Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Вопросы Проекты Вакансии
Центр управления конверсией
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
Лучшие проекты за неделю
37
Битрикс24

Битрикс24

www.bitrix24.ru

28
Отследить-посылку

Отследить-посылку

отследить-посылку.рф

13
WebResidentTeam

WebResidentTeam

webresident.agency

12
Логомашина

Логомашина

logomachine.ru

11
Devicerra

Devicerra

devicerra.com

9
ADN Digital Studio

ADN Digital Studio

adn.agency

9
Aword

Aword

Приложение для изучения английских слов

9
Eczo.bike

Eczo.bike

www.eczo.bike

9
GIFTD

GIFTD

giftd.tech

7
Flowlu

Flowlu

flowlu.ru

Показать следующие
Рейтинг проектов
Подписывайтесь на Спарк в Facebook

Почему сегментация по демографии – отстой

931 1 В избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Мы можем сегментировать аудиторию для вашей рекламной кампании по демографии”. Так обычно говорят в рекламных агентствах, когда продают услугу. Типа “тонкий таргетинг”.

Ранее мы уже писали про корреляцию, сегментация по демографии – та же фигня в большинстве случаев.

Чтобы понять это, рассмотрим как работает “коллаборативная фильтрация” для рекомендаций и сразу после этого оценим демографию.

Итак, у нас сайт знакомств. Есть 3 молодых человека и 3 девушки.
image
Мы знаем, что первому человеку нравятся первая и третья девушки, но не нравится вторая (не потому что блондинка, а просто не нравится – сложно объяснить).
image
Мы знаем, что второму человеку нравится вторая девушка, а первую и третью он ни разу не видел:
image
А вот третий человек - наш подопытный. Для него мы и строим рекомендации. Нам известно, что ему нравится девушка №1:
image
Но вот ему стало не хватать этой первой девушки. Какую же из оставшихся двух ему порекомендовать?
image
Коллаборативная фильтрация работает по схожести людей на данный момент времени (через секунду или минуту человек может быть похож уже на других людей – группы динамичны). Мы понимаем, что человек №3 похож на человека №1 на 50% по истории интересов. Значит то, что нравится (в данном контексте) №1, понравится и №3. И обратно: что не нравится №1 не понравится и №3. Из оставшихся двух вариантов предлагаем №3 девушку №3.
image
Крутость в том, что неважно, что находится на той стороне. Это могут быть девушки, товары или оружие.
image
А теперь, имея лишь демографию, определите, какой товар порекомендовать какому человеку? Они же все лысые.
image
Безусловно, чаще всего нет смысла рекламировать женские колготки 40-летнему толстому мужику из Внуково, но возводить это в ранг истины “по статистике 96% женских колготок покупают женщины" – ведь есть еще 4% тех, кто покупает колготки, но которым никто их не предлагает. Кто это?

Аналогично в другом примере. Сидели мы как-то в одном инвестфонде. Три абсолютно разных человека: женщина, мужчина из Москвы и я из Питера. У всех троих MacBook Air. Безусловно нас можно отнести в сегмент “ябловоды”, но как вы сможете использовать этот сегмент? Продолжать долбать рекламой iPhone 6? Мы и без вас купим его на apple.com/ru с бесплатной доставкой, вы же просто сольете рекламный бюджет. Впустую.

Оригинал: http://p13n.ru/post/95814338006
+14
Добавить в избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Первые Новые Популярные
Aleksey Bobkov
очень хороший пост, молодцы.
Ответить
Выбрать файл
Читайте далее
Загружаем…
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать