data science week 2016. rockstat. "Мультиканальная атрибуция на...
TRANSCRIPT
rockstat
Мультиканальная атрибуция на основе вовлеченности пользователей
rockstat
Актуальный digital marketing
Множество рекламных каналов, имеющих свои особенности
Сильная конкуренция
Требуется тонкая оптимизация рекламы
Возможность и необходимость контроля KPI
rockstat
Оценка эффективности
Рекламная кампания Расход (rub) Conversions CPA (rub)
yandex_direct_geo 110 000 24 4 583
yandex_direct_brand 12 000 5 2 400
google_adwords_brand 18 000 7 2 571
google_adwords_geo 300 000 71 4 225
facebook_geo 34 000 4 8 500
facebook_brand 8 000 3 2 667
rockstat
Что такое атрибуция
Модель атрибуции — это логика распределения ценности по рекламным каналам
rockstat
Last non-direct click
Самая популярная модель
Ценность присваивается последнему непрямому визиту
Используется по умолчанию в Google Analytics, Yandex Metrika
rockstat
Другие модели атрибуции
Первое взаимодействие
Линейное распределение
Time decay
С привязкой к позиции
Собственные в Google Analytics
rockstat
Недостатки стандартных моделей
Оценка на основе позиции канала или времени
Пользователи ведут себя по разному
Не учитывается происходящее внутри визита
rockstat
Data-Driven модель в GA
Доступна в Google Analytics 360 (Premium)
Расчеты являются черным ящиком
rockstat
Модель на основе вероятностного прохождения воронки
rockstat
Сложные товары/услуги
Долгий цикл принятия решения
Множество визитов
Отсутствует воронка
Пример: недвижимость, образование, автомобили, благотворительные фонды, дорогие товары в интернет магазинах
rockstat
Распределить ценность на основании того, насколько пользователь был вовлечен во взаимодействие с сайтом в
каждом из визитов
rockstat
Сбор сырых данных
rockstat
Обогащение и сохранение
rockstat
Входные данные
Просмотры страниц
События на страницах
Активность
Webhooks
Чаты, формы, обратные звонки
Синхронизации кук
rockstat
Построение сессий
Источник
Тип сессии: реклама, поиск, соцсети…
Рекламные метки, ключевые слова
Тип устройства, регион
Имеются правила наложения сессий
rockstat
Обработка данных
Убираем зобми, не значимые сессии
Убираем дубликаты конверсий
Дробим на части, по конверсиям
rockstat
Расчет индекса активности# date type ap_n s_n a_n score conv_lc conv_act
0 2016-07-10 organic 0,368421 0,591608 0,310460 0,787190 0 0,311525
1 2016-07-10 organic 0,368421 0,724569 0,850230 0,989009 0 0,391394
2 2016-07-10 campaign 0,052632 0,000000 0,347105 0,175282 0 0,069367
3 2016-07-10 campaign 0,210526 0,353553 0,245440 0,575410 1 0,227715
0 2016-07-18 organic 0,095238 0,353553 0,268328 0,415136 0 0,158575
1 2016-07-18 organic 0,047619 0,176777 0,154919 0,180461 0 0,068933
2 2016-07-18 campaign 0,190476 0,500000 0,428952 0,535829 0 0,204677
3 2016-07-18 campaign 0,047619 0,000000 0,268328 0,144784 0 0,055305
4 2016-07-18 campaign 0,619048 0,770552 0,804984 1,341708 1 0,512510
0 2016-07-06 campaign 0,078125 0,284398 0,256693 0,263601 0 0,092506
1 2016-07-06 organic 0,015625 0,121268 0,088045 0,083049 0 0,029144
2 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
3 2016-07-06 campaign 0,265625 0,528594 0,577350 0,685371 0 0,240518
4 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
5 2016-07-06 campaign 0,031250 0,171499 0,124515 0,133943 0 0,047005
6 2016-07-06 organic 0,015625 0,000000 0,062257 0,043561 0 0,015287
7 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
8 2016-07-06 campaign 0,171875 0,437237 0,426814 0,546831 0 0,191900
9 2016-07-07 organic 0,015625 0,000000 0,186772 0,076286 0 0,026771
10 2016-07-07 organic 0,406250 0,635934 0,597151 1,003027 1 0,351994
rockstat
Сравнение с моделью на основе воронки# date type score conv_act conv_fun
0 2016-07-10 organic 0,787190 0,311525 0,043520
1 2016-07-10 organic 0,989009 0,391394 0,592602
2 2016-07-10 campaign 0,175282 0,069367 0,000000
3 2016-07-10 campaign 0,575410 0,227715 0,363878
0 2016-07-18 organic 0,415136 0,158575 0,043520
1 2016-07-18 organic 0,180461 0,068933 0,000000
2 2016-07-18 campaign 0,535829 0,204677 0,000000
3 2016-07-18 campaign 0,144784 0,055305 0,000000
4 2016-07-18 campaign 1,341708 0,512510 0,956480
0 2016-07-06 campaign 0,263601 0,092506 0,043520
1 2016-07-06 organic 0,083049 0,029144 0,000000
2 2016-07-06 organic 0,004630 0,001625 0,000000
3 2016-07-06 campaign 0,685371 0,240518 0,000000
4 2016-07-06 organic 0,004630 0,001625 0,000000
5 2016-07-06 campaign 0,133943 0,047005 0,000000
6 2016-07-06 organic 0,043561 0,015287 0,000000
7 2016-07-06 organic 0,004630 0,001625 0,000000
8 2016-07-06 campaign 0,546831 0,191900 0,592602
9 2016-07-07 organic 0,076286 0,026771 0,000000
10 2016-07-07 organic 1,003027 0,351994 0,363878
rockstat
Комбинирование моделей# date type conv_lc conv_act conv_fun conv_mix
0 2016-07-10 organic 0 0,311525 0,043520 0,177523
1 2016-07-10 organic 0 0,391394 0,592602 0,491998
2 2016-07-10 campaign 0 0,069367 0,000000 0,034683
3 2016-07-10 campaign 1 0,227715 0,363878 0,295796
0 2016-07-18 organic 0 0,158575 0,043520 0,101048
1 2016-07-18 organic 0 0,068933 0,000000 0,034467
2 2016-07-18 campaign 0 0,204677 0,000000 0,102339
3 2016-07-18 campaign 0 0,055305 0,000000 0,027653
4 2016-07-18 campaign 1 0,512510 0,956480 0,734495
0 2016-07-06 campaign 0 0,092506 0,043520 0,068013
1 2016-07-06 organic 0 0,029144 0,000000 0,014572
2 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
3 2016-07-06 campaign 0 0,240518 0,000000 0,120259
4 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
5 2016-07-06 campaign 0 0,047005 0,000000 0,023502
6 2016-07-06 organic 0 0,015287 0,000000 0,007644
7 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
8 2016-07-06 campaign 0 0,191900 0,592602 0,392251
9 2016-07-07 organic 0 0,026771 0,000000 0,013386
10 2016-07-07 organic 1 0,351994 0,363878 0,357936
rockstat
Результатtype source campaign conv_lc conv_fun conv_act conv_mix
organic google 608 635,126261 637,028571 636,077416
organic yandex 345 357,788969 355,889518 357,339244campaign target social_ads 229 299,536614 306,631027 303,083821
social vk 119 114,962313 108,618258 111,790286
campaign google search_camp 104 77,849204 80,139845 78,994524
campaign partner partner_camp_1 9 9,000000 8,198530 8,599265
campaign yandex search msk 27 25,814797 29,395008 27,604902
campaign partner partner_camp_2 26 10,535982 9,492078 10,014030campaign yandex search_rus 16 14,727756 15,770761 15,249259
campaign partner partner_camp_3 17 6,838607 8,158541 7,498574
campaign partner partner_camp_4 27 10,477388 9,937797 10,207593
organic mailru 14 15,272244 16,069252 15,670748
campaign partner partner_camp_6 19 3,927582 3,392517 3,660049
campaign partner partner_camp_5 11 9,684236 9,025615 9,354925campaign partner partner_camp_7 12 2,048114 2,418614 2,233364
social fb 8 6,195232 7,389479 6,792355
campaign yandex campaign_1 9 9,636122 10,535813 10,085967
campaign yandex search_region 6 5,407398 6,400573 5,903986
rockstat
Применение
Расчет реального CPA
Отключение неэффективных каналов
Оптимизация расходов в пользую эффективных каналов
Выгрузка в системы оптимизации рекламы
Расчет “честного” ROMI каналов (Return of marketing investments)
