Как технологии моделирования усилят вашу аналитику и сохранят конфиденциальность пользователей

Индустрия адаптируется к миру, где конфиденциальность пользователей в приоритете. Чтобы успеть за новой реальностью, важно трансформировать свои технологии по анализу данных.

Комментарии 1057
Что именно делать, когда сбор данных затрудняют новые ограничения, связанные с конфиденциальностью? Обрабатывать информацию о пользователях с их согласия помогут сложные модели на основе машинного обучения.

Безопасно и эффективно

ML-технологии анализируют гигантские объемы исторических данных, находят в них связи и прогнозируют поведение пользователей. Модели Google очень точные: они многократно проверяются и тестируются. Кроме того, они учитывают специфику каждого бизнеса, и главное, их работа не нарушает конфиденциальности пользователей. Данные в безопасности, а вся необходимая информация — у вас.

Из-за сильных изменений в ландшафте digital-маркетинга принимать решения на основе данных становится всё сложнее, но при этом — важнееНапример, функция моделирования данных в Google Рекламе дает более полную картину пути пользователя. Можно проанализировать что угодно: посещения магазинов, целевые действия и даже конверсии, полученные с нескольких устройств.

В прошлом году мы добавили в Google Аналитику 4 инструмент, который использует моделирование для составления прогнозов. Он предсказывает, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку, а какие уйдут. Технология высокоточного моделирования помогает заполнить пробелы в данных и подробнее проанализировать весь путь клиента к покупке.

Избавляйтесь от пробелов в данных

Во-первых, моделирование помогает восстановить поведенческие данные, анализируя потребителей и сеансы. Это могут быть самые разные показатели — от ежедневных активных пользователей до коэффициента конверсии. Моделирование может достать даже информацию, которую практически невозможно отследить без файлов cookie или идентификаторов пользователя.

Во-вторых, моделирование работает на машинном обучении. Это позволяет заполнять пробелы в данных о конверсиях — например, когда пользователи заходят с разных устройств или когда нет идентификаторов, объединяющих этапы всего пути. Даже если конверсии с покупок, скачиваний и регистраций не привязаны к каналу, модели сами выстраивают связи. Данные о конверсиях моделируются на основе похожих путей.

В отчетах Google Аналитики 4 конверсии распределяются по нужным Google-каналам и другим источникам: поисковой рекламе, email или промо в соцсетях. Смоделированные конверсии открывают доступ к гораздо более точным отчетам. Вы будете знать, откуда приходят конверсии, а значит, сможете лучше оптимизировать кампании.

Моделирование дает гораздо более полное представление о клиентском поведении, чем только наблюдаемые данные

Как только вы узнаете источник конверсий, вы сможете понять ценность каждого контакта с пользователем, которые случились до его действий на сайте. Это достигается с помощью моделей атрибуции на основе данных, которые используют ваш аккаунт в Google Аналитике и определяют ценность конверсии в каждой точке взаимодействия с пользователем на всем его пути к покупке. Моделирование на основе статистики, информации о согласии клиентов и собственных данных позволяет улучшить атрибуцию и повысить рентабельность инвестиций в рекламу.

Моделирование — ключевой компонент для максимально точной аналитики при сохранении конфиденциальности

Конфиденциальность пользователей по-прежнему первый приоритет для индустрии. При этом получать наблюдаемые данные всё сложнее — традиционные методы теряют эффективность. Чтобы у вас всегда была вся необходимая информация, а конфиденциальность не нарушалась, развивайте методы сбора своих данных. Важно объяснять аудитории, зачем это нужно, и запрашивать их согласие на использование персональной информации. Тем временем технологии моделирования заполнят пробелы в собранных данных.

По материалам https://www.thinkwithgoogle.com
Обсудить с другими читателями:
Погода