Ацэнка Marcom: альтэрнатыва тэсціраванню A / B

мерная сфера

Таму мы заўсёды хочам ведаць, як Марком (маркетынгавыя камунікацыі) выступае як у якасці транспартнага сродку, так і для індывідуальнай кампаніі. Пры ацэнцы marcom звычайна выкарыстоўваецца простае A / B тэставанне. Гэта метад, пры якім выпадковая выбарка запаўняе дзве клеткі для агітацыйнага лячэння.

Адна клетка праходзіць тэст, а другая - не. Затым паказчык адказу або чысты прыбытак параўноўваецца паміж дзвюма ячэйкамі. Калі тэставая клетка пераўзыходзіць кантрольную (у межах параметраў тэставання ўздыму, упэўненасці і г.д.), кампанія лічыцца значнай і станоўчай.

Чаму нешта яшчэ?

Аднак гэтай працэдуры не хапае разумення. Ён нічога не аптымізуе, выконваецца ў вакууме, не ўплывае на стратэгію і не мае кантролю за іншымі раздражняльнікамі.

Па-другое, занадта часта тэст забруджваецца тым, што хаця б адна з клетак выпадкова атрымлівала іншыя прапановы, паведамленні брэндаў, камунікацыі і г. д. Колькі разоў вынікі тэсту лічыліся безвыніковымі, нават неразумнымі? Таму яны тэстуюць зноў і зноў. Яны нічога не даведаюцца, акрамя таго, што тэставанне не працуе.

Вось чаму я рэкамендую выкарыстоўваць звычайную рэгрэсію для кантролю над усімі іншымі раздражняльнікамі. Мадэляванне рэгрэсіі таксама дае ўяўленне пра ацэнку гандлёвай маркі, якая можа прывесці да рэнтабельнасці інвестыцый. Гэта робіцца не ў вакууме, а дае магчымасць у якасці партфеля аптымізаваць бюджэт.

Прыклад

Скажам, мы тэставалі два электронныя лісты, тэст супраць кантролю, і вынікі вярнуліся нечутлівымі. Потым мы даведаліся, што наш брэндавы аддзел выпадкова адправіў паведамленне прамую пошту (у асноўным) кантрольнай групе. Гэтая частка не планавалася (намі) і не ўлічвалася пры выпадковым выбары тэставых клетак. Гэта значыць, група, як звычайна, атрымала звычайную прамую пошту, але тэставая група, якая пратрымалася, не атрымала. Гэта вельмі характэрна для карпарацыі, у якой адна група не працуе і не мае зносін з іншай бізнес-адзінкай.

Такім чынам, замест тэставання, у якім кожны радок з'яўляецца кліентам, мы згортваем дадзеныя па перыядах часу, скажам штотыдзень. Мы складаем па тыднях колькасць адпраўленых тэставых лістоў, кантрольных лістоў і прамых лістоў. Мы таксама ўключаем бінарныя зменныя для ўліку сезона, у гэтым выпадку штоквартальна. У ТАБЛІЦЕ 1 прыведзены частковы спіс агрэгатаў з тэстам электроннай пошты, пачынаючы з 10-га тыдня. Цяпер мы робім мадэль:

net \ _rev = f (em \ _test, em \ _cntrl, dir \ _mail, q_1, q_2, q_3 і г.д.)

Звычайная мадэль рэгрэсіі, сфармуляваная вышэй, дае табліцу 2. Уключыце любыя іншыя незалежныя зменныя, якія цікавяць. Варта асабліва адзначыць, што (чыстая) цана выключаецца як незалежная зменная. Гэта таму, што чысты прыбытак з'яўляецца залежыць ад зменнай і разлічваецца як (чыстая) цана * колькасць.

1 ТАБЛІЦА

тыдзень 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

Уключыць цану ў якасці незалежнай зменнай азначае наяўнасць цаны з абодвух бакоў ураўнення, што недарэчна. (Мая кніга, Маркетынгавая аналітыка: практычнае кіраўніцтва па сапраўднай навуцы пра маркетынг, прыводзіць шырокія прыклады і аналіз гэтай аналітычнай праблемы.) Карэкціраваны R2 для гэтай мадэлі складае 64%. (Я выпусціў q4, каб пазбегнуць фіктыўнай пасткі.) Emc = кіраваць электроннай поштай і emt = тэставаць электронную пошту. Усе пераменныя значныя на ўзроўні 95%.

2 ТАБЛІЦА

q_3 q_2 q_1 dm вых EMTs const
каэф 949- 1,402- 2,294- 12 44 77 5,039
st памылка 474.1 487.2 828.1 2.5 22.4 30.8
t-каэфіцыент -2 2.88- 2.77- 4.85 1.97 2.49

З пункту гледжання тэсту электроннай пошты, тэставы ліст пераўзыходзіў кантрольны ліст на 77 супраць 44 і быў значна больш значным. Такім чынам, улічваючы іншыя рэчы, тэставы электронны ліст спрацаваў. Гэтыя звесткі прыходзяць нават пры забруджванні дадзеных. Тэст A / B не даў бы гэтага.

У ТАБЛІЦЕ 3 прымаюцца каэфіцыенты для разліку ацэнкі прыбытковасці, уклад кожнага транспартнага сродку з пункту гледжання чыстага прыбытку. Гэта значыць, каб вылічыць кошт прамой пошты, каэфіцыент 12 памнажаецца на сярэдняе колькасць адпраўленых паштовых адпраўленняў 109, каб атрымаць $ 1,305. Кліенты марнуюць у сярэднім 4,057 долараў. Такім чынам 1,305 $ / 4,057 $ = 26.8%. Гэта азначае, што прамая пошта прыносіла амаль 27% ад агульнага чыстага прыбытку. З пункту гледжання рэнтабельнасці інвестыцый 109 прамых лістоў прыносяць 1,305 долараў. Калі каталог каштуе 45 долараў, тады ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Паколькі цана не была незалежнай зменнай, звычайна робяць выснову, што ўплыў цэны пахаваны ў канстанце. У гэтым выпадку канстанта 5039 уключае кошт, любыя іншыя адсутныя зменныя і выпадковую памылку, альбо каля 83% чыстага прыбытку.

3 ТАБЛІЦА

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

заключэнне

Звычайная рэгрэсія прапанавала альтэрнатыву, каб даць уяўленне аб брудных дадзеных, як гэта часта бывае ў карпаратыўнай схеме тэсціравання. Рэгрэсія таксама забяспечвае ўклад у чысты прыбытак, а таксама бізнес-аргументацыю для рэнтабельнасці інвестыцый. Звычайная рэгрэсія - гэта альтэрнатыўны метад з пункту гледжання ацэнкі маркома.

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

2 Каментары

  1. 1

    Прыемная альтэрнатыва практычным пытанням, Майк.
    Падобна на тое, што вы зрабілі, я мяркую, што няма перакрыцця мэтавых камунікатараў за непасрэдныя папярэднія тыдні. У адваротным выпадку ў вас быў бы аўтарэгрэсіўны і / альбо адстаючы ў часе кампанент?

  2. 2

    Прымаючы блізка да вашай крытыкі наконт аптымізацыі, як можна выкарыстоўваць гэтую мадэль для аптымізацыі выдаткаў на каналы?

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.