Принимайте информированные решения и повышайте возврат инвестиций с помощью ИИ

Инкрементальность в контексте маркетинговых измерений — это показатель реального влияния каких-либо действий по продвижению на ключевые метрики приложения (например, количество установок или покупок).

Традиционный метод подсчет инкрементальности предполагает создание контрольных и тестовых групп. В рамках этой методологии тестовая группа видит объявления из кампании, а контрольная — нет. Далее маркетологи сравнивают результаты, полученные от обоих групп, чтобы понять, насколько высоким оказалось инкрементальное влияние кампании.

Однако полноценное A/B-тестирование может оказаться достаточно дорогим и занять много времени. Кроме того, с ростом количества требований и ограничений конфиденциальности поддерживать необходимый для качественных измерений уровень детализации инкрементального тестирования становится все сложнее.

Мы измеряем инкрементальность с помощью предиктивного моделирования на основе ИИ, а в качестве исходного материала используем синтетические контрольные группы, созданные с учетом бенчмарков индустрии. Клиенты Adjust просто запускают свои кампании, как обычно, а мы анализируем их эффективность в сравнении с другими подобными приложениями, которые выступают в качестве контрольной группы. Результатом становится предсказание того, что произошло бы, если бы клиент не менял интересующую его переменную (бюджет, канал и т.д.). При таком способе измерения инкрементальности данные конкретных пользователей не используются, поэтому потенциальные ограничения конфиденциальности не повлияют на точность результатов.

Моделирование комплекса маркетинга — это один из способов определения эффективности стратегии продвижения путем анализа истории продаж для выявления того, какие действия на них повлияли. «Комплекс» означает, что во внимание берутся разные факторы: категория товара, его стоимость, место размещения и продвижение. Благодаря такому моделированию маркетологи могут понять, насколько эффективными оказались ранее проведенные кампании, и применить эти выводы при создании новых для повышения возврата инвестиций. Моделирование комплекса маркетинга появилось еще до изобретения атрибуции и отслеживания файлов cookie. Маркетологи очень давно используют его для выявления наиболее эффективных каналов привлечения пользователей. Мы считаем МКМ одним из основных способов анализа данных с учетом того, что использование идентификаторов устройств стало невозможным.

Предиктивная аналитика в маркетинге — это способ оптимизации кампаний с помощью предиктивного моделирования на основе исторических наборов данных о продвижении. Наши вычислительные алгоритмы анализируют статистику и формируют точные предсказания потенциальных результатов. В последнее время для создания предиктивных моделей часто используются технологии машинного обучения. Предиктивная аналитика может повысить качество измерений эффективности кампаний, так как с ее помощью маркетологи могут быстро и точно рассчитать метрики и ключевые показатели эффективности. Более точные предсказания поведения пользователей и результатов кампаний позволяют более точно оценить возврат инвестиций от действий по продвижению.