अगर उपयोगकर्ता साइट पर कुछ रूपांतरण करते हैं तो क्या भरोसा करना है?

हम मिनी-मामलों के प्रारूप को पेश करते हैं जहां हम और सहकर्मी एक विशिष्ट समस्या का विश्लेषण करते हैं और सलाह देते हैं। मुख्य उद्देश्य अच्छे उद्देश्यों के लिए पानी की बचत करना है, एक निचोड़ देना है।

समस्या: साइट पर कुछ रूपांतरण होने पर, कुछ परीक्षण कैसे करें, प्रयोगों का मूल्यांकन करें?


एक महीने की अवधि, सभी उपयोगकर्ताओं को चुनें।

कुछ रूपांतरण - पर्याप्त डेटा नहीं। इस स्थिति में कोई भी निष्कर्ष एक कैमोमाइल पर भाग्य-बताने या सचिव के परामर्श से बहुत अलग नहीं है।

उदाहरण के लिए, हम परिकल्पना का परीक्षण करने की कोशिश कर रहे हैं "मॉस्को के उपयोगकर्ता क्षेत्रों से उपयोगकर्ताओं की तुलना में बेहतर रूपांतरित करते हैं" , हम संबंधित सेगमेंट को शामिल करते हैं और एक अकेला शिखर प्राप्त करते हैं। विश्लेषक रो रहा है।


यहां बताया गया है कि कैसे मस्कोवाइट्स परिवर्तित होते हैं

स्थिति को बचाने के लिए, हम अवधि को एक चौथाई या एक वर्ष तक समाप्त करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन हम प्रतिबंधों के खिलाफ आराम करते हैं:

• लक्ष्यों को हाल ही में जोड़ा गया है और उनके लिए कोई आँकड़े नहीं हैं, या
• आपको भविष्य में त्वरित निर्णय लेने की आवश्यकता है, 3-6 महीनों के लिए परिकल्पना को बेकार में परीक्षण करें

जब मैं इस तरह की समस्या के बारे में आया, तो साइट पर व्यवहारिक मैट्रिक्स और विफलता दर और समय का विश्लेषण करने के अलावा कोई विकल्प नहीं था। लेकिन ये संकेतक नहीं हैं जिन्हें इस तरह के विश्लेषण के साथ गंभीरता से लिया जाना चाहिए।

इंटरनेट विपणक इस स्थिति में 2 लक्ष्यों को चिह्नित करने की सलाह देते हैं, लेकिन सभी सूक्ष्म रूपांतरण जो उपयोगकर्ता की "गर्मी" पर संकेत देते हैं:

• एक ऑनलाइन सलाहकार को लिखा
• कॉल बैक करने का आदेश दिया
• डाउनलोड की गई कीमत
• स्थापना / माप / परीक्षण ड्राइव के लिए साइन अप किया गया
• गाड़ी में जोड़ा
• 20 से अधिक पृष्ठों को देखा, आदि।

और यह समस्या का समाधान नहीं है


अतिरिक्त लक्ष्य खराब रूप से परिवर्तित होते हैं

आप 20 गोल कर सकते हैं, लेकिन यदि प्रत्येक ऐसा करता है, तो कोई विश्लेषण सामने नहीं आएगा। क्या हम उन लोगों के आधार पर निर्णय लेंगे जो टोकरी में डालते हैं, या जो कॉल बैक का आदेश देते हैं? और जो भी हम चुनते हैं, वह तर्क और सांख्यिकीय महत्व के खिलाफ जाता है - बहुत कम डेटा है ।

यह उन ट्रैफ़िक साइटों पर भी लागू होता है जहां उपयोगकर्ता के पास ऑर्डर करने के लिए बहुत सारे विकल्प होते हैं: एक क्लासिक टोकरी से वाइब तक। बड़ी संख्या में लेनदेन लक्ष्यों पर फैले हुए हैं और फिर से हमें डेटा की कमी होती है - निर्णय लेने से पहले आपको अधिक समय देना होगा।

Yandex मीट्रिक समाधान

हम एक समग्र लक्ष्य बनाते हैं और विचार करते हैं कि व्यक्ति "हॉट" है यदि उसने सूची से कम से कम एक लक्ष्य पूरा कर लिया है

• या एक आदेश जगह है
• या टोकरी में डाल दिया
• या एक सलाहकार को लिखा
• या कुछ और उपयोगी था

मुख्य बात यह है कि सूची में कुछ अजीब नहीं जोड़ा गया है जो "हॉट" दर्शकों को तुरंत "बमुश्किल गर्म" एक में बदल देगा, उदाहरण के लिए, लक्ष्य "2 पेज देखे गए", फिर रूपांतरण आसानी से 50% तक पहुंच जाएगा, लेकिन बिंदु तक।


एक अनुकूलित लक्ष्य का एक उदाहरण जो किसी भी लक्ष्य कार्रवाई को पकड़ता है और प्रति उपयोगकर्ता रूपांतरण को गिनता है

अब, कोई फर्क नहीं पड़ता कि उपयोगकर्ता इस सूची से क्या करता है, रूपांतरण गिना जाता है और मैं समझता हूं कि वह मेरा है, गर्म है :) विश्लेषक खुशी से उछलता है, क्योंकि अब उसके पास परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त डेटा है।

एनालिटिक्स के बारे में क्या?

प्रणाली का लचीलापन और क्षमताएं उत्साहजनक हैं। यदि आपके पास कुछ रूपांतरण हैं, तो आप कर सकते हैं

कुछ मत करो

कई रिपोर्टों में, एनालिटिक्स आपको विश्लेषण के लिए वांछित लक्ष्यों का चयन करने की अनुमति देता है: उनके द्वारा रूपांतरणों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जाता है। उदाहरण के लिए, रिपोर्ट "रूपांतरण → विशेषता → तुलना उपकरण"


लक्ष्य और सीपीए उपलब्धियों को दिखाने वाली पसंदीदा एट्रिब्यूशन रिपोर्ट। हम आवश्यक का चयन करते हैं और तालिका को देखते हैं।

मीट्रिक के समान एक सामान्य लक्ष्य बनाएं

"परिकलित संकेतक" दृश्य की सेटिंग में, आवश्यक लक्ष्य A + B + C जोड़ें । रूपांतरण की गणना करने के लिए: (ए + बी + सी) / सत्र



कस्टम मीट्रिक केवल आपकी स्वयं की रिपोर्ट में देखी जा सकती है, हम "विशेष रिपोर्ट → मेरी रिपोर्ट" में बनाते हैं। मैंने केवल एक उदाहरण के रूप में इस मीट्रिक को घटा दिया।

स्मार्ट लक्ष्य बनाएं

मुझे लगता है कि यह एक बुरा विचार है। मैं एक अतिरिक्त संकेत के रूप में मानता हूं, लेकिन लक्ष्यों का पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं, और यहां क्यों।

Adwords विज्ञापन अभियानों को अनुकूलित करने में सहायता के लिए मूल रूप से स्मार्ट लक्ष्य बनाए गए थे। और उन विज्ञापनदाताओं के लिए जो साइट पर अपने लक्ष्यों को चिह्नित करने में सक्षम नहीं हैं।

संदर्भ से उद्धरण:

मशीन लर्निंग का उपयोग करके, स्मार्ट लक्ष्य एक साइट पर सत्रों से जुड़े दर्जनों संकेतों को निर्धारित करते हैं, जो यह निर्धारित करते हैं कि सबसे अधिक बार रूपांतरण होते हैं। सत्र की अवधि, स्थान प्रति सत्र, स्थान, डिवाइस, और ब्राउज़र जैसे संकेत को ध्यान में रखा जाता है।

व्यवहार मीट्रिक विश्लेषिकी यह पता लगाने की कोशिश कर रही है कि कौन सा दर्शक बेहतर है और उसे बेहतर रूपांतरित करना चाहिए। ऐडवर्ड्स इस ऑडियंस को और खरीदने की कोशिश कर रहा है। आपको शायद इस चैनल से ऑर्डर वैल्यू (CPO) में भारी कमी का अनुभव करना चाहिए।

और, लानत है, विश्लेषिकी वास्तव में एक अच्छे दर्शक को अलग करती है, लेकिन एक "गरीब" दर्शक भी रूपांतरण और राजस्व लाते हैं।


क्वालिटी ऑडियंस अंडर यस फ्लैग

यदि हम केवल इस संकेतक पर एक आंख के साथ विज्ञापन का अनुकूलन करते हैं, तो क्या हम आदेशों की संख्या छोड़ देंगे? हमने विज्ञापन अभियानों के अनुकूलन में संदर्भ बिंदु के रूप में "स्मार्ट लक्ष्यों" का उपयोग नहीं किया है, इसलिए उपरोक्त विचार एक धारणा है। CPO में कमी, निश्चित रूप से, अच्छी है, लेकिन केवल तब जब O (rders) की संख्या तेजी से नहीं गिरती है। तो आप बहुत ज्यादा खेल सकते हैं और अपने काम को बिना काम के छोड़ सकते हैं।