Итак, обещал написать про сегментацию — пишу!

Сегментация — эта штука, про которую знают все. Ну типа ничего сложного — взял свой набор данных, разбил на группы по разным метрикам и кайфуешь. Например:

— Крутим рекламу в Яндексе, берем данные по каждому объявлению за каждый день
— Разбиваем весь набор данных по полу/возрасту/гео/...
— Ищем сегменты, где целевая метрика (например, цена заявки) плохая
— Оптимизируем эти сегменты или отрубаем их вообще

Выглядит супер просто, правда? Но на деле это не так 🤡

1/ В 90% случаев, когда начинаешь нарезать на сегменты, данных о важной метрике становится слишком мало (например, если у тебя 20 заявок было за период, то при разбивке на гео будут регионы без заявок вообще, а некоторые будут с 1 заявкой) — выводы делать невозможно.
2/ После нарезки информации становится тупо слишком много и мозг начинает плавиться от такого обилия. 2 пола, 7 возрастных групп, 80 гео, 4 вида устройств... Никакой оперативки не хватит такое адекватно проанализировать — и это только одна рекламная кампания!
3/ Как только ты начинаешь делать это на практике, ты понимаешь, что сегментов сильно больше. У тебя запущено 10 рекламных кампаний. В каждой кампании — в среднем по 4 группы. Это уже 40. И вот каждую группу тебе нужно нарезать на 100 сегментов по 4 признакам (см. предыдущий пункт) — потому что у каждой группы объявлений могут быть разные аудитории...

Короче, жестко. Я частенько вожусь с сегментацией и скажу честно — до сих пор около 30% попыток заканчивается тем, что я плюю и злой переключаюсь на другую задачу. Ну потому что я думал «щас быстренько раскидаюсь», а в итоге меня затягивает в болото и вот я уже сижу весь в мху, на дворе 2026, а где-то в 2016 я просто решил просегментировать рекламную кампанию по продаже спиннеров 🤡

Вот несколько конкретных подходов, которые позволят хотя бы как-то выжить, не плюнуть и превратить сегментацию в реально рабочий инструмент:

1/ Самое важное: если метрика в сегментах примерно одинаковая — нафиг такие сегменты. На глазок особо нет разницы? Схлопывайте в один сегмент. Хотите математически обосновать? Два односторонних Z-теста для сравнения пропорций вам в помощь. Ну и иногда проверяйте — вдруг через месяц что-то поменяется и такая сегментация станет актуальна.

2/ Если данных недостаточно — используйте прокси-метрики. Если у вас 20 заявок, а показы рекламы в 80 регионах — попробуйте прокси-метрику (например, CTR объявления).

3/ Забудьте про пункт 2 (почти)!!! Используйте прокси аккуратно — сначала проверьте, есть ли прямая сильная корреляция между важной метрикой и выбранной прокси-метрикой. Очень часто она обратная: объявления с низким CTR могут приносить заявки (цепляют избранную аудиторию, но зато цепляют). Это не факт, но может быть.

4/ Конструируйте прокси-метрики из нескольких. Например, CTR умножить на % отказов (% людей, кто не просидел на сайте и 10 секунд). Иногда у них обратная зависимость и их перемножение может дать величину, которая хорошо будет коррелироваться с основной метрикой (заявками в нашем случае).

5/ Не зашкваривайтесь. Например, выше я писал, что каждую группу объявлений нужно анализировать отдельно. И это правда, если настройки разные. А если они одинаковые или даже просто близкие — то зачем? Например, "обучение по аналитике данных" и "курс по аналитике" вполне может быть в разных группах, но по сути они одинаковые — схлопните их. Автоматически так делать сложно, но вручную вполне ок.

6/ Не зашкваривайтесь (2). Если есть 2 группы объявлений, которые отличаются возрастом показа: в одной 0-18, 18-25, 25-35, а в другой нет сегмента до 18 лет. В остальном они, допустим, одинаковые. Ну так ок — просто объедините их по совпадающим сегментам, а который уникальный — смотрите отдельно. 3 группы всяк лучше, чем 5)

7/ Автоматизируйте сегментацию. Лучше потратить час времени, чтобы засунуть данные в условный Pandas, нормально сделать столбцы с признаками и дальше с помощью одной строки кода получать разбивку по сегментам, чем «сэкономить» этот час, а потом 10 лет ковыряться в эксельках (как я с рекламными кампаниями спиннеров до сих пор).

Основное рассказал, но в ближайшие пару дней мне предстоит поковыряться с сегментами — если что-то вспомню, напишу!) И, кстати, эта штука не только для рекламы применима — сегментировать можно что угодно: от клиентов до ассортимента.

И финальное, из какого вы сегмента? Проверим, кого тут больше!

— Жен, до 18 — 🤓
— Муж, до 18 — 🤓
— Жен, 18-25 — 🤓
— Муж, 18-25 — 🤓
— Жен, 25-35 — 🤓
— Муж, 25-35 — 🤓
— Жен, 35-45 — 🤓
— Муж, 35-45 — 🤓
— Жен, 45-55 — 🤓
— Муж, 45-55 — 🤓
— Жен, 55+ — 🤓
— Муж, 55+ — 🤓

PS. Про спиннеры шутка. Я уже закончил сегментацию)