Вступление

В 2007, чтобы оптимизировать рекламу наших игр, был сделан свой движок для ротации рекламы. Так родилась наша рекламная сеть. Она быстро выросла в крупную баннерную сеть, ориентированную исключительно на рекламу онлайн-игр и околоигровых ресурсов. Сегодня мы хотим поделиться своими наблюдениями и опытом. Надеемся, что материал будет полезным молодым командам, но что-то интересное смогу почерпнуть и опытные коллеги.

Материал посвящен следующим темам:

• переработка и анализ трафика;
• методы добычи трафика;
• инструменты оптимизации добычи трафика.

Сначала стоит пройтись по анализу и переработке трафика, потому что прежде чем добывать трафик, надо понимать, какой именно трафик нам нужен. И сколько он должен стоить.

Вы звоните провайдеру. Приготовившись к разговору с вымученно-жизнерадостной девушкой о количестве зелёных лампочек на чёрной коробочке, даже немного теряетесь, когда вам отвечает натуральный сисадмин. И сразу же понимает суть проблемы и решает её. Вы кладёте трубку через 25 секунд разговора в лёгком шоке.

Потом перезваниваете с телефона сестры и получаете ласковое «А какого цвета у вас Интернет?», и начинаете понимать, в чём дело.

Да, это реально возможно на практике. Давайте для примера возьмём некий типовой call-центр и покопаемся в его уже собранных данных, а потом подключим немного математики.

Во всех онлайн сервисах и играх самая большая доля аудитории уходит прямо на старте – в первые же минуты и часы знакомства с продуктом. Этой теме уже посвящены сотни книг и статей с самыми различными гипотезами успеха и причин лояльности аудитории – уникальность, простота, юзабилити, бесплатность, обучение или инструкция, эмоциональность, и еще множество факторов считаются крайне важными.

Мы захотели узнать, почему уходят игроки и можно ли предсказать их уход. Предмет исследования – ММОРПГ Аион, однако наши результаты оказались применимы к широкому кругу игр и онлайн сервисов.

Если вы знаете, что один из ваших клиентов завтра проснётся с мыслью о покупке нового планшета — можно уже сегодня прислать ему письмо с кодом на скидку. Если вы понимаете, что по всем признакам клиент собирается перейти к другому провайдеру, можно повысить ему скорость, снизить цену или предложить что-то ещё. Это клиентская аналитика.

Если вы не знаете, какой тарифный план из трёх предложенных стоит запустить по всей стране, надо воспользоваться клиентской аналитикой, которая возьмёт каждого отдельного человека из базы, оценит эмоциональные и практические мотивы перехода – и позволит понять, сколько людей будут пользоваться этим тарифом.

Именно так выглядит Data Mining в клиентской аналитике. И именно так это уже работает на практике в сотнях крупных компаний по всему миру и в нашей стране.

Однажды в магазин Target зашел мужчина и потребовал вызвать менеджера. В своих руках он сжимал огромную кипу купонов магазина, полученных его дочерью.

«Моя дочь получила это по почте! – прокричал он. – Она еще в школу ходит, а вы посылаете ей купоны на детскую одежду и памперсы? Да как вы смеете! Вы хотите таким способом побудить школьниц рожать?»

Менеджер посмотрел на пачку купонов на материнскую одежду, детскую мебель – действительно, они были адресованы дочери рассерженного мужчины. Менеджер принес свои извинения.

Через несколько дней он позвонил мужчине, чтобы еще раз извиниться. По телефону голос отца звучал растерянно. «Знаете, я серьезно поговорил с дочерью, и выяснилось, что в моем доме происходило то, о чем я совершенно не догадывался. Она рожает в августе. Примите мои извинения».

Как Target узнал, что дочь беременна до того, как об этом стало известно ее отцу? Ответ прост – благодаря системе прогнозирования беременности (pregnancy prediction system), разработанной аналитиком компании Эндрю Полом. Под катом – обо всем по порядку.