В этом посте я с гордостью показываю часть работы, проделанной с использованием науки о данных в маркетинге. Эта работа была сделана в сотрудничестве с Орен Гринберг из Курве.

Распространенной проблемой интернет-рекламы является определение того, какие онлайн-объявления наиболее успешны. Например, предположим, что мы используем 10 различных онлайн-объявлений для продвижения нового мобильного приложения. Объявления имеют разное количество показов и кликов. Какая реклама самая эффективная?

Допустим, у нас есть следующий набор данных:

Вы можете быстро увидеть, что, просто взглянув на него, становится трудно понять, какие объявления работают лучше всего, а какие нет. Вот некоторые проблемы:

  • Объявления с очень разными показами могут иметь одинаковую эффективность (например, Ad3 и Ad4). Итак, они оба одинаковы с точки зрения производительности?
  • Некоторые объявления имеют небольшое количество показов. Насколько мы можем быть уверены в нашей оценке их работы?
  • Какое объявление в целом является лучшим с точки зрения как показов, так и кликов?

Чтобы решить эту проблему, я сотрудничал с Орен для создания приборной панели на основе уникальной Байесовской методологии. Подавая данные на эту панель, мы получаем следующие результаты:

Здесь вы можете видеть, что объявления расположены в порядке эффективности от лучшего к худшему. Во-вторых, мы получаем меру уверенности в нашем заключении.

Как специалисту по маркетингу вам нужны две вещи:

  1. Выберите самые эффективные объявления с хорошей степенью достоверности.
  2. Дайте хорошо работающим объявлениям с низкой уверенностью несколько дополнительных показов, пока вы не поймете, действительно ли их эффективность хороша или это было просто совпадение.

Итак, в этом случае, если бы нам нужно было выбрать одно объявление, это было бы Объявление 1. Похоже, что объявление 1 показывает хорошие результаты, и мы также совершенно уверены в своем выводе. Было бы неплохо показать объявление 8 еще несколько раз, чтобы посмотрим, действительно ли он так хорош, как мы подозреваем.

Этот подход намного эффективнее, чем простое использование рейтинга кликов в качестве показателя эффективности, поскольку он основан на надежной статистической модели и также учитывает достоверность. Просто загрузите все свои объявления в нужном формате, и все готово! Не стесняйтесь обращаться к нам за любыми комментариями, вопросами или предложениями.

Технические комментарии

Объявление 8 с 54 кликами и 100 показами получает наилучшие показатели эффективности (рейтинг кликов около 40%), но мы не уверены в своем выводе из-за небольшого количества показов. Однако для объявления 9, количество просмотров которого такое же, как у объявления 8 (110), но гораздо меньше кликов, чем у него (10), мы чрезвычайно уверены в нашем заключении, что это достойный исполнитель. Почему? Потому что его результаты не сильно отклоняются от среднего значения, измеренного остальными объявлениями. Это интуитивно понятно. Если реклама мало чем отличается от остальных, можно с уверенностью сказать, что ее эффективность типична. Однако для объявлений с эффективностью, отличной от средней (намного лучше или намного хуже), нам нужно больше выборок, чтобы сделать уверенный вывод.

Связанный

Первоначально опубликовано на www.skampakis.com 26 февраля 2017 г.