممكن ، فسيشتري بالتأكيد في هذه المؤسسة ، ولن يفكر في ذلك. وبالطبع ، يعتمد هذا الاحتمال على طول السلسلة. $$$ل$.

إذا عدنا إلى الشكل 3 مرة أخرى ، سوف نرى أن مجال التأثير $$$P_ {marketing} (l)$يمتد فقط إلى (2) مجموعة المستخدمين. للمجموعة (3) - $$$P_ {marketing} (l) = 1$وهو ما يعني احتمال الشراء $$$P_ {firm}$. في حالتنا ، في المتوسط $$$P_ {firm} = 0.55$وهو جيد للغاية. يشير هذا الرقم إلى أن وجود كل الأوراق في متناول اليد ، يختار الشخص هذه المنظمة من جميع البدائل الممكنة في 55٪ من الحالات.

حسنًا ، يبقى أن أضيف أنه لدينا الآن ترشيد $$$P_ {marketing} (l)$، والذي يميل إلى 1. يمكن الآن تطبيق الانحدار اللوجستي البسيط لعامل واحد على ذلك. سنفعل ذلك بتقريب البيانات التي تم تطبيعها بواسطة 1 عن طريق تقسيم البيانات على السيني $$$P_ {firm}$.


الشكل 4. اعتماد التحويل على طول السلسلة مع منحنى مفروض على الانحدار اللوجستي.

على الرسم البياني $$$ل$- طول السلسلة ، P _m - $$$P_ {marketing} (l)$. الأس هو الأسس نسبة الأرجحية = 0.53. إذا كانت لدى الشركة فرصة بنسبة 100٪ "للتحويل الواعي" ( $$$P_ {firm} = 1 دولا$) ، هذا يعني تقريبًا أنه مع كل زيادة في السلسلة بواحد ، فإن نسبة عدد السلاسل مع وبدون تحويل ستتغير [exp (0.53) = 1.699].

يقيس هذا المؤشر درجة فعالية إستراتيجية التسويق ككل. كلما تم الوصول إلى الاحتمال بشكل أسرع $$$P_ {firm}$كلما كانت الإستراتيجية أكثر فعالية. بطبيعة الحال ، تحتاج إلى التأكد من ذلك $$$P_ {firm}$أخذت القيم مرضية لعملك ، وإلا فإن استراتيجية التسويق الفعال سوف تجبر العملاء المحتملين على شراء شيء ليس منك.

تقدير التكرار الأمثل للإعلان على القناة

النظر في الشكل (3) ، الذي يدل على اعتماد احتمال التحويل على عدد من القنوات التي سافر المستخدم حاليا. تقابل كل نقطة على الرسم البياني قسمًا مشروطًا معينًا من الجمهور المستهدف. على سبيل المثال ، يختلف الأشخاص الذين مروا عبر 10 قنوات عن الأشخاص الذين مروا عبر 2 فقط ، لأن معظم الذين مروا عبر قناتين لن يصلوا إلى 10.

علاوة على ذلك ، بالنسبة لأولئك الذين ذهبوا عبر 10 قنوات ، فإن برامج التسويق على الأرجح لم تعد تعمل. لقد رأوا بالفعل جميع الإعلانات الممكنة. بالنسبة لأولئك الذين اجتازوا قناتين فقط ، قد تعمل الإعلانات. وبالتالي ، ينبغي أن تركز استراتيجية التسويق بأكملها بشكل خاص على المجموعة (2). الأشخاص الذين اجتازوا أكثر من قناتين ، لكنهم لم يجتازوا بعد ، على سبيل المثال ، 10.

أظهرت دراستنا للبيانات أنه بالنسبة للمجموعة (2) ، يوجد ارتباط سلبي كبير بين مستوى التحويل والعدد الإجمالي لنقرات الإعلانات لفترة معينة. أي كلما زاد عدد الأشخاص من آسيا الوسطى ، من حيث المبدأ ، عبر قناة إعلانية معينة ، قل احتمال تحويل عضو في المجموعة (2) من هذه القناة.


شكل 5. العلاقة بين الارتباط وأطوال السلسلة المختلفة. الارتباط هو معامل الارتباط للبيرسون بين مستوى التحويل وإجمالي عدد النقرات على القنوات الإعلانية.

قد يكون هذا بسبب حقيقة أن الزيادة في التحويلات مرتبطة بزيادة في عدد مرات الظهور. تحاول الخوارزميات الذكية للمنصات الإعلانية إظهار إعلانات الجزء الأكثر فاعلية من الجمهور المستهدف ، ولكن هذا الجزء محدود. وبالتالي ، مع زيادة عدد مرات الظهور ، تُجبر الخوارزميات على بدء عرض الإعلانات على الجزء الأقل فعالية من الجمهور المستهدف. هذا الجزء من المرجع المصدق (CA) أقل عرضة للتحويل.

يمكن افتراض أن هناك اختيارًا مثاليًا لتكرار مرات ظهور الإعلان على القناة ، مما قد يؤثر فقط على الجزء الأكثر فعالية من الجمهور المستهدف. يمكن تقدير درجة كفاية اختيار التردد الحالي من خلال حساب الارتباط بين العدد الإجمالي لعمليات الانتقال للفترة ومستوى التحويل. إذا كانت هذه العلاقة سلبية ، فستحتاج إلى تقليل عدد مرات الظهور. إذا كان يساوي تقريباً 0 ، فسيكون الحجم هو الأمثل. إذا كانت إيجابية ، يمكن زيادة حجم الجمهور.

في حالتنا ، أدى التغير في عدد مرات الظهور ، والذي أدى إلى انخفاض في عدد التحويلات بنسبة 25 ٪ ، إلى زيادة في متوسط ​​معدل التحويل للمجموعة (2) من 3.5 ٪ إلى 4 ٪.

الاستنتاجات والقيود

المقاييس الرئيسية المقترحة:

1. حجم المجموعة (2). يتيح لك تقدير عدد الأشخاص الذين تفاعلوا مع الإعلانات خلال فترة إعداد التقرير.
   
2. احتمالية تحويل الشخص الذي حدث عمومًا بالصدفة ولا يحتاج إلى أي شيء من المنظمة. ويقدر معدل التحويل من سلاسل "خطوة واحدة". في حالة البيانات المراجعة هنا ، هذا هو 0.06 ٪.
   
3. قسمة احتمالية التحويل على أطوال سلسلتين $$$P_ {firm}$و $$$P_ {marketing}$يمكن تقدير:
   
   • تقييم متكامل للفعالية التنظيمية. أي احتمال شراء المنتج ، بشرط ألا يتغير رأي الشخص المعني والشركة مع عرض إضافي للإعلان والشركة. في حالتنا ، هو 55 ٪.
     
   • تقييم متكامل لفعالية استراتيجية التسويق من خلال مؤشر الانحدار اللوجستي ، والذي يمكن أن تقريب الاعتماد الحالي لمستوى التحويل على طول السلسلة. مع كل زيادة في السلسلة بواحد ، يزداد احتمال التحويل ، وسوف يصل إلى 100 ٪ في مرحلة ما إذا $$$P_ {firm} = 1 دولا$. يشير مؤشر الانحدار اللوجستي إلى شدة هذه الزيادة.
     
4. يتيح لنا الارتباط بين مستوى التحويل والمجموع الكلي للنقرات الجماعية (2) على القناة الإعلانية للفترة تقدير التردد الأمثل لمرات الظهور على القناة.

كل ما سبق لديه عدد من القيود في التفسير. والقيد الرئيسي يفرض علينا الوقت الأخير للنظر. من الواضح ، أنه لا يزال من الممكن أن تنتهي السلاسل الطويلة الكافية بالتحويل في مكان ما في المستقبل (لم نتمكن من العثور عليه بعد) وقد يكون بعض المستوى "الحقيقي" لتحويل السلسلة أعلى إلى حد ما. من المعقول أن نفترض أن Pfirm قد تم الاستهانة بها إلى حد ما وأن هذا التقييم هو تقييم متكامل لفعالية المنظمة من أسفل. لتجنب هذه الصعوبات ، يمكننا النظر في فاصل زمني تكون فيه كل تأثيرات الوقت المحدود هذه صغيرة للغاية. على سبيل المثال ، سنة كاملة.

ملاحظة: لمواكبة أخبار Maxilect وكن أول من يعرف كل المنشورات ، اشترك في صفحاتنا على VK أو FB أو Telegram-channel .