كيفية تحسين التحليلات الداخلية باستخدام نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل ML

من خلال تطبيق أكبر عدد ممكن من القنوات الإعلانية للوصول إلى العملاء ، تواجه الشركات مشكلة كبيرة في التقييم الصحيح للأداء والنجاح ونمو الإيرادات بشكل واضح. الأسئلة التي يحتاجون إليها للإجابة هي ما القناة التي تعمل بشكل أفضل؟ أيهما يجب استبعاده وأيهما يوفر عملاء محتملين مؤهلين؟ حان الوقت الآن لظهور نماذج الإحالة في اللعبة.

في هذه الحالة ، نصف الحل الذي قدمه فريق OWOX BI لبائع تجزئة كبير عبر الإنترنت واجه تحديات في تحسين أدائه واستخدام نموذج الإحالة الصحيح.

قبل التعاون مع OWOX BI ، استخدمت الشركة نموذج إحالة النقرة الأخيرة الذي أعطى كل القيمة للمصدر الأخير ، متجاهلاً مساهمة جميع الخطوات السابقة قبل الطلب. لتقييم أداء الحملات الإعلانية بشكل صحيح ، تقرر إعداد نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل ML.

تمتلك الشركة مجموعة متنوعة من نقاط الاتصال بالمستخدمين: إعلانات الوسائط الاجتماعية ، وموقع مقارنة الأسعار ، و PPC ، والموقع الإلكتروني ، والمكالمات الهاتفية ، والتسويق المباشر ، ومراكز التنفيذ ، والبؤر الاستيطانية. على غرار معظم تجار التجزئة الذين لديهم تسويق متعدد القنوات ، فقد واجهت مشكلة تشتيت البيانات ، حيث تقوم الشركة بجمع البيانات وتخزينها في أنظمة مختلفة.

لتقييم مساهمة كل قناة في رحلة العملاء على طول مسار التحويل ، احتاج بائع التجزئة إلى دمج البيانات حول سلوك المستخدم وتكاليف الإعلانات والطلبات غير المتصلة بالإنترنت وإيرادات الشركة الفعلية ، مع حساب الطلبات المكتملة. هذا يعني أن الشركة بحاجة إلى إعداد تحليلات التسويق ، باتباع الخطوات التالية:

1. طوّر مجموعة فردية من المقاييس لجمع بيانات سلوك المستخدم من موقع الويب إلى Google Analytics 360. وباستخدام التصدير القياسي ، يمكن إرسال البيانات غير المستندة إلى عينات إلى Google BigQuery.
2. قم بإعداد OWOX BI Pipeline لجمع البيانات من الخدمات الإعلانية إلى Google BigQuery.
3. هيئ تصدير بيانات المعاملة من نظام CRM إلى Google BigQuery.
4. أنشئ نموذج إحالة قائم على مسار تعلم الآلة استنادًا إلى البيانات المدمجة في Google BigQuery.
5. قم بربط التسجيل لتجمعات القنوات جنبًا إلى جنب مع محللي OWOX BI ، حيث تختلف أسماء بائع التجزئة لتجمعات القنوات عن GA 360.
6. الحصول على تقارير في "جداول بيانات Google" لتخطيط الميزانية الشهرية.

يوجد أدناه مخطط توحيد البيانات:

الآن ، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية إنشاء نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل ML جنبًا إلى جنب مع التقارير.

ساعد محللو OWOX BI في تطوير وإعداد وتنفيذ مجموعة المقاييس الفردية لمتاجر التجزئة. علاوة على ذلك ، يقوم المتخصصون لدينا باختبار وتحديث النظام المتري للنطاقات الجديدة إلى جانب الميزات الجديدة بانتظام.

تم جمع البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم على موقع الويب في Google Analytics 360 وإرسالها إلى Google BigQuery يوميًا ، لربطها بالبيانات المتعلقة بتكاليف الإعلانات والمعاملات. اختارت الشركة الإصدار المدفوع من Google Analytics لأن موقعها على الويب يتمتع بمستوى عالٍ من حركة المرور. يطبق الإصدار القياسي أخذ العينات عندما يتجاوز عدد جلسات المستخدم 500000 ، بينما يتيح Google Analytics 360 الحصول على بيانات دقيقة وصولاً إلى النتيجة.

تذهب البيانات المتعلقة بتكاليف AdWords إلى Google Analytics 360 ، وذلك بفضل التكامل المحلي. بينما يتم استخدام OWOX BI Pipeline لإرسال البيانات من Facebook إلى Google Analytics 360 ودمج بيانات التكلفة حول جميع خدمات الإعلانات في Google BigQuery. يوضح الجدول أدناه هيكل البيانات المرسلة:

لمراعاة البيانات حول المرتجعات والطلبات المكتملة ، يقوم المحللون بتصدير البيانات حول المعاملات من نظام CRM إلى Google BigQuery. يتم عرض هيكل البيانات أدناه:

تساعد هذه البنية على دمج البيانات حول الطلبات المكتملة مع البيانات المتعلقة بسلوك مستخدم موقع الويب ، باستخدام معرف المستخدم ومفاتيح الوقت .

يتكون مسار مبيعات بائع التجزئة من 5 خطوات: زيارة ، صفحة المنتج ، إضافة إلى عربة التسوق ، الخروج ، الشراء. قام فريق OWOX BI بحساب متوسط ​​الفترة الزمنية من زيارة الموقع إلى الشراء وأوصى بفترة التحويل المثلى ونافذة المعاملة.

باستخدام هذه البيانات ، تم إنشاء نموذج إحالة قائم على قمع تعلم الآلة:

يقوم نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل ML بتقييم احتمالية انتقال المستخدم من خطوة واحدة في مسار تحويل المبيعات إلى أخرى. يوضح العمود الرمادي قيمة الاحتمال. كلما انخفض احتمال الانتقال من خطوة إلى أخرى ، زادت القيمة التي تحصل عليها الجلسة التي تجاوز فيها المستخدم هذه الخطوة. فقط الجلسات التي أدت إلى الطلب هي التي ستحصل على القيمة. يمكنك معرفة المزيد حول منطق حساب OWOX BI Attribution في مدونتنا.

تُستخدم نتائج الإحالة لإنشاء التقارير التي سنصفها في الخطوة 6.

يتم بشكل افتراضي تشكيل جميع مصادر الزيارات في تقارير Google Analytics 360 إلى مجموعات القنوات التالية: المباشرة ، والعضوية ، والبريد الإلكتروني ، والإحالة ، والشبكات الاجتماعية ، والشبكة الإعلانية ، وتكلفة النقرة ، وغيرها.

ومع ذلك ، يستخدم المتخصصون في التسويق أسماء مجموعات القنوات الخاصة بهم للتقارير الداخلية. لإنشاء نموذج الإحالة ، استخدم فريق الشركة البيانات التي تم جمعها بالفعل للفترات الماضية بأسمائهم الخاصة لتجمعات القنوات. لهذا السبب فات الأوان لتغيير الأسماء في إعدادات Google Analytics 360. نتيجة لهذه الحقيقة ، أجرى محللو OWOX BI ربط التسجيل وأنشأوا قائمة قابلة للتحديث بالأسماء المتطابقة لتجمعات القنوات في جداول بيانات Google. يوضح الجدول أدناه هيكل القائمة:

أنشأ فريق OWOX BI نصًا برمجيًا لدمج رابط التسجيل في Google BigQuery مع نتائج الإحالة على أساس شهري ، باستخدام مفتاحي المصدر والوسيط .

بمساعدة محللي OWOX BI ، تم إنشاء تقريرين. ساعد التقرير الأول في فهم الشركات التابعة التي تنسب قيمة القنوات الأخرى إلى نفسها. هذا التقرير متاح في OWOX BI Smart Data. قام المحللون بتصدير البيانات من التقرير الذي تم الحصول عليه إلى جداول بيانات Google ، باستخدام الوظيفة الإضافية OWOX BI BigQuery Reports الإضافية.

فيما يلي الخطوات التي اتخذها محللو OWOX BI لتصدير البيانات إلى جداول بيانات Google:

1. انتقل إلى البيانات الذكية واسأل كيف يتم توزيع قيمة المصادر والوسائط بين خطوات مسار التحويل ، وافتح التقرير.
2. انتقل إلى الزاوية اليمنى العليا واختر نسخ استعلام SQL إلى الحافظة .

1. أنشئ تقريرًا جديدًا في جداول بيانات Google. للقيام بذلك ، افتح قائمة الوظائف الإضافية ، ثم اختر OWOX BI BigQuery Reports وأضف تقريرًا جديدًا . ثم حدد مشاريع Google Cloud Platform الحالية ، واختر إضافة تقرير جديد وانقر فوق لصق :

يرجى العلم أنه يتم إنشاء كل تقرير جديد في ورقة جديدة:

قدم تكوين التقرير في شريط جانبي: حدد مشروع Google Cloud Platform الحالي واستعلام Google BigQuery الذي سيوفر البيانات التي سيتم تحميلها.

ملحوظة! يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل حول تكوين التقرير هنا.

1. التقرير متاح الآن في جداول بيانات Google. يمكنك جدولة التحديث التلقائي للتقرير لمزيد من الراحة. للقيام بذلك ، انتقل إلى جدولة التقارير في إعدادات تقارير OWOX BI BigQuery:

حدد الفترة الزمنية اللازمة للتحديث:

ملحوظة! لمعرفة المزيد حول كيفية جدولة تحديث التقرير العادي ، اتبع هذا الارتباط.

قام متخصصو OWOX BI بتعديل الاستعلام وإضافة معلمات ديناميكية: المصدر وفترة التحليل.

ملحوظة! اتبع هذا الرابط لمعرفة المزيد حول المعلمات الديناميكية في الاستعلامات.

نتيجة لذلك ، تم الحصول على تقرير تحليل حركة المرور وهو يوضح خطوة مسار التحويل التي تحصل على تأثير أكبر من مصدر معين:

بعد تصفية الشركاء التابعين فقط ، يمكن للشركة تحديد الأشخاص الأكثر قيمة في خطوة مسار التحويل النهائية:

يوضح التقرير الثاني التكاليف الفعلية والإيرادات وعائد النفقات الإعلانية في الحملات الإعلانية. باستخدام هذا التقرير ، يمكن لمتخصصي التسويق معرفة المصادر التي تجلب المزيد من الإيرادات ، وأيها لا يؤتي ثماره:

• تم وضع النظام الصحيح والمرن لجمع البيانات من قبل فريق OWOX BI.
• باستخدام OWOX BI ومنتجات Google ، تمت أتمتة عملية جمع البيانات. جميع البيانات متاحة الآن في واجهة واحدة في الوقت الفعلي.
• ساعد نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل ML الشركة على تقييم أداء الحملات الإعلانية والقنوات بشكل أفضل.