AdTech والإحالة وكيفية التسبب في / ربط الأحداث بالنمو

في اليومين الماضيين ، قمت ببعض القراءة على AdTech ، ومشكلة الإحالة وكيف يمكن للأحداث (في رحلة المستخدم) أن ترتبط ببعضها البعض ؛ وهذه هي جهودي المتواضعة لكتابة ما فهمته.

إذن ما هو AdTech؟

AdTech هو في الأساس وراء الكواليس ما يحافظ على مساحة التسويق الرقمي قيد التشغيل. في رأيي ، هذه التقنية لديها إمكانات هائلة للتطور ، خاصة بسبب مدى ابتكارها وشخصيتها. فكر في الأمر على أنه علم إيجاد طرق مربحة للإعلان رقميًا. أي معرفة مكان وضع المزيد من الإعلانات ، لمن تستهدف ، أي الإعلان أعطى الحد الأقصى من التحويلات وما إلى ذلك.

الآن ، ما هو التحويل؟

يمكن أن يكون التحويل في مساحة السوق الرقمية عملية بيع ، أو اشتراك شخص ما في SaaS ، أو تسجيل المستخدم. فكر في الأمر على أنه الإجراء ، إذا كرره عميلك مرات كافية مرات ، يمنحك الربح.

هدفنا هو فهم الإعلان الذي حقق أقصى قدر من التحويلات حتى تتمكن من إنفاق المزيد من المال على ذلك ، وأقل (أو لا شيء) على ذلك الذي لم يفعل.

لنتحدث عن الإحالة

الإحالة هي العلم الذي يعطي قيمة (رقم) لكل نقطة اتصال في رحلة المستخدم والتي تؤدي أخيرًا إلى التحويل. هذا ضروري في الأساس لتحديد العملية لتحليل أفضل ، مثل -

  1. اكتشف أي خطوة في مسار التحويل هي الأكثر أهمية للتحويل
  2. اكتشف بعد الخطوة التي يغادرها معظم المستخدمين (ولا يعودون أبدًا ، أو يجرون تحويلات من خلال وسيط آخر)
  3. جرب الأحداث وفهم كيف تؤثر على التحويلات.

ولكن ما هو مسار التحويل ، تسأل؟ سؤال جيد جدا. مسار التحويل عبارة عن عمليات خطوة بخطوة يمر بها المستخدم قبل إجراء التحويل النهائي.

مشكلة النسب

فلنقم بدراسة حالة (لسيناريوهات أعلم بها) على مجموعة من المستخدمين. تذكر أن وصف هؤلاء المستخدمين قد يكون مملاً للغاية:

يريد المستخدم "أ" حذاء رياضي. يرى إعلانًا عن نفس الحذاء الرياضي الذي يريده بالضبط (على الرغم من أنه لم يشر إلى هذا الأمر في أي مكان وكل ما فعله هو التفكير فيه: /) ، والنقر على الإعلان ، وبما أنه أعجب به الكثير ، عائدات الشراء. منتج مذهل إنه سعيد ، بائع سعيد.

كان المستخدم ب يريد حذاء رياضي أيضًا. ينقر على الإعلان ويتحقق منه ولكنه غير متأكد مما إذا كان سيبدو جيدًا عليه. لذا في اليوم التالي ذهب إلى متجر نفس الشركة ، وحاول القيام به. يحبها ، لذلك يشتريها.

نعرف الآن أن الجميع يريد حذاء رياضي ويشتري بعد رؤية إعلان بخير؟

كان المستخدم ج على وشك شراء الحذاء عندما مات هاتفه فجأة بدون مقابل ، لذا قام بتحصيله ثم شرع في شرائه من جهاز الكمبيوتر المحمول.

يرسل المستخدم د العلامة التجارية ومعرف المنتج إلى والديه ويطلب منهم شراء هذا كهدية عيد ميلاد له.

يحب المستخدم E المنتج ولكنه مكسور ، لذا يبقيه في قائمة أمنياته إلى الأبد ويشتريه في وقت لاحق. نعم أنا مستخدم E. المستخدم E هو أنا.

دعنا نحلل كيف يمكننا أن نجعل جهاز الكمبيوتر (أو على الأقل مسوقًا رقميًا / مخترقًا للنمو) نعثر على الرابط بين التحويل والإعلان الذي تسبب فيه.

الحالة أ واضحة جدًا. يؤدي الإعلان مباشرة إلى تحويل ويتم إرجاع هذه البيانات إلى المعلن.

في الحالة ب ، يكون الإعلان هو ما يؤدي في النهاية إلى قيام المستخدم بشراء المنتج. لولا الإعلان ، لكان المستخدم قد اشترى حذاء شركة أخرى. لذلك نريد ربط هذا التحويل بالإعلان. ولكن كيف نفعل ذلك؟

تداعع! مرحبًا بك في مشكلة الإحالة

تخيل أن يكون الإعلان هو جذر الشجرة ، والفروع عبارة عن رحلات مستخدم مختلفة ، والورقة في نهاية الفرع هي تحويل. المشكلة أمامك هي ربط الأوراق بجذرها.

لذا عد إلى الحالة B - وهذا ما يسمى الإحالة من الإنترنت إلى الإنترنت. الطريقة الأكثر شيوعًا المستخدمة لربط هذين الاثنين هي توفير رمز ترويجي يستخدمه المستخدم بشكل مثالي عندما يقوم بعملية شراء في المتجر. تمتلك Google مقاييس للزيارات داخل المتجر توضح للمعلنين المؤهلين كيف تؤثر الزيارات إلى موقع المعلن على الزيارات إلى متاجرهم. لكن هذا لا يحل المشكلة تمامًا ؛ ولا تزال المشكلة قائمة.

تتشابه الحالات C و D إلى حد كبير. الجهاز الذي شاهد المستخدمون الإعلان منه ليس من حيث اشتروا العنصر. يُعرف هذا عادةً باسم مشكلة الإحالة عبر الأجهزة. مع زيادة عدد الشاشات ومع تطور البحث بعيدًا عن مربعات البحث إلى AR / VR أو المساعد الرقمي الشخصي ، تصبح مهمة تعقب المستخدمين عبر الأجهزة أكثر تعقيدًا! حتى الآن ، طريقة لحل هذه المشكلة هي استخدام حالات تسجيل الدخول لحسابات google / facebook الخاصة بهم وما إلى ذلك.

أما بالنسبة للحالة "إي" ، فإن الحل هو أن توفر مواقع الويب قوائم الرغبات حتى يتمكن المستخدم من إضافة العنصر بنشاط إلى عناصره بعد النقر على الإعلان. ستكون قائمة الرغبات بعد ذلك مجرد خطوة أخرى في مسار التحويل ويمكن تتبعها إلى الإعلان عند حدوث التحويل.

أعتقد أن هذا (ربما نوع من) يخبرك لماذا يعد تتبع كل خطوة في رحلة العميل أمرًا مهمًا. إحالة اللمسة الواحدة (إعطاء كل القيمة إلى نقطة الاتصال الأولى أو الأخيرة في رحلة المستخدم) لا تؤدي عملًا جيدًا في حل (أو على الأقل محاولة حل) مشاكل الإحالة الصعبة هذه. يجب استخدام خوارزميات الإحالة المختلفة (ربما تم إنشاؤها؟) لحل العديد من هذه المشكلات المثيرة للاهتمام.

في مشاكل الإحالة هذه ، كيف يمكننا أن نقول على وجه اليقين ما سبب التحويلات؟ في الواقع ، كيف يمكننا أن نقول بشكل عام أن الحدث أ تسبب في تحويل؟ لخطوة أبعد ، كيف يمكننا أن نقول أن الحدث أ تسبب في الحدث ب؟

كيف ترتبط الأحداث؟ الارتباط مقابل السببية

الآن بعد أن تعرفت على كيفية تحديد التحويلات ، دعنا نتحدث عن كيفية تحديد سبب حدوث التحويلات ، وكيف يمكنك إثبات ذلك.

المصطلحان الأكثر شيوعًا (ويبدو أنهما أسيء تفسيرهما أنهما نفسهما) هما الارتباط والسبب. الآن يمكن أن تكون إعلاناتك هي السبب في بعض التحويلات. ترتبط إعلاناتك ببعض التحويلات. هل ترى الفرق بين الاثنين؟

الآن الارتباط والعلاقة مربكة للغاية لأننا نميل إلى تسميتها السببية حتى لو كانت مجرد ارتباط بسيط. مشوش؟ قرأت للتو.

دعونا نقوم بدراسة حالة (مرة أخرى):

تقوم السيدة X بتدريس الرياضيات في الكلية. في هذا الفصل الدراسي تحصل على أسوأ فئة أداء في الدفعة (أو ربما حتى القرن). يتم إعطاء السيدة X مهمة تحسين أداء هذه الفئة حيث يقال أنها الأفضل في العالم كله. تذهب السيدة X إلى الفصل وتعلن - لا مزيد من الحضور الإلزامي خلال صفي. في اليوم السابق للامتحان ، تقدم لمحة سريعة عن الجلسات. هذا هو.

النتيجة - نسبة الأطفال الذين يجتازون الامتحانات تزداد!

أنا مدرس في نفس الكلية وأريد أن أعرف ما إذا كان ينبغي عليّ تبني نفس الروتين.

الآن هناك مجموعة من المتغيرات في هذه المحاكاة. فليكن عدد الطلاب الذين يجتازون الامتحانات. فليكن B هو السهولة التي يمكنك من خلالها دراسة هذا الموضوع بمفردك. دعنا نقول C هو عدد الأطفال الذين يحضرون الفصل قبل الامتحانات D هو مدى جودة الأستاذة X و E هي ما تعلمه في الفصل الأخير. F هو عدد الأيام الموجودة في الفصل الدراسي (بحيث يمكنك حساب أيامك في الحرية)

الفرضية (h1) هي أن الزيادة في C هي سبب الزيادة في A.

يبدو الحق المنطقي؟ هناك حصة واحدة فقط للحضور ، وهذا أيضا قبل الامتحان. تدرس كل شيء دفعة واحدة ، بسرعة كبيرة ، شذرات المعرفة وهذا يسبب A.

ولكن بعد ذلك يمكنني أن أدعي أن (H2) التغيير في E هو سبب الزيادة في A.

أعني ، تخيل أن كل ما تدرسه هو بالضبط ما يأتي في ورقة الامتحان. من الواضح أن جميع الحاضرين سيمرون. ولكن هل هم ، إذا كانت معلمة رهيبة (أي قيمة D منخفضة)؟ ولكن ألن يفعلوا ذلك إذا كانت الموارد متاحة بسهولة (B مرتفع) وأعطت جميع الأسئلة ، فقط أنها تمتص في تعليم كيفية حلها؟

بالضبط. الآن نعلم أن B و C و D و E تؤثر على A ومن الواضح أن F لا صلة لها بـ A. ولكننا لا نعرف أي أسباب متغيرة A. في بعض الأحيان نرى فقط (أو نلاحظ) حدثًا واحدًا ونستمر في الاعتقاد أنه هو السبب. تخيل أننا لاحظنا فقط / أخذنا في الاعتبار المتغيرين A و C ، ولكن h2 هي الحقيقة!

هذا هو الحال في معظم الأحيان أم لا. نحن على علم بالصورة الكاملة ؛ والمضي قدما في الرهانات الثقيلة على أساس هذا الاعتقاد دون دليل سيكون ضارا.

الدليل> الإيمان. البيانات> فترة الدليل النظري.

في حالتنا ، نعلم الآن أن B و C و D و E مرتبطان بـ A. ويجب أن نجد ما هي الحقيقة الفعلية. ما الذي يسبب A.

كيف تثبت السببية

2 الأساليب هي اختبار A / B / n واختبار الفرضيات.

في A / B / n ، أقسم الطلاب في الفصل (من المحاكاة ، هل تتذكر؟) إلى مجموعات فرعية ، وفي كل مجموعة فرعية ، حافظ على ثبات جميع B أو C أو D أو E باستثناء مجموعة واحدة. حتى الآن أستطيع أن أرى مع زيادة ونقص متغير واحد ، كيف تختلف النتيجة في كل من هذه المجموعات الفرعية والتوصل إلى استنتاج منطقي إذا كان التغيير في المتغير تسبب في النتيجة بالفعل أم لا. كما ترون ، هذا هو نوع الاختبار الذي يحدث في الوقت الحقيقي. اكا تجريب في الوقت الحاضر للحصول على النتيجة لاحقًا في المستقبل.

في اختبار الفرضيات ، أقوم بفرضية أساسية. لنأخذ h1. والآن أنفيها. وهذا ما يسمى بالفرضية الصفرية (h0). الآن h0 هو A لا يتأثر بتغيير في C. لا يؤثر عدد الأطفال الذين يحضرون الفصول على عدد الأطفال الذين يمرون. حسنًا ، لماذا نحاول إثبات h0 بدلاً من محاولة إثبات h1 فقط؟ أعني ، لدينا بيانات لكل من هذه المتغيرات ، ثم ماذا؟

إذن ها هو الشيء. تدعي h1 أنه بغض النظر عن التغيير في B و D و E ، فإن الزيادة في C تعني زيادة في A. ولكن ما يعني h0 هو أنه إذا كانت B و D و E ثابتة وأسمح لـ C بالتغير ، فلن يتغيرون.

من الأسهل إثبات h0 من h1 ، نظرًا لوجود عدد أقل من المتغيرات!

خاتمة

حتى الآن في نهاية هذا المقال المطول ما تعلمته هو ما تعلمته مع الأخطاء التي تعلمتها أيضًا. لكنني آمل أن تكوني قد فهمت أنت وأنا الأساس المنطقي الكامن وراء التسويق الرقمي وكيف تؤثر على نمو المنتج ؛ وكيفية إيجاد سبب هذا النمو وإثباته. إذا كنت خبيرًا وقرأت هذا ، فيرجى إبلاغي بمكان الخطأ وما الذي يمكنني قراءته لفهم هذه المفاهيم بشكل أفضل.

لست متأكدا إذا كانت هذه الحقائق صحيحة أم لا. أنت؟ اسمحوا لي أن نعرف في التعليقات أدناه!