Модель атрибуции

Post-view атрибуция жадно собирает все что можно и что нельзя

Об этом в своем newsletter говорит CEO Segmentstream Константин Юревич.

Как это работает: пользователь мельком увидел баннер, никуда не кликнул, но через какое-то время пришел на сайт напрямую и совершил покупку. И все это благодаря тому самому баннеру, который приписывает себе конверсию по post-view!

Эта модель вызывает много вопросов:

1️⃣ Post-view атрибуция и иллюзия ретаргетинга

Реклама, которую пользователь видит после первого визита на сайт, чаще всего оказывается не "вдохновением к покупке", а банальным ретаргетингом. Например, человек перешел из Google Search на сайт, а затем увидел баннер на Facebook. Даже если он уже был готов купить, реклама тут же "записывает" конверсию себе в актив.

2️⃣ Платформы скрывают данные

Большинство рекламных платформ не раскрывают детальные данные о времени просмотра объявлений или предоставляют их только "аффилированным партнерам". Это делает независимую проверку post-view конверсий практически невозможной.

3️⃣ Facebook ограничивает post-view атрибуцию одним днем

Дело в том, что длинные окна атрибуции (например, 7 или 30 дней) обнажили бы очевидное: большинство таких конверсий приходится на первый день после визита, а не на магические "post-view" события.

4️⃣ Настоящая ценность рекламы — в значимых взаимодействиях

Константин советует сосредоточиться не на "просмотрах" или даже кликах, а на сигналах из реального поведения пользователей на сайте. Важнее понять, вовлекаются ли они в контент, интересуются продуктом или выполняют целевые действия. Все это гораздо ценнее post-view-шума.

Вторая когорта курса по сквозной аналитике для CPO, CMO стратовала - подключиться можно в любой момент. Программа и отзывы с первой когорты тут. Запись и ответы на вопросы – в личке. 🔥

@marketing_analysis

Как отправить данные из sGTM в Google Sheets с помощью Stape

Не знаете как? Отправьте это своему аналитику.

Google Sheets — это удобный и недорогой инструмент, который используют около 40% маркетологов и отделов продаж для хранения и управления данными. Подключение Google Sheets позволяет автоматически отслеживать любые взаимодействия или конверсии, упрощая анализ данных для вашей команды.

Обычно для отправки данных в Google Sheets используют Zapier, но его бесплатный тариф имеет ограничения. Команда Stape представила специальный тег Google Sheets для server Google Tag Manager (sGTM), что сделало процесс ещё проще. Вот краткая инструкция по настройке:

1. Создайте контейнер в sGTM и настройте отслеживание данных (например, из Google Analytics 4).

2. Скачайте шаблон тега для Google Sheets из GitHub или Template Gallery.

3. Создайте новый тег с такими настройками:

- тип действия (добавить строку или обновить ячейки);

- диапазон строк и URL Google Sheets;

- данные для отправки.

Добавьте триггер и протестируйте тег. Если всё настроено правильно, данные начнут поступать в Google Sheets.

Эта интеграция позволяет фиксировать данные о конверсиях и отслеживать каналы, приводящие лиды, без обычной задержки в 24–48 часов. Кроме того, вы сможете в режиме реального времени контролировать, что события корректно записываются в ваших инструментах веб-аналитики.

Вторая когорта курса о сквозной аналитике для CPO, CMO - программа и цены тут.

@marketing_analysis

Запись воркшопа "Как подготовить ТЗ для сквозной аналитики?"

Залил часовую запись воркшопа по подготовке ТЗ для сквозной аналитики. В видео есть:

Что делать, когда нужно анализировать свои кампании в маркетинге, а для этого ничего нет (или то что есть работает из рук вон плохо).

Какие решения для кого и в какой реализации подойдут, а от каких нужно бежать как от огня.

Ответы на вопросы о ключевых терминах и узких местах настройки "сквозной аналитики".

Кроме записи получите презентацию и шаблон ТЗ.

Доступ бесплатный по ссылке.

@marketing_analysis

Красная кнопка для агентов поддержки Amazon

Иногда решения, которые меняют компанию, приходят из неожиданных ситуаций.

Об этом в своей книге «Working backwards» пишет Colin Bryar.

Однажды Джефф Безос и его команда заметили, что с некоторыми товарами, например, с садовой мебелью, возникала одна и та же проблема — повреждения при доставке. Поддержка фиксировала однотипные звонки и жалобы на одни и те же товары.

Интересно, что вместо решения проблемы агенты поддержки могли лишь извиниться, отправить новый товар или предложить возврат средств. Проблема могла бы тянуться неделями, прежде чем её обнаружили бы менеджеры категорий, анализируя показатели.

Примером для решения такого казуса стал шнур Андон – одна из техник, используемых Toyota. Суть ее в том, что если кто-либо из сотрудников замечает проблему с качеством на линии сборки, он сразу же может потянуть за шнур, останавливая всю линию.

Джефф Безос, вдохновлённый системой Toyota, предложил создать для службы поддержки аналог шнура Андон — «большую красную кнопку», которую агент службы поддержки мог бы нажать, чтобы остановить продажи товара, как только замечена серьёзная проблема.

Как только агент нажимает на красную кнопку, с товара исчезают кнопки «Добавить в корзину» и «Покупка в один клик», а менеджер по категории сразу получает уведомление о приостановке продаж до решения проблемы.

Реализация заняла время, но она оказалась чрезвычайно эффективной. Джефф опасался, что агенты будут злоупотреблять кнопкой, но опасения оказались напрасными: агенты ответственно использовали кнопку, лишь когда проблема действительно требовала внимания.

Теперь многие в компании рассказывают эту историю как пример того, как даже одна кнопка может стать мощным инструментом для улучшения бизнеса, если довериться тем, кто работает непосредственно с клиентами.

Вторая когорта курса по сквозной аналитике для CPO, CMO старует 18 октября. Программа и отзывы с первой когорты тут. Запись и ответы на вопросы – в личке. 🔥

@marketing_analysis

2-я когорта онлайн-курса “Сквозная аналитика для CPO и CMO” — старт уже 18 ноября! 🚀

💼 За 15 уроков и 5 недель вы освоите ключевые навыки для работы с аналитикой продукта и маркетинга: от постановки задач до проверки качества данных, без необходимости привлекать разработчиков.

⏳ Осталось всего 12 мест, и действуют цены первой когорты — только до конца недели!

Что вы получите? 🎯

🔍 Понимание аналитических инструментов и ключевых метрик
📊 Практику подготовки отчетов и карт разметки
📋 Шаблоны и чек-листы для аудита аналитики

Как проходит обучение? 🎓

🔹 Формат — онлайн-лекции и практические задания. Каждая тема разбита на короткие и насыщенные уроки, с акцентом на практику.
🔹 Поддержка — регулярная обратная связь по домашкам.
🔹 Доступ к материалам — все видео, презентации и дополнительные материалы остаются с вами навсегда.
🔹 Реальные кейсы — мы разберем живые примеры компаний, покажем, как использовать инструменты аналитики в повседневной работе.

Для кого этот курс? 💡

🔹Для CMO и CPO — чтобы отслеживать, какие каналы работают, а какие требуют оптимизации. 📈
🔹Для продакт-менеджеров — для проверки данных и быстрого выявления инсайтов. 💻
🔹Для маркетологов — для эффективной работы с тегами и постановки ТЗ на сквозную аналитику.

Почему это так круто? ✨

🔍 Упор на практику — каждый урок связан с реальными задачами. Вы не только получите знания, но и начнёте применять их сразу.
🛠 Никаких сложных языков программирования — курс не требует знания Python или SQL. Всё объясню просто и понятно.
📈 Навыки, которые экономят время и деньги — после курса вы сможете не только корректно интерпретировать данные, но и оптимизировать работу команды, опираясь на проверенные решения.

Подробная программа и отзывы с первой когорты тут. Запись и ответы на вопросы – в личке. 🔥

@marketing_analysis

Shopify оптимизируется под churn

Что?

Именно об это говорит Archie Abrams, VP of Product в Shopify в интервью Lenny Rachitsky:

«В отличие от большинства компаний, где удержание клиентов — основная цель, мы не ставим это на первое место. Наша core-метрика — это GMV с когорты новых продавцов. Если они обеспечивают инкрементальный прирост продаж, это отражается и в наших доходе и прибыли, которые мы можем реинвестировать в развитие бизнеса».

То есть Shopify не пытается удержать каждого нового продавца на долгий срок. Их главная цель — сделать процесс старта как можно более простым, снизить барьер входа и устранить так называемые monetary frictions.

Иначе говоря, они делают максимально широкую, комфортную для входа воронку с приемлемой подпиской. А к чему приводит широкая верхушка воронки? Правильно, к росту отвала на последующих этапах.

Является ли это трагедией? Нет, потому естественный отбор предпринимателей прекрасно справляется со своей работой: оставлять только одного будущего Безоса из 1000 попытавшихся. Главные деньги не в скромной подписке, а в «вечной» комиссии с продаж.

Еще раз. Нет ничего плохого в том, чтобы длинный хвост новичков бросил бизнес и вернулся на пары после первых неудач. Главное, что несколько успешных «аутлаеров» при этом сделают «иксы» и определят в итоге успех всей когорты. Что интересно, именно поэтому в Shopify смотрят на продажи всей когорты, а не на одного среднего продавца.

Это позволяет Shopify расти вместе с успешными продавцами. В результате общая выручка растет благодаря комиссии с продаж тех селлеров, кто достигает наибольшого успеха. И это компенсирует неудачи массы тех, кому повезло гораздо меньше.

Закон джунглей + ТРИЗ + теория ограничений систем, ничего личного.

#ecommerce #метрики

@marketing_analysis

В своем февральском посте (и публикации в блоге) Эндрю Чен привел в пример свою мантру из 2019 года.

В текущих реалиях выглядит мягко говоря неубедительно. Согласны?

@marketing_analysis

Спасибо, Google!

В процессе подготовки уроков моего курса по сквозной аналитике для CPO, CMO наткнулся на интересный док - расчет LTV для Starbucks.

Док валялся в папке блога Kissmetrics и судя по адресу (/wp-content/uploads/2011/08/) это крайне бородатая (но, кстати, толковая) PDF-ка.

Видимо, Neil Patel по доброте душевной (или в силу возраста) забыл для некоторых ресурсов включить редирект на свой блог.

Любопытство – наше все. Попробовав вбить в поиск [site:blog.kissmetrics.com pdf], я получил кучу старых лид-магнитов от Kissmetrics.

Не сказать, чтобы прям что-то полезное, но словно частичку истории поковырял. Есть, например, "How to get more Likes on Facebook" или "Bounce rate demystified".

Более полезные и интересные штуки я разбираю на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Старт второй когорты на следующей неделе. Пишите в личку.

@marketing_analysis

Еще немного про Тег Менеджер от Яндекса

@marketing_analysis

Какие артефакты нужны для старта проекта сквозной аналитики?

Для успешного старта важно заложить крепкий фундамент вашего проекта сквозной аналитики. На первом этапе команда формирует несколько ключевых артефактов, которые упрощают дальнейшую работу и обеспечивают ясное представление о целях и показателях проекта. Эти артефакты помогают команде сфокусироваться на главном и не упускать это главное из виду. Вот что потребуется:

Карта метрик

Это документ со списком ключевых показателей, которые будут измеряться и анализироваться. Этот документ помогает выстроить структуру анализа, начиная от метрик высокого уровня (выручка, прибыль, ROI) до более детализированных показателей (стоимость привлечения клиента (CAC), LTV, конверсии). Карта метрик позволяет команде видеть, какие результаты важны и как каждая метрика влияет на бизнес.

Карта событий

Это описание значимых действий пользователей, которые будут отслеживаться на сайте или в приложении, например, просмотры страниц, клики, добавления в корзину, покупки и другие важные события. Для каждого события должны быть прописаны его параметры и условия срабатывания. Такая карта помогает убедиться, что данные собираются полно и корректно, что особенно важно для отладки и даблчека.

Карта UTM-разметки

Помогает стандартизировать метки для отслеживания источников трафика. В ней должны быть указаны правила для параметров source, medium, campaign и других уровней группировки для каждого рекламного канала и кампании. Благодаря такой карте данные о трафике будут точными и полными, что обеспечивает корректное распределение бюджета и объективную оценку кампаний.

Референсы дашбордов

Примеры визуализаций, которые будут использоваться для отслеживания KPI. Дашборды включают ключевые данные, такие как конверсии, воронка продаж, LTV по источникам трафика и др. Эти референсы помогают команде увидеть, как будут выглядеть отчеты, и обеспечить согласованность представления данных. Для набросков можно использовать фигму и другие приложения.

Примеры всех этих артефактов я разбираю на своем курсе по сквозной аналитике для CPO и CMO. Осталось 5 мест во второй когорте! Полную программу можно посмотреть здесь. Для записи пишите в личные сообщения.

@marketing_analysis

Свежие новости с Матемаркетинга

Тег менеджер от Яндекса.

@marketing_analysis

Если кому-то скучно, можете подключаться - https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_0YjTsD6aRPma7VVP-7VCkw

@marketing_analysis

Вторая когорта курса по сквозной аналитике для CPO, CMO - старт 11 ноября

Публикую отзыв одного из участников первого потока – Александра, Product Excellence Director в одной из лидирующих рекламных групп:

"Мой опыт работы в рекламе - около 15 лет, как в агентстве, так и на стороне клиента. В последние годы я занимаюсь продуктовым направлением, курируя проекты от медийных кампаний до сложных mar-tech решений.

От курса у меня были у меня были достаточно прозрачные ожидания - получить взгляд с позиции decision-maker, человека, который, не занимаясь глубокой аналитикой сам, должен понимать, что лежит под капотом аналитических систем, правильно оценивать и интерпретировать данные.

Контент курса адаптирован под целевую аудиторию – СPO, CMO. Лекции без воды, четкие и понятные. Есть актуальные примеры, которые хорошо иллюстрируют теорию. Много внимания уделено целеполаганию, пониманию конечного фокуса процессов аналитики. Особенно понравился блок про метрики: очень структурировано поданы примеры про метрики "тщеславия" и то как их идентифицировать, могу поставить этой части 10/10

Сейчас, когда я прошел около половины материала, могу сказать, что пока это совпадает с моими ожиданиями процентов на 70. Чем я доволен – мне уже гораздо проще формировать картинку наших коммерческих предложений так, чтобы клиенту все было понятно и очевидно.

Ожидаю интересного продолжения от курса )"

Напомню, что курс состоит из 15 онлайн-уроков с квизами, домашним заданием и обратной связью от меня. Полностью программу можно посмотреть здесь, а для букинга места во второй когорте (всего на текущий момент доступно 9) нужно написать мне в личку.

@marketing_analysis

Кейс по юнит-экономике: набрал 250 000 пользователей, уволился с работы — и рост остановился

Проект, который на первый взгляд выглядел как идеальный стартап: Olly bot — персональный помощник, доступный через iMessage и SMS, сочетал в себе функционал ChatGPT с полезными фишками вроде веб-поиска и напоминаний (подсмотрено тута).

Проект быстро набирал популярность благодаря размещению на Product Hunt и постам в сабреддитах, а затем начал расти органически, особенно в странах, где ChatGPT был под запретом. Были моменты, когда добавлялось по 35 тысяч новых пользователей в месяц, особенно после того, как проектом заинтересовались инфлюенсеры в одной большой стране.

Всё казалось отличным: благодаря стартап-программе Microsoft, покрывающей $150K на Azure-кредиты, расходы на API OpenAI были нулевые, а собственная система сообщений держала ежемесячные расходы менее $500. MAU рос 50% месяц к месяцу, и пришла уверенность, что монетизировать можно в любой момент, а пользователи останутся.

Но реальность внесла свои коррективы. Около 4 месяцев назад основатель уволился с работы, начал ужесточать бесплатные функции и вводить плату за сервис. Результат? Активные пользователи упали с 70K до 9K, а платящих клиентов набралось всего 400 человек по $4 в месяц. Чтобы добиться хоть какого-то результата, пришлось снижать цены, но это не привело к возвращению прежних темпов роста.

Теперь перед основателем стоит сложный вопрос: что делать дальше? Решение бросить работу с ипотекой на плечах стало рискованным шагом, о котором он написал в Reddit.

Вопрос команде знатоков: что делать фаундеру? Отмечать достижение Product Market Fit (400 платящих как-никак) или обновлять резюме?

Больше о корнер-кейсах с метриками – в моем курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. 11 старт второй когорты и пока еще есть места. Для запроса полной программы и брони места пишите в личку.

@marketing_analysis

Частые ошибки при расчете окупаемости из-за особенностей моделей атрибуции

Ошибки при оценке рекламных каналов могут стоить дорого — в буквальном смысле. В этом посте разберем две ключевые ошибки и то, как специфика моделей атрибуции влияет на расчет ROI.

1. Ошибка переоценки канала: проблема инкрементальности
Часто при анализе ROI кампаний можно увидеть, что эффективность канала оказывается выше реальной. Это называется проблемой инкрементальности: вы приписываете результативность каналу, даже если часть покупок или регистраций произошла бы без него.

Пример: Представьте, что вы уже собирались купить определенный продукт, а на пути к магазину заметили рекламу этого товара. Реально ли реклама повлияла на ваше решение? В мире атрибуции она часто будет приписана этому каналу, что приводит к завышению ROI.

2. Ошибка недооценки канала
С другой стороны, многие маркетологи боятся переоценить канал и недооценивают его, что также приводит к потерям. ROI оказывается ниже реального, и перспективные каналы могут быть заброшены из-за ошибок в расчетах.

Пример из практики: На этапе роста ваши расчеты ROI могут быть основаны на модели Last Paid Click с UTM-метками. При этом пользователи, пришедшие через рекламу блогеров на YouTube, не атрибуцируются корректно, и эффективность кампаний выглядит хуже, чем на самом деле.

Каналы, которые частенько страдают от ошибок атрибуции:

1. Реклама в Facebook, Instagram, а также прероллы в YouTube при использовании Post View атрибуции.

2. Ремаркетинг — у этого канала часто маленькая инкрементальность, так как он таргетируется на аудиторию, которая уже знает о вашем продукте или уже использовала его, но по какой-то причине перестала это делать. При этом велика вероятность, что эти пользователи органически вернутся.

3. Email-маркетинг — условно бесплатный канал. При неправильном анализе он может «перетягивать» на себя результат, что будет влиять на объективность оценки эффективности канала.

4. Брендовый контекст – традиционно тащит на себя часть органики и вместе с конкурентами.

Вариантов работы с этим несколько:

1. Работа с несколькими моделями атрибуции.

2. Проведение реальных и синтетических AB-тестов на инкрементальность (в том числе тупая "шахматка" с включением-выключением каналов).

3. Тестирование алгоритмических и вероятностных моделей атрибуции.

Много об атрибуции я говорил в своем курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. 11 старт второй когорты и пока еще есть места. Для запроса полной программы и брони места пишите в личку.

@marketing_analysis

У вас нет ощущения, что свежий пост в блоге GoPractice написан при участии сверхразума GPT-компаньона?

@markerting_analysis

Продолжаю записывать и выкладывать уроки курса "Сквозная аналитика для CPO, CMO"

Этот курс для вас, если:

❓Вы не знаете, откуда и как берутся данные о вашем продукте и маркетинге.
❓Вы не уверены, что правильно считаете ключевые метрики.
❓У вас есть твердое ощущение, что с вашими данными что-то не так, но вы не знаете что.
❓Вам нужно настроить сквозную аналитику, но вы не знаете с чего начать.

После прохождения вы:

✅ Будете знать, в каком случае какой инструмент использовать.
✅ Быстро можете проверить адекватность работы вашей сквозной аналитики.
✅ Cможете быстро собрать необходимые отчеты и подсчитать нужные метрики без помощи аналитика.
✅ Будете знать, как подготовить техническое задание на внедрение сквозной аналитики.

Уроки (всего 15шт.) будут приходить трижды в неделю, но смотреть можно в спокойном темпе, никуда не торопясь.

Сейчас можно принять участие по ценам первой когорты студентов. Для запроса подробной программы и цен пишите в личку.

Обновленные воронки в Яндекс Метрике

Новые «человеческие» воронки находятся в разделе «Отчеты» → «Воронки».

Воронка может включать до 10 шагов, которые могут быть привязаны к просмотрам страниц, JavaScript-событиям и другим пользовательским действиям.

Опция «Окно воронки» позволяет учитывать только те шаги, которые были выполнены в течение определенного времени от начала.

Настройка группировок позволяет анализировать конверсии по разным параметрам, таким как устройство, география или браузер.

Жаль, что нельзя использовать сегменты или источники трафика для группировки.

Данные можно отображать как в абсолютных числах, так и в процентах.

Для удобства анализа данные можно сортировать по каждому столбцу, а график шагов воронки можно скрыть или вернуть при необходимости.

Этот и другие отчеты я разбираю на курсе о сквозной аналитике для CPO, CMO. Для того, чтобы изучить программу или забукировать место по цене первой когорты, напишите мне в личку.

@marketing_analysis

Выбирайте корректные input-метрики

Утверждает Колин Брайар (ex-Amazon):

«Выбирая input-метрики, компании часто сталкиваются с тем, что на первый взгляд удачные показатели в итоге не приводят к нужным результатам. Одной из ошибок, которую мы допустили в Amazon, было использование метрик, ориентированных на тотал — мы оценивали свой перфоманс через количество новых страниц с товарами, предполагая, что большее число страниц означает лучший выбор для клиентов и, как следствие, рост продаж. Но в итоге розничные команды, следуя этим метрикам, фокусировались на том, чтобы просто добавлять новые товары. Это вызвало неожиданные последствия: увеличение ассортимента не привело к росту продаж, зато резко возросли затраты на хранение и логистику мало востребованных товаров».

После анализа стало ясно, что команда выбрала неверную input-метрику. Как отмечает Брайар, «мы поняли, что важно не только контролировать метрику, но и убедиться, что она приводит к нужному результату. Тогда мы начали корректировать метрику ассортимента, постепенно фокусируясь на спросе потребителей. Сначала добавили учет просмотров страниц, затем — процент товаров, которые всегда были в наличии».

В итоге метрика эволюционировала в показатель Fast Track In Stock Score — долю просмотров товаров, которые были в наличии и готовы к немедленной доставке. Эта версия метрики оказалась оптимальной, так как способствовала улучшению всех процессов подбора ассортимента.

«Правильные input-метрики, — заключает Брайар, — фокусируют усилия команды на действиях, которые действительно улучшают бизнес-показатели. Ошибки неизбежны, но главное — постоянно пробовать, учиться и находить те показатели, которые по-настоящему влияют на ключевые цели компании».

Больше об input- и output-метриках – в моем курсе о сквозной аналитике для CPO, CMO. Для запроса подробной программы, букинга, оплаты и прочих вопросов пишите в личку.

#метрики

@marketing_analysis

Воркшоп по атрибуции в BigQuery

На следующей неделе выступлю на мероприятии от сообщества Looker Studio MasterClass. Участие бесплатное, язык английский, регистрация по ссылке.

@marketing_analysis

Друзья, через полчаса начинается Матемаркетинг!

Кроме того, что выступаю сам, я промодерирую поток докладов. Это означает, что вместе со мной вы сможете посмотреть / послушать следующие доклады:

1. АЛЕКСАНДР ИГНАТЕНКО, ЭКСПЕРТ ПО МАРКЕТИНГ- И ПРОДУКТОВОЙ АНАЛИТИКЕ И АВТОР ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛА "МОДЕЛЬ АТРИБУЦИИ" (как неожиданно) - НЕОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ГРАБЛИ ПРИ ОТПРАВКЕ ОФЛАЙН-КОНВЕРСИЙ

2. ВЯЧЕСЛАВ ПОТАПОВ, РУК-ЛЬ ОТДЕЛА АНАЛИТИКИ ЛЕМАНА ПРО (EX. LEROY MERLIN) - ОТ GOOGLE ANALYTICS К ЯНДЕКС МЕТРИКЕ: КАК МЫ ПЕРЕСОБРАЛИ АНАЛИТИКУ С НУЛЯ И ЧТО ИЗ ЭТОГО ВЫШЛО

3. НАДЕЖДА ДУЛИНЕЦ, TRAFFIC-MANAGER В КОМПАНИИ GARAGE EIGHT - ФЛОУ ПРОВЕДЕНИЯ АБ ТЕСТОВ В ПЛАТНЫХ КАНАЛАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАЙЕСОВСКОГО ПОДХОДА

4. ЕВГЕНИЙ ИВАНОВ, PRODUCT DIRECTOR (MATCHING AND MONETIZATION), EX-PRINCIPAL DATA SCIENTIST ПРОФИ.РУ - ДИЗАЙН ЭКСПЕРИМЕНТОВ В ДВУСТОРОННЕМ МАРКЕТПЛЕЙСЕ И ИХ АНАЛИЗ ПРИ ПОМОЩИ TEA-TASTING

5. ПАВЕЛ МРЫКИН, CALLTOUCH - МЕЖДУ ИИ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИМ ФАКТОРОМ ИЛИ КАК ЛЮДИ БОРЮТСЯ С ТЕХНОЛОГИЯМИ, МЕШАЯ КОМПАНИИ ЗАРАБАТЫВАТЬ

6. ДЕНИС СТРУКОВ, СЕО ГЕОИНТЕЛЛЕКТ, ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛ ГЕОМАРКЕТИНГ И ГЕОАНАЛИТИКА

Билеты доступны на сайте.

Подписчики "Модели атрибуции" могут использовать скидку 10% на все виды билетов по промокоду marketinganalysis10.

@marketing_analysis

Матемаркетинг уже завтра!

29 октября стартует онлайн-секция.

В 10:30МСК буду рассказывать обо всех необязательных граблях при отправке офлайн-конверсий.

Горячо рекомендую это мероприятие. Каждому участнику, купившему билет, предоставляется доступ к закрытой платформе Матемаркетинга: более 400 докладов прошлых лет.

Билеты доступны на сайте.

Подписчики "Модели атрибуции" могут использовать скидку 10% на все виды билетов по промокоду marketinganalysis10.

@marketing_analysis

Продолжаю принимать заявки на курс по сквозной аналитике для CPO, CMO. Столкнулся с живым интересом. Если хотите изучить программу или подключиться прямо сейчас – напишите мне в личку.

@marketing_analysis

🕰 Сколько лет A/B-тестам в маркетинге?

Уже более 100 лет!

Именно столько (на самом деле чуть больше) прошло с выхода книги "о научной рекламе".

Клод Хопкинс, автор книги Scientific Advertising (1923), был пионером в использовании рандомизированных контролируемых испытаний в рекламе.

Хопкинс делил аудиторию на группы, чтобы выяснить, какое рекламное сообщение работает лучше. Он использовал почтовую рекламу, отправляя образцы своей продукции и рекламные буклеты.

При этом делил свою рассылку на разные группы, чтобы оценить, какое сообщение или предложение дает наилучшие результаты. Например, он использовал разные акценты для зубной пасты и обнаружил, что подчеркивание "белизны зубов" привлекает больше внимания, чем "свежесть дыхания".

Он также акцентировал внимание на заголовках. Например, он заметил, что заголовки, которые обещали "удовольствие" или "успех" (не смеяться), были более привлекательными и эффективными, чем общие или малоинформативные.

Каждый из этих методов по-своему лег в основу современного A/B-тестирования в маркетинге.

Много интересного есть на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

@marketing_analysis

Разбор моего выступления на Measuresummit

Совсем недавно я выступил на Measureummit с топиком про атрибуцию. Balazs Vajna (Head of Analytics at MarketingLens) не постеснялся и накатал целую простынку с обзором моего выступления.

Читать ревью полностью тут.

@marketing_analysis

Пачка обновлений от Яндекс Директ

Среди основных:

1. Изменения интерфейса. Теперь будут две среды. Директ — базовый интерфейс настройки рекламы для начинающих рекламодателей. И Директ Про — расширенный интерфейс настройки рекламы для профессиональных маркетологов.

2. Раздел экспериментов в Директ Про. Раньше, чтобы провести А/B-тест в Директе, нужно было использовать Яндекс Аудитории и Директ, а для анализа результатов — Мастер отчётов или Метрику. Теперь создавать эксперименты и анализировать их можно в интерфейсе Директ Про — в разделе «Библиотека» → «А/B-эксперименты».

Последний инструмент использует Varioqub для подсчета значимости и будет позволять оперативно раскатывать победителя на весь трафик.

Остальные обновления тут.

Отдельно о платном трафика говорю на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

#директ

@marketing_analysis

Минутка технических новостей

В серверном контейнере Google Tag Manager появились настройки тега событий GA4 для мобильных приложений.

Это хорошо, поскольку:

1. Это дает большие возможности для работы с данными событий – например, если нужно эти самые ивенты обогатить или подредактировать. В мобилке с этим всегда была большая проблема.

2. Серверный контейнер (несколько неожиданно) дает удобную возможность для отладки событий мобильных приложений. Это вы можете делать фактически прямо в браузере.

Не все так гладко: установка требует не только добавления изменений на стороне SDK, sGTM, но и правок на стороне проперти GA4.

Детали описаны здесь.

Если есть вопрос – может обсудить в рамках бесплатной консультации.

@marketing_analysis

Доход не может быть вашей North Star Metric

Утверждает Sean Ellis (автор книги Hacking Growth).

1. North Star Metric должна отражать ценность, которую вы доносите клиентам.

2. Эта метрика должна коррелировать с ростом доходов.

3. Но сама по себе она не должна быть доходом.

Пример Amazon

У Amazon ключевая (North Star) метрика – ежемесячные покупки. Кто-то может сказать, что для маркетплейса важнее GMV (валовый товарооборот) или что-то еще. Но ежемесячные покупки — более актуальный показатель, поскольку отображает ту ценность, которую пользователи получают от Amazon.

Если кто-то потратил 1000 долларов на телевизор, а кто-то 3-10 долларов на электрическую зубную щетку, то с точки зрения потребителя Amazon обоим предоставил одинаковую ценность. Мне нужно было что-то, и Amazon помог это найти. Единицы ценности с точки зрения клиента важнее, чем общий доход.

Пример Facebook*

Когда Facebook перешел на цель по DAU (ежедневным активным пользователям), команда начала гораздо больше задумываться о том, как привлекать трафик в приложение каждый день. В более ранних кейсах, когда фокус был на MAU (месячной активной аудитории), команда оптимизировалась на то, чтобы пользователь использовал продукт хотя бы один раз в месяц. То есть один или десять – по сути было без разницы. Изменение метрики оказало значительное влияние, сделав продукт гораздо более «затягивающим».

Пример Airbnb

В Airbnb главной метрикой было количество забронированных ночей. Это похоже на Amazon — важна не сумма, которую заработала компания, а количество забронированных ночей. Эксперименты были направлены в первую очередь на рост метрики количества забронированных ночей.

Пример Eventbrite

Для Eventbrite (похоже на наш Timepad) более важна еженедельная продажа билетов, чем просто количество событий. Это так, поскольку не все мероприятия продают билеты. То есть метрика еженедельных продаж билетов лучше отражает успешность мероприятий.

Большой блок о метриках продукта и маркетинга есть на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

* - Meta, запрещенная в России организация.

#метрики

@marketing_analysis

Записал 6 уроков курса по сквозной аналитике для CPO, CMO

Что хочу сказать:

1. Это оказалось гораздо тяжелее, чем я предполагал. Обычное дело, если получасовой урок оказывается готов далеко за полночь.

2. Яркий, позитивный фидбек от студентов чертовски вдохновляет.

3. Огромный челлендж - упаковать в более-менее простые, "съедобные" смыслы то, что требует технической экспертизы или стат аппарата.

4. Пока что п.3 у меня получается.

Если хотите ознакомиться с программой или принять участие – напишите мне в ЛС.

@marketing_analysis

Быстрая отмена подписок

В среду Федеральная торговая комиссия США приняла окончательное правило, требующее от компаний процедуру отмены подписки и членства такой же простой, как и процедуру оформления.

Иначе говоря - у пользователей должна появится возможность отписки "в один клик".

Как считаете – это удар по бизнес-модели или по скамерам и дарк паттернам на этой кухне?

О разных подходах к оценке монетизации я рассказываю на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

#мобильныеприложения

@marketing_analysis

Что делать, если для эксперимента мало трафика?

Думаю, одно из возможных решений — это признать проблему - говорит Brian Tolkin (Head of Product at Opendoor, ex-Uber).

...Не стоит бросаться в A/B-тестирование, не проведя предварительного анализа мощности. Нужно спросить себя: получим ли мы результаты? Какой размер эффекта мы сможем обнаружить, каков срок проведения эксперимента? И крайне важно честно признаться после этого — допустимо ли это для нас?

Есть такие эксперименты, которые важны настолько, что трудно найти альтернативные способы получения сигнала. В таких случаях можно сказать: шестимесячный срок — это приемлемый результат. Мы начнём эксперимент в июне, станем умнее к планированию на 2025 год, запустим его и забудем, а потом будем благодарны за то, что провели его. И это нормально. Единственная ошибка здесь — это ожидание, что вы получите ответ через месяц, когда это на самом деле не так.

Самое главное — эксперименты про повышение вашей уверенности в проблеме или решении. Если есть участки воронки или процесса с низким трафиком, и вы не можете провести классический A/B-тест, как ещё вы можете повысить уверенность в решении, которое создаёте?

Оказывается, есть другие способы. Самый очевидный и лучший — поговорить с большим количеством клиентов. Но есть и другие методы, которые, хотя и не столь строгие, могут быть полезны. Например, можно изучить наблюдаемые данные, схожие гео или снизить мощность теста, если это приемлемый компромисс...

Разумный подход к данным и решениям на них – то, о чем я рассказываю на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

#метрики

@marketing_analysis

В Яндекс Метрике появился. Measurement Protocol. Что это значит простыми словами

Отправьте это вашему аналитику.

1. Теперь вы сможете отправлять более разнообразные офлайн-конверсии в Метрику и делать это более гибко.

2. Теперь вы сможете отправлять в Метрику события электронной торговли (в том числе покупки) с бэкенда (раньше было нельзя).

3. Это очень хорошая новость для интернет-магазинов, использующих Яндекс Метрику. Теперь они смогут отражать больше реальных покупок в Метрике и делать это более точно (ранее все трекали покупки по посещению страницы спасибо, что добавляло шума в данные).

4. При этом нужно учитывать узкое окно для отправки конверсии с бэкенда – 12 часов с момента сеанса. Долгому циклу сделки придется поломать голову либо пользоваться стандартным инструментом загрузки офлайн-конверсий.

Документация тут.

Мы обсуждаем офлайн-конверсии на моем курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Есть места. Подключайтесь!

@marketing_analysis

Ссылка за запись эфира с Ромой Кумаром про креативы - https://youtu.be/jsSl7Xiumn8

@marketing_analysis

Ребят, начинаем через полчаса. Ссылка для подключения https://us06web.zoom.us/j/89006716120

А как вы отмечаете свой ДР?

Я выбрал интересный путь:

1. Сегодня меня можно увидеть на онлайн-конференции Measuresummit-2024 (Second Stage On Demand Sessions). Доклад про атрибуцию на данных GA4-BigQuery. Регистрироваться здесь.

2. В 13:00МСК выступлю в онлайн-секции конференции Optimization-2024. Расскажу о применении JTBD в Ecommerce. Зарегистрироваться можно по ссылке.

3. После запишу очередной урок курса по сквозной аналитике для CPO, CMO. Если вы хотели поучаствовать – это все еще можно сделать, просто напишите мне об этом.

4. Наконец, в 20:00МСК состоится эфир с Ромой Кумаром. Это будет вторая серия стримов про креативы. Участие бесплатное, регистрация по ссылке.

Увидимся, друзья!

@marketing_analysis

🎉 Результаты розыгрыша:

Победители:
1. Александр (@litavsky)
2. Aleksandr (@Aleksandr_Ras)

Проверить результаты

Вторая серия стримов про креатив!✌️

В этот раз в гостях Рома Кумар Виас (https://t.me/solokumi). Обсуждаем, подходить к системному созданию креативов с помощью AI. Как сократить расходы на дизайнеров минимум на 30%, как ускорить процесс создания сайтов и креативов минимум в 3 раза и не сойти при этом с ума.

Старт Zoom-конференции завтра, 10 октября, в 20:00МСК. Регистрация по ссылке https://marketinganalysis.timepad.ru/event/3072259/

Ребят, хорошая новость

EXPF вновь запускают свой интенсив по AB-тестированию. На мой скромный взгляд (а я проходил этот интенсив) это лучший продукт в своей тематике на постсоветском пространстве.

Если соберетесь - используйте промокод ALEX, он даст 3000р скидки.

Регаться здесь.

@marketing_analysis

🚀 Лимиты экспорта данных в GA4 выросли

Теперь вы и ваша команда можете экспортировать значительно больше данных для ваших отчетов и исследований:

1. 10,000,000 ячеек для экспорта в TSV и CSV в несэмплированных исследованиях.

2. 100,000 строк данных при скачивании отчетов в формате CSV или Google Sheets.

💡 Что изменилось? Ранее вы могли экспортировать только 5000 строк, что ограничивало анализ, да и вообще делало всю процедуру несколько бессмысленной. Теперь маркетологи, продакты все сопричастные могут:

1. Производить более детализированный анализ, изучать более широкие сегменты пользователей и выявлять тонкие тенденции, которые ранее могли быть скрытыми за пределами 5000 строк.

2. Интегрировать данные из Google Analytics с другими источниками, такими как CRM-системы или базы данных, прямо здесь, "на коленке", без обращения к API или сырым данным.

Апдейт толковый, судите сами.

Например, в Amplitude лимит экспорта зависит от вашего тарифного плана, но в большинстве случаев он составляет 10,000 строк для стандартных отчетов. В Mixpanel вы можете экспортировать данные через API или с помощью функции "Data Export", но в этом случае вы также сталкиваетесь с ограничениями по количеству строк, которые можно получить за один раз (тоже 10,000).

Используете экспорт в CSV? Поделитесь в комментариях.

Зашел пост? Поставь лайк!

Если хотите разобраться в работе с отчетами, приглашаю на мой курс по сквозной аналитике, который стартует сегодня. . Подключайтесь!

@marketing_analysis

Сегодня стартует мой курс "Сквозная аналитика для CPO, CMO"

Полная программа находится здесь.

Еще можно успеть запрыгнуть. Для букинга, оплаты и прочих вопросов пишите в ЛС.

Этот курс для вас, если:

❓Вы не знаете, откуда и как берутся данные о вашем продукте и маркетинге.
❓Вы не уверены, что правильно считаете ключевые метрики.
❓У вас есть твердое ощущение, что с вашими данными что-то не так, но вы не знаете что.
❓Вам нужно настроить сквозную аналитику, но вы не знаете с чего начать.

После прохождения вы:

✅ Будете знать, в каком случае какой инструмент использовать.
✅ Быстро можете проверить адекватность работы вашей сквозной аналитики.
✅ Cможете быстро собрать необходимые отчеты и подсчитать нужные метрики без помощи аналитика.
✅ Будете знать, как подготовить техническое задание на внедрение сквозной аналитики.

@marketing_analysis

🔥 Атрибуция в Яндекс.Метрике: что важно знать маркетологам, руководителям и продактам 🔥

В GA4 всего три модели атрибуции: Last click, Google Ads last click и Data-driven (в последней всё решают алгоритмы, и вам остаётся только довериться магии данных). А вот в Яндекс.Метрике у вас чуть больше контроля:

First click – конверсия приписывается первому источнику, с которого пользователь впервые пришел на сайт. Отлично для оценки верха воронок.

Last click – конверсия за последним источником перед покупкой. Удобно для оценки финишной черты, но может упускать вклад верхних касаний.

Last non-direct click – учитывает последний значимый источник, игнорируя прямые заходы. Отличный способ исключить ситуации, когда клиент просто набрал ваш URL, но до этого приходил по рекламе.

Последний переход из „Директа“ – все заслуги за конверсию достаются последнему клику по рекламе в Яндекс.Директ. Интересно то, что при переходе с Директа всегда создается новый визит — даже если пользователь до этого пришел, скажем, с органики. Таким образом, Директ перехватывает приоритет, что может быть полезно для оценки эффективности рекламных кампаний.

Окно атрибуции в Яндекс.Метрике — это строго 90 дней. За этот период можно отследить все взаимодействия пользователя с сайтом до конверсии. Если клиент пришел через три месяца и сделал покупку, а все его касания произошли после этого срока, эти взаимодействия в отчет не попадут. Это важно учитывать при работе с продуктами с долгим циклом покупки. На офлайн-конверсии это не распространяется (там 21 день).

Для кросс-девайса есть Крипта (включается дополнительным переключателем). Это технология, которая помогает отслеживать переходы пользователя между устройствами. Если клиент начинает путь с телефона, продолжает на компьютере, а покупку завершает на планшете, с Криптой всё это будет воспринято как одно взаимодействие. Без неё эти касания могли бы распределиться на три разных сессии и исказить аналитику. Так что теперь вы точно не потеряете клиента «по пути».

Если хотите разобраться в атрибуции и научиться оптимально распределять рекламные бюджеты, приглашаю на мой курс по сквозной аналитике, который стартует 7 октября. Мы разберем все эти модели атрибуции и посмотрим, как разные каналы влияют на конечные результаты. Подключайтесь!

Зашел пост? Поставь лайк!

#маркетинг #аналитика #яндексметрика #атрибуция #курсы

@marketing_analysis

Запись вчерашнего стрима с Сашей Соловьевым. Рекомендую к просмотру всем, кто хочет систематизировать работу с креативами в маркетинге.

Последние места на курс по сквозной аналитике для CPO, CMO. Писать сюда.

@marketing_analysis

Мы потихоньку начинаем по ссылке https://us06web.zoom.us/j/81666278807

Друзья, начинаем через час. Подключайтесь по ссылке - https://us06web.zoom.us/j/81666278807

Я регулярно выступаю в разных сообществах

Сегодня, например, буду рассказывать о метриках окупаемости на встрече R-Founders. Это закрытое комьюнити, поделиться материалами не могу. Однако, если у вас есть желание привлечь меня как спикера для вашего сообщества или мероприятия в будущем – обязательно дайте знать, мы наверняка найдем общий язык.

@marketing_analysis