Маркомды бағалау: A / B тестілеуіне балама

өлшемді сфера

Сондықтан біз әрқашан қалай білгіміз келеді марком (маркетингтік коммуникация) көлік құралы ретінде де, жеке науқан үшін де орындалады. Нарықты бағалауда қарапайым A / B тестілеуін қолдану әдеттегідей. Бұл кездейсоқ іріктеу науқанды емдеуге арналған екі ұяшықты толтыратын әдіс.

Бір ұяшық тест алады, ал екінші ұяшық болмайды. Содан кейін жауап жылдамдығы немесе таза кіріс екі ұяшық арасында салыстырылады. Егер тест-ұяшық бақылау ұяшығынан озып кетсе (көтеру, сенімділік және т.б. тестілеу параметрлері шеңберінде) науқан маңызды және оң болып саналады.

Неге басқа нәрсе істеу керек?

Алайда, бұл процедурада түсінік қалыптаспайды. Бұл ешнәрсені оңтайландырмайды, вакуумда орындалады, стратегияға әсер етпейді және басқа ынталандыруларға бақылау жоқ.

Екіншіден, тест көбінесе жасушалардың біреуі кездейсоқ басқа ұсыныстар, брендтік хабарламалар, байланыс және т.б. алғандықтан ластанған. Тест нәтижелері неше рет нәтижесіз, тіпті сезімтал емес болып саналды? Сондықтан олар қайта-қайта сынайды. Олар тестілеудің нәтиже бермейтінінен басқа ештеңе үйренбейді.

Сондықтан мен барлық басқа тітіркендіргіштерді бақылау үшін кәдімгі регрессияны қолдануды ұсынамын. Регрессияны модельдеу сонымен қатар ROI тудыруы мүмкін маркомды бағалау туралы түсінік береді. Бұл вакуумда жасалмайды, бірақ бюджетті оңтайландыру үшін портфолио ретінде нұсқаларды ұсынады.

Мысал

Айталық, біз екі электронды поштаны тексердік, бақылауға қарсы және нәтижелер сезімсіз болып шықты. Содан кейін біз біздің бренд бөлімінің кездейсоқ бақылау тобына (негізінен) тікелей пошта жөнелтімі жібергенін білдік. Бұл бөлік жоспарланбаған (біздікі) және тест-жасушаларды кездейсоқ таңдау кезінде есепке алынбаған. Яғни, әдеттегідей іскер топқа әдеттегідей тікелей пошта жіберілді, бірақ өткізілген тестілік топ оны алмады. Бұл бір топ жұмыс істемейтін немесе басқа құрылымдық бөліммен байланыс жасамайтын корпорацияға өте тән.

Сонымен, әр жолдың тапсырыс берушісі болып табылатындығын тексерудің орнына біз деректерді уақыт бойынша, яғни апта сайын жинақтаймыз. Біз аптасына жіберілген тесттік хаттардың, бақылау хаттарының және жіберілген тікелей хаттардың санын қосамыз. Сондай-ақ, біз маусымды есепке алу үшін екілік айнымалыларды қосамыз, бұл жағдайда тоқсан сайын. КЕСТЕ 1 агрегаттардың ішінара тізімін көрсетеді. Электрондық пошта тесті 10-шы аптадан басталады. Енді біз модель жасаймыз:

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

Жоғарыда келтірілген қарапайым регрессиялық модель КЕСТЕ 2 шығарады. Қызығушылықтың басқа тәуелсіз айнымалыларын қосыңыз. (Таза) баға тәуелсіз айнымалы ретінде алынып тасталуы керек. Себебі таза табыс тәуелді айнымалы болып табылады және келесідей есептеледі (таза) баға * саны.

TABLE 1

апта 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

Тәуелсіз айнымалы ретінде бағаны қосу теңдеудің екі жағында да орынсыз бағаны білдіреді. (Менің кітабым, Маркетингтік талдау: нақты маркетингтік ғылымға арналған практикалық нұсқаулық, осы аналитикалық есептің кең мысалдары мен талдауларын ұсынады.) Осы модель үшін түзетілген R2 64% құрайды. (Думанды тұзақты болдырмау үшін q4-ті тастадым.) Emc = бақылау электрондық поштасы және emt = тест электрондық поштасы. Барлық айнымалылар 95% деңгейінде маңызды.

TABLE 2

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

Электрондық поштаны тестілеу тұрғысынан тесттік электрондық пошта бақылау хатын 77 мен 44-тен асып түсті және әлдеқайда маңызды болды. Осылайша, басқа нәрселерді есепке алу, электрондық пошта жұмыс істеді. Бұл түсініктер деректер ластанған кезде де пайда болады. A / B сынағы мұны тудырмас еді.

3-КЕСТЕде маркомдық бағалауды есептеу коэффициенттері, таза кірістегі әрбір көлік құралының үлесі ескерілген. Яғни, тікелей поштаның құнын есептеу үшін 12 коэффициентін 109 жіберілген тікелей поштаның орташа санына көбейтіп, 1,305 4,057 доллар алады. Клиенттер орташа есеппен XNUMX доллар жұмсайды. Осылайша $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%. Бұл дегеніміз, тікелей пошта жалпы кірістің шамамен 27% -ын құрады. ROI тұрғысынан 109 тікелей пошта $ 1,305 құрайды. Егер каталог 45 доллар тұрады ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Баға тәуелсіз айнымалы болмағандықтан, әдетте бағаның әсері константада болады деген қорытындыға келеді. Бұл жағдайда 5039 тұрақтысы бағаны, кез-келген жетіспейтін айнымалыларды және кездейсоқ қателерді немесе таза кірістің 83% құрайды.

TABLE 3

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

қорытынды

Кәдімгі регрессия лас деректер туралы түсінік берудің баламасын ұсынды, бұл корпоративті тестілеу схемасында жиі кездеседі. Регрессия сонымен қатар таза кіріске үлес қосады, сонымен қатар ROI үшін іскерлік жағдайды ұсынады. Кәдімгі регрессия - бұл маркомды бағалау тұрғысынан балама әдіс.

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

2 Пікірлер

  1. 1

    Практикалық мәселеге жақсы балама, Майк.
    Сіз жасаған тәсіл бойынша, жақын апталарда мақсатты коммуникаторлардың қабаттасуы болмайды деп ойлаймын. Әйтпесе, сізде автоматты регрессивті және / немесе уақыт артта қалатын компонент болар ма еді?

  2. 2

    Оңтайландыру туралы сіздің сын-ескертпелеріңізді ескере отырып, осы модельді арналар шығындарын оңтайландыру үшін қалай пайдалануға болады?

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.