Дмитрий Родин (Plazius) рассказывает про мультиканальную атрибуцию на примере жизни пикапера Васи. Мультиканальная атрибуция является фундаментальной составляющей веб-аналитики. Мнения экспертов сильно разнятся, кто-то говорит, что это ничего не значит, кто-то души не чает. Давайте наконец разберемся с data-driven атрибуцией на примере простых вещей, а также выработаем собственное мнение о применимости тех или иных моделей.

1. rockstat Moscow Digital
Мультиканальная атрибуция на
примере жизни Васи

2. Moscow Digitalrockstat
Знакомьтесь, это Вася
Вася очень любит женское
внимание и хочет получить
его как можно больше, при
этом рационально
расходуя свои деньги

3. Moscow Digitalrockstat
Знакомство
Вася знает места, где можно познакомиться с девушками и регулярно их
посещает
Бар Приложение Работа/
Учеба
Спорт

4. Moscow Digitalrockstat
Продолжение общения
В большинстве случаев необходимо продолжить общение. Для этого Вася
приглашает девушек на свидания в кино, кафе и различные
мероприятия
КафеКиноКино Активный
отдых
Мероприятия

5. Moscow Digitalrockstat
Входные данные
Бар
КиноКино
Кафе
Мериприятия
46,000 руб
35,500 руб
121,500 руб
69,000 руб
2,000 руб
х 10
х 25
х 81
х 46
Приложение
х 45

6. Moscow Digitalrockstat
Модель атрибуции — это логика распределения ценности
между каналами

7. Moscow Digitalrockstat
Оценка по последнему касанию
Бар
Приложение Кафе
Бар Кафе Кино

8. Moscow Digitalrockstat
Оценка по первому касанию
Бар
Приложение Кафе
Бар Кафе Кино

9. Moscow Digitalrockstat
Линейное распределение
Бар
Приложение Кафе
Бар Кафе Кино

10. Moscow Digitalrockstat
Расчеты
Расход Последнее
касание
Первое
касание
Линейное
распред
Первое
касание
/ CPL (руб)
Последнее
касание
/ CPL (руб)
Линейное
распред
/ CPL (руб)
Бары 46 000 6 30 14,83 1 533 7 667 3 102
Приложение 2 000 0 15 5,16 133 2 000 388
Кафе 121 500 17 0 11,0 121 500 7 147 11 045
Мероприятия 69 000 11 0 8,33 69 000 6 273 8 283
Кино 37 500 11 0 5,66 37 500 3 409 6 625

11. Moscow Digitalrockstat
Оценка по вовлеченности
Для каждой встречи
вычисляем индексы
активности:
Время
Кол-во взаимодействий
Интенсивность
взаимодействий
Бар Кафе Кино

12. Moscow Digitalrockstat
Ratio
Расход Линейное
распред
Вовлеченнос
ть
Линейное
распред /
CPL (руб)
Вовлеченнос
ть
/ CPL (руб)
Бары 46000 14,83 18,44 3 102 2 495
Приложение 2000 5,16 2,37 388 844
Кафе 121500 11,0 10,81 11 045 11 240
Мероприятия 69000 8,33 9,56 8 283 7 218
Кино 37500 5,66 3,79 6 625 9 894

13. Moscow Digitalrockstat
Пожелаем Васе удачи
На самом деле Вася просто
искал родственную душу и
когда встретил Людмилу,
завязал с разгульной
жизнью

14. Moscow Digitalrockstat
Пример последовательностей в
интернете

15. Moscow Digitalrockstat
Что пользователи делают на сайте
Выбирают
Получают информацию, помогающую сделать выбор
Получают информацию, нейтрализующую возражения
Оставляют заявку

16. Moscow Digitalrockstat
Расчет индекса активности
где:
a - весовой коэффициент скроллов
b - вес активности
y - вес кол-ва просмотренных страниц
Значения scroll length, activity blocks, pages with activity нормализуются в
рамках всех сессий пользователя

17. Moscow Digitalrockstat
Пример расчетов
# date type ap_n s_n a_n score conv_lc conv_act
0 2016-07-10 organic 0,368421 0,591608 0,310460 0,787190 0 0,311525
1 2016-07-10 organic 0,368421 0,724569 0,850230 0,989009 0 0,391394
2 2016-07-10 campaign 0,052632 0,000000 0,347105 0,175282 0 0,069367
3 2016-07-10 campaign 0,210526 0,353553 0,245440 0,575410 1 0,227715
0 2016-07-18 organic 0,095238 0,353553 0,268328 0,415136 0 0,158575
1 2016-07-18 organic 0,047619 0,176777 0,154919 0,180461 0 0,068933
2 2016-07-18 campaign 0,190476 0,500000 0,428952 0,535829 0 0,204677
3 2016-07-18 campaign 0,047619 0,000000 0,268328 0,144784 0 0,055305
4 2016-07-18 campaign 0,619048 0,770552 0,804984 1,341708 1 0,512510
0 2016-07-06 campaign 0,078125 0,284398 0,256693 0,263601 0 0,092506
1 2016-07-06 organic 0,015625 0,121268 0,088045 0,083049 0 0,029144
2 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
3 2016-07-06 campaign 0,265625 0,528594 0,577350 0,685371 0 0,240518
4 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
5 2016-07-06 campaign 0,031250 0,171499 0,124515 0,133943 0 0,047005
6 2016-07-06 organic 0,015625 0,000000 0,062257 0,043561 0 0,015287
7 2016-07-06 organic 0,000000 0,000000 0,000000 0,004630 0 0,001625
8 2016-07-06 campaign 0,171875 0,437237 0,426814 0,546831 0 0,191900
9 2016-07-07 organic 0,015625 0,000000 0,186772 0,076286 0 0,026771
10 2016-07-07 organic 0,406250 0,635934 0,597151 1,003027 1 0,351994

18. Moscow Digitalrockstat
Модель на основе вероятностного
прохождения воронки

19. Moscow Digitalrockstat
Комбинирование
моделей
# date type conv_lc conv_act conv_fun conv_mix
0 2016-07-10 organic 0 0,311525 0,043520 0,177523
1 2016-07-10 organic 0 0,391394 0,592602 0,491998
2 2016-07-10 campaign 0 0,069367 0,000000 0,034683
3 2016-07-10 campaign 1 0,227715 0,363878 0,295796
0 2016-07-18 organic 0 0,158575 0,043520 0,101048
1 2016-07-18 organic 0 0,068933 0,000000 0,034467
2 2016-07-18 campaign 0 0,204677 0,000000 0,102339
3 2016-07-18 campaign 0 0,055305 0,000000 0,027653
4 2016-07-18 campaign 1 0,512510 0,956480 0,734495
0 2016-07-06 campaign 0 0,092506 0,043520 0,068013
1 2016-07-06 organic 0 0,029144 0,000000 0,014572
2 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
3 2016-07-06 campaign 0 0,240518 0,000000 0,120259
4 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
5 2016-07-06 campaign 0 0,047005 0,000000 0,023502
6 2016-07-06 organic 0 0,015287 0,000000 0,007644
7 2016-07-06 organic 0 0,001625 0,000000 0,000812
8 2016-07-06 campaign 0 0,191900 0,592602 0,392251
9 2016-07-07 organic 0 0,026771 0,000000 0,013386
10 2016-07-07 organic 1 0,351994 0,363878 0,357936

20. Moscow Digitalrockstat
Вывод
Стандартные модели имеют значительный недостаток:
игнорируются действия пользователей. Нужно стремиться
использовать комбинированные модели, учитывающие
поведение пользователей и особенности каналов

21. Moscow Digitalrockstat
Дмитрий Родин
mail@dimarodin.ru
facebook.com/dmitrynr
Спасибо за внимание