Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар...
-
Upload
-webpromoexperts -
Category
Marketing
-
view
287 -
download
1
Transcript of Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар...
![Page 1: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/1.jpg)
Прогнозная аналитикав поисковом маркетинге
![Page 2: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/2.jpg)
Прогнозная аналитика— это предсказание поведения людей,
основанное на прошлом опыте. В поисковой оптимизации
прогнозная аналитика помогает выявить, какой запрос вероятнее всего приведет человека к конверсии,
у какого товара больше шансов быть проданным, количество трафика на сайт через полгода и т.д.
![Page 3: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/3.jpg)
Применение технологий прогнозной аналитики
![Page 4: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/4.jpg)
Собираем данные о запросах, страницах, товарах1. Парсим
счетчики
3. Пользуемся базами
2. Парсим интернет
4. Используем внутреннюю статистику
![Page 5: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/5.jpg)
Чистим от мусора
1.Заполняем пустоты.2.Убираем кореллированные
данные.3.Убираем бесполезную
информацию.
![Page 6: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/6.jpg)
Задачи машинного обучения1.Скоринг
пример: коммерческая аналитика, банковский скоринг
2.Сегментацияи кластеризацияпример: сегментация подписной базы
3.Классификация
пример: анализ аудитории
4.Прогнозированиепример: прогнозирование продаж, трафика
5.Регрессионный анализ
пример: анализ каналов привлечения трафика
*каждая задача решается разными методами машинного обучения
![Page 7: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/7.jpg)
Как заставить машину понять чего мы хотим ?1. Обучить на исторических
данных. (*с учителем)
2.Использовать метод пристального взгляда для подгона. (*без учителя)
![Page 8: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/8.jpg)
Простой примерЧтобы спрогнозировать трафик нужно:
1.Понять какой спрос будет у запроса через год (прогнозирование временных рядов)
2.Оценить сложность продвижения запроса – его конкурентность (скоринг)
3.Основываясь на текущих данных спрогнозировать CTR через год (регрессионный анализ)
4.Спрогнозировать позицию с учетом продвижения и естественного роста, а также усилий конкурентов (совокупность методов)*Ошибка на любом этапе вычислений даст погрешность в 10–20%
![Page 9: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/9.jpg)
В итоге, это совсем не просто. Но возможно.
![Page 10: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/10.jpg)
Как это бывает ?
![Page 11: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/11.jpg)
![Page 12: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/12.jpg)
Ошибка прогноза менее 5%
Прогноз делался в июле
Факт сняли 1 мая
![Page 13: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/13.jpg)
В этом же анализе можно:1.Выбрать максимально
эффективные запросы.2.Внутри выборки найти запросы с:
а) Минимальными трудозатратами на продвижение (близкие к топ-10)
б) Минимальным бюджетом на продвижение (низкой конкуренцией)
![Page 14: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/14.jpg)
Достаточно круто, не так ли ?
![Page 15: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/15.jpg)
А что если это только 10% крутости?
Что если к анализу и прогнозу спроса добавить эффективность посадочных страниц и товаров ?
![Page 16: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/16.jpg)
Не нужно всматриваться, подойдите в перерыве !
![Page 17: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/17.jpg)
А что можно:Найти весь спрос отрасли, спрогнозироватьпо нему посещаемость, выделив приоритетные запросы в пределах топ 20, ведущие на самые маржинальные товары с низким показателем отказов, находящиеся на высоко-конверсионной посадочной странице …продолжать можно бесконечно, цель ставите вы сами.
![Page 18: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/18.jpg)
![Page 19: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/19.jpg)
Условная «крутость» товараОдни товары хороши во многомбольшой спрос, много на складе, высокаямаржа, низкая стоимость продвижения
Другие хорошив некоторых моментахбольшой спрос, но мало на складе, средняя стоимость продвижения и высокая маржа
Третьи, скорее, не крутыеслабый спрос, много на складе, низкаястоимость продвижения, низкая маржа
Чем больше свойств и параметров товара или услуги можно назвать положительными, тем выше условная «крутость»
![Page 20: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/20.jpg)
Связка «Запрос-документ-Товар»
Свойства и параметры товара складываются из характеристик самого товара, страницы, на которой он расположен, а также запросов, которые на нее ведут.
![Page 21: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/21.jpg)
Характеристики товара
Себестоимость, цена в магазине, остатки на складах, цена у конкурентов, продажи за месяц, давность последней продажи , частота продаж … (многое есть в 1С)
![Page 22: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/22.jpg)
Более хитрые характеристики товараABC анализметод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности
RFM анализсегментация товаровв анализе сбыта по сумме сделки, количеству сделок и сроку последней сделки
FMR анализанализ товарного ассортиментапо частоте обращений/ покупок
Так же есть ABC- X Y Z - FMR - VEN анализ, все включено.
![Page 23: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/23.jpg)
В EXCEL это выглядит просто
![Page 24: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/24.jpg)
Характеристики запросаЧастотность, сезонка, стоимость клика в Директе, позиция, бюджетна продвижение в ссылочных агрегаторах, количество документов в выдаче Яндекса …(многое есть в Key Collector)
![Page 25: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/25.jpg)
![Page 26: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/26.jpg)
Все также просто
![Page 27: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/27.jpg)
Характеристики страницы + запрос Посещаемость, конверсия, время
на странице, глубина просмотра, пока- затель отказов, соц.дем и география, количество выходов со страницы … (многое есть в Яндекс Метрике)
В коммерческой аналитике не бывает страницы отдельно от запроса.Всегда оценивается связка.
![Page 28: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/28.jpg)
Снова Excel
![Page 29: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/29.jpg)
Надо привязать пару запрос-документ к товару
Собрать одну большую таблицу
Почистить данные от пустот и
мусора
Провести стандартизацию и нормализацию
Написать самую лучшую формулу ранжирования товаров.
Когда у нас все есть
![Page 30: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/30.jpg)
Выглядит это так
![Page 31: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/31.jpg)
«Как делать формулы просто»
![Page 32: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/32.jpg)
Ручные формулы в эксель
+ Хороший результат
+ Простые математические операции
+ Шаблон можно использовать потом
– Долго для хорошего качества
– Качество зависит от уровня специалиста
– Можно налажать в интерпретации
![Page 33: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/33.jpg)
Пример формулы((A*B*C*D^3*E)/F)+(G^2*H^2)Буквы – нормированные параметры
Мы создаем линейную зависимость всех параметров.
Просто,но эффективно.
Цифры – возведение в степень для дополнительного веса
Знаки –умножение, сложение, деление …
![Page 34: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/34.jpg)
Что важно• Начинать с малого количество
параметров• Расширять постепенно• Должна соблюдаться простая логика
• Отслеживать вес значимости каждого параметра при помощи функции (КОРРЕЛ)
![Page 35: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/35.jpg)
12.543 лучше чем 5.675• Итоговым значением любой формулы будет число.• Чем число больше, тем лучше оно удовлетворяет
условию.• Отранжировав список товаров в порядке
убывания, вы получите крутые товары вверху и так себе товары внизу.
• Все итоговые значения нужно рассматривать как относительные.
![Page 36: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/36.jpg)
КейсЦель:Увеличить средний чек и оборот интернет-магазина.
Решение:Оценка всех товаров интернет-магазина более чем по 15 параметрам.
Выборка наиболее популярных, маржинальных и конвесионных товаров.
Список товаров в приоритетном
порядке. E-mail маркетинг
![Page 37: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/37.jpg)
КейсРезультат• 13 746 000 руб.
• 20% рост ср.чека
![Page 38: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/38.jpg)
1 млн визитов в месяц -------------------- 10 млн визитов в месяц Кейс
![Page 39: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/39.jpg)
0 млн визитов в месяц -------------------- 7500 визитов в месяцКейс
![Page 40: Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081604/588049231a28ab22088b4657/html5/thumbnails/40.jpg)
Пишите вопросы на почту[email protected]/ivanovdmitri_ru vk.com/ivanovdmitri_ruwww.ivanovdmitri.ru
ukropmedia.com ukropmedia.ru