이해 Adobe Analytics 기여도 분석 패널 및 전환 확인 기간

내가 처음 생각해봤을 때 기여도 분석 패널 및 전환 확인 기간, 나는 즉시 '시간 여행'​그리고 나서, 물론, 이런 많은 새로운 도구에 대한 우리의 일반적인 반응은 단순히 그것을 사용하려고 노력하는 것을 미루는 것이라는 것을 상기했습니다. 왜냐하면 그것들은 너무 복잡해 보이기 때문입니다.

솔직히 말해서, 스위치, 패널, 독서대, 손잡이를 모두 살펴보세요. 그리고 진지하게, 그 복잡한 번쩍이는 조명, 호스, 게이지에 대해 이야기 하자… 잠깐!! 지금은 타임머신에 대해 얘기하느라 정신이 없을 때가 아니야 시간이 없어

다음을 인정합니다. 기여도 분석 패널 는 매우 복잡한 도구입니다. 그러나 분석가로서 우리의 일반적인 일은 매일 그리고 매일 우리가 가장 좋아하고 매우 복잡한 도구 중 다른 하나를 사용하여 과거에 일어났던 일을 살펴보는 것입니다. 그 도구는 Adobe Analytics! 그래서, 우리의 매우 적절한 질문에 대답하기 위해, 저는 이 두 가지가 우리가 충분한 시간을 갖고 있다고 말하는 것이라고 믿습니다.

따라서 왜 우리는 작은 두려움 같은 것이 이렇게 놀랍고, 정교하고, 강력한 도구들을 방해하는 것을 허용해야 할까요? 이런 도구들은 말 그대로 우리를 바라볼 수 있게 합니다 뒤로 시간상으로, 매일매일?

결국 - 이것은 TIME TRAVEL, 여러분!! 우리는 모두 그런 종류의 것에 관한 것입니다. Right???!!

그렇다면, 우리는 무엇을 기다리고 있을까 - 반짝이는 금속 자동차, 파출소, 또는 낡은 우산의 전선을 안테나로 사용하는 빈티지 전화 부스가 우리의 문 앞에 나타나기를 기다리고 있을까?

아니요! 훨씬 더 좋은 게 있으니, 조금만 더 기다려보자!

음… 당신은 그 생각을 이해합니다.

이제 우리 모두 시간 여행에 대해 흥분하고 있으니, 심호흡을 하고, 조금 뒤로 물러나, 무엇을 정립해 봅시다 기여도 분석 패널 정말로 은(는) 이며, 사태를 약간 세분화합니다.

그림 1 - 아래 텍스트에 인라인으로 표시된 숫자

위치 속성, 시간 경과에 따라 개인, 여러 개인 또는 여러 이벤트 중 하나에 의해 이벤트/작업이 발생할 수 있는 방식을 고려하기만 하면 됩니다.

에 따르면 Adobe, 속성 는 분석자에게 방법을 사용자 정의할 수 있는 기능을 제공합니다. Dimension 다음 항목에 대한 크레딧을 받습니다. 성공 이벤트.

실제로, 지정된 고객 여정이 실제로 선형적이고 예측 가능한 경우가 거의 없습니다. 또한 각 고객은 원하는 속도로 진행할 수 있습니다. 고객은 종종 되돌아가거나 시간을 끌거나 이탈하거나 기타 비선형 동작에 참여할 수 있습니다. 이러한 유기적인 행동은 마케팅 노력이 고객 여정 전반에 미치는 영향을 알기 어렵거나 실질적으로 불가능하게 만든다. 또한 여러 채널의 데이터를 함께 통합하려는 노력에 방해가 됩니다.

그래, 맞아 도미노 비유를 문 앞에 두고 나비 효과와 끈 이론의 선을 따라 개념에 대한 여러분의 생각을 여세요 - 그러나 다른 모든 것과 마찬가지로, 우리는 몇 가지 기본 사항에서 시작할 필요가 있습니다.

속성 모델

사용 시 기여도 분석 패널, 우리는 몇 가지 다른 것들을 관찰하기 시작할 수 있다. 예: 속성 모델 이(가) 전환 (즉❶, 성공 지표)는 전체에 분산될 수 있습니다. 히트 수 특정 그룹에만 게시합니다.

간단히 말해, 10명 누르기 a 큰 빨간색 단추 문을 통해, 우리의 속성 모델 그 중 어떤 것이 우리에게 말해줄까요 10명 우리는 "크레딧"을 할당하고자 합니다 - 또는 더 나은 방법, 방법 많이 "크레딧"을 할당하려고 합니다. - 해당 버튼을 누르는 경우.

다음 몇 가지 예를 통해 이 점을 유념하십시오❸. 속성 모델 다음 항목에 영향을 줄 수 있음 10명:

• 첫 번째 터치: 이 모델은 다음을 제공하여 사운드와 정확히 동일하게 작동합니다 100% 크레딧 (으)로 첫 번째 문을 통해 걸어간 사람. 마케터는 다음과 같은 전술에 이 접근 방식을 사용할 가능성이 높습니다. 소셜 미디어 또는 디스플레이​그러나 온사이트 제품 추천 효과에 자주 사용하는 것도 훌륭한 전술입니다.

• 마지막 터치: 이 전략은 소리처럼 정확히 작동하지만, 대신 100% 크레딧 문을 통과한 마지막 사람에게. 이 모델은 일반적으로 다음과 같은 항목을 분석하는 데 사용됩니다. 자연어(유기) 검색 및 기타 단기 마케팅 주기 캠페인.

• 선형: 이 모델은 문을 통해 걸어간 모든 개별 사용자에게 동일한 크레딧을 배포합니다.

  주의

  하지만 오래 실행되고 더 많은 관객을 대상으로 하는 이 전략을 적용할 때 결과를 매우 얇게 퍼트릴 가능성이 있으므로 여기에 주의를 기울이는 것이 좋습니다.

• U자형: 이 접근 방법에서는 40% 에 대한 크레딧의 첫 번째 사람 문 안에서, 스프레드 20% 의 크레딧 사이에 있는 모든 사람, 및 다음을 제공합니다. 40% (으)로 마지막 1개 까지. 이 모델은 다음과 같은 상황에서 가장 자주 사용됩니다. 긴 전환/판매 주기 다음 포함 여러 터치포인트 길을 따라… 이 경우, 목표는 주로 다음을 강조 표시하는 것입니다. 첫 번째 및 마지막 고객 전환에 기여한 마케팅 전술.

• J-모양 및 역 J:

  • 다음에 대해 생각: U자형, 그러나 대신 이 모델은 60% 에 대한 크레딧 마지막 사람 문을 지나가다가, 20% (으)로 첫 번째, 및 나누기 나머지 20% 가로 기타 사용자 가운데에 있습니다. 역 J 은 정반대입니다.

    여기서의 목표는 어느 쪽이든 강조하는 것입니다. 시작 또는 종료 하지만 반대쪽 끝의 기여 항목에 일정한 크레딧을 할당하면서 동시에 "꼬마 녀석들"을 인식하려고 합니다.

• 시간 가치 감소: 이제 이 항목을 공유하지 않았다면 후회할 것입니다. 이 모델은 말 그대로 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 감소하는 반감기를 가지고 있습니다! 이 경우 기본값 이 모델의 반감기에 대한 매개 변수는 7일. 이 방법은 다음에 적용하는 것입니다 두께 대상 마케팅 채널, 시간 기준 다음 이후에 통과 초기 접점 고객이 전환될 때입니다.

  시간 가치 감소 및 U자형 속성 모델 일반적으로 두 가지 모두 더 긴 기간의 캠페인을 측정하는 데 사용되지만, 보시다시피 최종 목표에 따라 약간 다른 목표를 가지고 있습니다 무게 결과의 가치.

• 사용자 정의: 크레딧을 받을 사용자를 선택하고 선택합니다. 캠페인입니다!

이러한 속성 모델과 다른 속성 모델에 대한 추가 정보는 여기를 클릭하십시오

이것을 더 흥미롭게 만들기 위해, 시간을 되돌리는 것에 대해 이야기해 봅시다!

전환 확인 기간

이제 여러분의 마음을 한 단계 더 끌어올릴 때입니다. 여기에서 시간 이동 요소를 분석에 말 그대로 추가하고, 기본부터 다시 시작하겠습니다.

Adobe 정의 ❹ 전환 확인 기간 as "터치 포인트를 포함하도록 전환에서 되돌아봐야 하는 시간의 양. 첫 번째 상호 작용에 더 많은 크레딧을 제공하는 속성 모델은 서로 다른 전환 확인 기간을 볼 때 더 큰 차이를 보입니다."

다른 말로 하자면 전환 확인 기간 다음 기간 동안 지속되는 시간 결정 전환 고려되어 제공됩니다. 컨텍스트 속성 분석을 참조하십시오. Adobe Analytics 은(는) 세 가지 유형을 제공합니다. 전환 확인 기간:

• 방문 전환 확인 기간: 의 시작을 되돌아봅니다. 방문 전환이 발생했을 때 전환으로 이어지는 즉각적인 상호 작용에 대한 통찰력을 제공합니다.

  일반적으로 이 길이가 가장 짧다는 점을 기억하십시오 전환 확인 기간 사용할 수 있습니다.

• 방문자 전환 확인 기간: 모두 살펴보기 방문 횟수 선택한 기간 내에 달의 1일로 백업합니다. 날짜 범위​는 고객의 상호 작용에 대한 훨씬 광범위한 보기를 제공하며 시간에 따른 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

• 사용자 지정 전환 확인 기간: 를 확장할 수 있습니다. 속성 창 보고 범위 외 날짜 범위 최대 a 최대 / 90일. 다음을 제공합니다. 유연성 터치포인트 캡처 중 외부 선택됨 날짜 범위​를 참조하십시오.

주어진 전환 확인 기간​그런 다음 분석가는 특정 시간대 내의 하나 이상의 접점의 영향을 검토하고 서로 다른 기간이 속성 결과에 미치는 영향에 대해 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

모두 합치기

그렇다면, 이 모든 것이 분석가로서 우리에게 무엇을 의미합니까?

다음 기여도 분석 패널 및 전환 확인 기간 일상적인 데이터, 지표 수준 데이터를 넘어 고객 여정에 대해 자세히 알아볼 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 어떤 접점이 가장 큰 영향을 미치는지 이해함 전환, 마케팅 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.

기억하십시오. 다음 작업을 수행한 후 속성 모델 및 전환 확인 기간 을(를) 선택하면 데이터를 ❺ 로 필터링하여 추가로 조작할 수 있습니다. 세그먼트, 또는 이 시점에서 원하는 다른 구성 요소를 선택할 수 있습니다. 또한 패널이 렌더링되면 기존 Workspace의 모든 기능을 마음껏 사용할 수 있습니다.

드디어 실행에 옮겼습니다.

이제 개념을 정리했으므로 마케팅 캠페인을 실행하고 어느 채널이 대상인지 파악하려고 한다고 상상해 보십시오. 가장 효과적 전환 유도. 의 도움으로 기여도 분석 패널​를 검색하는 동안 마지막 터치, 하지만 첫 번째 터치, 동일 터치​및 기타 모델 다음을 결정합니다. 채널 다음 가장 효과적 을(를) 운전하여 전환. 그런 다음 이 정보를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 최적화 를 사용하여 시간을 되돌림으로써 캠페인을 개선하고 전반적인 성과를 향상시킬 수 있습니다. 전환 확인 기간 선택해!

이제 이 기능이 수행하는 작업을 보았으므로, 기여도 분석 패널의 겉으로 보기에 복잡한 기능에 속거나 겁내지 마십시오. 직시하기. 포용 그래. 이해 그래.
하지만 무엇보다도 - 유용하게 사용하세요. 다음 기여도 분석 패널 및 전환 확인 기간 는 고객과 고객의 브랜드 여정에 대한 심층적인 이해를 이끌어 내는 열쇠입니다.

이제 이동할 수 있습니다."제때" 당사의 신뢰할 수 있는 타임머신의 힘을 믿고 사용하십시오(Adobe Analytics) 를 사용하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

작성자

이 문서의 작성자:

제프 블로머, 관리자, 디지털 Analytics at Kroger 개인 금융

Adobe Analytics 챔피언