ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo

Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеченности пользователей"

•
•
N
Newprolab

Презентация Дмитрия Родина, основателя RockStat. Если вы хотите получить доступ к видео выступления, напишите нам на datascienceweek2016@gmail.com.

1 of 22
Downloaded 43 times
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 Результат type 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 357,339244 campaign 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 10,014030 campaign 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 9,354925 campaign 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)
rockstat Дмитрий Родин mail@dimarodin.ru
 facebook.com/dmitrynr
 Спасибо за внимание

More Related Content

Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеченности пользователей"

  • 1. rockstat Мультиканальная атрибуция на основе вовлеченности пользователей
  • 2. rockstat Актуальный digital marketing Множество рекламных каналов, имеющих свои особенности Сильная конкуренция Требуется тонкая оптимизация рекламы Возможность и необходимость контроля KPI
  • 3. 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
  • 4. rockstat Что такое атрибуция Модель атрибуции — это логика распределения ценности по рекламным каналам
  • 5. rockstat Last non-direct click Самая популярная модель Ценность присваивается последнему непрямому визиту Используется по умолчанию в Google Analytics, Yandex Metrika
  • 6. rockstat Другие модели атрибуции Первое взаимодействие Линейное распределение Time decay С привязкой к позиции Собственные в Google Analytics
  • 7. rockstat Недостатки стандартных моделей Оценка на основе позиции канала или времени Пользователи ведут себя по разному Не учитывается происходящее внутри визита
  • 8. rockstat Data-Driven модель в GA Доступна в Google Analytics 360 (Premium) Расчеты являются черным ящиком
  • 9. rockstat Модель на основе вероятностного прохождения воронки
  • 10. rockstat Сложные товары/услуги Долгий цикл принятия решения Множество визитов Отсутствует воронка Пример: недвижимость, образование, автомобили, благотворительные фонды, дорогие товары в интернет магазинах
  • 11. rockstat Распределить ценность на основании того, насколько пользователь был вовлечен во взаимодействие с сайтом в каждом из визитов
  • 14. rockstat Входные данные Просмотры страниц События на страницах Активность Webhooks Чаты, формы, обратные звонки Синхронизации кук
  • 15. rockstat Построение сессий Источник Тип сессии: реклама, поиск, соцсети… Рекламные метки, ключевые слова Тип устройства, регион Имеются правила наложения сессий
  • 16. rockstat Обработка данных Убираем зобми, не значимые сессии Убираем дубликаты конверсий Дробим на части, по конверсиям
  • 17. 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
  • 18. 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
  • 19. 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
  • 20. rockstat Результат type 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 357,339244 campaign 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 10,014030 campaign 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 9,354925 campaign 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
  • 21. 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)