Трансформируем ваши данные в прибыль

Пн — Пт: с 10:00 до 19:00

ГлавнаяML-атрибуция

ML-атрибуция

Найдите самые эффективные источники продаж при помощи ML-атрибуции!

ML-атрибуция позволит совершенно иначе взглянуть на эффективность каналов по привлечению трафика. С ней вы сможете понять, как правильно распределить рекламный бюджет так, чтобы зарабатывать больше.

Экстракция данных
15
Лет на рынке
150+
Клиентов
1000+
Созданных дашбордов

Что такое атрибуция?

ML-атрибуция (Machine Learning Attribution) — это метод, который используется для определения вклада различных маркетинговых каналов и тактик в результаты бизнеса (например, продажи, показатели вовлеченности пользователей). Обычно для этого используется машинное обучение, которое анализирует большое количество данных о маркетинговых кампаниях и их результатах, чтобы определить, какой вклад внесли каждый из каналов в достижение целей бизнеса.э
Атрибуция

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Стандартная модель атрибуции

Стандартная модель атрибуции

Представьте, что пользователь на протяжении трех дней три раза посетил наш сайт и совершил покупку.

1-й визит – по медийному баннеру

2-й визит — по ремаркетингу в социальной сети

3-й визит – прямой визит и покупка

Какому посещению нужно присвоить покупку и прибыль? На этот вопрос должна ответить модель атрибуции.
Яндекс.Метрика и Google Analytics в своих отчетах по умолчанию используют модель атрибуции «Последний непрямой клик». Она означает, что покупка будет присвоена второму визиту. Именно веб-аналитические системы построят отчет.

Всегда ли можно использовать стандартную модель?

Нет, потому что, если бы не была запущена медийная реклама, данный пользователь не оказался бы в аудитории ремаркетинга и не смог бы вернуться на сайт и совершить покупку.

Пример выше иллюстрирует, что нельзя использовать стандартную («Последний непрямой клик») модель атрибуции для принятия решения об оптимизации рекламных кампаний.

АУДИТОРИИ

Существует три аудитории

Для работы с каждой из аудиторий нужна своя стратегия, бюджет, креатив, модель атрибуции.
  • Те, кто знают ваш проект, но не стали клиентами
  • Те, кто уже является вашими клиентами
  • Те, кто никогда не слышал о вашем проекте
Смешивайте и соединяйте данные как угодно

Кому нужна собственная модель атрибуции?

ML-модель атрибуции стоит создавать бизнесам, которые:

— одновременно присутствуют в сети в виде сайта и мобильного приложения
— одновременно запускают множество рекламных каналов

Преимущества ML-модели атрибуции

— можно четко определить цель: рост продаж, улучшение ROMI, сокращение бюджетов и пр.

— математические алгоритмы анализирую все последовательности взаимодействия пользователя с сайтом и создают оптимальную модель

— позволяет существенно повысить эффективность маркетинга

Преимущества ML-модели атрибуции
Стройте сквозную аналитику

Как создать ML-атрибуцию?

  1. Непрерывный сбор данных из CRM, телефонии, веб-аналитики и аналитики для мобильных приложений
  2. Объединение данных в кросс-канальную и кросс-девайсную последовательность
  3. Внесение в алгоритм цели оптимизации
  4. Обучение модули на имеющихся данных
  5. Применение модели на практике

ML-атрибуция

Этапы работ

1

Построение ML-атрибуции

2

Выбор метрик и модели

3

Обучение модели

4

Применение модели

Нам доверяют

Отзывы

Узнайте больше о возможности создания ML-атрибуции

Получите бесплатную консультацию

Наши награды

SILVER
Tagline Awards 2022
Работа с Big Data.
Tagline Awards 2022 - Работа с Big Data.
BRONZE
МИКС Россия 2022
ADTACH / Ecosystem Creation
МИКС Россия 2022