(Перед вами перевод бесплатного курса по A/B тестированию от компании Dynamic Yield. Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала)
Автор английской версии: Гиди Виго, старший директор по продуктам, Dynamic Yield
Над переводом работали Оля Жолудова и Ринат Шайхутдинов. При поддержке koptelnya.ru.
Коптельня — команда по быстрой разработке веб-приложений и сайтов.
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».
Что такое атрибуция в A/B тестировании и персонализации и в чем ее ценность для бизнеса
Атрибуция — это процесс присвоения ценности конверсии различным событиям, точкам контакта или действиям на пути покупателя.
В A/B тестировании и персонализации, атрибуция помогает бизнесу 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.
Разберем атрибуцию на примере и возьмем стандартный A/B тест:
Ситуация: Допустим, мы показываем пользователю некую вариацию контента, а на следующий день он заходит и делает покупку.
Вопрос: Стоит ли приписывать конверсию этой вариации?
Ответ: Возможно. А может быть и нет.
Почему так? Ответ 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.
Ситуация: 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.
Развитие событий: 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.
Вопрос: Стоит ли приписывать факт подписки появлению на сайте баннера?
Ответ: 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
Нюанс: Подобные покупки, как правило, совершаются за несколько сессий.
Начало: 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.
Подход к измерению конверсии: 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.
Вывод и рекомендация
Поэтому в зависимости от контекста маркетологи могут использовать разные уровни атрибуции конверсии при экспериментировании и создании персонализированных опытов.
← Назад | Продолжение (Глава 6) →