Das Konzept der Interaktion von Werbekanälen und deren Anwendung in der Praxis

    Die Aussagekraft von Berichten zu Werbekampagnen (RK) vereinfacht das Leben der Menschen erheblich ... die Kosten zu optimieren. Im Zuge der Erhöhung des Niveaus dieser Bedeutung haben wir einen sehr effektiven Weg gefunden, die Rentabilität zu maximieren, unter Berücksichtigung der sogenannten Kanalinteraktion (Kanalinteraktion). Original: caricatura.ru




    Zunächst wiederholen wir die Grundlagen des digitalen Marketings in zwei Sätzen. Wie Sie wahrscheinlich wissen, besteht der Marketingkanal aus einer Gruppe von Verkehrsquellen , die in bestimmten Kategorien gruppiert sind. Die am häufigsten verwendeten Kanäle sind: organische Suche, direkte E-Mail-Adresse usw. Wenn ein Benutzer mehrere Channels innerhalb einer Kampagne besucht, erstellt er einen Thread . Da Benutzer nicht auf dem Förderband hergestellt werden, kann jeder verschiedene Kanäle und in einer anderen Reihenfolge berühren . Nun, oder gar nicht, aber das ist uns egal. Um den Einfluss verschiedener Strukturen in den Ketten auf die Konversionsrate zu messen, haben wir uns für die Metrik entschieden, die wir als Interaktion von Kanälen bezeichnet haben.

    Unsere Experimente haben gezeigt, dass die Conversion-Rate (CR) 3-5 Mal sinkt , wenn Benutzer in ihrer gesamten Kette nur mit einem Marketing-Kanal interagieren . Wir haben auch gelernt, wie man die CR durch den Wegfall des am wenigsten nützlichen Marketingkanals erhöhen kann. Wir werden jetzt alles darüber erzählen.

    Die Essenz der Interaktion von Kanälen


    Attributierungsmodelle in Google Analytics (GA) liefern oft ziemlich einheitliche Ergebnisse, da die meisten RK-Ketten nur einen Kanal enthalten. Wir nennen solche Ketten, die nur einen Kanal enthalten, einfach . Und Sie können sicher einen " Last Touch " verwenden, der sagt, ob ein bestimmter Kanal im Vergleich zu anderen effektiv ist. Aber ich möchte mich ausdrucksvoller ausdrücken, und jetzt werden wir Ihnen sagen, wie. Angenommen, ein Benutzer hat zwei verschiedene Vertriebskanäle berührt. Bevor Sie einen Kauf tätigen, würden wir sie als Kanäle A und B bezeichnen. Die Conversion-Rate für diese Kette würde sich davon unterscheiden, wenn der Benutzer nur auf die Kanäle A oder B klickt.

    Unsere Studie zeigte, dass je mehr ein Kanal mit dem Benutzer interagiert, desto höher die Wahrscheinlichkeit seiner Umwandlung bei gleicher Kettenlänge ist. (Hallo vom Kapitän offensichtlich)
    Um nicht unbegründet zu sein, werden wir einige Diagramme zeigen, die wir aus den realen Daten der Republik Kasachstan entnommen haben. Datenparameter:

    • Kettenlänge: 4
    • Anzahl der verwendeten Kanäle: 5


    Abb. 1 (a) Die Anzahl der eindeutigen Kanäle in der Kette gegenüber der Anzahl dieser Ketten
    Abb. 1 (b) Kettenumwandlungsverhältnis gegen die Anzahl eindeutiger Kanäle in der Kette.
    Die erste Grafik zeigt die Anzahl der in der Kette gefundenen eindeutigen Marketingkanäle. Die zweite Grafik zeigt, wie die Konvertierungsrate von der Anzahl der eindeutigen Kanäle in jeder Kette abhängt. Mit der Anzahl der einzigartigen Marketingkanäle in der Kette steigt die Conversion-Rate.

    Diagramme zeigen, dass Ketten mit 4 eindeutigen Kanälen recht selten sind, jedoch dreimal häufiger konvertiert werden als einfache Ketten. Eine sorgfältige Untersuchung der Anzahl der Kanäle, die Benutzer vor der Konvertierung berühren mussten, kann daher die Conversion-Rate erheblich beeinflussen.

    Wie zählt man die Interaktion?


    In Abbildung 1 (b) interessieren wir uns für die Form des Graphen. Es wächst schneller als linear. Dies sagt uns, dass die Kanäle zusammen einige signifikante Interaktionen haben, was die Gesamtumwandlung erhöhen kann. Und welche anderen Varianten der Form des Umwandlungsgraphen können abhängig von der Anzahl der eindeutigen Kanäle in den Ketten sein?

    Fig.2. Hypothetische Varianten der Abhängigkeit der Umwandlung von der Anzahl der eindeutigen Kanäle in der Kette.

    Die grüne Linie ist die Interaktion zwischen den Kanälen ist begrenzt, es ist nicht notwendig, dass die Menschen alle diese Kanäle durchlaufen. Ein paar sind genug.
    Die blaue Linie - die Interaktion zwischen den Kanälen ist signifikant. Je mehr Menschen Kanäle passieren, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit einer Konversion.
    Rote Linie - keine Interaktion. Alle Kanäle können separat betrachtet werden.
    Gelbe Linie - Kanäle schädigen sich. Je mehr Benutzer Kanäle passieren, desto unwahrscheinlicher ist die Konvertierung.

    Sie können zwei Arten von Koeffizienten berechnen. Einer wird uns etwas über die Form des Graphen erzählen, der andere etwas über den absoluten Wert der Interaktion.

    Lass uns haben$ N $ Ketten der gleichen Länge $ M $. Aus diesen Ketten erhält man die maximale Kette mit$ C $einzigartige Kanäle mit Konvertierungen. Es gibt eine Funktion des durchschnittlichen CR von der Anzahl der eindeutigen Kanäle$ f (c) $wo $ c \ le C $. $ c \ in \ mathbb {N} $. Dann zeigt die Form des Diagramms den Indikator an:

    $ H_s = \ frac {1} {C | f (C) |} \ sum_ {i = 1} ^ {C} (f (c_i) -f (1)) $

    Wenn $ 0,5 <Hs <1 $ - Die Interaktion ist begrenzt, wenn $ 0 <H_s <0,5 $- Interaktion ist signifikant. Wenn$ H_s <0 $- Kanäle schaden einander. Wenn$ H_s> 1 $- Die Abhängigkeit ist nicht eintönig. Im Wesentlichen ist dies ein stark inspirierter AUC-ROC- Indikator .

    Der absolute Wert der Interaktion kann wie folgt berechnet werden:

    $ H_a = \ sum_ {i = 1} ^ {C} (f (c_i) -f (1)) $

    In der Tat ist dies die einfachste Näherung der Fläche unter (oder oberhalb) des auf null reduzierten Graphen. Jeder, der sich zu integrieren weiß, kann das selbst berechnen.

    Es bleibt nur zu sagen, wie bestimmte Kanäle auf diese Weise verglichen werden. Wenn wir alle Ketten aus der Betrachtung entfernen, mit Ausnahme derjenigen, die die zwei benötigten Kanäle enthalten, können wir bewerten, wie sich diese durch einfache Subtraktion gegenseitig beeinflussen, da nur noch zwei Kanäle übrig sind (C = 2).

    Dementsprechend:

    $ H_a = f (C) - f (1) $

    Wenn wir alle Kanalpaare durchsehen (tatsächlich ist weniger als die Hälfte möglich), können wir für unser Beispiel eine Tabelle mit Abhängigkeiten erstellen (in diesem Fall haben wir Ketten der Länge 3 und die ersten 4 Kanäle genommen):
    Kanalnamen
    0
    1
    2
    3
    0
    0
    0,064
    -0,036
    0,082
    1
    0
    -0,032
    -0,0017
    2
    0
    -0,028
    3
    0

    Auf der Diagonale dieser Tabelle stehen 0, da diese Wechselwirkung des Kanals mit sich selbst und der Tabelle in Bezug auf die Diagonale symmetrisch ist. Es zeigt, dass der Nullkanal eine gute Auswirkung auf die erste und dritte Konvertierung hat, jedoch auf die anderen Wechselwirkungen des Problems. Um dies zu üben, reicht es normalerweise aus.

    Wie zählt man die Anzahl der Interaktionen in Kasachstan?


    So haben wir zum Beispiel dafür gesorgt, dass mit dem Zusammenspiel der Kanäle alles gut geht und sie sich gegenseitig positiv beeinflussen. Wir wissen aber immer noch nicht, wie stark der Effekt ist. Möglicherweise ist die Interaktion zwischen den Kanälen vorhanden, und es gibt wenig Interaktion.

    Versuchen wir, das gleiche wie im vorherigen Fall zu tun, schauen Sie sich das Bild an. Diesmal aber 1 (a). An der Steigung dieser "geraden Linie" kann man beurteilen, wie die Anzahl der Ketten mit zunehmender Anzahl eindeutiger Elemente abfällt. Es ist logisch, es mit der üblichen linearen Regression anzunähern . In diesem Fall beträgt die Regressionssteigung -522. Ie Für Ketten der Länge 4 ist die Anzahl der Ketten, in denen es zwei eindeutige Kanäle anstelle von 1 gibt, 522 weniger als die Ketten, die vollständig aus einem Kanal bestehen.

    Wenn wir davon ausgehen, dass wir 1600 Ketten mit einem Kanal und eine positive Konversionsverschiebung haben, wenn wir von Ketten mit einem eindeutigen Kanal zu Ketten mit zwei 0,05 bis 0,1 wechseln, dann wird die Steigung von beispielsweise -500 auf -200 reduziert, so dass wir 30 weitere Konvertierungen erhalten mit der gleichen Umwandlungsrate für Ketten mit zwei eindeutigen Kanälen. Es besteht jedoch die begründete Annahme, dass bei einer Abnahme dieser Steigung auch die Konversion zunimmt und nicht nur die Anzahl der Personen für dieselbe Konversion zunimmt.

    Auswahl der richtigen Kanäle für Ihre Kampagne


    Nun hier. Die Hauptfrage, die sich alle ständig stellen, lautet: „Welche Marketingkanäle sollten wir nutzen, um die effektivste Kombination zu erzielen?“. Es gibt eine allgemein anerkannte Faustregel: Je mehr Kanäle Sie anfänglich verwenden, desto besser. Anschließend können Sie nach dem Testen theoretisch festlegen, welche von der Kampagne entfernt werden sollen. Das Hauptproblem hier war in der Praxis immer das Kriterium, nach dem der eine oder andere Kanal aus der Republik Kasachstan entfernt werden könnte. Plötzlich löscht man einiges, und er wird alles andere schlechter machen, obwohl er selbst nichts direkt zu bringen scheint? Wir haben ein Experiment durchgeführt, um dieses Problem zu lösen.

    RK-Optimierung


    Am einfachsten: Einfach den Kanal mit der geringsten Interaktion eliminieren, haben wir die durchschnittliche Krankenhaus-CR von 1,58% auf 2,1% erhöht . Das Experiment wurde unter der Bedingung durchgeführt, dass die Marketingkosten über alle Kanäle hinweg gleich waren.

    Aber beeil dich nicht zu rennen und mach es gleich. Ein niedriger Interaktionskanal ist häufig eine beliebte Plattform wie Facebook. Ihre Beseitigung kann zum Verlust von Kunden führen. Dies liegt daran, dass diese großen Plattformen nicht immer viele Conversions, sondern immer viele Treffer haben. Daher haben wir uns entschlossen, die Daten mithilfe von Impressionen und nicht mit Klickdaten zu normalisieren, um die Gesamtleistung zu ermitteln. Dies wurde auch unter der Bedingung durchgeführt, dass jeder Kanal derselbe ist.

    Beim Vergleich von Kanälen mit unterschiedlichen Kosten haben wir die Conversion-Raten durch die Kosten der Kanäle geteilt, um deren tatsächliche Wirksamkeit zu bewerten. Wenn wir die beiden leistungsschwächsten Kanäle für dieses Kriterium aus unserer Kampagne ausgeschlossen haben, sank die durchschnittliche Conversion-Rate von 1,58% auf 1,54%. Die Kosten sanken jedoch um 28,9%, was zu einem um 28% niedrigeren CPC führte!

    Ein Rückgang der CR bedeutet also nicht unbedingt, dass Sie Werbedollar verschwenden. Der Gesamteffekt hängt von den ausgewählten Variablen für die Berechnung des ROI für dieses Produkt ab.

    Was ist bei der Verwendung von Kanalinteraktionsmesswerten zu beachten?


    1. Erstellen Sie nicht das Erscheinungsbild der Interaktion von Kanälen und fügen Sie unnötige Links ein. Dies kann es schwierig machen, die tatsächliche Interaktion effektiv zu bewerten.
    2. Wenn der Kanal nicht mit den anderen interagiert und von sich aus nicht sehr effektiv ist, entfernen Sie ihn.
    3. Führen Sie einen A / B-Test durch, um herauszufinden, warum Benutzer eine bestimmte Interaktion wählen.
    4. Sie können feststellen, dass sich Ihre Kampagne bereits vor den eigentlichen Conversions in die richtige Richtung bewegt. Mit zunehmender Anzahl der Kanalinteraktionen wissen Sie bereits, dass Ihre Kampagne auf dem richtigen Weg ist.
    5. Verwenden Sie nicht nur ein Analysewerkzeug, auch wenn es eindeutig das beste ist. Eine Vielzahl von Methoden verbessert immer die Ergebnisse.

    Zusätzlicher Nachweis der Interaktion (Abschnitt für Nerds)


    Ein erfahrener Analytiker wird versuchen, Ihnen zu beweisen, dass das Konzept der Kanalinteraktion eine einfache Datenmanipulation ist. Es kann zum Beispiel davon ausgegangen werden, dass es einen sehr effektiven Kanal gibt, der auch gerne in alle Ketten einer Reihe eingebettet ist. Je mehr eindeutige Kanäle in einer bestimmten Kette sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass dieser MEGA-Kanal die Konvertierung erhöht. Davon und der zunehmenden Abhängigkeit in Abbildung 1 (b).
    Aber nein

    Zertifikat 1


    Um das Vorstehende zu widerlegen, präsentieren wir zwei Diagramme aus den gleichen Datensätzen. Die erste Abbildung zeigt die Anzahl der Berührungen, die jeder Kanal erhält, wenn alle einfachen Ketten dafür ausgewählt werden. Die zweite Grafik zeigt, wie jeder einzelne Kanal konvertiert wird, wenn Sie alle einfachen Ketten dafür auswählen.


    Abb. 3 (a) Die Anzahl der einfachen Ketten eines bestimmten Kanals
    Abb. 3 (b) Umwandlungsrate von einfachen Ketten eines bestimmten Kanals
    Wie aus den Diagrammen ersichtlich, ist der beliebteste Kanal nicht der effektivste und die Wirksamkeit einer einheitlichen Kette liegt nicht über 17,5%. Lassen Sie uns die Konsequenzen dieser Tatsache offenlegen:

    Wie aus Abb. In 3 (a) ist Kanal 1 am beliebtesten. Wenn wir also eine Kette haben und nicht sicher sind, welche Kanäle darin sind, können wir sicher sein, dass Kanal 1 höchstwahrscheinlich irgendwo in der (nicht einfachen) Kette erscheint.

    Wenn Kanal 1 die beste CR hätte, könnten wir die Erhöhung der CR für schwierige Ketten diesem Kanal zuordnen, aber nein. Kanal 1 für die Kettenlänge 4 hat einen durchschnittlichen CR von 0,075 in. 3 (b), nicht 0,3, wie in Abb. 1 (b), in der sich 4 eindeutige Kanäle in der Kette befanden.
    Daher kann die Konversionsrate eines bestimmten einzelnen Kanals oder seine "Beliebtheit" die höheren Konversionsraten in nicht einfachen Ketten nicht erklären. Daraus wird deutlich, dass die Wechselwirkung der Kanäle noch besteht.

    Bescheinigung 2


    Wir haben die verfügbaren Daten verwendet, um ein einfaches mathematisches Modell zu erstellen, mit dem wir die Konvertierungswahrscheinlichkeit neu berechnen können, ohne die Interaktion der Kanäle zu berücksichtigen. Bei der Simulation ohne Interaktion erzielten wir eine Gesamtumwandlungsrate von 0,3% statt 1,58%.

    Wir führen diese Simulation auch für zwei andere Datensätze durch.


    Abb. 4 (a) Datensatz 1. Experiment (blau) gegen Modell (grün)
    Abb. 4 (b) Datensatz 2. Experiment (blau) versus Modell (grün)
    Die Darstellungen für beide Datensätze zeigen deutlich, dass die mangelnde Kanalinteraktion die CR signifikant verringert. Dies ist ein weiterer zusätzlicher Beweis dafür, dass die Interaktionssache ziemlich wichtig ist.

    Wenn jemand interessiert ist, schreiben wir das Modell selbst in einem separaten Artikel, aber es ist so einfach, dass Sie selbst herausfinden können, wie es erstellt wird.

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