Увеличьте влияние аналитики: используйте прогнозные показатели!

Практически все метрики, которые вы в настоящее время используете, имеют одну общую черту: они почти все ориентированы на прошлое.

Если вы хотите усилить влияние данных в вашей организации — и ваше личное влияние — 30% ваших аналитических усилий должны сосредоточиться на использовании прогнозных показателей.

Прогностические показатели!

Но сначала давайте сделаем небольшой шаг назад. Что такое метрика?

Вот определение метрики из моей первой книги:

Достаточно просто.

Коэффициент конверсии. Количество пользователей. Показатель отказов. Все показатели.

[ Примечание. Показатель отказов был исключен из Google Analytics 4 и заменен составной метрикой под названием Активные сеансы количество сеансов, которые длились 10 секунд или дольше, или было 1 или более событий конверсии или 2 или более просмотров страниц . ]

Три приведенных выше показателя являются ретроспективными. Они рассказывают нам, что произошло в прошлом. Теперь вы поймете, что это верно почти для всего, о чем вы сообщаете (если не для всего).

Но кто не хочет видеть будущее?

Да. Я вижу вашу руку вверх.

Проблема в том, что будущее трудно предсказать. Что за цитата … Никто не разорился, предсказывая прошлое. 🙂

Зачем использовать прогнозные показатели?

Как аналитики, мы каждый день преобразуем данные в аналитические данные. Потрясающий. Лишь некоторые из этих идей претворяются в жизнь — по любому количеству причин (ваше влияние, качество идей, неполные истории и т. Д.). Печальное лицо.

Один из наиболее эффективных способов превратить ваши идеи в важные бизнес-действия — это предсказывать будущее.

Рассмотрим это понимание, полученное на основе данных:

Коэффициент конверсии из наших кампаний по электронной почте составляет 4,5%, что в 2 раза больше, чем в поиске Google.

А теперь рассмотрим это:

Коэффициент конверсии нашей кампании по электронной почте составляет 4,5%, что в 2 раза больше, чем в поиске Google.

Наш анализ показывает, что вы можете перейти от шести кампаний электронной почты в год к девяти кампаниям электронной почты в год.

Наконец, рассмотрите этот вариант:

Коэффициент конверсии нашей кампании по электронной почте составляет 4,5%, в 2 раза больше, чем Google Поиск.

O Ваш анализ показывает, что вы можете перейти от шести кампаний электронной почты в год к девяти кампаниям электронной почты в год.

Мы прогнозируем, что это приведет к дополнительному дополнительному доходу в 3 миллиона долларов. [19659022] Прогнозируемая метрика — Новый дополнительный доход. И не только это, вы использовали сложную математику, чтобы определить, какая часть прогнозируемого дохода будет увеличиваться.

Какой из этих трех сценариев гарантирует, что ваше понимание будет реализовано?

Да. Тот, который использует прогнозную метрику.

Потому что трудно, очень сложно игнорировать ваш совет, когда вы получаете 3 миллиона долларов дополнительного дохода!

Начало вашего путешествия по прогнозным метрикам: Easy Peasy Lemon Squeezy.

В ходе восхитительно замечательной разработки каждый достойный аналитический инструмент добавляет в свой арсенал прогнозные метрики. И как способ выделиться своим собственным взглядом на эту возможность, так и для того, чтобы принести что-то невероятно ценное для предприятий любого типа / размера.

В Google Analytics ранним прогнозируемым показателем была: вероятность конверсии.

Проще говоря. , Вероятность конверсии определяет вероятность того, что Пользователь совершит конверсию в течение следующих 30 дней!

Я был так взволнован, когда он впервые появился.

Google Analtyics в этом случае анализирует все собственные данные для каждый, выявляя модели поведения, которые приводят к конверсиям, теперь смотрит на всех, кто не совершил конверсию, и дает от вашего имени оценку от 0 (нет шансов конверсии) до 100 (очень высокая вероятность конверсии).

Уф! Это много работы. 🙂

Что особенно интересно, так это то, что вероятность конверсии рассчитывается для отдельных пользователей.

Вы можете легко получить доступ к отчету в GA: Аудитория> Поведение> Вероятность конверсии.

 google_analytics_conversion_probability_report "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/ewww/lazy/ placeholder-572x107.png "width =" 572 "height =" 107 "data-src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/google_analytics_conversion_probability_report_thumb.png "loading =" lazy "class =" lazyload "/> <noscript>style= google_analytics_conversion_probability_report" src = "https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/google_analytics_conversion_probability_report_thumb.png" height = "57" height "107" data-eio = "l" /> </noscript> </p>
<p> Очевидное использование этого прогнозируемого поведения — проведение кампании ремаркетинга, ориентированной на людей, которым может потребоваться подтолкнуть к конверсии, 7 233 в приведенном выше случае. [19659004] Но есть и другие способы использования этих данных для определения эффективности ваших кампаний. </p>
<p> Например, вот источник трафика, отсортированный по <strong> Средняя вероятность конверсии </strong>… </p>
<p> style= conversion_probability_report_3 "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content /ewww/lazy/placeholder-635x340.png "width =" 635 "height =" 340 "data-src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/conversion_probability_report_3_thumb. png "loading =" lazy "class =" lazyload "/> <noscript>style= conversion_probability_report_3" src = "https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/conversion_probability_report_3_thumb.png" width = "635" height = "340" data-eio = "l" /> </noscript> </p>
<p> Помимо понимания коэффициента конверсии (последний столбец) теперь вы также можете учитывать, сколько пользователей, пришедших по этому каналу, могут совершить конверсию. в течение следующих 30 дней. </p>
<p> Возможно, более удачно вы можете использовать это для сегментации. Пример: создайте сегмент для вероятности конверсии> 50%, примените его к своим избранным отчетам, таким как отчеты о содержании. </p>
<p> Вы можете исследовать гораздо больше. </p>
<p> <strong> [</strong> Подписчики TMAI Premium, чтобы убедиться, что вы выбиваете его из парка, обязательно ознакомьтесь с группами практических рекомендаций A, B, O в <em> # 238: OG of Analytics — Сегментация! </em> Если вы не можете его найти, просто напишите мне. <strong>] </strong> </p>
<p> <strong> Дополнительный совет: </strong> Я не могу рекомендовать вам достаточно, чтобы вы получили доступ к Google Merchandise Store Аккаунт Google Analytics. Это полностью работающие, хорошо реализованные реальные данные GA для реального бизнеса. Доступ бесплатный. Так здорово учиться. Снимок экрана выше взят из этой учетной записи. </p>
<p> <strong> <span> Три потрясающих новых прогнозных показателя! </span> </strong> </p>
<p> Когда все переходит в захватывающий мир Google Analytics 4, вы получаете немного больше добавьте в свой арсенал прогнозных показателей. </p>
<p> Вероятность конверсии увеличивается с помощью GA 4, но не беспокойтесь, поскольку вы получите замену аналогичного типа: <strong> Вероятность покупки </strong><strong> </strong></p>
<div style= Вероятность того, что пользователь, который был активен в последний В течение 28 дней будет зарегистрировано конкретное событие конверсии в течение следующих 7 дней.

В настоящее время поддерживаются события покупки / ecommerce_purchase и in_app_purchase.

Вы можете делать все то же, что мы обсуждали выше для вероятности конверсии.

Чтобы помочь вам стать ближе к своей финансовой команде — вам действительно нужно быть с ними лучшими друзьями! — вы также получаете прогнозный показатель, который им понравится: Прогноз дохода

Ожидаемый доход от всех покупок, совершенных пользователем, который был активен в течение последних 28 дней в течение следующих 28 дней.

Вы можете дать волю своему воображению относительно того, что вы можете сделать с этой силой.

Могу я предложить вам начать с рассмотрения этого прогноза, а затем провести мозговой штурм со своей командой по маркетингу, как вы можете преодолеть дефицит доходов! Не только с использованием платных стратегий, но и с использованием заработанных и собственных.

Очевидно, что в редких случаях прогноз дохода выше целевого, вы все можете заработать деньги в свои выходные и посетить Канкун. (Подождите. Пропустите Канкун. Этот бренд испорчен. 🙂

Есть еще один прогнозируемый показатель, который меня всегда волновал: Вероятность оттока.

Вероятность того, что пользователь, который был активен в вашем приложении или на вашем сайте в течение последних 7 дней, не будет активен в течение следующих 7 дней.

Что это за цитата? Приобретение нового пользователя стоит в 5000 раз больше, чем сохранение уже имеющегося? Возможно, я немного преувеличиваю.

В частности, для разработчиков мобильных приложений / игр (или для сайтов с контентом, или для любой организации, для которой новизна / частота является решающим фактором). Отток — это постоянная навязчивая идея, и теперь вы можете заранее получить вероятность оттока. Сделайте ключевой частью своей аналитической стратегии понимание поведения, источников, пользователей, которые с большей / меньшей вероятностью откажутся от информации и воспользуются ею.

GA 4 не просто дает вам эти показатели волей-неволей. Алгоритмам требуется определенное количество пользователей, конверсий и т. Д., Чтобы гарантировать, что они выполняют надежные вычисления от вашего имени.

Эти три прогнозных показателя иллюстрируют мощь, которую имеют для вас перспективные вычисления. Нет никаких ограничений на то, как далеко вы можете зайти с помощью этих подходов, чтобы помочь своей компании не только оглянуться назад (вы застрянете на этом в 70% случаев), но и заглянуть в будущее (постарайтесь потратить 30% своего времени). время здесь).

И рассмотрите возможность сегментирования вероятности покупки, вероятности дохода и вероятности оттока!

Бонусный совет: Если вы хотите перейти на бесплатную версию Google Analytics 4, чтобы воспользоваться преимуществами Вышеупомянутые восхитительные прогнозные метрики, вот полезная статья.

Прогнозные метрики Нирвана — пример.

Для маркетолога мало что может быть близко к нирване с точки зрения перспективных прогнозов, основанных на сложных анализа, чем для определения всего бюджета на год включая распределение этого бюджета по каналам на основе кривых убывающей доходности и будущих возможностей, и прогнозирования: Продажи Стоимость продажи и Brand Lift .

Вот как это выглядит из аналитической практики нашей команды…

 predicted_budget_channel_allocation_sales "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/ewww/lazy/ placeholder-809x533.png "width =" 809 "height =" 533 "data-src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/predicted_budget_channel_allocation_sales_thumb.png "loading =" lazy "class =" lazyload "/> <noscript>style= predicted_budget_channel_allocation_sales" src = "https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2021/08/predicted_budget_channel_allocation_sales_thumb.png" width = "80" width = "533" data-eio = "l" /> </noscript> </p>
<p> Очевидно, во всех этих ячейках есть числа. Вы поймете, что делиться ими с вами будет с моей стороны ограничивать карьеру. 🙂 </p>
<p> Я могу сказать, что есть тринадцать различных наборов элементов, которые входят в этот анализ (запуск продукта, поведение конкурентов, прошлый анализ эффективности и результативности, основной маркетинговый медиаплан, предстоящие изменения в отрасли и <strong> многое, лот, лот, данных </strong>). </p>
<p> Supercool — он же <em> superhard </em> — элементы включают способность связать бренд-маркетинг с краткосрочными, средними и долгосрочными продажами. </p>
<p> Перспективные распределения основаны на моделировании, которое может использовать все вышеперечисленное, чтобы ответить на планы с низким, средним и высоким риском, из которых наш старший руководитель может выбрать тот, который, по ее мнению, соответствует ее стратегическому видению. [19659004] <strong> [</strong> Примечание. Строго говоря, то, что мы делаем выше, ближе к прогнозному моделированию, хотя у нас есть набор прогнозных показателей. Potato — Potahto. <strong>] </strong> </p>
<p> Я делюсь нашей работой, чтобы побудить вас высказать свое мнение о том, что мы можем сделать лучше, и в надежде, что если вы начнете практиковать прогнозируемые показатели, это может послужить Полярная звезда. </p>
<p> По опыту я могу сказать вам, что если вы когда-либо чувствовали, что вы как аналитик не имеете влияния, что ваша организация игнорирует данные, тогда нет ничего лучше прогнозируемых показателей, чтобы усилить ваше влияние и влияние на бизнес. </p>
<p> Когда люди используют веру для принятия решения о будущей стратегии, единственное, чего им не хватает, — это хоть какое-то подобие того, какое влияние окажет их основанная на вере стратегия. Последние три строки выше показывают, чем вы выделяетесь. </p>
<p> БУМ! </p>
<p> <strong> <span> Опасность в предсказании будущего. </span></strong><strong>     <br style=
Вы собираетесь ошибаться.

Поначалу очень много. Потом меньше со временем, по мере того, как вы становитесь все лучше и лучше и предсказываете будущее.

(Машинное обучение здесь пригодится, поскольку оно может воспринимать гораздо больше сложности и выдавать сценарии, которые мы просто не можем себе представить.)

Но, ты никогда не будешь совершенно прав. Мир сложен.

Меня это не пугает по двум причинам, я призываю вас принять их во внимание:

1. Очень немногие компании ехали прямо, глядя в зеркало заднего вида. Но это именно то, на что вы тратите время, пытаясь делать каждый божий день.

2. Кто правее вас? Современная корпорация в основном руководствуется верой. Вы собираетесь использовать данные, обычно их очень много. Обычно это намного лучше, чем вера. А если вы ошибаетесь, вы можете фактически вернуться и обновить свои модели (вера обычно не подлежит обновлению).

Итак. Не бойтесь.

Каждый раз, когда вы ошибаетесь, это возможность научиться и быть более правым в будущем — даже если совершенство всегда будет недостижимо.

Bottom Line .

Моя гипотеза состоит в том, что вы не тратите много времени на прогнозные метрики и прогнозное моделирование. Измените это.

Это отличный способ внести материальный вклад в вашу компанию. Это отличный способ инвестировать в свое личное обучение и рост. Это фантастический способ сделать вашу карьеру перспективной.

Живите в будущем — по крайней мере, иногда — как аналитик / маркетолог.

Увидимся там. 🙂

Как всегда, теперь ваша очередь.

Пожалуйста, поделитесь своей критикой, размышлениями, советами и уроками из проектов, которые переводят вашу компанию от метрик, ориентированных только назад, на метрики, ориентированные в будущее, которые предсказывают будущее. [19659101] window.fbAsyncInit = function () {
FB.init ({appId: '125694917512604', статус: true, cookie: true, xfbml: true});
FB.Event.subscribe ("edge.create", function (response) {
if (response.indexOf ("facebook.com")> 0) {
// если возвращенная ссылка содержит 'facebook, com'. Это лайк для вашей страницы в Facebook
_gaq.push ([‘_trackEvent’,’Facebook’,’Like’,response]);
} еще {
// иначе, кто-то делится текущей страницей на своей стене
_gaq.push ([‘_trackEvent’,’Facebook’,’Share’,response]);
}
});
FB.Event.subscribe ("message.send", function (response) {
_gaq.push ([‘_trackEvent’,’Facebook’,’Send’,response]);
clicky.log (ответ, «Отправить сообщение в Facebook»);
});
};
(функция () {
var e = document.createElement ('сценарий');
e.type = 'текст / javascript';
e.src = document.location.protocol +
'//connect.facebook.net/en_US/all.js' ;;
e.async = true;
document.getElementById ('корень-fb'). appendChild (e);
} ());

Комментарии запрещены.