Marcomni baholash: A / B testiga alternativa

o'lchovli soha

Shunday qilib, biz har doim qanday qilib bilishni xohlaymiz marcom (marketing kommunikatsiyalari) transport vositasi sifatida ham, individual kampaniya uchun ham amalga oshiriladi. Markni baholashda oddiy A / B sinovlaridan foydalanish odatiy holdir. Bu usul bo'lib, unda tasodifiy tanlab olish kampaniyani davolash uchun ikkita katakchani to'ldiradi.

Bir hujayra testni oladi, ikkinchisi esa bo'lmaydi. Keyin javob darajasi yoki sof daromad ikki katak o'rtasida taqqoslanadi. Agar sinov xujayrasi nazorat kamerasidan ustun bo'lsa (ko'tarilish, ishonchlilik va hokazolarni sinash parametrlari doirasida) aksiya muhim va ijobiy hisoblanadi.

Nima uchun boshqa bir narsa qilish kerak?

Biroq, ushbu protsedura tushuncha hosil qilish qobiliyatiga ega emas. U hech narsani optimallashtirmaydi, vakuumda amalga oshiriladi, strategiyaga hech qanday ta'sir ko'rsatmaydi va boshqa stimullarni boshqarish imkoniyati yo'q.

Ikkinchidan, ko'pincha, test hujayralarning hech bo'lmaganda bittasiga tasodifan boshqa takliflar, tovar xabarlari, aloqa vositalari va hokazolarni olganligi bilan ifloslangan. Sinov natijalari necha marotaba noaniq, hatto sezgir bo'lmagan deb hisoblangan? Shuning uchun ular qayta-qayta sinovdan o'tkazadilar. Ular hech narsa o'rganmaydi, faqat sinov ishlamaydi.

Shuning uchun men boshqa barcha ogohlantirishlarni boshqarish uchun oddiy regressiyadan foydalanishni tavsiya etaman. Regressiyani modellashtirish shuningdek, daromad keltiruvchi qiymatni yaratishi mumkin bo'lgan maromni baholash haqida tushuncha beradi. Bu vakuumda amalga oshirilmaydi, ammo byudjetni optimallashtirish uchun portfel sifatida variantlarni taqdim etadi.

Misol

Aytaylik, biz ikkita elektron pochtani sinab ko'rdik, test va nazorat va natijalar sezgir bo'lmagan qaytib keldi. Keyin biz brend bo'limimiz tasodifan to'g'ridan-to'g'ri pochta xabarini (asosan) nazorat guruhiga yuborganligini bilib oldik. Sinov hujayralarini tasodifiy tanlashda ushbu qism rejalashtirilmagan (biz tomonimizdan). Ya'ni, odatdagidek ishbilarmon guruh odatdagi to'g'ridan-to'g'ri pochta xabarlarini olishgan, ammo o'tkazilgan test guruhi - olmagan. Bu korporatsiyada juda odatiy holdir, unda bir guruh ishlamaydi yoki boshqa biznes bo'linmasi bilan aloqa qilmaydi.

Shunday qilib, har bir qator mijoz bo'lganligini sinab ko'rish o'rniga, biz har hafta, masalan, vaqt bo'yicha yig'amiz. Haftalar bo'yicha sinov elektron pochta xabarlari, elektron pochta xabarlari va yuborilgan to'g'ridan-to'g'ri elektron pochta xabarlari sonini qo'shamiz. Shuningdek, biz mavsumni hisobga olish uchun ikkitomonlama o'zgaruvchilarni kiritamiz. Jadval 1da 10-haftadan boshlab elektron pochta testi bilan agregatlarning qisman ro'yxati keltirilgan. Endi biz quyidagilarni bajaramiz:

net \ _rev = f (em \ _test, em \ _cntrl, dir \ _mail, q_1, q_2, q_3 va boshqalar)

Yuqorida keltirilgan oddiy regressiya modeli TABLE 2 natijasini ishlab chiqaradi. Qiziqishning boshqa har qanday mustaqil o'zgaruvchilarini qo'shing. Shuni ta'kidlash kerakki, (aniq) narx mustaqil o'zgaruvchi sifatida chiqarib tashlangan. Buning sababi shundaki, sof daromad bog'liq o'zgaruvchidir va quyidagicha hisoblanadi (aniq) narx * miqdori.

TABLE 1

Dam olish kunlari em_test em_cntrl dir_mail q_1 q_2 q_3 net_rev
9 0 0 55 1 0 0 $1,950
10 22 35 125 1 0 0 $2,545
11 23 44 155 1 0 0 $2,100
12 30 21 75 1 0 0 $2,675
13 35 23 80 1 0 0 $2,000
14 41 37 125 0 1 0 $2,900
15 22 54 200 0 1 0 $3,500
16 0 0 115 0 1 0 $4,500
17 0 0 25 0 1 0 $2,875
18 0 0 35 0 1 0 $6,500

Mustaqil o'zgaruvchiga narxni kiritish tengsizlikning har ikki tomonida ham narxning mavjudligini anglatadi, bu noo'rin. (Mening kitobim, Marketing tahlili: Haqiqiy marketing fanlari uchun amaliy qo'llanma, ushbu analitik muammoning keng misollari va tahlillarini taqdim etadi.) Ushbu model uchun sozlangan R2 64% ni tashkil qiladi. (Qo'g'irchoq tuzoqdan qochish uchun q4 ni tashladim.) Emc = elektron pochta va emt = test elektron pochta. Barcha o'zgaruvchilar 95% darajasida ahamiyatga ega.

TABLE 2

q_3 q_2 q_1 dm emc EMTs const
koeff -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
xato 474.1 487.2 828.1 2.5 22.4 30.8
t-nisbat -2 -2.88 -2.77 4.85 1.97 2.49

Elektron pochta testi bo'yicha test elektron pochtasi nazorat elektron pochtasidan 77 ga nisbatan 44 ga nisbatan ustun keldi va juda muhim ahamiyatga ega bo'ldi. Shunday qilib, boshqa narsalarni hisobga olgan holda, sinov elektron pochtasi ishladi. Ushbu tushunchalar ma'lumotlar ifloslangan bo'lsa ham paydo bo'ladi. A / B testi buni keltirib chiqarmagan bo'lar edi.

Jadval 3 har bir transport vositasining sof daromad nuqtai nazaridan qo'shgan hissasini baholashni hisoblash uchun koeffitsientlarni oladi. Ya'ni, to'g'ridan-to'g'ri pochta xabarlari qiymatini hisoblash uchun 12 koeffitsienti 109 ta yuborilgan to'g'ridan-to'g'ri pochta xabarlarining o'rtacha soniga ko'paytirilib, 1,305 AQSh dollarini oladi. Mijozlar o'rtacha 4,057 AQSh dollarini sarflaydilar. Shunday qilib $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%. Bu shuni anglatadiki, to'g'ridan-to'g'ri pochta umumiy sof daromadning deyarli 27 foizini tashkil etdi. ROI nuqtai nazaridan 109 ta to'g'ridan-to'g'ri xatlar $ 1,305 ishlab chiqaradi. Agar katalog 45 dollarga teng bo'lsa ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Narx mustaqil o'zgaruvchan bo'lmaganligi sababli, odatda narxning ta'siri o'zgarmaslikka bog'liq degan xulosaga keladi. Bunday holda, 5039 doimiy qiymatiga narx, boshqa etishmayotgan o'zgaruvchilar va tasodifiy xato yoki sof daromadning taxminan 83% kiradi.

TABLE 3

q_3 q_2 q_1 dm emc EMTs const
Koeff -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
degani 0.37 0.37 0.11 109.23 6.11 4.94 1
$4,875 - $ 352 - $ 521 - $ 262 $1,305 $269 $379 $4,057
qiymati -7.20% -10.70% -5.40% 26.80% 5.50% 7.80% 83.20%

xulosa

Oddiy regressiya, ko'pincha korporativ test sxemasida bo'lgani kabi, iflos ma'lumotlar oldida tushuncha berish uchun alternativani taklif qildi. Regression shuningdek, sof daromadga hissa qo'shadi, shuningdek, ROI uchun biznes-ish. Oddiy regressiya - bu markomani baholash nuqtai nazaridan alternativ usul.

ir? t = marketingtechblog 20 & l = as2 & o = 1 & a = 0749474173

2 Comments

  1. 1

    Amaliy masalaga yaxshi alternativ, Mayk.
    Siz qilgan tarzda, o'ylaymanki, oldingi haftalarda maqsadli kommunikatorlarning o'zaro bog'liqligi yo'q. Aks holda sizda avtomatik regressiv va/yoki vaqtni kechiktiradigan komponent bo'ladimi?

  2. 2

    Optimallashtirish haqidagi tanqidlaringizni yurakdan qabul qilib, kanal xarajatlarini optimallashtirish uchun ushbu modeldan qanday foydalanish mumkin?

Siz nima deb o'ylaysiz?

Ushbu sayt spamni kamaytirish uchun Akismet-dan foydalanadi. Fikringiz ma'lumotlarining qanday ishlashini bilib oling.