Как работает моделирование конверсий в электронной коммерции

Используйте моделирование конверсий, чтобы оценить действия клиентов, такие как покупки и регистрации, и заполнить пробелы в данных, оставленные неотслеживаемыми пользователями.

Согласно новым правилам, веб-сайты теперь должны получать согласие пользователя на отслеживание посетителей. Если пользователь отказывается, компании и продавцы теряют доступ к ключевым данным о поведении пользователей. Это касается повторных посещений, использования реферальных ссылок или того, заканчивается ли переход клиента конверсией.

Что такое моделирование конверсий?

Моделирование конверсий - маркетинговый подход, основанный на данных, использующий машинное обучение и другие статистические методы для прогнозирования и оптимизации поведения пользователей, особенно когда прямое отслеживание недоступно. Цель состоит в том, чтобы оценить конверсии — действия клиентов, такие как покупки и регистрация, - путем анализа агрегированных или анонимизированных данных.

Ваши клиенты знают, почему они взаимодействуют с вашим брендом. Но знаете ли вы, через что они проходят? Используйте этот бесплатный шаблон, чтобы создать впечатление от покупок, которое им понравится.

Как работает моделирование конверсии?

Моделирование конверсий может показаться сложным и непосильным, но его можно разбить на простой трехэтапный процесс. Вот краткое объяснение того, как это работает:

1. Разделите взаимодействия с рекламой

Для поисковых систем и рекламных компаний первым шагом моделирования конверсий является разделение взаимодействия пользователей с рекламой на две группы: наблюдаемые и ненаблюдаемые. 

• Наблюдаемый. К наблюдаемым действиям относятся рекламные взаимодействия, которые можно отслеживать с помощью файлов cookie. Они явно связаны с конверсией. Эти данные включают в себя просмотры страниц, количество пользователей, события и сеансы.
• Ненаблюдаемые. В группу ненаблюдаемых входят пользователи, которые не давали согласия на отслеживание и, следовательно, имеют меньше доступных данных.

2. Разделите две группы

Наблюдаемые и ненаблюдаемые рекламные взаимодействия затем разбиваются на подгруппы на основе общих характеристик, таких как общее местоположение пользователя или время суток, которые вы можете собирать независимо от предпочтений пользователя. Затем вы рассчитаете важные показатели, такие как коэффициент конверсии для наблюдаемых групп. 

3. Свяжите ненаблюдаемые и наблюдаемые взаимодействия

Наблюдаемые точки данных с общими характеристиками привязываются к их ненаблюдаемым аналогам для прогнозирования ненаблюдаемых конверсий. Модели машинного обучения еще больше улучшают эти прогнозы, используя обширные обучающие данные сторонних разработчиков.

Как моделирование конверсий может принести пользу бизнесу

Несмотря на относительную новизну, моделирование конверсий уже доказало свою эффективность в получении максимальной отдачи от маркетинговых и рекламных усилий компаний. Вот как моделирование конверсий может принести пользу бизнесу:

• Получите точную информацию о рекламе

С помощью моделирования конверсий, позволяющего устранить пробелы в понимании поведения клиентов, вы можете узнать, как рекламная кампания в социальных сетях привлекала потенциальных клиентов на сайт. Это также может показать, как платная реклама приводит к конверсиям, увеличивая рентабельность инвестиций в маркетинг.

• Добавьте конкурентное преимущество

В условиях интенсивного цифрового рынка даже незначительное понимание поведения клиентов может отличить бизнес от конкурентов и усовершенствовать стратегию продаж. Моделирование конверсий, как относительно недавняя разработка, может дать толчок развитию. 

Многие компании с трудом приспосабливаются к новому цифровому ландшафту и продолжают полагаться на традиционные методы отслеживания. Однако использование моделирования конверсий может предоставить вам уникальные данные, заполнив информационные пробелы о не отслеженных пользователях, что даст вам преимущество перед конкурентами.

• Укрепите доверие клиентов

Новые правила конфиденциальности направлены на расширение прав и возможностей потребителей, предоставляя им контроль над сбором данных. Соблюдение этих правил и уважение к выбору согласия пользователя позволяет бизнесу демонстрировать прозрачность. Это возможность показать клиентам, что вы действительно цените их интересы в области конфиденциальности, разместив на своем сайте тщательно подготовленное письменное согласие. 

Рекомендации по моделированию конверсий

Получение максимальной отдачи от отслеживания данных о клиентах с помощью моделирования конверсий требует планирования и инвестиций. Вот несколько советов и рекомендаций, как использовать моделирование конверсий в бизнесе:

• Определите свои цели

Зачем вам собирать данные о пользователях и как вы планируете их использовать? Ваша цель - оптимизировать кампанию платного поиска, повысить уровень удержания клиентов, привлечь постоянных посетителей или увеличить продажи? Определение четких целей поможет внедрить моделирование конверсий и использовать его.

• Работайте с экспертом

Моделирование конверсий - сложная, недавно разработанная платформа. Вместо того, чтобы пытаться разобраться в этом самостоятельно, обратитесь к квалифицированному специалисту. Многие специалисты в области цифрового маркетинга разбираются в моделировании конверсий и могут помочь с его внедрением, устранением неполадок и тонкой настройкой в соответствии с целями электронной коммерции.

• Отслеживайте и анализируйте данные

После того, как на вашем сайте будет реализовано моделирование конверсий, используйте поведенческие данные для улучшения маркетинговых и рекламных стратегий. 

• Будьте терпеливы

Сбор достаточного количества агрегированных данных и показателей конверсии за прошлые периоды для составления содержательного отчета о маркетинговых и рекламных усилиях требует времени. Даже в этом случае изменения в стратегии могут быть постепенными. Выделите время для сбора данных, чтобы оценить влияние нового цифрового маркетинга или инвестиций в маркетинговые каналы, такие как платные поисковые кампании.

Вывод

Модель конверсии предоставляет важную информацию о поведении клиентов, в том числе о том, откуда приходят потенциальные клиенты или постоянные посетители, как они находят ваш сайт, что они делают, попав на него, и как они достигают окончательной конверсии.