	Жизнь после травмы спинного мозга

Веб-данные в действии: оценка эффективности рекламы

Более точная оценка результативности платного поиска и онлайн-рекламы — еще одно преимущество использования веб-данных о поведении пользователей. Традиционная веб-аналитика обеспечивает отчеты высокого уровня, содержащие такие показатели, как общее количество кликов, количество поисковых запросов, стоимость клика или показа, ключевые слова, генерирующие наибольшее количество кликов, а также статистику, относящуюся к местоположению объявления на странице. Однако эти метрики относятся к агрегированной статистике и определяются на основании отдельных сеансов про смотра. Контекст также обычно ограничивается веб-каналом.

Это означает, что все статистические данные основываются только на том, что произошло во время одного сеанса, который был результатом поиска или клика по объявлению. Как только посетитель покидает сайт и его веб-сессия завершается, он выходит за рамки анализа. Эта статистика не учитывает прошлые или будущие посещения. Включение данных о просмотре страниц и расширение обзора за счет других каналов позволяют более точно оценить результативность платного поиска и рекламы.

Связаны ли посещения сайта, вызванные кликом по объявлению или поисковым запросом, с наиболее ценными или наименее ценными клиентами?
Сколько продаж сгенерировала первоначальная сессия в течение дней или недель, последовавших за первым кликом посетителя?
Есть ли среди ссылающихся сайтов такие, которые направляют к вам посетителей, которые возвращаются чаще и совершают больше покупок, чем посетители, перешедшие с других сайтов?
Выявил ли кросс-канальный анализ, учитывающий действия, совершенные в других каналах, то, что множество продаж во втором канале было осуществлено после того, как интерес был сформирован с помощью объявления или поиска?

Рассмотрим пример с финансовым учреждением. Заявки на оформление кредитных карт присутствуют везде. Они приходят по почте, печатаются в журналах и доступны в интернете. Банк в нашем примере понимает, что факт просмотра рекламы — лишь часть общей картины. О результативности рекламы говорит то, что происходит после совершения первого клика.

Банк производит масштабный анализ, чтобы выйти за рамки исследования кликов во время первого сеанса; также проводится исследование данных о клиентах за определенный период, чтобы проанализировать факты заполнения заявления, запросы, поступающие в отдел обслуживания клиентов, факты выпуска карты, факты активации карты, а также начальные расходы по карте. Такой анализ рекламы, выходящий за пределы исследования кликов, дает возможность более точно оценить эффективность рекламы и обеспечивает более целесообразное распределение рекламных бюджетов.

Зачем ограничиваться только тем, что происходит в данный момент?

Результат одного сеанса, начавшегося с просмотра рекламы, клика по ссылке, содержащейся в электронном письме, или поиска, не дает полной картины. Многие клиенты вернутся позже, чтобы завершить то действие, которое они начали, возможно, даже в другом канале. традиционная веб-аналитика не учитывает действия, которые производятся после первоначального сеанса или до него. Расширьте свои возможности, чтобы делать и то и другое.

Благодаря подробным веб-данным о потребителях можно понять, какие объявления, ключевые слова или ссылающиеся сайты генерируют «лучшие» клики, поскольку эти данные дают более полную картину, чем агрегированные результаты анализа первоначальных веб-сессий. Дополнительные сведения, получаемые путем масштабного кросс-канального анализа, охватывающего данные за определенный период, обеспечивают недоступный ранее обзор. Дальновидные организации сумеют воспользоваться новыми стратегиями, недоступными для компаний, применяющих традиционные аналитические приемы. Это обеспечит их явное конкурентное преимущество.

Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. Опубликовано с разрешения издательства.

Похожие материалы

30.09.2018


	Жизнь после травмы спинного мозга