При анализе цепочек рекламных каналов некоторые достаточно простые, но полезные идеи проскакивают незамеченными. Хорошо знакомые с математикой аналитики сразу стремятся погрузиться машинное обучение, а далекие от математики аналитики вообще не очень понимают, куда и как смотреть в отрыве от стандартных отчетов Google Analytics.
В то же время такая достаточно банальная вещь как распределение длин цепочек атрибуции за период может рассказать весьма красноречивые вещи, причем не только об эффективности вашей рекламы.
В данной статье я покажу, как по этому распределению:
- Выделить среди переходящих по рекламным каналам тех пользователей, кто реагирует на рекламу;
- Оценить эффективность влияния вашей рекламной кампании на эту группу;
- Оценить как бы реагировали на ваш товар люди, если бы знали про него все, что вы хотели им сообщить;
- Оценить оптимальную с точки зрения уровня конверсии частоту показа рекламных объявлений.