Маркомду баалоо: A / B тестирлөөсүнө альтернатива

өлчөмдүү сфера

Ошентип, биз ар дайым кантип билгибиз келет марком (маркетингдик коммуникация) транспорт каражаты катары дагы, жеке өнөктүк үчүн дагы аткарылып жатат. Маркты баалоодо жөнөкөй A / B тестирлөөсү колдонулат. Бул ыкма, кокустан тандоо өнөктүктү дарылоо үчүн эки клетканы толтурат.

Бир клетка тесттен өтсө, экинчи клетка албай калат. Андан кийин жооп ылдамдыгы же таза киреше эки уячанын ортосунда салыштырылат. Эгерде тест клеткасы башкаруу клеткасынан ашып кетсе (көтөрүү, ишеним ж.б. параметрлеринин чектеринде), кампания маанилүү жана оң деп эсептелет.

Эмне үчүн башка нерсе жасаш керек?

Бирок, бул процедурада түшүнүк пайда болбойт. Ал эч нерсени оптимизациялабайт, вакуумда жүргүзүлөт, стратегияга таасир бербейт жана башка стимулдарды көзөмөлдөө мүмкүнчүлүгү жок.

Экинчиден, көпчүлүк учурда, бул клеткалардын жок дегенде бирөөсүнө кокустан башка сунуштар, бренд билдирүүлөрү, байланыштар ж.б. келип түшкөндүктөн, тест булганат, анткени тестирлөөнүн жыйынтыгы канча жолу жыйынтыксыз, атүгүл сенсордук эмес деп эсептелген? Ошентип, алар кайра-кайра сынап жатышат. Алар эч нерсе үйрөнбөйт, болгону тестирлөө натыйжа бербейт.

Ошондуктан мен бардык башка дүүлүктүргүчтөрдү көзөмөлдөө үчүн кадимки регрессияны колдонууну сунуштайм. Регрессиялык моделдөө ошондой эле ROI пайда кылышы мүмкүн болгон маркомду баалоо жөнүндө түшүнүк берет. Бул вакуумда жүргүзүлбөйт, бирок бюджетти оптималдаштыруу үчүн портфолио катары мүмкүнчүлүктөрдү берет.

Мисал

Айтканда, биз эки электрондук почтаны, тестке каршы контролду текшерип, натыйжалары сезимсиз болуп кайтты. Андан кийин биздин бренд бөлүмү кокустан түздөн-түз почта бөлүгүн (негизинен) контролдоо тобуна жөнөткөнүн билдик. Бул бөлүк пландаштырылган эмес (биз тарабынан) жана тест клеткаларын туш келди тандоодо. Башкача айтканда, адаттагыдай эле ишкер топко кадимкидей түз почта жөнөтүлдү, бирок өткөрүлгөн тесттик топ алган жок. Бул бир топ иштебеген жана башка бизнес бирдиги менен байланышпаган корпорацияда мүнөздүү.

Ошентип, ар бир катар кардар болгонун текшерүүнүн ордуна, биз маалыматтарды убакыт боюнча, жума сайын, айтам. Аптага карата, тесттик каттардын, көзөмөлдөөчү электрондук почталардын жана жөнөтүлгөн түз почталардын санын кошобуз. Ошондой эле мезгилдик эсепке алуу үчүн экилик өзгөрмөлөрдү камтыйбыз, бул учурда квартал сайын. ТАБЛИЦА 1де агрегаттардын жарым-жартылай тизмеси келтирилген, анда 10-жумадан баштап электрондук почта аркылуу текшерүү жүргүзүлөт.

net \ _rev = f (em \ _test, em \ _cntrl, dir \ _mail, q_1, q_2, q_3 ж.б.)

Жогоруда келтирилген кадимки регрессиялык модель ТАБЛИЦА 2 чыгарууну чыгарат. Кызыгуунун башка көзкарандысыз өзгөрмөлөрүн кошуңуз. (Таза) баа көзкарандысыз өзгөрүлмө катары алынып салынганы өзгөчө эскертүү болушу керек. Себеби, таза киреше көз каранды өзгөрмө болуп саналат жана катары эсептелет (таза) баа * саны.

МАЗМУНУ 1

жума 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

Бааны көзкарандысыз өзгөрмө катары киргизүү теңдеменин эки жагында тең орунсуз болгон бааны билдирет. (Менин китебим, Маркетинг аналитикасы: Чыныгы маркетинг илиминин практикалык колдонмосу, бул аналитикалык маселенин кеңири мисалдары жана анализдери келтирилген.) Бул модель үчүн туураланган R2 64% ды түзөт. (Мен муляж тузактын алдын алуу үчүн q4 түшүрдүм.) Emc = электрондук почта жана emt = тест электрондук почтасы. Бардык өзгөрүлмө 95% деңгээлинде маанилүү.

МАЗМУНУ 2

q_3 q_2 q_1 dm эмк EMTs Const
коэфф -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
ката 474.1 487.2 828.1 2.5 22.4 30.8
t-катыш -2 -2.88 -2.77 4.85 1.97 2.49

Электрондук почта тестинин жыйынтыгы боюнча, электрондук почтанын электрондук почтасы 77 менен 44ке караганда башкаруу электрондук почтасынан ашып түштү жана алда канча маанилүү болду. Ошентип, башка нерселерди эсепке алуу, тест электрондук почта иштеген. Бул түшүнүктөр маалыматтар булганган учурда дагы пайда болот. A / B тестирлөө муну жараткан эмес.

ТАБЛИЦА 3 таза кирешеге карата ар бир унаанын кошкон салымын, маркомдун баасын эсептөө коэффициенттерин алат. Башкача айтканда, түздөн-түз почтанын маанисин эсептөө үчүн, 12 коэффициенти 109 жиберилген түз почталардын орточо санына көбөйтүлүп, 1,305 АКШ долларын алат. Кардарлар орто эсеп менен 4,057 доллар сарпташат. Ошентип $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%. Демек, түз почта жалпы кирешенин дээрлик 27% түздү. ROI боюнча, 109 түз почта 1,305 АКШ долларын түзөт. Эгер каталогдун баасы 45 доллар болсо ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Баалар көз карандысыз өзгөрүлмө болбогондуктан, адатта, баанын таасири константада болот деген тыянак чыгарылат. Бул учурда, 5039 константасына бааны, башка жетишпеген өзгөрмөлөрдү жана кокус катаны, же таза кирешенин 83% түзөт.

МАЗМУНУ 3

q_3 q_2 q_1 dm эмк EMTs Const
Коэфф -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
эмнени билдирет 0.37 0.37 0.11 109.23 6.11 4.94 1
$4,875 - $ 352 - $ 521 - $ 262 $1,305 $269 $379 $4,057
Наркы -7.20% -10.70% -5.40% 26.80% 5.50% 7.80% 83.20%

жыйынтыктоо

Жөнөкөй регрессия, корпоративдик тестирлөө схемасында көп кездешкендей, кир маалыматтарга каршы түшүнүк берүү үчүн альтернатива сунуштады. Регрессия ошондой эле таза кирешеге салым кошот, ошондой эле ROI үчүн бизнес-мисал. Кадимки регрессия - бул маркомду баалоо жагынан альтернативдүү ыкма.

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

2 Comments

  1. 1

    Практикалык маселеге жакшы альтернатива, Майк.
    Сиз жасаган жол менен, жакынкы жумаларда максаттуу байланышчылардын бири-бирине дал келиши мүмкүн эмес деп ойлойм. Болбосо, сизде авто-регрессивдүү жана / же убакыттан артта калган компонент бар беле?

  2. 2

    Оптимизация боюнча сындарыңызды жүрөгүңүзгө түйүп, каналды сарптоону оптималдаштыруу үчүн ушул моделди кантип колдонсо болот?

Эмне деп ойлойсуң?

Бул сайт спам азайтуу Akismet колдонот. Сиздин комментарий маалымат кандайча иштелишин Үйрөнүү.