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

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..

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.

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.

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.

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