🔍 Инкрементальный анализ в CRM-маркетинге: решаем проблему «случайных» заказов в post-view аналитике

Продолжаем тему аналитики в CRM-маркетинге. В предыдущем посте обсудили важность post-view аналитики. Теперь поговорим о том, как избежать основной проблемы, связанной с «случайными» заказами.

🤔 Проблема атрибуции

Чем шире окно атрибуции, тем выше вероятность захвата заказов, которые были бы совершены и без маркетинговой активности. Это искажает данные и может привести к неправильным выводам о эффективности кампаний.

🛠 Как решить?

Инкрементальный анализ — инструмент для более точной оценки влияния кампаний. Он позволяет отделить «шум» от реального эффекта маркетинговых усилий.

📊 Шаги инкрементального анализа

1. Контрольная группа: Выделите контрольную группу из той же генеральной совокупности, что и основная аудитория. Это позволит сравнивать «естественные» покупки с теми, что стимулированы кампанией.

2. Статистическая значимость: Убедитесь, что размер контрольной группы достаточен для надежных выводов. Обычно это минимум 400 человек.

3. Сравнение метрик: Анализируйте количество заказов в контрольной группе и сравнивайте с данными по вашей основной аудитории в том же окне атрибуции.

4. Корректировка данных: Вычитайте результаты контрольной группы из метрик основной аудитории, чтобы получить чистый эффект от маркетинговых действий.

Применяя инкрементальный анализ, вы получаете корректную статистику, которая отражает реальный вклад маркетинговых кампаний в продажи, исключая «случайные» заказы.