如何解决根据多次转化计算转化“权重”
我想估算从免费试用注册到该用户成为付费用户的每次“转化”的价值。
假设我有一个提供 30 天免费试用期的在线编程课程网站。试用期过后，费用为每月 100 美元。
- 在 1,000 名试用用户中，500 在第一周内完全2 次strong>登录（我们将这些称为 L2W1 表示一周内登录 2 次1)
- 在 1,000 名试用用户中，100 在第一周 (L3W1) 内至少登录 3 次。这些用户在上面是相互排斥的
总结一下，假设这些是我目前正在跟踪的唯一事件：
- 100,000 名网站访问者 ---> 1,000 名试用注册
- 500 个 L2W1 ---> 50 个课程注册 (CS) ---> 15 个付费用户 = 1,000 美元
- 100 个 L3W1 ---> 50 个课程注册 (CS) ---> 35 个付费用户 = 2,500 美元
- 总计：35 个付费用户 (PU) ---> 3,500 美元
为了简单起见，我们忽略生命周期价值（例如，平均用户订阅 3.5 个月）。
问题：是否可以使用数学公式为每个转化事件分配值（或百分比）？当我收到更多信息时，我想向 Google 提供这些信息，作为一种信号，表明漏斗中的每种转化类型都是更合格用户的标志，因此对我的业务更有价值。
我可以简单地将 1,000 个试用注册分成 3,500 美元（并忽略所有其他转换类型），在这种情况下，每个试用注册价值 3.50 美元。但是，只有 35/1000 名试用用户转换为付费用户，因此我将有价值的信息留在桌面上，而不是为了自动出价目的而通知 Google。
我认为这样的事情更好：
- 1 次试用注册 = $1.00
- 1 L2W1 = $2.00
- 1 L3W1 = $3.00
- 1 CS = 4.00 美元
- 1 PU = 90.00 美元
...因此，完成上述几个步骤的付费用户将相当于大约 100 美元。不确定这是否是一个好方法，或者数学是否有意义。任何指针或提示将不胜感激。
我一直在阅读贝叶斯定理，它似乎是用于这种情况的一个很好的模型，但我完全不熟悉它，无法知道它是否适用于这种情况。
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