Создание сегмента в метрике: Сегмент на основе данных Яндекс Метрики

Содержание

Что это такое сегменты Яндекс.Метрики: создание и настройка

С помощью создания и настройки сегментов Яндекс Метрики владельцы сайтов могут узнать небольшую часть данных из огромного количества информации о движении пользователей на их ресурсе. В этой статье мы рассмотрим, что это такое Сегменты в Яндекс Метрике и как правильно создать и настроить их.

Что такое сегменты Метрики

Рассмотрим, что такое сегменты Метрики — это условия, по которым отбирается информация. То есть, если Вас установлена Яндекс Метрика, то в её отчётах собрана абсолютно вся информация. Это и источники трафика, и переходы по ссылкам клиентов и показатели конверсии и много другое. Те, кто знает, что такое Яндекс Метрика и на что обращать внимание в отчётах практически каждый раз сегментируют эти отчёты по различным категориям.

К примеру, Вас интересует, пользуется ли спросом Ваш товар клиентами определённого возраста. Чтобы не «убивать» часы на поиски этой информации и существуют сегменты. Вы просто заходите в Яндекс Метрику создаёте сегмент по условию отбора «Возраст» и указываете цифру, которая Вас интересует.

Как создать сегмент в Метрике

Чтобы начать работу, нужно разобраться, как создать сегмент в Яндекс Метрике и сделать это правильно. Вы можете создать новый сегмент со своими категориями данных, или же выбрать готовые сегменты из вкладки «стандартные отчёты».

Именно таким способом мы и будем создавать сегмент на примере. Допустим, у Вас сайт магазина, и Вам нужно знать, как SEO продвижение сайта в топ повлияло на конверсию Вашего сайта. Для этого заходим в Яндекс Метрику, открываем вкладку «отчёты» и в разделе с названием «стандартные отчёты» выбираем из списка пункт «Конверсия».

Как Вы видите, в меню «Стандартных отчётов» есть так же часто используемые категории сегментирования, то есть то, по каким условиям формируются данные.

Ко всему прочему, если Вам, к примеру, нужно показать объявления о стоимости разработки сайта-визитки только тем, кто заходит на ресурс с мобильного устройства, то нужно подробнее рассмотреть вопрос о том, как создать сегмент для ретаргетинга и сделать это правильно. Всё это принесёт Вам отличные возможности для того чтобы подстраивать рекламные объявления.

Яндекс Метрика: как настроить сегмент

Итак, разберёмся, как настроить сегмент в Яндекс Метрике, основываясь всё на том же примере с конверсией. Созданный нами сегмент даст информацию за всё время, а нам нужен конкретный период. Для этого выбираем период времени, в нашем случае это будет месяц. Критерии мы выберем следующие: переход клиентов в корзину, и количество просмотров страниц. После выбора необходимых критериев, у нас получаются соответствующие цифры.

Результаты показателей сегментирования могут быть представлены в разных видах. Это и проценты и график. Делается это для визуального удобства, чтобы видеть результаты не только в цифрах, но и графических показателях.

Как сохранить сегмент в Метрике

Посмотрим, как сохранить сегмент в Яндекс Метрике просто и быстро. После анализа показателя конверсии по настроенному периоду времени, как правило, параметры сегмента сохраняются. Далее нажимаем кнопку «сегмент» и выбираем «Сохранить как». Задаём название сегмента, в нашем случае может быть такое название, как «Показатели конверсии» и сохраняем. Наш сохранённый сегмент будет доступен в разделе «Сегменты».

Мы разобрали конкретный пример сегментирования, но область применения сегментов в Метрике намного больше. Допустим, если Вы не знаете, почему не срабатывает цель в Метрике, Вы создаёте новый сегмент, с помощью которого выясните эту причину.

Для того чтобы создать сегмент в Яндекс Метрике в ручную, а не выбирая из предложенных типов сегментации, мы заходим в систему и видим в меню «Создать сегмент» и создаём свой сегмент, условия которого набираем сами.

Более подробно на тему применения сегментов Яндекс Метрики в Яндекс Директе мы поговорим в отдельных статьях, так как эта тема довольно широкая и требует подробного разбора и анализа с примерами и аргументами.

как использовать и добавить в Яндекс.Директ, а также условия подбора — ROMI center

Все маркетологи хотели бы, чтобы рекламу видели только те люди, которые захотят на неё кликнуть, а лучше сразу  купить. Но увы, такой функции не существует. Добиться высокой конверсии можно только с помощью правильной настройки кампании. Это сложная, но выполнимая задача, для выполнения которой обязательно добавить подходящий таргетинг. В Директе с этой задачей поможет справиться сервис по работе с аудиториями. В этой статье мы расскажем, как использовать сегменты Яндекс.Аудитории в Яндекс.Директе, а также подробнее изучим функции данной системы.

Как работают Яндекс.Аудитории

Яндекс.Аудитории – это специальный сервис для рекламодателей. В нём можно создавать различные сегменты пользователей. А также находить тех, кто соответствует признакам потенциальной целевой аудитории. Сегменты можно создавать, загружая собственные данные. Например, ID клиентов или выгрузки из CRM-системы. Также при создании аудиторий могут использоваться сведения из системы Яндекса или из внешних источников.

Яндекс.Аудитории функционируют на основе технологии машинного обучения, в основе которой находится искусственный интеллект. Используется он для выявления ключевых параметров людей: возрастные ограничения, половая принадлежность, уровень дохода, интересы, город проживания.

Какие задачи можно выполнить с помощью Яндекс.Аудитории

При помощи Яндекс.Аудиторий можно выполнить целый ряд полезных для бизнеса задач. А именно:

1. Создать сегменты целевой аудитории. Информация о сегментах будет использоваться для последующей настройки кампании в Яндекс.Дисплее, в Директе и ADFOX.

2. Настроить профиль пользователя. Сведения о сегментах пригодятся для настройки правил в рекламных кампаниях. Например, рекламодатель может создать сегмент, основываясь на данных CRM-системы. В правилах такой кампании можно будет настроить демонстрацию рекламы тем пользователям, которые ранее оформили подписку или совершили покупку.

3. Настроить ретаргетинг. Рекламу смогут увидеть сегменты пользователей, которые уже знакомы с вашим бизнесом. Например, можно транслировать объявления клиентам из базы CRM или посетителям ресурса.

4. Корректировать ставки. Можно выбрать уменьшающий или увеличивающий коэффициент для аудитории, соответствующей условиям ретаргетинга. Например, ставка автоматически повысится на указанный коэффициент, если объявление будет показано пользователю, который нажал на «Купить», но так и не завершил действие.

Условия подбора аудитории в Яндекс.Директ

При создании сегмента аудитории вы сможете получать сведения о пользователях. И уже на основании  этих данных составлять список анонимных идентификаторов. Что это значит? В системе не будут храниться личные сведения людей. При этом Яндекс будет точно понимать, кому нужно показывать рекламу. Можно создать сегмент аудитории для Директа на основании различных источников данных о пользователях:

  • Загружаемые сведения. Это информация для поиска пользователей. Например, Яндекс.Директ аудитория, собранная по e-mail адресам, по номеру телефона, по ID смартфона. То есть любые данные, которые были получены из других источников. Аудитории будут создавать перечень анонимных идентификаторов при помощи информации, которая загружена в систему Яндекса.
  • Статистика, которая была собрана при помощи пикселя Директа.
  • Информация из Яндекс.Метрики.
  • Географическое положение пользователей.
  • Похожие аудитории в Яндекс.Директ. То есть пользователи, которые имеют схожие признаки с вашей существующей клиентурой. А значит, потенциально с большей вероятностью совершат покупку. 

Полученные сегменты будут использованы Яндексом для подбора аудитории Директа. 

Причины использовать Яндекс.Аудитории

Аудитории являются наиболее точной разновидностью таргетинга, которая доступна для настроек контекстной рекламы. Разберёмся подробнее в преимуществах сервиса.

Основные причины создать целевую аудитория Яндекс.Директа:

  1. Можно персонализировать объявления. Поделите аудиторию на сегменты по конкретным признакам, а затем составьте для каждого сегмента персонализированные предложения. Например, при помощи аудиторий можно демонстрировать баннеры с актуальными акциями тем людям, которые уже заходили на сайт и смотрели конкретные страницы каталога. Также можно предложить оформить кредит тем, что начал заполнять форму заказа, но передумал.
  2. Появится возможность использовать различные данные о пользователях во время рекламных показов. Если вам приходится работать с CRM-системой, то вы сможете использовать собранные данные о клиентах в настройках кампании. А когда известно местоположение целевой аудитории, можно настроить геотаргетинг, показывая рекламу только в нужной локации.
  3. Сервис можно использовать для взаимодействия с людьми на всех этапах торговой воронки. Можно привлекать новых покупателей, возвращать тех, кто раньше пользовался услугами, делать спецпредложения постоянным клиентам.

Как начать работать в сервисе и создать сегменты

Использовать сервис Яндекс.Аудитории несложно. При первом посещении сайта высветится инструкция, а также полезная информация о данном инструменте. Чтобы пользоваться данным сервисом, рекламодателю потребуется иметь электронную почту в системе Яндекс. Если её ещё нет, то зарегистрируйтесь в системе. Если же аккаунт уже есть, то просто залогиньтесь и перейдите в раздел аудиторий.

Нажмите на кнопку «Создать сегмент», чтобы создать свою первую группу пользователей. 

Далее нужно будет указать, какие данные лягут в основу подбора данных. Например, можно выбрать Яндекс.Метрику или любой другой вариант из доступных.

Какие есть способы создания сегментов:

  • На основе загружаемых данных. Этот вариант включает в себя два варианта: данные CRM и ID мобильных устройств.
  • На основе данных Яндекса. Здесь речь идёт о сервисах, принадлежащих компании Yandex. Например, Яндекс.Метрика, геолокации, AppMetrica, пикселя Яндекс.Аудиторий.
  • На основе внешних данных. Под этим подразумевается опрос в Яндекс.Взгляде, а также провайдеры данных DMP.

Выберите подходящий вариант, а затем создайте сегмент. Но перед тем, как сделать выбор, мы разберёмся с каждым их этих вариантов создания сегментов подробнее.

Как добавить сегмент аудитории в Яндекс.Директ на основе загружаемых данных

Если в процессе работы вы используете CRM-систему, то для вас будет удобна первая опция загрузки данных. Создайте новый сегмент и выберите в способах загрузки «Данные CRM».

Далее загрузите файл в указанное окно. Конечно, перед этим необходимо выгрузить данные из CRM-системы. С допустимыми форматами файлов можно ознакомиться в этом же разделе. 

Пример загружаемого файла:

ИмяEmailТелефон
1.Иванова Светлана[email protected]+78979879879
2.Скараневная Виктория[email protected]+79091231231
3.Бобырев Иван[email protected]+78687686768
4.Благодарная Наталия[email protected]+77684318382
5.Петров Павел[email protected].ru+78687686761
6.Кобырев Дмитрий[email protected]+78687686764
7.Высоцкая Людмила[email protected]+78687686769
8.Переворотников Антон[email protected]+78627686768
9.Сидорова Алина[email protected]+78687686763

Если ваша CRM хеширует данные при выгрузке, обязательно поставьте галочку, расположенную под названием сегмента. Это поможет системе корректно распознать данные.

После того, как файл загружен, примите правила использования Яндекс.Аудиторий и сохраните изменения.

С добавлением сегмента на основании id мобильных устройств всё происходит по аналогии. Выберите необходимый пункт меню на главной страницы Яндекс.Аудитории.

Затем загрузите имеющиеся данные в указанное окно. В файле должно быть не менее 100 записей. Не забудьте про название сегмента. Это важно для следующих настроек.

Как создать сегмент в Яндекс.Директ на основании данных одного из сервисов Яндекса

Для того, чтобы создать один из следующих сегментов потребуется сделать немного больше действий. Но всё не так страшно, расскажем о каждом из них последовательно.

Яндекс.Метрика

Вы можете создать сегмент на основании Яндекс.Метрики. Система предполагает, что у вас уже установлен счётчик. Если это не так, то прочитайте наш материал. Также для выполнения настроек по данному сегменту необходимо подключить конверсионные действия и цели в Метрике.

После выполнения перечисленных настроек вам откроются данные по:

  • Устройствам, которыми пользуются посетители сайта.
  • Сайтам, с которых приходят посетители.
  • Демографическим данным пользователей.
  • Глубине просмотра страниц.
  • Наиболее интересным разделам сайта.
  • По «слабым местам» ресурса. Вы сможете найти разделы, с которых пользователи чаще всего уходят.
  • По проценту отказов.

Наличие перечисленных данных необходимо для качественного анализа. Если у вас нет возможности отслеживать все эти показатели, подключите сквозную аналитику. Система позволит отслеживать результаты по всем рекламным каналам в одном месте. 

Для создания сегмента на основании данных Метрики необходимо выбрать счётчик. Далее решите, какие данные будет собирать система: обо всех посетителях, только об определённом сегменте или только о пользователях, которые достигли определённых целей. Например, тут можно выделить только посетителей, которые добавили товар в корзину и покинули сайт без покупки. Это даст возможность показывать таким людям рекламу, напоминая им о незавершенной покупке.

AppMetrica

При помощи создания такого сегмента можно отслеживать поведение пользователей в мобильном приложении. Но для этого обязательна предварительная установка пикселя AppMetrica. 

AppMetrica поможет вам в двух случаях:

  1. Если вы хотите найти сегмент аудитории, подходящий под определенные характеристики.
  2. Если вы хотите следить за определенными пользователями, которые совершают конверсионные действия. Например, скачивают обновление приложения или пользуются определёнными его функциями.

Если вам интересен один из этих случаев, то выберите приложение из списка и создайте сегмент на основании всех пользователей, или только определённой их группы.

Геолокация

Как можно понять из названия, в этом сегменте мы будем разбираться с картами. Указанный вид группирования пользователей подойдёт компаниям, которые точно знают, где находится их целевой клиент. То есть, геолокация не понадобится:

  • Всем облачным сервисам.
  • Сфере онлайн-образования.
  • Интернет-магазинам без офлайн-точки продаж.

Зато, локальные кафе, магазины и прочие услуги, находящиеся в определённом месте, могут получить при помощи данного сегмента новую аудиторию. 

Во время настроек выберите тип геолокации: окружность или полигон.

При выборе окружности вам предстоит поставить точку на карте. Далее выбрать необходимый радиус и обозначить, что делает клиент в данной точке? Он часто бывает тут, работает, а может быть живёт?

Если вам удобнее настройка аудитории в Яндекс.Директ при помощи полигонов, обозначьте необходимую зону точками. Это более точный метод, в сравнении с предыдущей окружной локацией. Однако не всем необходима точность. Иногда бизнесу просто нужно привлечь жителей определённого района. А вот если вас интересуют жители именно одного двора, то полигон — маст хэв для таких настроек.

Пиксель Я.Аудиторий

Стоит отметить, что данный пункт является бета-версией. Однако от того не менее привлекателен. Пиксель помогает следить за действиями пользователей в медийной рекламе. Чтобы создать такой сегмент, надо вначале создать сам пиксель. Делается это в разделе «пиксели». 

Полученный код размещается в креативы при создании рекламы при помощи Яндекс.Дисплея или Директа. 

После того, как реклама создана, можно делать сегмент. Прежде мы создали пиксель, который покажет, что пользователь видел баннер с рекламой дивана. Теперь можно работать с ним дальше, показывая ему новую серию рекламы. Выберите пиксель и укажите, как давно и сколько раз пользователь его видел.

Как применить DMP сегмент в Яндекс.Директ и опрос в Яндекс.Взгляде

Ещё один способ создания сегмента — на основании внешней информации сервисов. Далее расскажем по порядку о каждом из способов.

Провайдеры данных или DMP

DMP расшифровывается как Data Managment Platform, что в переводе с английского означает платформа управления данными. Это информация о пользователях, которую хранят провайдеры. Сегменты аудитории Яндекс.Директ на основании этого помогут настроить более персонализированную рекламу.

В данном разделе не получится отметить пользователей, дни рождений которых приходятся, например, на январь. Зато без труда можно найти людей определённых возрастов или профессий.

Сегменты можно сортировать по охвату, назначив количество пользователей, которые должны узнать о вашей компании.

Опрос в Яндекс.Взгляде

Данный сегмент пока находится на стадии бета-тестирование. Опрос в Яндекс.Взгляде появился совсем недавно. Он помогает рекламодателям узнать интересующую его информацию, а также рассказать о себе.

Суть опроса в том, что можно настроить его показы только заинтересованным пользователям. Доступны несколько вариантов опроса: о юзабилити сайта, стоимости продукции, её концепции и многое другое.

Выбранный вариант опроса можно дополнять своими данными и вопросами.

Как потом использовать Яндекс.Аудитории

Итак, вы всё сделали по нашей инструкции и создали новый сегмент пользователей. Где его теперь искать и как использовать во благо рекламных кампаний?

Перейдите на главную страницу Яндекс.Директа. Посетите раздел вертикального меню «Библиотека» и найдите в нём пункт «Ретаргетинг и аудитории».

Тут нужно создать сегмент на основании ранее созданного нами в Яндекс.Аудиториях. Например, это могут быть пользователи, добавившие товар в корзину и не завершившие покупку. Дайте этому условию название и сохраните его. 

Теперь перейдите в раздел редактирования нужной рекламной кампании. На основании выбранной аудитории можно сделать корректировку ставок. 

Добавьте аудиторию в разделе «Новая корректировка». Далее установите необходимый процент, на который можно повысить ставки для этих пользователей. Нажмите кнопку «Готово» и приступайте к анализу результатов!

Заключение

Яндекс.Аудитории позволяют увеличить охват аудитории в Яндекс.Директ за счёт пользователей с такими же увлечениями, как у ваших целевых клиентов. Для этого нужно лишь настроить подходящий сегмент. Этот сервис обязательно пригодится рекламодателям, которые не желают останавливаться на достигнутом и хотят увеличить поток клиентов.

Ретаргетинг в Яндекс Директ — для чего нужен, как настроить и оценить эффективность ретаргетинговой кампании

Несколько слов о сегментировании аудитории

Если считать, что все посетители одинаковы, и показывать им одинаковую рекламу через Яндекс.Директ, вы получите низкую конверсию. Если же вам важен результат, необходимо уметь правильно сегментировать аудиторию по действиям на сайте или характеристикам.

Действия на сайте — это:

  • добавление товара в корзину, даже если заказ не оформлен;
  • заполнение формы регистрации без отправки формы;
  • изучение страниц с товаром, например, дольше 2 минут, но без итоговой заявки на покупку.

В первом случае пользователь мог заинтересоваться несколькими товарами. Соответственно, вы можете показывать ему оба товара и мотивировать совершить покупку.

Характеристики целевой аудитории — это:

  • возраст и пол пользователя, которые могут быть решающими факторами;
  • интересы пользователя, определяемые системой по поисковым запросам;
  • география;
  • используемое устройство — компьютер, смартфон или планшет.

Работать с аудиториями удобно через Яндекс.Аудитории и Яндекс.Метрику. В Аудиториях можно сформировать нужные сегменты из собранной базы клиентов, а в Метрике задавать связанные с ними цели. Чтобы данные передавались в ретаргетинговую кампанию в Яндекс.Директ, свяжите сервис с Метрикой.

Сегментирование аудитории — это прежде всего возможность понять, какая её часть конвертируется лучше, а какая хуже. Проделав эту работу, вам будет проще распоряжаться бюджетом на рекламу и получать больше лидов за те же деньги.

Создание сегментов в Яндекс.Метрике

Метрика даёт возможность сегментировать посетителей по источнику трафика (поисковые системы, переходы с сайтов, ВКонтакте и т. д.), полу, возрасту, интересам, поведению на сайте, географии, устройству и программному обеспечению, истории, данным о покупке (товар, категория, стоимость, марка) и пр.

Для начала можно ограничиться указанием пола, возраста, региона, устройства, источника трафика и ключевых особенностей товара (категория, цена и т. д.).

Создание рекламного предложения

После проработки сегментов нужно создать предложения для каждого из них. Пользователи лучше откликаются на рекламные объявления, в которых:

  1. интересующий товар предлагают со скидкой, бесплатной доставкой, увеличенным сроком гарантии или бонусом;
  2. предлагаются другой товар из той же категории — более дорогой и статусный, меньшей стоимости, с важными отличиями;
  3. есть возможность получить скидку, бесплатный полезный контент (инструкция, чек-листы и т. д.).

Таким образом, вы будете показывать подходящие предложения. Каждый увидит то, что ему нужно, что в итоге повышает результативность рекламных кампаний.

Чтобы фиксировать источники переходов, используйте UTM-метки.

Не менее важное место занимает подготовка изображений и текста для объявлений. 

Изображения должны быть уникальными: это могут быть как ваши снимки, так и изображения с фотобанков. Текст и изображение обязательно должны быть тематическими, а также связаны по смыслу.

Настройка ретаргетинга в Яндекс Директ: пошаговая инструкция и примеры

Что такое ретаргетинг?

Ретаргетинг – это показ рекламных объявлений тем пользователям, которые побывали на сайте. У рекламной системы GoogleAdWords такой механизм называется ремаркетингом.

Как работает ретаргетинг?

Счетчик Яндекс Метрики собирает информацию о посетителях сайта (местоположение, устройство входа, пол, возраст, интересы), а Яндекс Директ использует эту информацию для настройки показов рекламных объявлений.

Ретаргентинг: инструкция по настройке

Первый шаг по настройке ретаргентинга в Яндекс Директ – установка счетчика Яндекс Метрики на рекламируемый сайт. Использование одного аккаунта для установки счетчика Метрики и ведения рекламных кампаний Директа значительно упрощает жизнь. Но если так получилось, что Метрика находится под одним аккаунтом, а рекламные кампании в Директ ведутся под другим, то нужно открыть доступ к счетчику Метрики для того аккаунта, под которым ведется Директ.

Зайдите в Метрику, нажмите «+» рядом с надписью «Доступ к счетчику» и пропишите логин от аккаунта, в котором у вас находятся рекламные кампании Директ.

После этого вернитесь в аккаунт Яндекс Директ и обновите страницу. Перейдите на сайт Метрики и вы увидите, что теперь у вас есть доступ ко всем данным, собираемым Яндексом.

Как настроить ретарентинг в Яндекс Директе

Настройка ретаргетинга в Директе позволяет задавать различные условия, при которых показываются объявления. Создание объявлений направленных на конкретную группу потребителей, повышает конверсию рекламной кампании.

Самая простая настройка ретаргетинга у Яндекса – условие «Посетил сайт», доступное сразу же после подключения Метрики рекламной кампании. Позволяет создать группу объявлений, которые будут показываться только тем пользователям, которые уже посетили ваш сайт.

Настройка ретаргетинга по целям и сегментам

Сложные алгоритмы и огромные вычислительные мощности Метрики 2.0 позволяют формировать самые различные группы ретаргетингаДиректа.

Как настроить ретаретинг с помощью целей

Цель – это некое действие, которое пользователь выполнил или не выполнил на сайте (нажал на определенную кнопку, оставил заявку, положил товар в корзину и т.д.). Цели бывают конверсионные – помогают посчитать конверсию, и ретаргетинговые – участвуют в настройке ретаргетинга в Яндексе.

Пример ретаргетинговой цели в Яндекс Метрике

Метрика передает данные о целях в Директ. При настройке ретаргетинга необходимо выставить условие, например, «Цель – страница спасибо». И тогда объявления будут показываться тем, кто посетил эту страницу.

Как сделать ретаргетинг по сегментам

Сегменты – новый механизм Яндекса. С помощью сегментов вы можете делить аудиторию своего сайта по различным критериям: пол, возраст, страна, город, регион. Также можно использовать одновременно несколько критериев и выделять свою целевую аудиторию, например, женщины тридцати лет из Москвы. Сохраните нужные вам сегменты и вы сможете использовать их для настройки ретаргетинга.

Сегменты в Яндекс Метрике: местоположение

Для настройки ретаргетинга Яндекса по сегментам нужно сделать следующее:

1) Зайти в отчеты Метрики, нажать на кнопку «сегментировать»

Функция «Сегментировать» доступна во всех отчетах Метрики

2) Выбрать критерии, по которым хотите разделить аудиторию

Критерии выделения сегмента аудитории

3) Сохранить и дать название полученному сегменту

Сохраняем новый сегмент

Лучше давать понятные названия, а не художественные

Все сохраненные сегменты доступны для настройки условий ретаргетинга в Директе.


Условия ретаргетинга в Яндекс.Директ

После создания целей и сегментов можно перейти к постановке условий в Директе. Используя условия, вы фильтруете аудиторию своих объявлений и показываете объявления только тем, кто подходит под условия ретаргетинга.

Для подключения условий, пролистайте страницу кабинета рекламодателя в Директе до самого конца и нажмите на кнопку «Условия ретаретинга». Вы попадаете на страницу с сохраненными из Метрики условиями ретаргетинга.

Нажмите на «+ Новое условие»


Настройки условий интуитивно понятны

1) Первая строка настроек «Название» — нужно придумать название для условия ретаргетинга. Есть возможность добавить примечание.

2) Далее блок условий формирования аудитории, т.е. те самые условия, при которых объявление будет показываться.

Фильтровать аудиторию можно как по выполнению целей/соответствия сегменту, так и по невыполнению и несоответствию. Для этого используют кнопки «Выполнено хотя бы одно», «Выполнены все», «Не выполнено ни одного».

а) «Выполнено хотя бы одно» — объявление показывается тем посетителям сайта, которые выполнили хотя бы одну из целей или соответствует одному из сегментов.

б) «Выполнены все» — объявление показывается тем посетителям сайта, которые выполнили все заданные цели и соответствуют всем сегментам.

в) «Не выполнено ни одного» — объявления показывается тем посетителям, которые не выполнили ни одной цели и не входят ни в один из сегментов.

Для более точного отбора аудитории, необходимо указать временной период, в течение которого собираются данные: от 1 до 30 дней. Показывать объявления тем, кто был на сайте больше месяца назад – невозможно (и бессмысленно). Т.е. объявления показываются тем, кто был на вашем сайте в определенный период времени, совершил или не совершил целевое действие, соответствует или не соответствует определенному сегменту.

Примеры ретаргетинга

Рассмотрим настройку ретаргетинга в Директе на примерах.

Пример ретаргетинга

Настроим показ объявлений тем посетителям, которые пришли на сайт с контекстной рекламы, не оставили ни одной заявки, использовали GoogleChrome. Учитываем посетителей за последние 30 дней.

1) Группа 1. Выставляем фильтр «Выполнено хотя бы одно» и два условия: пришел с Яндекс Директа или пришел с GoogleAdWords.

UTM-метка «Пришел с AdWords»

2) Группа 2. Фильтр «Не выполнено ни одного» и два условия: «Переход на Спасибо» и «Страница Спасибо». На эти страницы попадают только те пользователи, которые заполнили одну из форм, размещенных на сайте.

3) Группа 3. Фильтр «Выполнены все» и сегмент «браузер GoogleChrome».

Не забудьте нажать кнопку «Сохранить». Только после этого начнется сбор базы подходящих посетителей.

Для того, чтобы начать показ объявлений аудитории ретаретинга, необходимо указать условие ретаргетинга из Яндекс Метрики. Такая функция доступна только в веб-интерфейсе Директа.

1. Для добавления условия ретаргетинга нажмите на «Редактировать группу» в рекламной кампании.

Страница редактирования группы объявлений

2. Затем нажмите на кнопку «Добавить» напротив надписи «Условия ретаргетинга»

Не забудьте сохранить.

3. Укажите свою ставку

Ставка для ретаргетига

4. Отключить фразу, если до этого вы показывали обычное объявление

Отключаем фразу, при выставлении условия ретаргетинга

Готово! Вы восхитительны, а ваши объявления эффективны!

Используем сегменты в ремаркетинге: практическое руководство по Яндекс.Директ

(ремаркетинг — инструмент полезный, но и опасный. Нужно следить за конверсией и итоговой прибылью. Что хорошо в теории, может и не сработать на практике)

Неделю назад я рассказал про 7 необычных способов использования ремаркетинга. Это были сценарии настройки контекстной рекламы, которые позволяют показывать отдельные объявления различным группам пользователей. Если не читали эту статью, то рекомендую ознакомиться.

Сегодня же я хочу развить эту тему и рассказать про практическую настройку ремаркетинга через сегменты. На примере использования основных инструментов: Яндекс.Директ и Google Adwords.

Статья разбита на 2 части. Сегодня я публикую первую, которая как раз посвящена Яндекс.Директ. А уже на следующей недели выйдет продолжение с рассказом о Google Adwords (+ на следующей недели будет новый выпуск книжной полки, оставайтесь на связи).

А пока перейдем к Яндекс.Директ и сегментам. 

Важно знать! Один сегмент = это один визит

А для начала пара слов про, пожалуй, ключевой момент, который нужно учесть. Когда вы создаете сегмент, то должны понимать, что его условия выполняются в рамках одного визита посетителя.

Представьте, что вы создаете сегмент, где объединяете всех людей, которые посещали страницу с услугой «Создание сайта». А затем добавляете в этот же сегмент еще одно условие – посещение страницы «Продвижение сайта».

Так вот, в сегмент войдут только те посетители, которые зашли на обе эти страницы в рамках одного визита. Т.е. если человек сегодня зашел на страницу «Создание сайта», а через несколько дней вернулся на ваш ресурс и посетил «Продвижение», то он не войдет в этот сегмент. Потому что посещение обеих страниц должны пройти в рамках одного визита.

Решить проблему просто – создаем 2 сегмента:

  • Посещение страницы «Создание сайта»
  • Посещение страницы «Продвижение сайта»

А затем уже в системе Яндекс.Директ добавляем оба сегмента в условия показа объявлений.

Это важный момент, который нужно учитывать. А теперь перейдем к практической части.

Настройка Яндекс.Директ

Основные шаги при настройке следующие:

1-й шаг: создание сегментов в Яндекс.Метрике

2-й шаг: создание объявления в Яндекс.Директ, выбор сегментов и условий

В общем, все делается достаточно быстро. Самое затратное по времени – определить действительно полезные для вашего сайта сегменты.

Итак, заходим в Яндекс.Метрику.

В разделе «Отчеты» выбираем «Посещаемость»:

Нам нужна кнопка «Сегментировать»:

Нажимаем ее и начинаем выбирать подходящий нам сегмент. В нашем случае выбираем «Поведение», а уже там «Глубина просмотра» и ставим значение «Более 3». Т.е. в сегмент входят все посетители, которые просмотрели на сайте в рамках одного визита более 3 страниц. Это заинтересованная аудитория (по нашей гипотезе):

Данные по количеству посетителей обновляются. Теперь нужно сохранить наш сегмент, чтобы можно было быстро просматривать эту информацию в Яндекс.Метрике и использовать сегмент в Яндекс.Директ:

При сохранении сегмента дадим ему имя «Заинтересованные посетители», чтобы четко понимать, о какой аудитории здесь идет речь.

Далее давайте сделаем второй сегмент. Обратите внимание, что до создания второго сегмента важно сохранить предыдущий (или удалить его), так как в противном случае оба условия должны выполняться в рамках одного сегмента (одного визита аудитории).

Мы же хотим сделать вот что:

  • Выяснить, что человек зашел к нам и просмотрел более 3 страниц
  • Выяснить, заходил ли он на конкретную страницу – страницу «Контакты».

 Алгоритм простой:

  1. Нажимаем кнопку «Сегментировать»
  2. Выбираем «Поведение/Просмотр url» и там вводим адрес нашей страницы «Контакты»
  3. Сохраняем сегмент под названием «Контакты»

У нас есть 2 сегмента, с которыми можно работать. Мы можем просматривать любые отчеты в Яндекс.Метрике по этим сегментам. Но самое главное в том, что теперь можно использовать их в Директ.

Итак, переходим в Директ и выбирает создание нового объявления (теперь это новая группа объявлений). Вносим текст, ссылку, а вот поле с ключевыми фразами оставляем пустым. Потому что они нам не понадобятся в данном случае. Нам нужна настройка ретаргетинга:

Добавляем новое условие ретаргетинга.

Что мы делаем:

  • Вводим названием для этого условия ретаргетинга, чтобы его проще было использовать в будущем
  • Выбираем условия. Во-первых, переключаемся там в раздел «Сегменты» и по порядку выбираем оба наших сегмента
  • Теперь указываем кол-во дней, которые должны быть охвачены. Т.е. речь идет о посетителях, которые в течение последних 30 дней заходили на сайт.

В итоге это выглядит так:

Обратите внимание, что нужно сделать активным пункт «Выполнены все условия», потому что нас интересуют посетители, которые просматривали более 3-х страниц на сайте за визит, и хотя бы раз (в рамках другого визита даже) заходили на страницу «Контакты».

Жмем сохранить и оправляем объявление на модерацию.

С какими настройками можно поиграть?

Представьте себе ситуацию, когда вы хотите показывать объявления людям, которые сделали заказ на сайте примерно месяц назад.

Как поступить?

Выбираем нужный нам сегмент аудитории (или конверсию по нужной цели), а затем добавляем 2 группы:

  • В первой группе ставим условие «Выполнены все» и выбираем нужную нам цель и срок «за 30 дней»
  • Во второй группе делаем все тоже самое, но условие будет «Не выполнено ни одного», а срок «за 25 дней».

В итоге мы как раз ориентируемся на аудиторию, которая делала заказ месяц назад. Это выглядит так:

 

Итоги

Ретаргетинг вместе с обновленной Яндекс.Метрикой позволяет показывать объявления самым разным группам посетителей на сайте. Вы можете сегментировать их по возрастным группам, посещенным страницам и разделам на сайте, целевым действиям и даже устройствам, браузерам и операционным системам.

Можно показывать объявления для постоянных посетителей и тех, кто заходил к вам всего один раз. Возможностей множество.

На следующей недели я расскажу о том, как работать с сегментами в Google Adwords. Схема работа там близкая, но есть свои особенности, которые нужно учитывать.

До связи!

Настройка ретаргетинга в Яндекс Директе или инструкция как вернуть потенциальных клиентов на сайт.

Когда использованы все стандартные возможности рекламы в поиске и в РСЯ, а идеи для семантического ядра исчерпаны, стоит задуматься о расширении аудитории для рекламы и увеличении ее качества за счет дополнительных инструментов.

На такой случай в РСЯ существует инструмент – Ретаргетинг.

Что такое Ретаргетинг?

Ретаргетинг в Яндекс Директ – это тип рекламной кампании РСЯ, позволяющий показывать рекламные объявления заранее сегментированной целевой аудитории – более адресно.

С помощью кампании Ретаргетинг может привлекаться различная аудитория, например: пользователи ранее посещавшие сайт, пользователи, похожие на вашу целевую аудиторию (Look-a-Like), подписчики рассылок и т.д.

Стоимость перехода из Ретаргетинга, как правило, высокая. Скорее всего она будет выше, чем на поиске. Но такие ставки вполне оправдывают себя, т.к. ретаргетинг нацелен на работу с более лояльными пользователями, что приносит высокие результаты.

Нужны продажи из онлайн?

Настроим рекламу Яндекс Директ «ПОД КЛЮЧ»
ЗАКАЗАТЬ РЕКЛАМУ ЯНДЕКС ДИРЕКТ МАЛЕНЬКИЙ БЮДЖЕТ

Возможности Ретаргетинга:

  • напомнить посетителям сайта, что они не оплатили добавленный в корзину товар;
  • предложить пользователям купить товар, который они просматривали ранее, но уже со скидкой;
  • попросить вернуться пользователей на сайт, который они посещали ранее;
  • предложить пользователям, уже совершившим покупку, приобрести смежные товары или услуги;
  • рассказать пользователям о предстоящей акции, скидках и т.д.
  • предложить пользователям сайта, не подписанным на рассылку, принять в ней участие и т.п.

Сбор данных о пользователях

Для того, чтобы настроить кампанию Ретаргетинг, необходимо накопить статистику по основным рекламным кампаниям (поиск, РСЯ). Для того, чтобы собрать данные, на сайте должна быть установлена Яндекс Метрика.

Когда счетчик создан и установлен в код сайта, необходимо настроить цели. По ним мы сможем отслеживать, какие действия пользователи совершали на сайте. В дальнейшем, именно основываясь на статистике по конверсиям, мы сможем сегментировать аудиторию и показывать объявления «нужным» пользователям.

Настройка целей в Метрике

Для настройки будет доступно 4 типа целей:

  • Количество просмотров. Данный тип цели позволяет фиксировать, сколько страниц сайта просмотрел пользователь.
  • Посещение страниц. Эта цель поможет нам фиксировать заходы пользователя на определенные, важные нам, страницы сайта (например, переход на страницу с ценами или контакты).
  • JavaScript-событие. Такая цель нужна для тех кнопок и форм, при нажатии на которые ссылка не меняется, и пользователь остается на той же странице. Также при помощи таких целей можно обозначать ценность действий в денежном выражении.
  • Составная цель. Данная цель позволяет обозначить последовательность действий, которые должен совершить пользователь для ее достижения. В ней содержатся все представленные типы условий на выбор.

Более подробно о том, как настроить цели самостоятельно, мы рассказывали в статье.

Чтобы начать использовать собираемые Метрикой данные по рекламным кампаниям, сервису потребуется некоторое время для накопления статистики. Все зависит от посещаемости сайта. Если посещаемость высокая (более 1 000 пользователей в день), то для накопления статистики будет достаточно одной недели.

Сегментирование в Яндекс.Аудиториях

Еще одним полезным инструментом для создания базы Ретаргетинга может стать Яндекс.Аудитории. Можно создать сегменты и показывать рекламу текущим клиентам компании, пользователям, похожим на клиентов по своему поведению, посетителям сайта, которые видели рекламу и т.д.

Существует несколько возможностей для создания сегментов:

  1. Создание сегментов с помощью загрузки внешних данных. Для загрузки сегмента, необходимо перейти в Яндекс.Аудитории, нажать кнопку «создать сегмент» и выбрать тип загружаемых данных.Далее, в появившемся окне, нужно ввести название сегмента, загрузить файл с данными и нажать «создать сегмент».Сегмент создан, но для обработки данных сервису потребуется какое-то время. Как правило, это занимает не более 1 часа.
  2. Создание сегмента с использованием пикселей. Пиксель аудиторий – это генерируемый уникальный программный код, интегрируемый в медийный баннер, который также можно указать в настройках рекламной кампании. При помощи данного кода можно собирать данные об аудитории, которая видела рекламу. В дальнейшем эти данные можно использовать для создания сегмента аудиторий и настройки Ретаргетинга. Для работы с пикселями, в интерфейсе системы Яндекс Аудитории необходимо перейти на вкладку «пиксели»Чтобы создать новый пиксель, нужно нажать кнопку «Создать пиксель», после чего ввести в открывшемся окне название нового пикселя.Система отобразит код, который необходимо будет скопировать для использования в медийных баннерах.После создания пикселя, он появится в общем списке на вкладке, где будет доступна дополнительная информация.Пиксель можно использовать для создания сегмента аудиторий, который будет использоваться для настройки Ретаргетинговой рекламной кампании.
  3. Создание Look-A-Like сегментов. Помимо загрузки данных о клиентах и использования информации по пискелям, можно воспользоваться функцией Look-A-Like, которая позволяет создать сегмент аудитории, которая будет похожа на ваших клиентов.Для создания сегмента нужно нажать (…) напротив существующего сегмента и выбрать «сегмент похожих пользователей».Следующим этапом нужно ввести название, выбрать исходный сегмент (тот сегмент, на основании которого сервис найдет новых похожих пользователей) и выбрать приоритет между точностью и охватом.Если делать выбор в пользу точности, то аудитория будет меньше, но пользователи будут в большей степени похожи на аудиторию исходного сегмента и наоборот.
  4. Создание сегментов на основе данных Метрики. Еще одним способом создать сегменты аудиторий является настройка сегментов в Яндекс Метрике. Для этого необходимо выбрать нужный отчет, на основе которого будут собираться данные, и произвести настройку нужных условий.После выбора параметров аудитории, нужно сохранить выбранные данные в качестве сегмента. Для этого нужно нажать «сохранить» и «сохранить как», затем задать название нового сегмента.Трафик сайта рекомендуется сегментировать как минимум по нескольким условиям:
    1. Регион – условие в равной степени необходимо для региональных и для федеральных ресурсов, в большинстве случаев поведение пользователей, перешедших на сайт из разных регионов, будет иметь существенные различия.
    2. Устройства – трафик, приходящий на сайт с различных типов устройств, может показывать разную эффективность. При помощи данного условия можно понять, целесообразно ли разрабатывать мобильную версию сайта. Или поможет определить текущую ситуацию в сравнении версий сайта для разных устройств.
    3. Конверсии – анализ данного отчета поможет определить самые эффективные источники трафика и слабые места сайта, которые снижают его конверсию. При помощи данного отчета можно, например, создать сегмент пользователей, которые не совершили конверсию.

Настройка кампании Ретаргетинг в Яндекс.Директ

В целом, настройки кампании Ретаргетинг схожи с настройками кампании для рекламной сети Яндекса, но показы будут идти не по ключевым словам, а по определённым условиям подбора аудитории.

Чтобы настроить показы для аудитории, нужно в параметрах рекламного объявления, в пункте «условия подбора аудитории» добавить новые условия. Будет предложено несколько вариантов для настройки: Сегмент Аудиторий, Цель Метрики и Сегмент Метрики.

Условие подбора аудитории создается путем формирования наборов правил, которых существует 3 типа:

  1. Выполнено хотя бы одно, когда пользователь достиг одну цель из перечисленных в наборе правил;
  2. Выполнены все, когда посетитель выполнил все цели;
  3. Не выполнено ни одного, когда не было достигнуто ни одной цели из набора правил.

Для каждого условия необходимо выбрать источник получения данных, определить необходимую цель/сегмент, либо их комбинацию. Для целей также дополнительно нужно указать период, за который пользователем была достигнута цель.

После создания необходимых правил рекомендуется обратить внимание на «прогнозируемое количество посетителей». Это значение должно быть достаточным для показов рекламного объявления. Если значение равняется – 0, то данных статистики было накоплено мало, либо процесс ее сбора осуществляется некорректным путем.

Текст и изображения

Рекламное объявление в кампании Ретаргетинг должно быть адресовано целевой аудитории, на которую осуществляется таргетинг рекламы.

Например, если настройки таргетинга ориентированы на пользователей, которые посетили страницу услуги, заполнили заявку на услугу, но не произвели оплату, то объявление может иметь следующий вид:

Нужны продажи из онлайн?

Настроим рекламу Яндекс Директ «ПОД КЛЮЧ»
ЗАКАЗАТЬ РЕКЛАМУ ЯНДЕКС ДИРЕКТ МАЛЕНЬКИЙ БЮДЖЕТ

Заключение

Ретаргетинг позволяет добиться ощутимого результата при помощи правильной комбинации различных инструментов и методов настройки рекламы.

Нюансов в настройке Ретаргетинга очень много и для достижения желаемого результата необходимы профессиональные знания в работе с инструментами. Все настройки должны осуществляться индивидуально в зависимости от тематики, региона, накопленной статистики.

Если хотите расширить свою клиентскую базу или вернуть на сайт несостоявшихся клиентов, обращайтесь к нам, настроим кампанию Ретаргетинг профессионально!

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Новые возможности для ретаргетинга в Директе

Команда Яндекс.Директа сообщила о появлении новых возможностей для ретаргетинга: теперь можно настраивать показы по условию «Не выполнено ни одного» для сегментов Метрики и сегментов Аудиторий, а доступный период для сегмента или цели удлинился до 540 дней.

Корректировки ставок по условию «Не выполнено ни одного» ранее были доступны только для ретаргетинга по сегменту на основе целей Метрики.

Теперь через отрицательные условия легко выделить группу пользователей, которые не совершили нужное действие на сайте — не завершили покупку, оплату онлайн, не заполнили заявку на вызов замерщика и так далее. Для этого достаточно создать сегмент в Метрике или в Аудиториях, сохранить его в Директе со статусом «Не выполнено ни одного» и задать для этого условия необходимую корректировку ставки. 

Для этих аудиторий можно создавать отдельные сообщения или наоборот, исключить их из показов. Последнее потребуется, например, чтобы таргетировать рекламу на поиске только на тех, кто уже покупал определенные товары или услуги. Для решения аналогичной задачи в РСЯ нужно создать соответствующий сегмент в Метрике или Аудиториях и использовать его в условиях подбора аудитории. А для ретаргетинга на поиске алгоритм немного отличается:

Шаг 1. Сформируйте с помощью Метрики или Аудиторий сегмент из тех, кто совершал у вас покупки.

Шаг 2. Примените к этому сегменту условие «Не выполнено ни одного» — получите всех, кто еще ничего не купил.

Шаг 3. Установите корректировку ставок по этому условию на минус 100%. Таким образом ваша рекламная кампания будет нацелена только на тех, кто уже что-то покупал у вас.

Кроме того, условие «Не выполнено ни одного» можно выгодно сочетать с положительными условиями («Выполнены все» или «Выполнено хотя бы одно»).

Максимальный период для настройки ретаргетинга увеличен до 540 дней, так что теперь он подойдет даже бизнесам с очень длинным циклом сделки.

Таким образом, теперь ближе к высокому сезону зимних отпусков можно обратиться к пользователям, которые интересовались новогодними турами еще в мае, но так и не решились ничего заказать заранее. Или вовремя напомнить о себе аудитории, которая совершала сезонные покупки на сайте в прошлом году.

Для сегментов Метрики больше не нужно придумывать интервал ретаргетинга в Директе. Сегмент обновляется постоянно и в него попадают все пользователи, которые соответствуют заданному условию.

Временной интервал для условия можно в явном виде указать при создании сегмента в Метрике. Допустим, нам интересны люди, которые знакомы с сайтом, но не совершали на нем покупки за последние три месяца. Создание сегмента помогает отобрать аудиторию знакомых с сайтом — «Посещали такую-то страницу». Далее этот сегмент можно объединить в Директе с целью «Завершение покупки» и для цели указать желаемый интервал для ретаргетинга.

Напомним, в конце февраля команда Яндекс.Директа оптимизировала алгоритм распределения трат в «Дневном бюджете» и изменила логику работы этого инструмента. 

Теперь Директ оценивает статистику недотрат дневного бюджета в течение недели и, если у рекламодателя есть «резервные» средства, может перераспределять их на покупку дополнительных кликов в те дни, когда кампания находится на пике активности.

Calculated Metrics in Segments наконец-то здесь… вроде как в Adobe’s Customer Journey Analytics

Если вы некоторое время следите за этим блогом (спасибо!), вас не должно удивить, если я скажу: Adobe Analytics лучшее решение для веб-аналитики, доступное на сегодняшний день. Но, если быть честными, это существует уже давно, что привело к ситуации, очень знакомой всем, кто работает в технологической отрасли: вещи, которые мы создаем сегодня, могут ограничить нас в будущем, когда станут доступными новые технологии. .Это также верно для Adobe Analytics.

При создании Adobe Analytics необходимо было создавать такие функции, как профиль посетителя или реквизиты, определенным образом с тем, что было доступно в то время. В то время было необходимо хранить информацию о профилях посетителей в базе данных и добавлять ее к данным по мере их обработки (то, что я также использовал в предыдущей серии сообщений). Механизм базы данных поверх этих данных был построен для работы с этими предварительными условиями. В какой-то момент даже такая компания, как Adobe, может быть ограничена в возможностях внедрения инноваций в существующие продукты из-за таких зависимостей.

Зная это, очень логично, что новый и блестящий инструмент Adobe Customer Journey Analytics дает нам много хороших вещей, которые мы хотели получить от Adobe Analytics в течение многих лет. Благодаря CJA такие вещи, как ограничения мощности или ограниченное количество параметров и показателей, наконец-то ушли в прошлое, в то время как ведущие на рынке функции, такие как вычисляемые показатели и сегментация в рабочей области анализа, все еще существуют. Кроме того, мы получаем все преимущества, которые предоставляет нам платформа Experience Platform, например, возможность самостоятельно обрабатывать наши данные с помощью службы запросов.А недавний саммит Adobe Experience Platform Summit включал в себя несколько поистине умопомрачительных практических примеров использования, таких как перенос данных Google Analytics в AEP и Customer Journey Analytics. Это очень захватывающее время.

Сегодня я хочу рассказать вам о том, что, несмотря на весь ажиотаж вокруг Dimension Builder для CJA Sneak (подумайте о вычисляемых метриках, но для измерений), было запущено практически незамеченным и затрагивает одну из самых востребованных функций для Adobe Analytics. .В течение многих лет мы хотели иметь возможность использовать вычисляемые показатели в сегментах в Adobe Analytics, которые по причинам, изложенным выше, еще не вошли в продукт. Но с недавним выпуском Customer Journey Analytics мы получили то, что, на мой взгляд, очень похоже на то, что большинство людей хотели бы получить от этой функции. Итак, давайте посмотрим!

Даже лучше, чем Data Views: Data Views V2!

Как вы, возможно, уже знаете, Customer Journey Analytics использует для организации данных что-то похожее на наборы отчетов и наборы виртуальных отчетов от Adobe Analytics.В то время как наборы отчетов теперь называются «соединениями» (и содержат фактические данные), пользователи всегда имеют доступ только к представлениям данных, что похоже на набор виртуальных отчетов на стероидах.

В Adobe Analytics набор виртуальных отчетов может содержать только те измерения и показатели, которые также включены в «физический» пакет отчетов, на котором он построен. Это также верно для представлений данных в CJA, по крайней мере, до недавнего обновления. С новыми и улучшенными представлениями данных мы теперь можем выйти даже за пределы того, что базовое соединение содержит с точки зрения данных.Это фундаментальное изменение по сравнению с тем, что может сделать Adobe Analytics, где количество компонентов в VRS всегда будет меньше или равно тому, что вы найдете в базовой RS. Но теперь вы можете просто перетащить параметр или показатель в одно и то же представление данных несколько раз с разными настройками, как я сделал здесь:

Добавление элемента несколько раз в представление данных

В первых двух строках вы можете видеть, что Я просто случайно дважды добавил измерение в представление данных и изменил значение Persistence на два совершенно разных значения.Это превращает функцию Attribution IQ, которую мы знаем из Adobe Analytics, в одиннадцать: теперь в Analysis Workspace я мог разбить эти два измерения друг на друга, чтобы сравнить первое значение для пользователя с последним значением в сеансе. Это гораздо больше, чем то, что мы можем сделать в Adobe Analytics, где Attribution IQ работает только для метрик! Кроме того, нам не нужно думать обо всех этих различных настройках измерения при сборе данных, а можно просто добавить одно и то же исходное измерение несколько раз постфактум.Как это круто!

В дополнение к настройкам Persistence, теперь мы также можем изменить гораздо больше параметров для измерений:

Новые настройки размеров в CJA

Первая опция также должна вас очень порадовать: теперь мы можем определить, какое значение должно отображаться для пустых значений. . Очевидным примером этого может служить измерение «Тип мобильного устройства», которое по умолчанию пусто для всего, что не является мобильным устройством. Теперь мы можем изменить эти пустые поля, чтобы они рассматривались как фактическое значение, и назвать его «Рабочий стол».Больше не нужно объяснять, что означает «Другое»! И, если мы хотим отдать дань уважения Тревору, мы могли бы даже назвать наши недостающие значения «какашками». Добавьте эту функцию в список того, из-за чего меня однажды могут уволить.

Теперь давайте поговорим о втором варианте: теперь мы можем включать и исключать значения! Наконец, мы можем отфильтровать все нежелательные данные для всего представления данных. У вас больше какашек, чем вам хотелось бы? Просто отфильтруйте! Но есть и более интересные варианты использования: например, вы можете добавить параметр «Название страницы» дважды, но отфильтровать второй, чтобы он включал только значения, содержащие слово «ошибка».Теперь у вас есть размер страницы ошибок, созданный из воздуха! Или вы хотите иметь специальное измерение, содержащее только страницы вашей кампании? Просто отфильтруйте по этому термину!

Возможности практически безграничны, и мы можем создать все это еще долго после того, как данные будут собраны. Опять же, мне нравится, как Customer Journey Analytics меняет мое отношение ко всем данным в моем инструменте аналитики и к тому, как мне нужно их отслеживать. И я даже не добрался до того, что обещал вам в заголовке!

Это измерение? Это метрика? Почему не оба!

Прежде чем я попытаюсь объяснить, как работает лучшая часть этого выпуска, позвольте мне быстро показать вам кое-что, прежде чем я начну.В дополнение к добавлению измерения, упомянутого выше, дважды в качестве измерений, я фактически добавил его еще раз в разделе метрик:

Добавление измерения в качестве метрики в представление данных. По шкале от 1 до CJA, насколько ваш мозг взорван прямо сейчас?

Этот заголовок не глюк! На самом деле я добавил измерение в качестве метрики в представление данных. Теперь у нас есть новая метрика, доступная в рабочей области анализа, которая будет увеличиваться всякий раз, когда у нас есть значение в этом измерении. И мы даже можем изменить эту метрику для фильтрации на определенные значения, как описано выше, поэтому мы можем создать страницу ошибок или счетчик какашек на лету!

Лучшее в этом: эта новая метрика теперь ведет себя как собственное событие, поэтому мы можем использовать ее во всех визуализациях (например, в гистограмме) и даже в сегментах! Именно на это я и намекал в заголовке.Этот вариант использования функции очень похож на то, как многие пользователи используют вычисляемые показатели, когда они фильтруют показатель счетчика по заданному значению параметра. С помощью метрики страниц с ошибками мы теперь сможем сегментировать пользователей по тому, как их беспокоят две или более страниц с ошибками. Опять же, все это определяется после того, как данные были захвачены на лету неразрушающим способом. Я очень люблю это!

Существует еще одна настройка, уникальная для метрик:

Новые настройки метрик в CJA

Мы можем фильтровать метрики по числовым значениям (например, исключать все доходы больше 1 миллиарда для очистки данных), поскольку мы уже знаем это из измерений .Но помимо этого на этом снимке экрана мы видим новую опцию: мы можем изменить поведение этой метрики даже для числовых значений. Например, мы можем включить метрику дохода два раза: если мы выберем «количество значений», мы получим фактический доход в нашей метрике (то есть «100», если стоимость заказа равна 100), но если мы используем «количество экземпляров», мы будем получать значение «1» каждый раз, когда в данных есть значение дохода, что фактически дает нам метрику заказа.

Есть еще одна замечательная особенность, потому что этот рабочий процесс работает и наоборот.Мы можем так же легко добавить числовое поле в качестве измерения, которое будет содержать все различные значения этой метрики. Подумайте об этом как об измерении количества посещений в Adobe Analytics, где вы можете увидеть все различные значения в таблице. Еще раз: все эти преобразования происходят на лету, постфактум, так часто, как нам хочется.

Заключение

Итак, нравится ли мне это обновление? Вы догадались: мне это очень нравится. Со всеми этими новыми опциями мы действительно можем видеть, как новый движок Customer Journey Analytics оставляет далеко позади движок Adobe Analytics.Вместе со службой запросов у нас есть так много вариантов того, как мы можем обрабатывать наши данные даже после того, как они были получены. Прошли те времена, когда нам нужно было выбирать параметры и параметры показателей, прежде чем мы даже начали собирать данные.

Поскольку мы видим, что Customer Journey Analytics и его версия Analysis Workspace догоняют некоторые существующие функции Adobe Analytics, такие как запланированные проекты и построитель отчетов, мы также очень близки к паритету функций на внешнем интерфейсе. Я более чем оптимистичен в том, что в ближайшем будущем Customer Journey Analytics станет лидером даже с точки зрения функций внешнего интерфейса.Я взволнован, чтобы увидеть, что будет дальше.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли использовать вычисляемые показатели в сегментах в Adobe Analytics?

Нет, к сожалению. Что-то очень похожее на это — новая опция фильтра метрик и измерений в преемнике Adobe Analytics Customer Journey Analytics. Там мы можем создавать отфильтрованные метрики, которые можно использовать в сегментах, как нативные метрики в Adobe Analytics.

Как использовать вычисляемые показатели в сегментах в Adobe Customer Journey Analytics?

Если требуется отфильтровать метрику или параметр и использовать эту информацию в сегменте, для этого можно использовать параметры конфигурации представления данных Adobe Customer Journey Analytics с помощью новой метрики, которая, в свою очередь, может использоваться в сегмент.

как изучить Adobe Analytics. » машина движения разума.

*Это руководство было создано на основе видеолекций и поможет вам понять, как изучать Adobe Analytics.

Фонды Adobe Analytics

Все, что вы делаете, может оставить за собой след данных и, скорее всего, будет отслежено. Веб-аналитика помогает собирать, сообщать и анализировать данные.

Перед анализом данных убедитесь, что вы понимаете свои бизнес-цели и ключевые показатели эффективности.

Adobe Analytics является частью Adobe Marketing Cloud. Adobe Reports and Analytics раньше были SiteCatalyst от Omniture. Adobe купила Omniture в 2009 году.

Data Workbench раньше назывался Insight, а Ad Hoc Analysis — Discover.

Adobe Analytics — это клиентское решение, использующее JavaScript и файлы cookie. Файлы cookie будут установлены из кода и будут извлекать данные о пользователе, такие как его местоположение, устройство и т. д. Затем Adobe будет обрабатывать и хранить эти данные.

Вы также можете интегрировать сторонние данные с Adobe Analytics с помощью коннекторов данных. Вы можете использовать Report Builder для переноса данных в Excel.

Report Suite — это высокоуровневая группировка данных. При внедрении Adobe Analytics вы можете отправлять разные данные в разные наборы отчетов. Администратор будет контролировать, какие пользователи имеют доступ к наборам отчетов. Именно в Report Suites создаются промежуточные среды для разработчиков.

Уникальный посетитель — это количество уникальных идентификаторов файлов cookie, которые приходят к вашим цифровым свойствам.В Adobe Analytics посещение определяется как сеанс. Сеанс заканчивается через 30 минут бездействия или в 12 часов. Посетитель может генерировать несколько просмотров страниц. Во время просмотра страницы могут происходить события, не связанные с изменением URL-адреса, а с конкретным действием, например просмотром видео или нажатием кнопки.

Метрика — это измерение, которое что-то подсчитывает. В Adobe Analytics есть два типа отчетов: на основе метрик и на основе элементов. Отчеты на основе метрик обычно отображают одну метрику с течением времени. Если вам нужен контекст для конкретной метрики, вы должны использовать отчет на основе элементов, чтобы просмотреть метрику, показывающую определенные позиции и их значения.

Чтобы получить лучшую основу, посетите
seerinteractive

Пользовательские данные в Adobe Analytics

Переменные трафика и успеха/конверсии.

Traffic известны как sProps и могут рассматриваться как заметки Post it, предоставляющие контекст метрик на уровне страницы.

Примером переменной трафика может быть отправка имени страницы, заголовка, автора и темы просмотра страницы блога.

События конверсии / События успеха

Переменные преобразования известны как eVars и дают контекст произошедшему событию преобразования.Конверсионными событиями могут быть покупка, загрузка, клик, просмотр, отправка формы и т. д.

Пользовательский интерфейс Adobe Analytics

Отчет и аналитика:

Избранное — избранные отчеты, настройки отчетов, административные инструменты для настройки

Набор отчетов, показанный в правом верхнем углу, определит, какое свойство данных вы увидите.

Диапазон дат, который можно установить, находится в правом верхнем углу. В отчете на уровне элементов можно сравнивать диапазоны дат.

Кнопка «Загрузить» позволит вам загрузить Adobe Analytics для различных отчетов, таких как Excel.

Расширенная загрузка позволяет загружать огромное количество данных.

Отправить позволит вам отправить отчет по электронной почте. More предоставляет множество других опций.

Типы графиков

Параметр графика визуализации данных будет скрыт для отчета, если его нельзя использовать. Вы можете изменить график, используя Configure Graph. Параметры графика: вертикальная полоса, вертикальная полоса с накоплением, горизонтальная полоса, горизонтальная полоса с накоплением, круговая диаграмма, точечная, пузырьковая.

Отчеты Adobe Analytics

Отчеты

Site Metric представляют собой набор мини-отчетов, известных как отчеты, которые дают краткий обзор информации.

Отчеты

Key Metric позволят вам просматривать различные метрики одновременно и в динамике. Вы можете добавить пять метрик в отчет по ключевым метрикам.

Для большинства других отчетов вы не сможете добавлять новые показатели. Например, зайдя в отчет «Уникальные посетители», вы можете увидеть данные по дням или по часам.

Отчеты о содержании сайта — это отчеты на уровне элементов, которые позволяют использовать больше графических параметров, и вы можете сравнивать два диапазона дат. Вы можете добавить отдельные графики для каждой метрики.

Вы можете фильтровать данные, используя Дополнительно: Фильтр. Вы можете использовать разделы сайта для создания групп контента для разных страниц вашего сайта.

Выходные ссылки и загрузка файлов позволяют вам видеть чернила, по которым люди нажимали, чтобы покинуть ваш сайт.

Использование информационных панелей для составления отчетов о ваших данных и проведения исследовательского анализа ваших данных. Убедитесь, что вы понимаете свои бизнес-цели и ключевые показатели эффективности.

Закладки используются для сохранения отчетов и определенных настроек.Вы можете сохранить свой отчет с определенными показателями, добавленными графиками, фильтрами и сегментами. Нажмите «Закладка», чтобы сохранить отчет в качестве закладки.

Reportlets — это небольшие графики, ориентированные на виджеты. Предоставляет ограниченную функциональность и позволяет вам щелкнуть по нему, чтобы отобразить полный отчет.

Инструментальные панели Adobe Analytics

Создайте все отчеты, необходимые для панели мониторинга -> Избранное -> Добавить панель мониторинга -> Перетащите отчеты на панель мониторинга -> добавьте показатели, перетащив их на панель инструментов -> выберите показатель, который вы хотите просмотреть в конкретном отчете -> Убедитесь, что вы сохранили приборная панель

Параметры пользовательского содержимого используются для добавления внешних элементов на панель мониторинга, которая не принадлежит Adobe Analytics.

Пользовательские сегменты

Сегменты позволяют сосредоточиться на определенном подразделе данных. Перейдите в Отчет -> Показать сегменты -> Создать новый сегмент, чтобы показать построитель сегментов -> создать сегмент, перетащив метрики в Определения, чтобы указать данные сегмента.

Нажмите «Сравнить с сегментом», чтобы сравнить сегменты в ваших данных. Сегменты также можно применять к Reportlets.

Создание вычисляемой метрики — перейдите в отчет -> выберите «Добавить метрику» -> щелкните значок рядом с «Тип метрики», чтобы создать вычисляемое поле -> «Определить новую метрику» -> создайте вычисляемую метрику, создав формулу

Функции целей, предупреждений и событий календаря

Цели — перейдите в «Избранное» -> «Цели» -> «Управление целями» -> «Добавить новую» -> «Создать цель» -> перейдите в «Отчет о целевых показателях дохода», чтобы просмотреть ежеквартальные цели

Оповещения уведомят вас, когда в ваших данных произойдет определенное событие.Вы устанавливаете оповещение в конкретном отчете. Выберите «Отчет для предупреждений» -> «Дополнительно» -> «Добавить оповещение» -> «Добавить оповещение». Вы можете настроить Оповещения в меню Избранное.

События календаря позволяют делать заметки в ваших данных на определенный день — Избранное -> Событие календаря

Экспорт данных — создание и настройка отчета -> выберите PDF, CSV, Excel или Word. Вы также можете выбрать «Дополнительные параметры», чтобы загрузить больше данных.

Планирование отчетов — выберите «Отчет» -> «Отправить»

Разбивки — разбивки позволяют разбить точку данных на большее количество измерений

Для получения дополнительной информации о создании информационной панели посетите Adobe Analytics.

Отчеты Adobe Analytics для мобильных устройств и видео

Отчет

Device Type позволяет увидеть устройства, которые есть у разных пользователей. Вы можете отфильтровать этот отчет.

Отчет о взаимодействии с видео покажет вам метрики видео, которые есть на вашем сайте. Это должно быть правильно реализовано.

Использование отчетов о путях. Отчеты о путях используются для просмотра того, как люди перемещаются со страницы на страницу.

Поток следующей страницы покажет, куда люди переходят на сайте.Отчет «Следующая страница» покажет следующую страницу, которую пользователи посещают на сайте

.

Существуют также отчет о переходе на предыдущую страницу и отчет о предыдущей странице.

Отчет PathFinder покажет вам настраиваемый отчет о страницах, ведущих на определенную страницу.

Сводный отчет по страницам покажет вам информацию об одной странице.

Использование отчета об источниках трафика. Здесь будет показана информация о том, откуда поступает весь трафик вашего веб-сайта. Существуют отчеты по ключевым словам поиска, отчет поисковых систем, отчеты о доменах-источниках и отчеты о реферерах.

Использование отчетов об удержании посетителей. Этот отчет покажет, сколько посетителей переходит на ваш сайт и сколько посетителей возвращается на ваш сайт. Отчеты об удержании посетителей: частота повторных посещений, повторные посещения, ежедневные повторные посещения, количество посещений и цикл продаж

Отчеты о цикле продаж: лояльность клиентов, дни до первой покупки, уникальные клиенты за день, уникальные клиенты за неделю, уникальные клиенты за месяц, уникальные клиенты за квартал, уникальные клиенты за год

Профиль посетителя и отчеты о географической сегментации покажут вам информацию о языке, устройстве, браузере и т. д.о посетителях вашего сайта.

Отчеты о профилях посетителей: геосегментация, язык, часовой пояс, домены, домены верхнего уровня, технология, состояние посетителя, почтовый индекс посетителя

Отчеты о геосегментации: страны, регионы, города, штаты США, прямой доступ к памяти США. Вы можете щелкнуть карту, чтобы развернуть данные в отчете об элементах.

Technology Reports покажет вам браузеры, операционные системы, мониторы и т. д. о технологиях посетителей веб-сайтов, которые они используют.

Пользовательские отчеты о трафике конверсий Adobe Analytics

Переменная преобразования или eVar используется для предоставления информации о событии преобразования.

Отчеты, связанные с электронной коммерцией. Перейдите в «Отчеты о показателях сайта» -> «Покупки», чтобы отобразить воронку конверсии покупок, отчеты о доходах, заказах и единицах. Вы также можете перейти в корзину, чтобы увидеть воронку преобразования корзины, открытие корзины, просмотры корзины, добавление корзины, обновление корзины, оформление заказа

.

Отчеты в реальном времени покажут, что происходит на веб-сайте в режиме реального времени.Вы можете отсортировать страницы с самым высоким рейтингом, используя Gainers и Losers

.

Отслеживание кампаний

Для каждой кампании назначьте идентификатор кампании из переменной кампании. Затем создайте ссылку для добавления в каждую кампанию с указанным идентификатором кампании и URL-адресом.

Чтобы просмотреть коды отслеживания, нажмите «Кампании» -> «Код отслеживания» -> «Отчет о коде отслеживания», чтобы просмотреть код отслеживания посетителя веб-сайта.

Чтобы просмотреть кампании по каждому названию, нажмите «Кампании» -> «Код отслеживания» -> «Отчет о названии кампании». Отобразится название кампании, чтобы просмотреть общую сводку по каждому каналу.Воронка конверсии кампании может показать вам слабые места в вашей воронке.

Атрибуция первого и последнего касания

Атрибуция определяет, как начислять ценность определенных баллов на пути конверсии. При атрибуции первого касания вся заслуга присваивается первому баллу, а при атрибуции последнего касания — последнему баллу в отношении конверсии пользователя.

Отчеты маркетинговых каналов

В отчетах по маркетинговым каналам

будут отображаться отчеты о первом и последнем касании.Вы также можете использовать Разбивки в этих отчетах для дальнейшей разбивки.

Построитель отчетов Adobe Analytics

Report Builder — это надстройка Excel, позволяющая создавать запросы данных. Запросы данных используются для извлечения определенных данных для Excel.

Report Builder не работает на Mac, и у вас может не быть Report Builder с вашей текущей версией Adobe Analytics. И если у вас есть Adobe Analytics Report Builder, вам нужно будет запросить доступ у своего разработчика.Вы можете найти построитель отчетов в разделе «Отчеты и аналитика», если он есть в вашем Adobe Analytics.

Мастер запросов

используется в Excel для извлечения данных из набора отчетов Adobe Analytics.

Посетите Quora, чтобы получить дополнительные ресурсы для обучения, или не стесняйтесь обращаться в комментариях.

Сегментация на основе показателей

Сегментация на основе метрик, вероятно, является наиболее используемой техникой до дата. Он основан на вычислении расстояния между двумя акустические сегменты, чтобы определить, принадлежат ли они к одному и тому же говорящего или к разным говорящим, и, следовательно, существует ли точка смены динамика в аудио в анализируемой точке. два акустических сегмента обычно располагаются рядом друг с другом (перекрываются или нет), и рассматриваемая точка разладки находится между ними. Большинство из расстояния, используемые для обнаружения акустических изменений, также могут быть применены к кластеризация громкоговорителей, чтобы сравнить пригодность двух кластеры динамиков принадлежат одному и тому же динамику.

Рассмотрим два аудиосегмента (,) параметризованного акустические векторы и длин и соответственно, и со средним и стандартным значения отклонения и . Каждый один из этих сегментов моделируется с использованием гауссовских процессов и , который может быть одиночной гауссовой моделью или смешанной гауссовой моделью (GMM).На с другой стороны, давайте рассмотрим агломерат обоих сегментов в , со средним значением и дисперсией и соответствующий гауссовский процесс .

В общем, есть два разных вида расстояний, которые могут быть определяется между любой парой таких аудиосегментов. Первый вид сравнивает достаточную статистику из двух акустических наборов данные без учета какой-либо конкретной модели, применяемой к данным, которые в дальнейшем будут называться статистическими расстояниями. Обычно они очень быстро вычисляются и дают хорошие характеристики. если и достаточно велики для надежного вычисления данных статистика и моделируемые данные могут быть хорошо описаны с помощью одиночный гаусс.

Вторая группа расстояний основана на оценке вероятность данных в соответствии с моделями, представляющими их. Эти расстояния вычисляются медленнее (поскольку модели необходимо обучать и оценивается), но может достичь лучших результатов, чем основанный на статистике один, поскольку более крупные модели могут использоваться для соответствия более сложным данным. Эти будут называться методами, основанными на правдоподобии. Ниже приведены метрики, которые оказались интересными для использования в литература на тот или иной случай:

  • Байесовский информационный критерий (BIC): BIC вероятно, наиболее широко используемая сегментация и кластеризация метрика в силу своей простоты и эффективности.это вероятность критерий штрафуется сложностью модели (количество свободных параметры в модели), введенные Шварцем (1971) и Schwarz (1978) в качестве критерия выбора модели. Для для заданного акустического сегмента значение BIC модели применяется к нему, показывает, насколько хорошо модель соответствует данным, и определяется:
    (2.1)

    это логарифмическое правдоподобие данных для рассматриваемой модели равно свободный проектный параметр, зависящий от моделируемых данных, оценивается с использованием данных разработки; это количество кадров в рассматриваемый сегмент и количество свободных параметры для оценки в модели .Такое выражение является приближением коэффициента Байеса (BF) (Касс и Рафтери (1995), Чикеринг и Хекерман (1997)), где акустические модели обучаются методами машинного обучения и считаются большой.

    Чтобы использовать BIC для оценки того, происходит ли точка изменения между обоими сегментами он оценивает гипотезу о том, что лучше моделирует данные по сравнению с гипотезой о том, что вместо этого, как в GLR (Обобщенный Отношение правдоподобия), путем вычисления:

    (2.2)

    где P – штрафной член, который является функцией количество свободных параметров в модели. Для полной ковариационной матрицы это

    Срок штрафа учитывает вероятность увеличения модели по сравнению с меньшими.

    Термин можно записать для моделей, составленных на одиночный гауссовский как:

    (2.3)

    Для случаев, когда модели GMM с несколькими гауссовскими смесями используется, экв.2.2 записывается как

    (2.4)

    куда это разница между количество свободных параметров в комбинированной модели по сравнению с двумя отдельные модели. Для математического доказательства равенства уравнения 2.3 и 2.4 см. раздел приложения.

    Несмотря на то что разница между двумя критерии, чтобы определить, какая модель лучше соответствует данным, это обычно в литературе по дирижированию говорящего относится к разница как критерий BIC.Для задачи сегментации говорящих эта техника была впервые использована Ченом и Гопалакришнаном. (Шаобин Чен и Гопалакришнан (1998), Чен и Гопалакришнан (1998), Чен и др. (2002)), где единственная полная ковариация Гаусса была используется для каждой из моделей, как в ур. 2.3.

    Хотя в исходной формуле его не было, параметр был введен (Шаобин Чен и Гопалакришнан, 1998 г.) для корректировки штрафа влияние термина на сравнение, которое представляет собой скрытый порог к разнице БИК.Такой порог должен быть настроен на данные и, следовательно, его правильная установка является предметом постоянного исследование. Несколько человек предлагают способы автоматического выбора , (Тричлер и Гопинат (1999), Делакур и Веллекенс (2000), Делакур и соавт. (1999а), Мори и Накагава (2001), Лопес и Эллис (2000а), Вандекатси и соавт. (2004)). В Ajmera et al. (2003) ГММ используется для каждой из моделей (, и ) и по построение модели из суммы моделей и сложности, он отменяет срок штрафа, избегая необходимости установить любое значение.Результат эквивалентен метрике GLR где на модели наложено ограничение сложности.

    В формулировке BIC Шварца (1978) число акустических векторов, доступных для обучения модели, должны были быть бесконечным, чтобы аппроксимация сходилась. В режиме реального времени приложений это становится проблемой, когда есть большое несоответствие между длиной двух соседних окон или кластеров, в сравнении. Некоторые люди успешно применяли легкие модификация исходной формулы, либо штрафной срок (Perez-Freire and Garcia-Mateo, 2004) или к общему значению (Vandecatseye and Martens, 2003), чтобы уменьшить этот эффект.

    Было реализовано несколько реализаций, использующих BIC в качестве показателя сегментации. предложил. Первоначально Шаобин Чен и Гопалакришнан (1998) предложили изменение алгоритма обнаружения точек в два прохода, а затем Tritschler and Gopinath (1999), Sivakumaran et al. (2001), Шан Ченг и Мин Ван (2003), Лу и Чжан (2002a), Четтоло и Вескови (2003 г.) и Вескови и др. (2003) следует с одно- или двухпроходным алгоритмом. Все они предлагают систему, использующую растущее окно с внутренними сегментами анализа переменной длины для итеративно найти изменяющиеся точки.Тритчлер и Гопинат (1999) предложить несколько способов ускорить алгоритм и сосредоточиться на обнаружение очень коротких смен динамиков. В Сивакумаран и соавт. (2001), Четтоло и Вескови (2003) и Вескови и соавт. (2003) предлагается ускорение способов вычислений среднее значение и дисперсии моделей. В Рох и Ченг (2004) а Представлена ​​MAP-адаптированная версия моделей, позволяющая можно найти более короткие точки смены динамика. Используя MAP, эта работа противопоставляется тому, как модели описываются для обучения в исходная формула (которая определяет критерий ML).

    Даже с учетом усилий по ускорению обработки BIC это вычислительно более интенсивный, чем другие показатели, основанные на статистике при использовании для анализа сигнала с высоким разрешением, но это хорошо производительность сохранила его в качестве алгоритма выбора во многих Приложения. Вот почему некоторые люди предложили BIC в качестве второй проход (уточнение) двухпроходной системы сегментации динамиков. В виде описывалось ранее, важный шаг в этом направлении сделан с DISTBIC (Delacourt and Wellekens (2000), Delacourt et al.(1999а), Делакур и соавт. (1999b)), где GLR используется в качестве первого прохода. Также в этом направлении работают Чжоу и Хансен (2000), Ким и др. (2005) и Трантер и Рейнольдс (2004), предлагая используют расстояние Хотеллинга, а Лу и Чжан (2002a) используют Расстояние KL2 (Кульбак-Лейблер). В Vandecatseye et al. (2004), нормализованный GLR (называемый NLLR) используется в качестве первого прохода и нормализованный BIC используется на этапе уточнения.

    Некоторые исследования были проведены для объединения альтернативных источников информацию, чтобы помочь BIC в поиске оптимальной точки изменения.Так обстоит дело в Perez-Freire and Garcia-Mateo (2004), где изображение используются границы кадра.

    В sian Cheng and min Wang (2004) двухпроходный алгоритм, использующий BIC в обоих случаях. предлагается пройти. Это особенность в том, что вместо создания первый шаг с большим количеством ошибок ложной тревоги (FA) и второй шаг, который объединяет некоторые точки изменения, первый шаг пытается минимизировать FA, и второй шаг находит остальные невидимые изменения динамика.

  • Обобщенное отношение правдоподобия (GLR): GLR (первый предложен для обнаружения изменений Уиллски и Джонсом (1976) и Аппель и Брандт (1982)) представляет собой показатель, основанный на правдоподобии, который предлагает соотношение между двумя гипотезами: с одной стороны, считает, что оба сегмента произносятся одним и тем же говорящим, поэтому лучше представляет данные.С другой стороны, считает, что каждый сегмент был произнесен другой динамик, поэтому и вместе лучше подходят данные. тест отношения вычисляется как отношение правдоподобия между двумя гипотезы как
    (2.5)

    и определить расстояние как который, используя соответствующий порог, может решить, является ли оба сегмента принадлежат одному и тому же говорящему или иному. ГЛР отличается от аналогичного показателя, называемого стандартным отношением правдоподобия тест (LLR) в том, что р.ф.р.р. для GLR неизвестны и должны быть оценивается непосредственно по данным внутри каждого рассматриваемого сегмента, тогда как в LLR модели считаются известными априори. При сегментации говорящих обычно используется GLR с двумя соседними сегменты одинакового размера, которые прокручиваются через сигнал, и порог либо заранее установлен, либо динамически адаптируется.

    В Bonastre et al. (2000) GLR используется для сегментации сигнал в динамик превращается в одношаговую обработку для динамика отслеживание.Порог установлен таким образом, чтобы свести к минимуму ошибки промаха (за счет большего количества ложных срабатываний), так как в этом случае каждый сегмент независимо рассматривается как потенциальный спикер в трекинге алгоритм.

    В Gangadharaiah et al. (2004) сегментация с двумя говорящими выполняется в два приема. На первом этапе GLR используется для чрезмерно сегментировать данные. На втором этапе создаются «начальные» сегменты. выбраны для обоих динамиков, а остальные назначены либо динамик с декодированием Витерби / подходом ML без изменения определенные точки изменения.

    О той же задаче обнаружения двух говорящих в Адами, Каджарекаре и Германском (2002 г.) первая секунда речи считается с первой динамик, а второй динамик определяется точки изменения через GLR. На втором этапе сегменты речи назначаются любого из говорящих, сравнивая оценку GLR каждого из двух динамики вычисляются по всей записи и выбираются регионы где любой из них выше.

    О задаче обнаружения изменений для транскрипции и индексации в Liu and Kubala (1999) штрафной GLR используется в качестве второго шага, чтобы принимать/отклонять точки изменения, ранее найденные с помощью предварительно обученного телефонный декодер (где телефонный аппарат ASR был уменьшен до телефонные кластеры).Штраф, применяемый к GLR, пропорционален количество обучающих данных, доступных в двух сегментах, как

    (2.6)

    где определяется опытным путем. На том же примечание: Metze et al. (2004) используют GLR для этапа сегментации в система транскрипции для встреч.

    Вероятно, наиболее репрезентативный алгоритм использования GLR для сегментация говорящих — DISTBIC (Delacourt and Wellekens (1999), Делакур и соавт.(1999a), Делакур и соавт. (1999б), Delacourt and Wellekens (2000)), где GLR предлагается в качестве первого шаг двухэтапного процесса сегментации (с использованием BIC в качестве второго метрика). Вместо того, чтобы использовать расстояние GLR отдельно, фильтр нижних частот к нему применяется фильтрация, чтобы уменьшить пульсации в вычисленная функция расстояния (которая генерировала бы ложные точки максимума/минимума), а затем разница между каждым локальным максимумы и соседние минимумы используются для утверждения точек изменения.

  • Расстояние Гиша: это метрика, основанная на правдоподобии получен как вариант GLR, представленный в Гиш и др.(1991) и Гиш и Шмидт (1994). Чтобы вывести его, функция GLR разделена на две части ( и ), а часть, зависящая от фона, игнорируется, что приводит к уравнению
    (2.7)

    где и представляют выборку ковариационные матрицы для каждого сегмента, и взвешена ли их выборка в среднем .

    В Кемпе и соавт. (2000) расстояние Гиша сравнивается с другими Методы сегментации говорящих.

  • Дивергенция Кульбака-Лейблера (KL или KL2): KL и Расхождения KL2 (Siegler et al.(1997), Хунг и соавт. (2000)) хорошо используются из-за их быстрого вычисления и приемлемых результатов. Учитывая два случайных распределения , расхождение K-L равно определяется как
    (2.8)

    Где находится ожидаемое значение по отношению к PDF X. Когда два распределения считаются гауссовыми, одно можно получить решение такого выражения в закрытой форме (Кэмпбелл, 1997) как

    (2.9)

    Для моделей GMM нет решения закрытой формы и KL дивергенция должна быть рассчитана с использованием теории выборок, или нужно используйте приближения, как показано ниже.Дивергенция KL2 может быть получается симметрированием KL следующим образом:

    (2.10)

    Как и ранее, если оба распределения X и Y считается гауссовым, можно получить решение в замкнутой форме для расстояние KL2 как функцию их ковариационных матриц и означает.

    Для любых двух акустических сегментов и можно рассматривать как X и Y и, следовательно, получить расстояние между ними с использованием этих показателей.

    В Delacourt and Wellekens (2000) расстояние KL2 рассматривается как первый из двух шагов для обнаружения смены динамика. В Зохова и Радова (2005) KL2 снова используется в улучшенной версии. предыдущего алгоритма.

    В Hung et al. (2000) акустические векторы MFCC изначально обрабатывается с помощью уменьшения размерности PCA для каждого из смежные сегменты прокрутки (либо два независимых PCA, либо один применяется к обоим сегментам), а затем Mahalanobis, KL и Расстояния Бхаттачарьи используются, чтобы определить, есть ли изменение точка.

  • Расстояние формы дивергенции (DSD): Очень похоже образом, как расстояние Гиша определяется в Гиш и др. (1991), DSD получен из KL-расхождения два класса с n-вариантными нормальными PDF-файлами путем исключения части зависит от среднего, так как на него легко влияет окружающая среда условия. Поэтому ему соответствует выражение
    (2.11)

    В Ким и соавт. (2005) он используется в одношаговом алгоритме и его результаты сравниваются с BIC.

    DSD также используется в Lu and Zhang (2002a) в качестве первого шага двухэтапная система сегментации с использованием BIC на этапе уточнения. В Лу и Чжан (2002b) предлагают несколько ускорений, чтобы сделать предыдущая система в реальном времени.

    Те же авторы, представленные в Wu et al. (2003б), Ву и др. (2003a) и Ву и соавт. (2003c) улучшение алгоритм с использованием DSD и универсальной фоновой модели (UBM) обучены только из данных в обработанных данных. Оценка Вероятность данных в соответствии с UBM используется для классификации функции в каждом сегменте анализа и только хорошее качество кадры речи от каждого из них сравниваются друг с другом.Они используют адаптивный порог (адаптированный из предыдущих значений) для определения изменить точки.

    Такая работа вдохновлена ​​Beigi and Maes (1998), где каждый сегмент группируется в один из трех классов с помощью k-средних и глобального расстояние вычисляется путем объединения расстояний между классами. В этой работе нет ни слова о том, на какое именно расстояние используется между классами.

  • Cross-BIC (XBIC): это расстояние было введено автор Anguera and Hernando (2004b) и Anguera (2005), который определяет расстояние между двумя соседние сегменты с помощью оценки перекрестного правдоподобия, вдохновленной Расстояние BIC по сравнению с расстоянием между HMM, представленными в Хуанг и Рабинер (1985):
    (2.12)

    В Малегаонкаре и соавт. (2006) они предлагают аналогичную метрику и изучить различные методы нормализации правдоподобия, чтобы метрика более надежная, с достижением лучших результатов, чем BIC для динамика сегментация.

  • Другие расстояния: Есть много других расстояний, которые умеют определять расстояние между двумя наборами акустических особенности или две модели. Некоторые из них были применены к задача сегментации говорящего.

    В Омаре и соавт. (2005) расстояние CuSum (Бассевиль и Никифоров, 1993), критерий Колмогорова-Смирнова. (Deshayes and Picard, 1986) и BIC впервые используются независимо для нахождения предполагаемые точки изменения, а затем сливаются на уровне вероятности, чтобы утверждать эти изменения.

    В (Hung et al., 2000) расстояния Малаланобиса и Бхаттачарьи (Campbell, 1997) используются по сравнению с расстоянием KL для обнаружение изменений.

    В Кемпе и соавт. (2000) потеря энтропии (Lee, 1998) кодирование данных в двух сегментах вместо одного предлагается в сравнение с расстояниями Гиша и КЛ.

    Мори и Накагава (2001) применяют методы VQ (векторное квантование) для создать кодовую книгу из одного из двух соседних сегментов и применить VQ мера искажения (Накагава и Судзуки, 1993), чтобы сравнить его сходство с другим сегментом.Результаты сравниваются с GLR и BIC. методы.

    В Чжоу и Хансен (2000) и Трантер и Рейнольдс (2004) Hotelling’s расстояние, являющееся многомерным аналогом t-распределение. Применяется для первого шага двухступенчатого алгоритм сегментации. Он находит расстояние между двумя сегментами, моделирование каждого из них с помощью одного гауссиана, где обе ковариации матрицы должны быть одинаковыми.

  • Все эти основанные на метрике методы вычисляют функцию, максимумы/минимумы необходимо сравнивать с порогом, чтобы определить пригодность каждой точки изменения.Во многих случаях порог определяется эмпирически с учетом набора разработки, в соответствии с до желаемой производительности. Такое действие приводит к порогу, который обычно зависит от обрабатываемых данных, и это необходимо быть переопределены каждый раз, когда данные различного характера должны быть обработанный. Эта проблема изучалась в рамках спикера идентификационное сообщество для того, чтобы классифицировать говорящих в открытом поставить задачу идентификации говорящего (см. например Кэмпбелл (1997)). В области сегментации говорящих и кластеризация некоторых публикаций предлагает автоматические способы определения соответствующие пороги, например:

    Расширенная сегментация Google Analytics — Analytics Talk

    Расширенная сегментация — это новая функция Google Analytics, позволяющая сегментировать все данные в профиле.Почему это важно? Теперь у нас есть невероятно мощный инструмент сегментации, который мы можем использовать, чтобы определить, какие сегменты нашего трафика работают, а какие нет. Это приводит к большему анализу неэффективных сегментов и (надеюсь) повышению производительности сайта.

    Раньше (т.е. на прошлой неделе) нам нужно было использовать фильтры и дублировать профили для сегментации данных. Этот подход работал, но это было много работы и было много подводных камней.

    Хотите сегментировать сайт по времени? Без проблем.Как насчет средней стоимости заказа? Мы можем сделать это вдвоем. Помните мой пост о сегментировании времени пребывания на сайте в Google Analytics? Сейчас эта техника мертва. Покойся с миром.

    Кстати, расширенные сегменты ЗАДНИЕ ! Это означает, что нет необходимости повторно обрабатывать исторические данные в Google Analytics. Ну, нет причин, если вы не испортите реализацию. Вам все равно не повезло, если вы это сделаете.

    Для тех из вас, кто не хочет читать, вот краткий видеотур по расширенным сегментам.

    Создать расширенный сегмент довольно просто. Google добавил классный интерфейс, в котором вы можете перетаскивать параметры и показатели, которые хотите использовать в своем сегменте.

    Параметры — это атрибуты посетителей сайта или посещений, которые они создают. Подумайте о ключевом слове, кампании, канале, новых и вернувшихся и т. д. Метрики — это базовые показатели того, что происходит на веб-сайте. Подумайте о просмотрах страниц, посещениях, доходах, транзакциях и т. д.

    Концепция здесь заключается в том, что вы выбираете параметр или показатель, по которому хотите сегментировать, указываете значение для этого параметра или показателя, а затем создаете связь между ними.

    Начнем с примера. Давайте создадим расширенный сегмент для просмотра всех посещений, которые длятся не менее 10 секунд. Почему? Потому что эти люди уходят ужасно быстро, и я хочу понять, почему.

    Начнем с выбора показателя «Время на сайте» и перетаскивания его в нужное место. СОВЕТ. Если вы не знаете, что ищете, метрику или параметр, попробуйте выполнить поиск!

    После размещения метрики мы указываем условие, которому она должна соответствовать, и значение.В этом случае мы хотим, чтобы метрика времени на сайте была «более» 10 секунд.

    Хочу обратить ваше внимание на поле Значение. Это не простое текстовое поле. Это динамическое поле, которое обновляется всеми возможными значениями по мере ввода. Интерфейс обращается к данным, чтобы показать вам, какие значения были собраны для метрики или параметра, используемого в сегменте. Довольно ловко, да?

    Если бы мы действительно хотели стать более изощренными, мы могли бы добавить больше измерений и показателей в наш расширенный сегмент.Скажем, мы хотели увидеть все сегменты длиннее 10 секунд из платного поиска Google. Нет проблем, мы можем добавить логику «и» и «или», чтобы связать несколько параметров и показателей. Затем мы просто продолжаем перетаскивать параметры и показатели в интерфейс и добавлять значения и условия для каждого из них.

    Создав сегмент, мы можем применить его к профилю. После применения все данные в профиле будут сегментированы. Опять же, это включает в себя и исторические данные!

    Доступ ко всем расширенным сегментам можно получить с помощью кнопки «Расширенный сегмент» в правом верхнем углу экрана.Нажмите кнопку, и вы увидите красивое большое раскрывающееся меню со всеми определенными вами сегментами.

    Область расширенных сегментов сгруппирована в две категории: сегменты по умолчанию (созданные Google) и пользовательские сегменты (созданные вами). Заметили, как вы выбираете сегмент с помощью флажка? Это означает, что вы можете отображать несколько сегментов одновременно.

    После применения сегментов интерфейс отчетов обновится, и все отчеты будут сегментированы в соответствии с вашими критериями. Мы увидим результаты в ряде мест.

    Во-первых, обратите внимание, что диаграмма данных с течением времени будет обновляться, чтобы включить все выбранные вами сегменты. (Обратите внимание, что вы можете отобразить только 4 сегмента на графике данных с течением времени, даже если вы выберете более 4 сегментов).


    Нажмите, чтобы увеличить.

    Теперь вы можете отображать несколько сегментов трафика на одном графике. Это действительно здорово для визуализации того, как несколько кампаний, каналов или географических сегментов работают с течением времени. Как это круто!

    Когда вы создаете расширенный сегмент, он привязывается к вашему конкретному имени пользователя.Это означает, что вы можете использовать свой расширенный сегмент во всех учетных записях и профилях, к которым у вас есть доступ, что довольно круто. Думайте о своих расширенных сегментах как о библиотеке, которую вы можете применять к различным наборам данных.

    В будущем я продолжу писать о расширенных сегментах, особенно о некоторых действительно интересных сегментах, которые помогают в анализе. Но этого должно быть достаточно, чтобы вы начали. 🙂

    Руководство по пониманию ваших клиентов

    Говорят, что знание — сила, и, возможно, это утверждение верно только в отношении сегментации клиентов.Чем лучше вы знаете общие черты ваших клиентов и то, как эти черты связаны с тем, когда, где и почему они покупают ваш продукт, а также с тем, как они используют его после того, как купили, тем выше ваши шансы удержать их в качестве клиентов, персонализировав их. опыт. В этом подробном руководстве по сегментации пользователей мы определим, что это такое, как вы можете его использовать, и рассмотрим некоторые реальные примеры сегментации пользователей в действии.

    Что такое сегментация пользователей?

    Сегментация пользователей — это практика разделения пользователей на группы на основе общих характеристик (например,г., регион, возраст, устройство или поведение). Сегментация позволяет лучше ориентироваться на основе характеристик или поведения пользователей, чтобы каждый сегмент можно было рассматривать с более клиентоориентированным подходом (это то, что делают такие компании, как Viber, чтобы понять пользователей на основе их конкретного поведения).

    Целых 81% клиентов хотели бы, чтобы компании знали их лучше, в то время как 94% маркетологов хотели бы, чтобы они лучше знали своих клиентов. Кроме того, 48% продуктовых команд не уверены, что понимают своих пользователей и их пути, несмотря на все усилия.Итак, если есть четкое понимание того, что компаниям необходимо лучше понимать клиентов, почему этого не происходит? Потому что для того, чтобы узнать, чего хотят пользователи, нужны инструменты, время и, самое главное, продуманная сегментация.

    Давайте рассмотрим, как можно использовать сегментацию для создания продуктов, которые нравятся пользователям.

    Зачем сегментировать пользователей?

    Сегментация пользователей помогает командам узнать, что движет ценными опытными пользователями, чтобы они могли привлечь больше из них.

    Без сегментации разработка продукта зависит от интуиции и догадок, и команды не могут проанализировать, окупились ли их усилия.Был ли всплеск использования функций из-за опытных пользователей или из-за более широкого внедрения всеми пользователями? У команды может быть предчувствие, но без разбивки данных по каждому пользовательскому сегменту трудно сказать наверняка.

    Сегментация клиентов по использованию

    Когда компании извлекают уроки из своих сегментов, они могут персонализировать свой пользовательский опыт. Сегодня клиенты ожидают интуитивно понятных и удобных интерфейсов, а это означает, что продуктовые команды должны как можно больше узнать о пользователях, чтобы их продукт не пытался быть всем для всех.

    Представьте себе классическую газету без сегментации. Это была бы беспорядочная мешанина статей о культуре, спорте и иностранных делах. Любительница бейсбола не сможет сразу перейти к обзору вчерашней игры и, вероятно, откажется от газеты в пользу более целенаправленной. Это аналогичный опыт для любого сайта или приложения. Пользователи хотят быстро найти раздел, который им нравится или в котором они нуждаются.

    Только наблюдая, продуктовые команды могут понять, почему определенные функции или страницы находят отклик у пользователей.Анализ воздействия на разные сегменты пользователей или анализ влияния различных экспериментов и вариантов на разные сегменты пользователей может помочь командам ускорить свои исследования и выделить то, что работает. Сегментация пользователей также позволяет командам разрабатывать профили пользователей, в которых перечислены характеристики, поведение и интересы каждого сегмента. Профили позволяют продуктовым командам разрабатывать или улучшать продукты с учетом потребностей пользователей.

    Вот пример потребительского профиля для вымышленного фитнес-приложения:

    Фиона Фиона

    • Демография: Женщины в возрасте 25-45 лет
    • Психография: Любит занятия велоспортом
    • Поведение: Использует приложение более 5 раз в неделю

    Имея эту информацию, команда приложения для фитнеса может использовать аналитику продуктов для создания когорт пользователей, соответствующих потребительскому профилю «Fiona», чтобы они могли часто проверять.Всякий раз, когда команда думает о новых функциях, она может думать о группе и измерять, как пользователи в группе реагируют на новые выпуски. Они даже могут присваивать баллы и веса разным когортам, чтобы определить их пожизненную ценность и измерить рентабельность маркетинговых кампаний.

    Примеры важных сегментов пользователей

    В зависимости от характеристик или данных, используемых для группировки пользователей, сегментация пользователей может быть разделена на следующие категории:

    • Демографические данные: , такие как пол, возраст, язык, местонахождение, семейное положение или доход
    • Психографические данные: об интересах, убеждениях, принадлежности или социально-экономическом статусе пользователя
    • Поведенческие данные: определяет действия пользователя, такие как частота входа в систему, время, проведенное в продукте, и общий уровень вовлеченности
    • Фирмографические данные: демографические данные для предприятий (например,g., возраст, количество сотрудников, доход, отрасль, местоположение и бизнес-модель (B2B или B2C))
    • Технографические данные: какие технологии использует компания, такие как CRM, маркетинговая система или поставщик ERP

    В зависимости от имеющихся у вас данных вы можете сегментировать своих пользователей по множеству факторов:

    • Платные пользователи по сравнению с бесплатными: Платные пользователи не только более прибыльны, но часто более продвинуты и преданы делу, и их легче удержать, чем бесплатных пользователей.Сегментация позволяет командам сосредоточиться на сохранении первых и преобразовании вторых.
    • Частота использования: Частота использования — отличный способ разделить пользователей по степени их вовлеченности. Пользователи, которые используют продукт, часто находят достаточно ценности, чтобы продолжать возвращаться. Предоставление новым пользователям функций или контента, которыми пользуются постоянные пользователи, может помочь новым пользователям быстрее оценить их ценность.
    • Время на сайте/в приложении: Пользователи, проводящие свое время на сайте или в приложении, обычно являются хорошим показателем ценности, которую они для них создают.Сегментирование пользователей по времени, которое они тратят, позволяет командам узнать, какие функции, факторы и контент коррелируют с более высоким уровнем вовлеченности, чтобы они могли предлагать новые идеи, которые могут увеличить использование.
    • Цели конверсии: Сегментация по конверсии позволяет найти разницу между пользователями, подписавшимися и не подписавшимися, или пользователями, которые купили товары десять раз, и теми, кто купил товары только один раз. Эта информация в конечном итоге может быть использована для более быстрой конверсии большего числа пользователей.
    • Отрицательное поведение: Не все действия пользователей являются положительными — иногда клиенты уходят, бросают свои корзины или понижают план. Сегментируя пользователей, которые совершают негативные действия, а затем анализируя события, предшествовавшие этим действиям, такие как обнаружение ошибки или выпуск новой функции, команды могут выявить причины разногласий и улучшить общее взаимодействие с пользователем.
    • Отсутствие активности: Отсутствие поведения также может вызывать беспокойство. Пользователи, которые пропускают важные действия в рабочем процессе или не полностью используют ценную функцию, могут быть идентифицированы с помощью сегментации, чтобы понять, почему они перестают вовлекаться, чтобы их можно было вовлечь, прежде чем они уйдут.

    Любая часть данных, которые компании отслеживают о своих пользователях, может быть полезна для сегментации, если эти различия значимы. Сегментация клиентов всегда должна быть привязана к бизнес-целям, таким как вовлечение и удержание.

    Сумма симпатий, антипатий, поведения и характеристик каждого сегмента дает ключ к пониманию того, чего они хотят. Каждая команда должна записывать желания своих пользователей в профиль пользователя и вносить изменения в функции своего продукта, обмен сообщениями и маркетинг, чтобы лучше соответствовать потребностям пользователей.

    Так как же команда решает, как сегментировать свою пользовательскую базу? Давайте рассмотрим, как может помочь платформа сегментации пользователей, такая как Mixpanel.

    Процесс внедрения сегментации использования

    Процесс сегментации клиентов состоит из четырех этапов:

    1. Отслеживание вовлеченности пользователей

    Чтобы сегментировать клиентов, компаниям нужен способ отслеживать использование продукта для каждого пользователя. Но понять всю аудиторию не всегда легко. Большинство сайтов и приложений не предназначены для самоанализа, и может быть сложно отслеживать отдельных пользователей и пути, которые они совершают в приложении, не говоря уже о сравнении двух разных сегментов пользователей.

    Медиа-сайт, например, может использовать базовую веб-аналитику, чтобы определить, сколько пользователей просто посещают его публикацию, а сколько остается, чтобы нажать на объявление. Но какие пользователи есть какие? Какой пользовательский поток они обычно используют? Как вы отслеживаете и ориентируетесь только на пользователей, которые подписались, но не вернулись? Чтобы проводить значимые различия, медиа-сайту нужен способ разделения посетителей не только по их характеристикам, но и по их поведению.

    Инструмент продуктовой аналитики часто является ответом.Mixpanel, например, интегрируется в сайт, приложение или и то, и другое, чтобы получать данные об использовании, для сбора которых сайт или приложение никогда не предназначались. Он предлагает удобный интерфейс, с помощью которого команды могут создавать отчеты, разбивать данные, отслеживать воронки и определять пользовательские сегменты — и все это на одной платформе.

    Аналитический отчет в Mixpanel, показывающий корреляцию между определенными событиями и высокой вовлеченностью

    2. Определение сегментов на основе бизнес-приоритетов

    Как уже упоминалось, сегменты полезны только в том случае, если они привязаны к бизнес-приоритетам (например, вовлеченности).Если команды знают, что они хотят, чтобы их пользователи делали, они уже знают свои первые несколько сегментов.

    Если цель состоит в том, чтобы пользователи совершили покупку, один сегмент может быть для пользователей, которые совершили покупку. Другой может быть для пользователей, которые этого не сделали. Третий может быть для тех, кто покупал повторно. Если цель состоит в том, чтобы увеличить использование приложения, команды могут сегментировать их по времени, проведенному в приложении, чтобы изолировать своих опытных пользователей от моря случайных посетителей.

    Вот показатели, которые команды могут использовать для определения сегментов:

    Платформы продуктовой аналитики

    позволяют командам быстрее создавать сегменты.Mixpanel, например, отслеживает взаимодействия, которые происходят на сайте или в приложении, и выделяет наиболее часто происходящие события, чтобы команды могли определить показатели, которые они должны отслеживать.

    3. Использование аналитики для создания отчетов

    С помощью инструмента продуктовой аналитики команды могут создавать, сохранять и совместно использовать отчеты для различных сегментов пользователей, чтобы увидеть, как каждый сегмент влияет на ключевые показатели. Команды могут создавать отчеты по адресу:

    .
    • Сравните использование для платных и бесплатных пользователей
    • Измерение коэффициента удержания пользователей, привлеченных из социальных сетей
    • Определите, какие действия, предпринятые во время бесплатной пробной версии, повышают вероятность покупки пользователями
    • Посмотрите, увеличилось ли использование после выпуска новой функции

    Отчет Mixpanel Insights, показывающий, что функции канала и интеграции используются не так часто, как раньше

    4.Внесите изменения на основе сегментов

    Сравнивая сегменты друг с другом или со всей популяцией пользователей, команды могут выявить значимые различия, которые могут помочь им выявить изменения в дорожной карте для улучшения своего продукта.

    Например, для мобильного фитнес-приложения команда может обнаружить, что ее наиболее ценные пользователи завершают настройку своего профиля чаще, чем средний пользователь. Затем команда может изменить процесс регистрации, чтобы убедиться, что каждый новый пользователь заполняет свой профиль.

    Приложение корпоративных финансовых услуг может обнаружить, что пользователи, пришедшие от потенциальных клиентов, сгенерированных продажами, имеют большую пожизненную ценность, чем те, которые были предоставлены самостоятельно, что может подтолкнуть их к тому, чтобы сосредоточить маркетинговые средства на обеспечении продаж.Или приложение для социальных сетей может обнаружить, что пользователи, загружающие его мобильное приложение, в два раза более лояльны, и продвигать свое приложение в своем веб-интерфейсе, чтобы привлечь больше мобильных пользователей. В конечном счете, сегментация приводит к пониманию, которое часто позволяет командам создавать более качественные продукты.

    Практические примеры сегментации пользователей

    Вот три реальных примера сегментации пользователей в действии.

    1. Билетный мастер 

    Ticketmaster, ведущая в мире компания по продаже билетов и один из крупнейших в мире сайтов электронной коммерции, использовала Mixpanel для глубокого анализа сегментации пользователей своего приложения для цифрового маркетинга B2B FanBuilder.Команда FanBuilder использовала Mixpanel, чтобы лучше понять взаимодействие по типам пользователей и компаниям, чтобы помочь им развивать наиболее прибыльные площадки, артистов и промоутеров.

    2. Деливероо

    Deliveroo, ведущая онлайн-компания по доставке еды, работающая в более чем 500 городах, использует Mixpanel для проверки гипотез, которые повышают вовлеченность и снижают отток клиентов. Deliveroo управляет тремя различными группами в зависимости от сегментов пользователей: рестораны (т. е. доставка), пассажиры и потребители. Группа ресторанов Deliveroo — это сегмент B2B внутри компании B2C, ориентированный на бизнес-объект, а не на пользователя.С помощью Mixpanel Delivroo смогла анализировать данные сегментов пользователей в соответствии с сетью ресторанов (т. е. сущностью), в отличие от анализа данных в соответствии с пользователем, который может затуманить данные (и результаты), поскольку может быть несколько пользователей. за ресторан. Компания начала использовать эту функцию для группировки еще более высокого уровня, например, для работы ресторанов под брендом.

    3. Ракутен Viber

    Viber — это кроссплатформенное приложение для обмена мгновенными сообщениями и передачи голоса по IP (VoIP), управляемое японской международной компанией Rakuten.VIber использовала Mixpanel, чтобы лучше понять, что делает Viber более интересным для пользователей, и проанализировать ключевые ключевые показатели эффективности, такие как средняя продолжительность сеанса в соответствии с пользовательскими сегментами, что позволило компании переместить иглу своих наиболее важных бизнес-факторов: повышение вовлеченности и улучшение удержания.

    Готовы начать сегментацию пользователей?

    Если персонализация является ключом к долгосрочному успеху продукта, то сегментация — один из лучших инструментов для предоставления группам пользователей того, что им нужно.Никогда не было лучшего времени, чем сейчас, чтобы спросить: кто мои пользователи, чего они хотят и как я могу им это дать?


    Получите представление о том, как лучше всего конвертировать, вовлекать и удерживать ваших пользователей с помощью мощной аналитики продуктов Mixpanel. Попробуйте бесплатно .

    Диаграмма Венна в Analysis Workspace

    Если вы являетесь клиентом Adobe Analytics, вы, вероятно, заметили, что в последнее время они разрывают его, когда дело доходит до Analysis Workspace.В этом новом интерфейсе произвольной формы появилось много интересных нововведений и забавных вещей, с которыми вы можете поиграть. Я сам «старичок», и иногда мне требуется некоторое время, чтобы поиграться с новыми вещами, но я начал делать это в последнее время и нашел, что это интересно. В этом посте я покажу, как вы можете использовать новую визуализацию диаграммы Венна для анализа.

    Визуализация диаграммы Венна

    Если вы работаете в области аналитики, вы, вероятно, уже знаете, что такое диаграмма Венна, но, чтобы быть уверенным, это визуализация данных, которая позволяет вам увидеть, насколько перекрываются элементы данных.В рабочей области анализа Adobe позволяет добавить до трех сегментов к диаграмме Венна, а затем выбрать показатель, для которого вы хотите увидеть пересечение. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим пример. Допустим, я хочу узнать, какой процент посетителей блога Analytics Demystified просматривает мои сообщения в блоге, а также узнать, как часто мои конкуренты читают мои сообщения в блоге. Первая часть относительно проста, так как я могу построить сегмент, чтобы увидеть, какие посетители просматривают хотя бы одну из моих записей в блоге.Последнее требует от меня использования такого инструмента, как DemandBase, для определения компаний, посещающих мой блог, а затем SAINT Classifications для выбора компаний, которые, по моему мнению, могут быть моими конкурентами (или, по крайней мере, предлагать аналогичные услуги).

    Построив эти сегменты, я могу перейти в рабочую область анализа и добавить визуализацию диаграммы Венна на холст, а также добавить свои сегменты и желаемую метрику:

    Как только это будет сделано, и я нажму кнопку «Построить», я увижу диаграмму Венна следующим образом:

    Здесь я вижу, что у меня 26 000 уникальных посетителей, которые просматривали мой блог, и около 4 000 конкурентов, которые просматривали наш сайт.Но если я хочу увидеть их пересечение, я могу навести курсор на область перекрытия и увидеть это:

    Теперь я вижу, что около 1300 посетителей (~5%), которые читают мой блог и являются конкурентами. Я также могу щелкнуть область «Управление источником данных», чтобы увидеть табличное представление этих данных, если это необходимо:

    Далее я, возможно, захочу провести дополнительное исследование пересечения этих двух сегментов. Для этого я просто щелкаю правой кнопкой мыши по области перекрытия и создаю новый сегмент из перекрытия диаграммы Венна:

    .

    Это приведет меня к конструктору сегментов, где сегмент уже предварительно заполнен, и я могу внести любые необходимые изменения и указать имя:

    Теперь, когда у меня есть совершенно новый сегмент, я могу использовать его так же, как и любой другой сегмент в Adobe Analytics.В этом случае, если я хочу увидеть конкретный список конкурентов, читающих мой блог, я могу добавить новую таблицу произвольной формы и добавить DemandBase Company eVar, показатель «Посетители», а затем применить этот новый сегмент, чтобы увидеть основных конкурентов, просматривающих мой блог:

    Конечно, я могу использовать функцию неограниченной разбивки Analysis Workspace для детализации столько, сколько захочу. Например, я могу точно видеть, какие сообщения в блоге просматривает конкретная компания, я могу разбить это по eVar сообщений в блоге и, возможно, даже снова по отчету Cities:

    .

    Как будто этого недостаточно, я также могу применить дополнительные сегменты ко всему полотну рабочей области, и эти сегменты будут применены ко ВСЕМ элементам на полотне рабочей области.Например, в приведенной выше таблице я заметил, что многие конкуренты, читающие мой блог, кажутся иностранцами. Если я хочу ограничить все эти данные компаниями, посещающими мой блог только из США, я могу создать сегмент только для США и применить его ко всему полотну, поместив его в область сегмента в верхней части страницы:

    .

    Это ограничит все визуализации холста данными только для США, и все таблицы и диаграмма Венна будут мгновенно обновлены!

    Как видите, визуализация диаграммы Венна может быть очень мощной.Вместо того, чтобы создавать сотни сегментов для выявления интересных пересечений, вы можете просто добавить их в визуализацию диаграммы Венна, а затем, когда вы найдете те, которые вам нравятся, создать сегменты прямо оттуда. В эти сегменты могут входить посетители, которые просматривали товары из категорий A и B, или посетители, которые просмотрели видео и совершили покупку. Возможности поистине безграничны. Я рекомендую вам выбрать некоторые из ваших любимых сегментов и попробовать их. Я думаю, вам будет очень весело, так как я видел пересечения ваших данных.

    Интересные сегменты пользователей | Документы Майкрософт

    • Статья
    • 2 минуты на чтение
    • 2 участника

    Полезна ли эта страница?

    Да Нет

    Любая дополнительная обратная связь?

    Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

    Представлять на рассмотрение

    В этой статье

    Вы менеджер веб-сайта, который обнаружил, что данных всегда больше, чем вы можете быстро проанализировать? Как определить ключевые выводы в потоке информации? Каковы наиболее ценные модели или тенденции?

    Чтобы ответить на такие вопросы, Clarity выделяет для вас интересные сегменты.Применяя алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) Clarity, мы определяем наиболее интересный набор фильтров для метрики и помогаем вам быстрее перейти от «что» к «почему».

    Где найти эти сегменты?

    Clarity в настоящее время ищет интересные пользовательские сегменты по двум показателям: мертвые клики и клики гнева. Чтобы узнать больше об этих метриках, обратитесь к документации по метрикам поведенческой аналитики.

    Вы можете просмотреть интересные пользовательские сегменты для этих показателей на панели мониторинга под круговыми диаграммами.

    Если для метрики нет сегментов, это означает, что модель AI ML не обнаружила сегментов пользователей с высоким уровнем воздействия. Кроме того, проверьте диапазон дат и размер сеанса ваших фильтров, чтобы убедиться, что вы не слишком сужаете свои данные.

    Копайте глубже с помощью сегментов

    Эти интересные модули пользовательского сегмента дают вам обзор соответствующей информации, но вы можете копнуть глубже, чтобы исследовать.

    1. Перейдите к модулю интересного сегмента, а затем щелкните в любом месте блока.

      Приборная панель обновляется с группой примененных фильтров, относящихся к выбранному сегменту. Например, для выбранного сегмента, на который приходится 51,1% всех кликов ярости, обновленная панель инструментов отображает данные сеансов с примененными фильтрами, соответствующими интересным сегментам.

    2. Используйте данные информационной панели для интересного сегмента, чтобы узнать больше.

      Примечание:

      Интересные пользовательские сегменты также могут отображаться на панели инструментов с применением фильтров, если размер выборки панели мониторинга сегментов превышает 100.Однако меньшие размеры выборки снижают статистическую мощность данных.

    Копайте глубже с записями

    Просматривайте записи интересных пользовательских сегментов, чтобы понять, как группа пользователей взаимодействует с вашим сайтом.

    1. Перейдите в карточку любого интересующего сегмента пользователей, а затем выберите Записи .

      Появится вкладка «Записи» с автоматически заполненными фильтрами для сегмента.

    2. Просмотр записей сеансов из этого сегмента.

    3. Вернитесь к Dashboard и выберите Clear , чтобы вернуться к предыдущему представлению.

    Сохранить интересный пользовательский сегмент как новый сегмент

    Возможно, вас заинтриговал появившийся сегмент пользователей, и вы хотели бы продолжить его отслеживание. Возможно, вы планируете исправить ошибку и вернетесь позже, чтобы убедиться, что проблема решена. В этом случае вы можете извлечь выгоду из сохранения сегмента.

    Например, предположим, что вы заметили интересный сегмент рекламной кампании с яростными кликами; вы можете сохранить фильтр и просмотреть его позже, как только вы настроите работу этой кампании.Надеюсь, гневные щелчки исчезнут.

    1. Перейдите в карточку интересующего сегмента пользователей, а затем выберите Сохранить как сегмент .

    2. В диалоговом окне выберите Сохранить как новый .

    3. Введите имя в поле Имя сегмента , подтвердите используемые фильтры и выберите Сохранить .

      После сохранения сегмента на панели инструментов отображаются соответствующие фильтры сегмента.

    Часто задаваемые вопросы

    Ответы на часто задаваемые вопросы см.

    Leave a Reply