Как мы учились конверсию для Telegram-канала считать

В сентябре 2018 года один из владельцев нашего продуктового агентства запустила канал по product-менеджменту «Нормально делай, нормально будет».

Канал требовал продвижения, а продвижение, как известно, требует анализа. Едва ли можно выстроить эффективную маркетинговую стратегию, выбирая каналы продвижения вслепую, без оценки эффективности каждого. Так мы столкнулись с той проблемой, с которой сталкиваются все владельцы авторских и не только каналов:

Telegram не публикует данные о том, откуда пришел подписчик, что делает нереальным подсчет конверсии каналов привлечения.

Единственно, что можно сделать - это пускать рекламу через сервис сокращенных ссылок и смотреть количество переходов. Однако количество переходов далеко не всегда коррелирует с количеством подписок. А значит, это не позволяет оценить реальную эффективность канала.

Как сейчас решают эту проблему владельцы телеграм-каналов:

1. Считают среднюю органику канала;

2. Дают рекламу в одном источнике;

3. Вычитают из количества пришедших за 3-4 дня среднюю органику за этот же период и получают число подписчиков.

Этот вариант плох тем, что не позволяет давать рекламу одновременно в несколько источников, так как данные сразу становятся недостоверными. Кроме этого, во время рекламной кампании ссылку на канал может дать кто-то еще, и данные вновь станут нерелевантными.

Возник логичный вопрос: каким образом можно посчитать конверсию, не танцуя с бубном?

Первое, что мы сделали - это разбили источники аудитории на следующие типы:

Первоначальная идея заключается в том, что человек подписывается на Telegram-канал спустя определенное время после перехода по ссылке. Если отследить это время, то можно при помощи теории вероятностей определить, через какую из ссылок пришел человек.

Данные о переходе мы собираем через свое зеркало, тем самым позволяя избежать заблокированного t.me, и получаем точное время перехода. Данные о подписке мы собираем через Api Telegram, проверяя каналы-клиенты на количество подписчиков каждую секунду.

Самой сложной задачей оказалось собрать статистику о том, за какое время человек подписывается, так как найти “чистые” пары “подписка-переход” довольно сложно. В итоге, потратив месяц, мы собрали необходимое число данных, чтобы посчитать, что в среднем человеку требуется 54 секунды для подписки на канал после перехода (прочитать пост и подписаться).

Подобрав распределение, мы научились считать вероятность подписки человека в том случае, если несколько переходов произошли непосредственно перед одной подпиской. Мы, конечно, не можем определить со 100% вероятностью, какой переход обеспечил подписку, но можем определить вероятность каждого из события, что позволяет получить общую картину эффективности источников.

Как это работает на примере постов сделанных для vc с ссылкой на Telegram-канал:

Стоит отметить, что конверсия в Telegram вообще очень хороша. Мы объявили бета-запуск продукта в феврале, и без рекламы нами уже регулярно пользуется 21 канал. Зарегистрированы более 100. За это время по ссылкам перешло 13173 человека, а подписалось 3620, что соответствует конверсии в 27%.

Сейчас сервис работает бесплатно и открыт для тестирования пользователями.

В ближайшее время подключим информацию о репостах, упоминаниях каналов-клиентов и информацию о числе подписчиков, пришедших через такие репосты.