我们必须对端到端分析系统StreamMyData进行大量改变。我们工作的成果是创建了一个独特的平台。
现在，Litres 清楚地了解每个用户如何与整个技术基础设施交互，以及需要花多少钱来吸引特定客户，直至计算每个特定用户的盈利能力。
获得的结果不仅有助于在计算广告回报时考虑“过渡”用户，而且还为我们提供了有关他们的大量信息，这有助于预测他们进行购买的可能性。
该数据可用作预测模型的特征。点击次数、产品浏览量、在网站和应用程序上花费的总时间等指标都对于预测用户转化的可能性有很大帮助。 拉脱维亚电报筛查 我们在预测用户是否会进行购买方面的准确率已经达到了73%，而这只是我们漫长旅程的开始。但我们将在下一个案例中谈到这一点。
“感谢我们的合作伙伴 MediaNation 勇于接受实施如此复杂分析的挑战。我们确实遇到了标准系统的许多限制。通过将所有内容整合在一起并创建跨渠道跨平台分析，我们可以以全新的方式评估广告渠道的有效性并找到增长点。而且，未来仍有许多任务、改进和增强，”Litres Group 数字营销和 B2C 销售部总监 Alexey Kalandaev 说道。