Оставить заявку
Напишите нам

Scoring-модель: как за 4 недели увеличить конверсии в 1,6 раз

Прочитали: 103
Scoring-модель: как за 4 недели увеличить конверсии в 1,6 раз
Редакция Completo
Редакция Completo
Содержание

    763_1.png

    Scoring-модель: как за 4 недели увеличить конверсии в 1,6 раз

    Scoring-модель — один из крутых способов оптимизировать рекламную кампанию.

    1 октября в Санкт-Петербурге прошла офлайн-конференция Globalize! по международному маркетингу, где обсуждали тему — выбор конверсий для верной оптимизации рекламных кампаний.

    Из спикеров выступали команды от
    Google, OWOX, AppsFlyer, Aitarget, TikTok, HTTPOOL, SportQuake

    В течение дня они делились своими знаниями в области трафика и аналитики..

    763_2.png

    Организатором конференции Globalize! стал
    FBS — международный брокер и финтех-компания.

    Подробно о scoring-модели рассказал data-аналитик продуктовой кампании Александр Кузнецов.

    Вместе с командой они тестировали скоринговую модель в течение четырех недель: качество пользователей при регистрации выросло в 2 раза, где конверсия покупки увеличилась в 1.6 раз

    Как достичь подобного результата? — Мы рассказали в этой статье для Completo.

    Больше интересных инсайтов с конференции: https://clck.ru/YEWvQ

    Итоги конференции: https://clck.ru/YRypW

     

    Путь сопротивления: как правильно выбирать нужные конверсии?

    Вид

    Цена клика и движение трафика напрямую зависит от оптимизации рекламной кампании.

    Первое, на что нужно обратить внимание — ту ли конверсию я беру.

    Часто компания выстраивает конверсии из:

    • инсталлов (CPI — стоимость установки приложения)
    • заявок регистрации (CPA — рекламная метрика, которая показывает активность пользователя на сайте, в том числе заполнение формы)
    • покупок на сайте (CPS — один из случаев CPA-модели, когда оплата лида идет за покупку товара или услуги)
    • микро-конверсий внутри приложения или на сайте (число показов, репостов и подписок)

    На инсталлы и регистрации направлено много усилий, но они подвержены фроду (мошенничеству) и не всегда отражают качество пользователей.

    CPS на сайте стоит дороже, поэтому часть работы выполняют микро-конверсии — некие ключевые точки, которые проходит пользователь — хорошо коррелируют с покупками, но оценивать пользователя приходится на ограничениях

     

    Количество

    Конверсий не должно быть:

    • слишком мало.
    • слишком много

    Их лучше не передавать своевременно.

     

    Выход из ситуации

    Синтетическая конверсия — ключ от всех проблем.

    Он включает синтез нескольких систем: инсталлы + покупки на сайте, регистрации + микро-конверсии.

    Если применять синтетические конверсии для анализа пользователей, можно разделить их на две подходящие группы — пассивных и активных.

     

    Выбор пользователя с Machine Learning

    Узнать своего пользователя поможет машинное обучение.

    Алгоритм сам находит закономерности и учится предсказывать ответ того, кто проявил внимание к вашей компании.

    763_3.png

    Например, активные пользователи имеют общие паттерны поведения.
    И нужно, чтобы алгоритм делил пользователей по склонности к совершению покупки, т.е. классифицировал.
    С точки зрения машины — стандартная задача.

    Для классификации нужны размеченные данные с признаками и классами, которые алгоритм учится определять

    В случае с данными — чем больше, тем лучше.
    При этом их должно отличать качество:

    • данные аналитических систем (Google Analytics, AppsFlyer)
    • внутренние данные, известные о пользователях.

    На основании информации строятся признаки для модели обучения.
    Из признаков добавляем:

    • все, что известно о пользователе;
    • пользовательский опыт;
    • микро-конверсии.

    После сбора выбираем алгоритм для использования. С точностью сказать, какой подходит в конкретном случае — невозможно.

    Пробуйте разные алгоритмы, включайте новые признаки и наблюдайте, что даст лучший результат.

     

    Как работает модель дальше?

    Представьте, что перед вами 10 групп пользователей.

    В 1 группе конверсии — 26.85%, а в 10 группе он равен нулю.
    То есть, в 10 группе покупок не делают.

    1 и 2 группа за это время собрали самую крупную часть всех платных пользователей. Что остается делать?

    Теоретически сосредоточиться на двух группах и подключать продажи только для них. Но остальные 8 (в том числе 10 группа) тогда выпадают.

    763_4.jpg

    Для этого подключаем оптимизацию — тонкая настройка интернет-рекламы на привлечение целевых групп пользователей.

    Оптимизация снижает затраты на клики и увеличивает трафик на сайт.

     

    Оптимизация рекламных кампаний

    Есть два варианта, как ввести оптимизацию:

    1. Создать новые кампании
    2. Подменить событие, которое формирует конверсии в текущих кампаниях

    Разберем второй вариант.
    В примере выше оценку получили все пользователи, и когда событие подменится, для алгоритма сценарий будет прежним: придут те же конверсии.

    Не бойтесь отключать группы под № 10 и 9. Они не покупают и продолжают быть в списке вашей ЦА.

    763_5.jpg

    Выводите подписчиков постепенно.

    По идее вместо них придут качественные пользователи — та активная прожилка, которая даст весомые конверсии.

    При этом обращайте внимание на проблемы, которые могут возникнуть:

    1. Плохое качество данных — дубликаты (пропуски в данных иногда влияют на обучаемость модели)
    2. Интерпретация модели — чем сложнее модель, тем сложнее объяснить
    3. Несколько продуктов

    В последнем случае есть два варианта:

    1. По каждому пользователю в признаки добавить все продукты;
    2. Для каждого продукта строить свою модель.

    Понравилась статья? Расскажите о ней в соцсетях

    Оценка

    0 (голосов 0)

    Оставить комментарий