रूपांतरण एनालिटिक्स

रूपांतरण एनालिटिक्स

रूपांतरण सिर्फ "संख्या से विभाज्य नहीं है। "यह एक नियंत्रित प्रणाली है: स्पष्ट परिभाषाएं और घटना योजना - सही भाजक और समय खिड़की विभाजन और एट्रिब्यूशन मूल्य (LTV/ROMI) के साथ कनेक्शन निगरानी और प्रयोग। नीचे एक रूपरेखा है जो उत्पाद सक्रियण से भुगतान और विपणन फ़नल तक तराजू है।

1) परिभाषाएं और बुनियादी सूत्र

फ़नल इवेंट्स: क्रमिक चरण (देखना → क्लिक करना → पंजीकरण → सत्यापन → जमा → लक्ष्य कार्रवाई)।

• रूपांतरण अंत-से-अंत: (× text {CR} {0 × to k} =· prod {s = 0} ^ {k-1} ~ text {CR} _ {s से s + 1})
• लेखांकन इकाई: उपयोगकर्ता/सत्र/युक्ति/क्रम - स्पष्ट रूप से फिक्स करें।
• समय विंडो: चरणों के बीच सीमा (उदा। चेक-इन → डिपॉजिट ≤ 7 दिन)।

2) डेटाशेट्स (टेम्पलेट)

METRIC: 'CR _ REG2DEP _ 7D _ v2'

परिभाषा: पंजीकृत उपयोगकर्ताओं का अनुपात जिन्होंने 7 दिनों का ≥1 जमा किया।

इकाई: उपयोगकर्ता (user_id, master_id)।

विंडो: 'ts _ registration' से 7 × 24 घंटे।

अपवाद: बॉट/धोखाधड़ी/परीक्षण खाते/डुप्लिकेट।

डिफ़ॉल्ट खंड: देश, प्लेटफ़ॉर्म, आकर्षण चैनल।

स्रोत: 'ईवेंट _ रजिस्टर', 'इवेंट _ डिपॉजिट'।

गार्ड: fresh≤1ch, coverage≥99%, FPR antifroda≤Kh।

संस्करण/मालिक/तिथि शब्दकोश।

3) इवेंट स्कीमा और डेटा क्वालिटी

कैनोनिकल स्कीमा: 'इवेंट _ आईडी', 'यूजर _ आईडी', 'डिवाइस _ आईडी', 'सेशन _ आईडी', 'टीएस', 'टाइप', 'पेलोड', 'सोर्स', 'संस्करण'।

पहचान: dedup '(source_id, checksum)' द्वारा; सुधार लॉग।

सफाई: बॉट फिल्टर (गति, सिर रहित, ज्ञात-एएसएन), धोखाधड़ी के झंडे, परीक्षण खाते।

पहचान: ब्रिज 'user _ id ↔ डिवाइस/ईमेल/फोन', स्प्लिट/मर्ज उपयोगकर्ताओं के बारे में मदद करें।

4) सही हर: अक्सर जाल

चयन पूर्वाग्रह: "केवल कल भाजक में सक्रिय" → सीआर अधिकता।

अस्तित्व: कदम से पहले छोड़ ने वालों को बाहर रखा गया था - सीआर कृत्रिम रूप से बढ़ रहा है।

इकाइयों का मिश्रण: भाजक - सत्र, अंश - उपयोगकर्ता।

डबल एट्रिब्यूशन: एक सफलता कई चैनलों के लिए जिम्मेदार है।

औसत का मतलब: संख्याओं/हर को एकत्र करने के बजाय खंडों में औसत सीआर।

5) छद्म-एसक्यूएल: खिड़कियों और विशिष्टता के साथ फ़नल

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;

चरणों में ड्रॉप-ऑफ

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) सहवास और विभाजन

Cohorts: पहली घटना (पंजीकरण/पहली यात्रा) की तारीख तक फॉर्म → रूपांतरण घटता की तुलना करें।

खंड: देश/चैनल/प्लेटफ़ॉर्म/ओएस/उपकरण/सामग्री/मूल्य/भागीदार।

खंड द्वारा फ़नल: स्टॉक, रिलीज़, यूएक्स परिवर्तन से पहले/बाद में सीआर और ड्रॉप-ऑफ।

निष्पक्षता: संवेदनशील खंडों (नैतिकता/अनुपालन) में त्रुटि/सीआर अंतर की जांच करें।

7) एट्रिब्यूशन: जो रूपांतरण के "योग्य" थे

एकल-स्पर्श: अंतिम/पहला क्लिक - सरल, लेकिन लंबे चक्रों को विकृत करता है।

स्थिति-आधारित: यू-आकार/रैखिक/समय क्षय।

डेटा-चालित (शापले/मार्कोव): अनुक्रम द्वारा चैनल योगदान का मूल्यांकन करता है।

डुप्लिकेट नियंत्रण: एक सफलता = एक क्रेडिट (या साझा), एल्गोरिथ्म संस्करण तय।

8) सूक्ष्म रूपांतरण और क्लिक गुणवत्ता

माइक्रो चरण: मूल्य निर्धारण को देखना, टोकरी में जोड़ ना, केवाईसी की जाँच करना, फॉर्म को 50% भरना।

यातायात की गुणवत्ता: उछाल-दर, व्यस्त-सत्र, "वैध" दृश्यों का हिस्सा, बॉट पैटर्न।

मूल्य के साथ एसोसिएशन: सूक्ष्म-रूपांतरण केवल तभी उपयोगी होते हैं जब व्यावसायिक प्रभाव (LTV, GGR, Net) से सहसंबद्ध/कारण से संबंधित हो।

9) मनी लिंक में रूपांतरण: सीएसी, एलटीवी, रोमी

सीएसी: प्रति रूपांतरण इकाई (पंजीकरण/जमा/खरीद) आकर्षण की लागत।

ROMI: (é frac {é text {Incerentmental Ravenue} {é text {Market Cast}} - 1)।

LTV-भारित रूपांतरण: सीआर द्वारा नहीं, बल्कि अपेक्षित मूल्य से खंडों/चैनलों को प्राथमिकता दें।

कारण: ROMI स्कोर - A/B, DiD, सिंथेटिक नियंत्रण के माध्यम से; सहसंबंध अपर्याप्त है।

10) प्रयोग और उत्थान

ए/बी परीक्षण: यादृच्छिक, एमडीई/शक्ति, मौसमी और हस्तक्षेप लेखांकन।

मेट्रिक्स: कोर सीआर + रेलिंग (शिकायतें, विलंबता, धोखाधड़ी विरोधी एफपीआर)।

उत्थान मॉडल: लक्ष्य रूपांतरण लाभ, घटना संभावनाएं नहीं; दर Qini/AUUC, उत्थान @ k।

11) समय पहलू और खिड़कियां

लुक-बैक/लुक-फॉरवर्ड: एक्सपोज़र (क्लिक/व्यू) और रूपांतरण/जमा के बीच विंडो।

हिस्टेरिसिस: प्रोमो रेजिस्टर को चालू/बंद करने के लिए अलग-अलग इनपुट/आउटपुट थ्रेसहोल्ड ताकि "ब्लिंक" न हो।

कैलेंडर: छुट्टियां, वेतन, बड़ी घटनाएं - अनिवार्य रजिस्टर/झंडे।

12) बहु-उपकरण और कमी

क्रॉस-डिवाइस: पहचानकर्ता ग्राफ (कुकी/डिवाइस/आईडीएफए/ईमेल/फोन)।

वन-टू-वन: हम प्रति उपयोगकर्ता (या प्रति ऑर्डर/भुगतान) एक बार एक लक्ष्य कार्रवाई की गणना करते हैं।

टेस्ट/ऑनलाइन: क्यूए/ऑपरेटरों/बॉट्स की फ़िल्टर्ड सूची - हर और अंश के बाहर।

13) दृश्य और रिपोर्ट

स्टेप-बार/सैंकी: चरणों में ड्रॉप-ऑफ।

Cohort हीट मैप्स: सीआर दिन 1/3/7/14/30 पर।

ब्रिज रेखांकन: सीआर परिवर्तन (यूएक्स, प्रोमो, चैनल मिश्रण) के कारकों का योगदान।

डैश: ताजा टाइमर, कवरेज इवेंट, रेलिंग, अलर्ट।

14) निगरानी, एसएलओ और अलर्ट

SLO ताजगी: लैग ≤ N मिनट/घंटे अपडेट करें।

गुणवत्ता गार्ड: बॉट्स/धोखाधड़ी, पहचान की कलह, कवरेज में गिरावट।

अलर्ट: मौसमी पूर्वानुमान, घटना टूटने, त्रुटि वृद्धि/विलंबता से सीआर विचलन।

15) छद्म-एसक्यूएल: अंतिम गैर-प्रत्यक्ष विशेषता

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) एंटी-पैटर्न

बिना वजन के देश/चैनल द्वारा माध्य सीआर।

मिक्स यूनिट (सत्र बनाम उपयोगकर्ता) और समय क्षेत्र।

सूत्र और संस्करण परिभाषाओं की अनदेखी (मीट्रिक "फ्लोट्स")।

विंडोज "जैसा कि यह पता चला है" (निश्चित नहीं) - तुलनीय सीआर नहीं।

बॉट/धोखाधड़ीफिल्टर की कमी - उच्च मैट्रिक्स।

अंतिम सभी निर्णयों के लिए एकमात्र सत्य के रूप में एट्रिब्यूशन पर क्

17) रूपांतरण रिपोर्ट प्रकाशित करने से पहले चेकलिस्ट

• मीट्रिक पासपोर्ट: परिभाषा, इकाई, विंडो, अपवाद, स्रोत, संस्करण
• घटना पैटर्न canonized, dedup/idempotence शामिल
• बॉट्स/धोखाधड़ी/क्यूए खातों को बाहर रखा गया; पहचान मिश्रित
• विंडोज और हर प्रलेखित; अस्थायी क्षेत्र सहमत
• खंडों/सहकर्मियों का परीक्षण; अपरिवर्तनीय (DAU ≤ MAU, दैनिक मात्रा = महीना) मिले
• एट्रिब्यूशन चयनित और वर्णित; डबल क्रेडिट बहिष्कृत
• मूल्य संबंध: सीएसी/एलटीवी/रोमी ने जोड़ा, कारण मूल्यांकन की योजना बनाई
• डैशबोर्ड: ताजगी, कवरेज, रेलिंग; अलर्ट स्थापित किए गए हैं

18) मिनी शब्दावली

सीआर (रूपांतरण दर): लक्ष्य गतिविधि को पूरा करने वाला अनुपात।

ड्रॉप-ऑफ: चरणों के बीच शेयर "गिरा"।

एट्रिब्यूशन: टच द्वारा रूपांतरण के लिए योग्यता प्रदान करने की विधि।

Cohort: पहली घटना की तारीख तक समूह।

ROMI: विपणन निवेश (वृद्धिशील) पर वापसी।

उत्थान: हस्तक्षेप से रूपांतरण लाभ।

रेलिंग: जोखिम लिमिटर (शिकायतें, एफपीआर, विलंबता)।

परिणाम

विश्वसनीय रूपांतरण एनालिटिक्स तीन व्हेल पर निर्भर करते हैं: सही परिभाषाएँ (हर/विंडोज/इकाइयाँ), डेटा अनुशासन (पहचान, डीडप, एंटीबॉट), मूल्य के साथ जुड़ाव (एलटीवी/सीएसी/रोमी और कारण)। वर्णित ढांचे पर फ़नल, कोहोर्ट्स, एट्रिब्यूशन और मॉनिटरिंग का निर्माण करके, आपको मैट्रिक्स मिलते हैं जिसके द्वारा आप वास्तव में उत्पाद और विपणन का प्रबंधन कर सकते हैं, न कि केवल रेखांकन का निरीक्षण कर सकते हैं।