аналитика на кубах

В чате игровых аналитиков сегодня весь день обсуждаем нейронки для выдачи офферов (и в целом системы рекомендаций). Одна мысль мне показалась весьма интересной, процитирую здесь:

Одно из неожиданных для меня открытий, которое мы сделали при внедрении системы офферов - пользователю нельзя всегда показывать хорошие предложения. Наоборот, надо показывать обычно плохие, чтобы, увидев хороший, он его купил. И поэтому мы специально модифицировали систему, чтобы она показывала разные предложения. И в этом смысле простой рандом вообще то очень неплохо работает.

В монетизации, построенной на офферах, мы по умолчанию предполагаем, что цены за инапы в магазине (банке) — это своего рода бейслайн, относительно которого пользователи и определяют выгоду оффера. Однако меня всегда смущала мысль, что пользователи могут вообще не заходить в банк и закупаться сугубо по офферам, в результате у них нет сравнения. И в таком смысле неинтересные / невыгодные офферы как раз могут задавать более наглядный бейслайн. А попутно — показывать вариативность предложений, заставлять пользователей сравнивать и, в результате, формировать осознание ценности оффера.

Единственный минус всей идеи — пользователи не резиновые и количество офферов, которое им можно показать в единицу времени, ограничено. А план по выручке никто не отменяет. Но это все можно проверять аб-тестами, как и эффективность полностью случайного набора офферов.

www.group-telegram.com/hk/diceanalytics.com/50

3.5K viewsPhilipp Upravitelev, edited  Mar 25, 2023 at 09:58

В чате игровых аналитиков сегодня весь день обсуждаем нейронки для выдачи офферов (и в целом системы рекомендаций). Одна мысль мне показалась весьма интересной, процитирую здесь:

Одно из неожиданных для меня открытий, которое мы сделали при внедрении системы офферов - пользователю нельзя всегда показывать хорошие предложения. Наоборот, надо показывать обычно плохие, чтобы, увидев хороший, он его купил. И поэтому мы специально модифицировали систему, чтобы она показывала разные предложения. И в этом смысле простой рандом вообще то очень неплохо работает.

В монетизации, построенной на офферах, мы по умолчанию предполагаем, что цены за инапы в магазине (банке) — это своего рода бейслайн, относительно которого пользователи и определяют выгоду оффера. Однако меня всегда смущала мысль, что пользователи могут вообще не заходить в банк и закупаться сугубо по офферам, в результате у них нет сравнения. И в таком смысле неинтересные / невыгодные офферы как раз могут задавать более наглядный бейслайн. А попутно — показывать вариативность предложений, заставлять пользователей сравнивать и, в результате, формировать осознание ценности оффера.

Единственный минус всей идеи — пользователи не резиновые и количество офферов, которое им можно показать в единицу времени, ограничено. А план по выручке никто не отменяет. Но это все можно проверять аб-тестами, как и эффективность полностью случайного набора офферов.

BY аналитика на кубах