Атрибуция конверсии в A/B тестировании: что такое, в чем ценность и какой уровень атрибуции использовать| Урок 5
Разберемся, как разные конфигурации атрибуции конверсии влияют на A/B тесты и кампании по персонализации.
Автор английской версии: Гиди Виго, старший директор по продуктам, Dynamic Yield
Вы читаете перевод бесплатного курса по A/B тестированию от компании Dynamic Yield. Над переводом работали Оля Жолудова и Ринат Шайхутдинов. При поддержке koptelnya.ru.
Коптельня — команда по быстрой разработке веб-приложений и сайтов.
(Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала)
В наше время, в условиях довольно разрозненной маркетинговой среды, путь покупателя, как правило, не линеен и состоит из нескольких точек контакта. В результате нам, маркетологам, все сложнее становится интерпретировать показатели A/B тестов и персонализированных кампаний и связывать конверсии и скачки в прибыли с конкретными вариациями контента.
Если бы Джон Ванамейкер был жив, он бы, наверное, прокомментировал это так: “Я знаю, что половина моих работ по оптимизации пропадает впустую, но я не знаю, какая половина”.
Атрибуция в A/B тестировании и персонализации
Атрибуция — это процесс присвоения ценности конверсии различным событиям, точкам контакта или действиям на пути покупателя. В A/B тестировании и персонализации, атрибуция помогает нам понять, какие конкретные вариации и опыты привели к тем или иным изменениям в прибыли и конверсии. Таким образом, мы можем отследить, как те или иные наши действия влияют на решения покупателей — что в итоге позволяет выбрать самый конвертирующий контент.
К примеру, возьмем стандартный A/B тест. Допустим, мы показываем пользователю некую вариацию контента, а на следующий день он заходит и делает покупку. Стоит ли приписывать конверсию этой вариации? Возможно. А может быть и нет. Это зависит от контента и от контекста этого конкретного эксперимента. Именно поэтому маркетологам стоит отходить от строгих моделей атрибуции конверсии в пользу более гибких подходов. Только тогда они смогут понять, что действительно влияет на конверсию — и действовать исходя из этих выводов.
Чтобы убедиться, что мы правильно приписываем изменения конверсии тем или иным экспериментам и персонализированным опытам, нужно в первую очередь понять, что есть несколько уровней атрибуции конверсии:
- Атрибуция на уровне сессии. Когда в рамках A/B теста мы предлагаем пользователю определенную вариацию или персонализированный опыт, все последующие конверсионные события и скачки прибыли приписываются этой вариации — при условии, что конверсия случилась в рамках этой сессии.
- Атрибуция на уровне пользователя. Когда в рамках A/B теста мы предлагаем пользователю определенную вариацию или персонализированный опыт, все последующие конверсионные события и скачки прибыли в результате действий этого пользователя приписываются этой вариации (до тех пор, пока действует эксперимент).
Какой уровень атрибуции использовать?
Чтобы проиллюстрировать сам принцип, давайте рассмотрим частый кейс: посетитель заходит на сайт и перед ним возникает баннер с предложением подписаться на рассылку. Чтобы не слишком надоедать посетителю, вы показываете ему такой баннер лишь раз в неделю.
Давайте представим, что посетитель заходит на сайт в воскресенье и видит наш баннер. Он быстро закрывает баннер, потому что хочет поскорее найти нужную информацию на сайте — и сразу уходит, не подписавшись. Через три дня этот посетитель возвращается на сайт и на этот раз подписывается на рассылку — более того, становится постоянным ее читателем.
Стоит ли приписывать факт подписки появлению на сайте баннера. Пожалуй, нет. Если вы сузите окно атрибуции до конкретной сессии, то сможете отфильтровать конверсии, никак не связанные с показом определенной вариации контента. Устранив подобный шум, мы сможете быстрее принимать решения и точнее определять события, которые связаны с изменением конверсии.
Теперь рассмотрим другой пример: посетитель сайта покупает стиральную машину. Подобные покупки, как правило, совершаются за несколько сессий. Сначала посетитель может зайти на сайт или в приложение, чтобы посмотреть, что есть в продаже, сравнить разные модели, прицениться. Потом он захочет посоветоваться с партнером, заехать в магазин, чтобы посмотреть товар вживую, еще раз подумать. Только потом он вернется на сайт и сделает покупку. Если мы будем анализировать конверсию в рамках одной лишь сессии, можем получить заниженные показатели конверсии — в результате чего есть риск недооценить важность персонального опыта каждого конкретного посетителя. В этом сценарии, лучше придерживаться атрибуции на уровне пользователя.
Поэтому в зависимости от контекста маркетологи могут использовать разные уровни атрибуции конверсии при экспериментировании и создании персонализированных опытов.
← Назад | Продолжение (Глава 6) →