Transcript

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕДЛЯ РЕШЕНИЯ БИЗНЕС-ЗАДАЧ

2010Digly появляется как система автоматизации продвижения eCommerce-проектов на Яндекс Маркете.

2011–2012Система развивается, появляются аналитические модули.

Вместе с этим пополняется список клиентов.

2013Создаются модули для работы с контекстными кампаниями.

Digly обслуживает крупных клиентов и отлаживает партнерские программы с агентствами.

2014Digly входит в портфель проектов фонда Impulce VC.

Акцент в работе смещается в сторону экспертной работы: ретроспективного анализа и аудирования для различных сфер клиентского бизнеса.

?

?Ретроспективная аналитика – работа с большими объемами

данных.

?

ч

Какие факторы влияют на результат

Можно ли этот результат

прогнозировать

Ретроспективная аналитика – работа с большими объемами

данных.

?

??

Математическое моделирование*

ч

Какие факторы влияют на результат

Можно ли этот результат

прогнозировать

Ретроспективная аналитика – работа с большими объемами

данных.

?

?Исследование и прогнозирова-ние результата конкретных маркетинговых процессов при помощи создания их мат. модели на основе статистических данных.

МОДЕЛЬ. ФАКТОРЫ ВЛИЯНИЯНа результат любых онлайн-активностей влияет множество взаимосвязанных факторов.

Моделировать можно сколь угодно глубоко, строя первичную модель с учетом любых факторов.

Для каждого направления бизнеса есть своя комбинация факторов и, как следствие, уникальная модель.

CTR, Объем трафика, Время на сайте,

Уровень конверсии, Глубина просмотра,

Отказы …etc

Курсы валют

Погода

Промо акции

Наличие товара

CASE. КОНВЕРСИИ АВТОДИЛЕРА1. Количество переходов

2. Глубина просмотра

3. Продолжительность просмотра страницы

4. Продолжительность сессии

5. Показатель отказов

6. CTR

7. Позиция в выдаче

8. Просмотр страницы контактов

9. Просмотр страницы trade-in и переход к оценке

10.Отправка заявки на тест-драйв

11.Температура воздуха

12.Скорость ветра

13.Наличие осадков

14.Курс доллара

15.Курс евро

1Выбор факторов

Данные Google Analytics, CRM, и фидов, агрегируются в системе Digly. Обучающая выборка.

ЗВОНКИ И ВИЗИТЫ В САЛОН

CASE. КОНВЕРСИИ АВТОДИЛЕРА1. Количество переходов

2. Глубина просмотра

3. Продолжительность просмотра страниц

4. Продолжительность сессии

5. Показатель отказов

6. CTR

7. Позиция в выдаче

8. Просмотр страницы контактов

9. Просмотр страницы trade-in и переход к оценке

10.Отправка заявки на тест-драйв

11.Температура воздуха

12.Скорость ветра

13.Наличие осадков

14.Курс доллара

15.Курс евро

2Первичное

моделирование

Видим какие факторы имели влияние на звонки и визиты в салон, исключаем ложные кореляции.

CASE. КОНВЕРСИИ АВТОДИЛЕРА1. Количество переходов

2. Глубина просмотра

3. Продолжительность просмотра страниц

4. Продолжительность сессии

5. Показатель отказов

6. CTR

7. Позиция в выдаче

8. Просмотр страницы контактов

9. Просмотр страницы trade-in и переход к оценке

10.Отправка заявки на тест-драйв

11.Температура воздуха

12.Скорость ветра

13.Наличие осадков

14.Курс доллара

15.Курс евро

3Балансировка весов и

финальное моделирование

Определяем факторы, которые имеют достаточно высокие коэффициенты влияния.

CASE. АНАЛИЗ МОДЕЛИ

72%Точность модели

Проверяем адекватность модели по статистическим данным.

Продолжительность просмотра страниц

Просмотры страницы контактов

Наличие осадков

Поведенческие факторы

Внешний неуправляемый фактор

CASE. ТАКТИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗАПросмотр страницы контактов

Посетитель фактически принявший решение о визите ищет адрес салона.

Крайне незначительное увеличение конверсии

• Перенести адрес на LP.• Акцентировать на LP бесплатные шатлы от метро.

Продолжительность просмотра страниц

Посетитель хочет изучить все аспекты, погружаясь в описание условий дилера.

Повышение конверсии через LP и сайт

• Выложить условия прямо на LP (а не в PDF на основном сайте).

• Резмещать информацию о скидках и спец-предложениях на LP.

Наличиеосадков

Распространенный паттерн потребительского поведения.

Рост целевого трафика, оптимизация бюджета

• Работа с бюджетами и временем показа объявлений в зависимости от погодных условий.

ФАКТОР

ГИПОТЕЗА

ПОТЕНЦИИ

ДЕЙСТВИЕ

CASE. РЕЗУЛЬТАТ ЗА ПЕРИОДПросмотр страницы контактов

Продолжительность просмотра страниц

НаличиеосадковФАКТОР

ДЕЙСТВИЯ

12%Сокращен бюджет за

период

РЕЗУЛЬТАТ +8,4%Повышение уровня конверсии в звонки

Вносим все запланированные изменения на наборе посадочных страниц. Проводим A/Б-тестирование.

Уровень конкуренции по ряду моделей был крайне высок, поэтому бюджет на время осадков переаспределялся между общими кампаниями и целевыми модельными.

ЗАЧЕМ МОДЕЛИРОВАТЬ?• Выявить взаимосвязь. Куда надо вкладывать время, усилия, средства и за счет чего можно оптимизировать ресурсы и бюджеты.

• Прогноз результата при изменении того или иного параметра (бюджет, время). Принять верные тактические решения на дальнейший период.

Математическое моделирование

МЫ ПОСТРОИМ МОДЕЛЬ ДЛЯ ВАШЕГО БИЗНЕСАИ СДЕЛАЕМ РЕКЛАМУ ЭФФЕКТИВНЕЕ!

[email protected]


Recommended