Что делать, если данные вам ни о чем не говорят?

[mostakimvip06]

Мы любим говорить, что живем в мире, которым «движут данные». Цифровые маркетологи полны похвал, когда речь заходит о взломе роста, оптимизации конверсии, аналитике данных , сегментации, машинном обучении и других модных терминах, поэтому большинство из них верят, что могут научиться практически чему угодно, если просто потратят достаточно времени на изучение данных.

Сегодня считается, что с помощью статистической обработки набора данных мы можем узнать, кто наши пользователи, к какому типу людей или групп они принадлежат, каковы их покупательские привычки и как мы можем успешно их конвертировать.

Это может быть осуществимо, но только если объем данных огромен, ваш отдел по обработке данных обладает исключительными возможностями и в вашем распоряжении есть Список мобильных номеров Таиланда искусственный интеллект, который дал человечеству последний шанс. В противном случае вы, скорее всего, испытаете то же, что и я за последние несколько месяцев.

Вероятно, у вас нет данных.
Во-первых, необходимо уточнить, что информации на вашем сайте обычно недостаточно. Если вы думаете, что занимаетесь наукой о данных, но все, что вам доступно, — это очень простая реализация такого инструмента, как Google Analytics, то вы находитесь на расстоянии световых лет от всего, что можно было бы назвать наукой о данных.

Даже если у вас есть более сложный инструмент и вы собираете большой объем данных, вы всегда столкнетесь с проблемой идентификации пользователей на разных устройствах, точках соприкосновения (веб-сайт, приложение, реклама), и вы обнаружите, что столкнулись с тем фактом, что пользователи часто делают несколько вещей одновременно, что искажает ваш обзор с высоты птичьего полета.

Тем не менее, вооружившись более чем 30 измеримыми действиями в Google Analytics, целями, пользовательским контентом и данными из Enhanced Ecommerce для электронной коммерции, я попытался расшифровать поведение пользователей .

Моя цель: выявить пользователей, имеющих намерение совершить покупку, и отличить их от тех, кто просто просматривает веб-сайт или ищет конкретную информацию. Далее я хотел создать рекламную модель, которая могла бы идентифицировать пользователей на основе их ключевых поведенческих моделей и использовать эту модель для соответствующей корректировки ремаркетинга.

Прошло три месяца, а никаких новостей...
После бесчисленных анализов, множества диаграмм, графиков и частых записей на доске — все для того, чтобы чувствовать, что я делаю что-то полезное — я пришел именно к тому, с чего начал проект. Я проанализировал множество различных моделей поведения пользователей, разделив их на читателей, покупателей, просматривающих категории, охотников за скидками и т. д. Часть информации, которая меня поразила: каждый пользователь продемонстрировал немного поведения из каждого сегмента.

Покупатели, которые оставляли отзывы о товарах по распродаже, в итоге покупали дорогие товары, и наоборот. Читатели иногда что-то покупали, а покупатели иногда что-то читали. Все как сумасшедшие просматривали категории, даже если в итоге покупали что-то совершенно другое. Они различались по полу, возрасту и местоположению, приходили на сайт из разных источников и использовали разные устройства в разное время суток и разные дни недели.

Однако самой большой проблемой для меня были те, кто покидал домашнюю страницу! Люди, которые массово приходили на сайт со всех сторон, не делали абсолютно ничего. Иногда они оставались на странице некоторое время, просматривали рекламные баннеры и случайный список товаров, а затем исчезали так же быстро, как и появлялись.

Не поймите меня неправильно. У меня было много данных. У меня было много информации о пользователях и о том, чем они занимались. Но я не пришел ни к каким выводам. Несмотря на масштаб и глубину моего анализа, вся работа в конечном итоге оказалась напрасной.

Эврика! – А что, если я спрошу пользователей, кто они?
Я решил кардинально изменить свою стратегию. Если я не смогу классифицировать пользователей по группам, наблюдая за их поведением, я попрошу их определить себя и попытаюсь выявить закономерности, которые являются уникальными для каждой группы и не пересекаются на каждом этапе.

Мы существенно изменили домашнюю страницу и удалили весь обычный рекламный мусор, такой как баннеры, лучшие предложения, категории, избранные записи блога и тому подобное.