Dönüşüm analitikası

Dönüşüm analitikası

Dönüşüm sadəcə «saya bölünən sayı» deyil. Bu idarə olunan sistemdir: aydın təriflər və hadisə sxemi → düzgün məxrəc və vaxt pəncərəsi → segmentasiya və atributiya → dəyər əlaqəsi (LTV/ROMI) → monitorinq və təcrübələr. Aşağıda - məhsulun aktivləşməsindən ödəniş və marketinq yuvalarına qədər genişlənən çərçivə.

1) Təriflər və əsas düstur

Huni hadisələri: ardıcıl addımlar (bax → klik → qeydiyyat → yoxlama → depozit → hədəf fəaliyyət).

Addım dönüşümü: (\text {CR} _ {i\to j} =\frac {\text {yekunlaşan unikal varlıqlar} j\text {sonra} i} {\text {unikal varlıqlar} i})

Transformasiya: (\text {CR} {0\to k} =\prod {s = 0} ^ {k-1 }\text {CR} _ {s\to s + 1})

Qeydiyyat vahidi: istifadəçi/seans/cihaz/sifariş - açıq şəkildə qeyd edin.
Vaxt pəncərəsi: addımlar arasında məhdudiyyət (məsələn, qeydiyyat → depozit ≤ 7 gün).

2) Metrik pasportlar (template)

METRIC: `CR_REG2DEP_7D_v2`

Müəyyən: 7 gün ərzində 1 ≥ əmanət etmiş qeydiyyatdan keçmiş istifadəçilərin payı.
Vahid: istifadəçi (user_id, master_id).
Pəncərə: 7 × 24 saat 'ts _ registration'.
istisnalar: botlar/frod/test hesabları/dublikatlar.
Default seqmentlər: ölkə, platforma, cəlb kanalı.
Mənbələr: 'event _ register', 'event _ deposit'.
Guardrails: fresh ≤ 1h, coverage ≥ 99%, FPR antifrod ≤ X.
Versiyası/sahibləri/dataslovar.

3) Hadisə sxemi və məlumat keyfiyyəti

Kanonik sxem: 'event _ id', 'user _ id', 'device _ id', 'session _ id', 'ts', 'type', 'payload', 'source', 'version'.
İdempotentlik: dedup po '(source_id, checksum)'; düzəlişlər jurnalı.
Təmizləmə: bot filtrləri (sürət, headless, known-ASN), frod bayraqları, test hesabları.
Şəxsiyyət: körpü 'user _ id device/email/phone', split/merge istifadəçi sertifikatı.

4) Düzgün məxrəclər: tez-tez tələlər

Selection bias: «hissədə yalnız dünən aktiv» → CR həddindən artıq.
Survivorship: CR süni şəkildə böyüyür.
Vahidlərin qarışdırılması: məxrəc - sessiyalar, abunə - istifadəçilər.
İkiqat atributlar: bir müvəffəqiyyət bir neçə kanala aid edilir.
Orta: CR-nin seqmentlər üzrə orta hesablanması.

5) Psevdo-SQL: pəncərələri və unikallığı ilə huni

sql
WITH regs AS (
SELECT user_id, MIN(ts) AS ts_reg
FROM event_register
WHERE ts BETWEEN:from AND:to
GROUP BY user_id
),
deps AS (
SELECT user_id, MIN(ts) AS ts_dep
FROM event_deposit
GROUP BY user_id
),
eligible AS (
SELECT r.user_id, r.ts_reg, d.ts_dep
FROM regs r
LEFT JOIN deps d
ON d.user_id = r.user_id
AND d.ts_dep BETWEEN r.ts_reg AND r.ts_reg + INTERVAL '7 day'
)
SELECT
COUNT()                AS users_reg,
COUNT(ts_dep)              AS users_dep_7d,
COUNT(ts_dep)::decimal / COUNT()    AS cr_reg2dep_7d
FROM eligible;

Addım-off

sql
-- Пример: просмотр → регистрация → депозит (7d)
WITH base AS (...), -- ваш источник views AS (...), regs AS (...), deps AS (...)
SELECT
COUNT(DISTINCT views.user_id)                           AS step0_view,
COUNT(DISTINCT regs.user_id)                            AS step1_reg,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN regs.ts BETWEEN views.ts AND views.ts + INTERVAL '24 h'
THEN regs.user_id END)                     AS view2reg_24h,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN deps.ts BETWEEN regs.ts AND regs.ts + INTERVAL '7 day'
THEN deps.user_id END)                     AS reg2dep_7d;

6) Kohortlar və seqmentasiya

Cogorts: ilk hadisənin tarixinə görə formalaşdırın (qeydiyyat/ilk ziyarət) → dönüşüm əyrilərini müqayisə edin.
Seqmentlər: ölkə/kanal/platforma/OS/cihaz/məzmun/qiymət/tərəfdaş.
Seqmentlər üzrə huni: CR və drop-off əvvəl/sonra promosyonlar, buraxılışlar, UX dəyişiklikləri.
Ədalət: Həssas seqmentlər üzrə səhv/CR fərqlərini yoxlayın (etika/uyğunluq).

7) Atributiya: çevirməyə kim «layiq»

Single-touch: last/first click - sadə, lakin uzun dövrlər təhrif edir.
Position-based: U-şəkilli/xətti/zaman parçalanması.
Data-driven (Shapley/Markov): kanalların töhfəsini ardıcıllıqla qiymətləndirir.
dublikat nəzarət: bir müvəffəqiyyət = bir kredit (və ya pay), alqoritm versiyası sabit.

8) Mikro dönüşüm və keyfiyyətli klik

Mikro addımlar: qiymət baxışı, səbətə əlavə, KYC yoxlaması, 50% form doldurma.
Trafik keyfiyyəti: bounce-rate, engaged-sessions, «valid» baxış payı, bot nümunələri.
Dəyərlə əlaqə: mikro dönüşümlər yalnız biznes effekti (LTV, GGR, Net) ilə əlaqəli olduqda faydalıdır.

9) Pul ilə dönüşüm əlaqəsi: CAC, LTV, ROMI

CAC: dönüşüm vahidi (qeydiyyat/depozit/alış) üçün cəlb dəyəri.
ROMI: (\frac {\text {Əlavə gəlir}} {\text {Marketinq xərcləri}} - 1).
LTV balanslı dönüşüm: seqmentləri/kanalları CR ilə deyil, gözlənilən dəyərlə prioritetləşdirin.
Səbəblilik: ROMI qiymətləndirilməsi - A/B, DiD, sintetik nəzarət vasitəsilə; korrelyasiya kifayət deyil.

10) Təcrübələr və uplift

A/B testləri: randomizasiya, MDE/güc, mövsümlük və interferensiya uçotu.
Metriklər: əsas CR + guardrails (şikayətlər, latency, FPR antifrod).
Uplift modelləri: dönüşüm artımını hədəfləyir, hadisə ehtimalını deyil; Qini/AUUC, uplift @k.

11) Müvəqqəti aspektlər və pəncərələr

Look-back/Look-forward: ekspozisiya (klik/baxış) və dönüşüm/depozit arasında pəncərə.
Histeresis: «yanıb-sönməmək» üçün promo regressorları açmaq/söndürmək üçün müxtəlif giriş/çıxış eşikləri.
Təqvim: bayramlar, maaş, böyük tədbirlər - məcburi reqressorlar/bayraqlar.

12) Multi-cihazlar və duplikasiya

Cross-device: Cookies/device/IDFA/email/telefon).
One-to-one: Bir məqsədli hərəkət bir dəfə per istifadəçi (və ya per sifariş/ödəniş) sayılır.
Test/internal: filtrlənmiş QA/operator/bot siyahıları - məxrəcə və cilddən kənarda.

13) Vizualizasiya və hesabatlar

Step-bars/Sankey: addımlarla drop-off.
Kohort istilik kartları: 1/3/7/14/30 gün üçün CR.
Bridge qrafikləri: CR (UX, promo, kanal qarışığı) dəyişikliyinə amillərin töhfəsi.
Dash: fresh-taymer, hadisələr coverage, guardrails, alert.

14) Monitorinq, SLO və alertlər

SLO təravəti: yeniləmə gecikməsi ≤ N dəqiqə/saat.
Keyfiyyət mühafizəçiləri: bot/froda sıçrayışı, şəxsiyyət uyğunsuzluğu, düşmə coverage.
Alertlər: CR-nin mövsümi proqnozdan kənara çıxması, hadisələrin pozulması, səhvlərin artması/latency.

15) Psevdo-SQL: «last non-direct» atributu

sql
WITH touch AS (
SELECT user_id, channel, ts,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts DESC) AS rn
FROM session_touchpoints
WHERE is_direct = false
AND ts <= (SELECT first_conversion_ts FROM conversions WHERE conversions.user_id = session_touchpoints.user_id)
),
credit AS (
SELECT user_id, channel FROM touch WHERE rn = 1
)
SELECT channel, COUNT() AS conv, COUNT()::decimal / SUM(COUNT()) OVER() AS share
FROM credit
GROUP BY channel
ORDER BY conv DESC;

16) Anti-nümunələr

Tərəzi olmayan ölkələr/kanallar üzrə orta CR.
Vahid qarışdırma (seans vs istifadəçilər) və vaxt zonaları.
Formula və versiyalar definitsiyasının ignoru (metrika «üzür»).
Pəncərələr «necə olur» (sabit deyil) → müqayisə olunmayan CR.
Bot/frod filtrələrinin olmaması → şişirdilmiş metriklər.
Bütün həllər üçün yeganə həqiqət kimi «son click» atributu.

17) Konversiya hesabatını dərc etməzdən əvvəl çek siyahısı

• Pasport metrikası: tərif, vahid, pəncərə, istisnalar, mənbələr, versiya
• Hadisə sxemi kanonlaşdırılmış, dedup/idempotent daxil
• Botlar/Freud/QA hesabları xaric; Kimliklər
• Pəncərələr və məxrəclər sənədləşdirilmişdir; müvəqqəti zonalar razılaşdırılır
• Seqmentlər/kohortlar yoxlanılır; invariantlar (DAU ≤ MAU, gün üzrə məbləğlər = ay)
• Atributu seçilmiş və təsvir edilmişdir; cüt kredit istisna
• Dəyəri ilə əlaqə: CAC/LTV/ROMI əlavə, səbəb qiymətləndirilməsi planlaşdırılır
• Dashboard: təravət, coverage, guardrails; alertlər konfiqurasiya

18) Mini sözlük

CR (Conversion Rate): məqsədli hərəkəti tamamlayan pay.
Drop-off: addımlar arasında «düşən» pay.
Attribution: toxunuşlara görə dönüşüm üçün ləyaqətin bölüşdürülməsi üsulu.
Cohort: ilk hadisə tarixinə görə qrup.
ROMI: marketinq investisiyalarının geri qaytarılması (inkremental).
Uplift: müdaxilədən dönüşüm artımı.
Guardrails: risk məhdudlaşdırıcıları (şikayətlər, FPR, latency).

Yekun

Etibarlı dönüşüm analitikası üç kitə əsaslanır: düzgün təriflər (məxrəclər/pəncərələr/vahidlər), məlumat intizamı (idempotentlik, dedup, antibot), dəyər əlaqəsi (LTV/CAC/ROMI və səbəblilik). Təsvir olunan çərçivəyə uyğun olaraq hunilər, kohortlar, atributlar və monitorinqlər quraraq, məhsulu və marketinqi idarə edə biləcəyiniz metriklər əldə edirsiniz, nəinki qrafikləri müşahidə edin.