Pagbili sa Marcom: Usa ka alternatibo sa Pagsulay sa A / B

dimensional nga globo

Mao nga kanunay namon gusto mahibal-an kung giunsa marcom Ang (mga komunikasyon sa pagpamaligya) nagpasundayag, pareho sa usa ka salakyanan ug alang sa tagsatagsa ka kampanya. Sa pagtimbang-timbang sa marcom kasagaran nga gigamit ang yano nga pagsulay sa A / B. Kini usa ka pamaagi diin ang random sampling nagpuyo sa duha ka mga selyula alang sa pagtambal sa kampanya.

Usa ka selyula ang nagsulay ug ang usa usab nga selyo dili. Pagkahuman gitubag ang rate sa pagtubag o kita sa net sa taliwala sa duha ka mga selyula. Kung ang test cell molabaw sa control cell (sulud sa mga parameter sa pagsaka sa pagtaas, pagsalig, ug uban pa) ang kampanya giisip nga hinungdanon ug positibo.

Ngano nga Adunay Uban Pa?

Bisan pa, kini nga pamaagi kulang sa pagsabut sa panan-aw. Wala’y gi-optimize kini, gihimo sa usa ka kahaw-angan, wala’y implikasyon alang sa estratehiya ug wala’y pagpugong sa uban pang mga pagpalihok.

Ikaduha, kanunay kaayo, ang pagsulay nahugawan sa labing menos usa sa mga selyula nga aksidente nga nakadawat ubang mga tanyag, mga mensahe sa tatak, komunikasyon, ug uban pa Pila ka beses nga ang mga resulta sa pagsulay giisip nga dili kombinsido, bisan dili sensitibo? Mao nga gisulayan nila pag-usab ug usab. Wala silay nahibal-an, gawas nga ang pagsulay dili molihok.

Mao nga girekomenda ko ang paggamit sa yano nga pag-usab aron makontrol ang tanan nga uban pang mga pagpalihok. Pagmodelo sa pag-usab naghatag usab mga panan-aw sa valuasyon sa marcom nga makamugna usa ka ROI. Wala kini buhata sa usa ka haw-ang, apan naghatag mga kapilian ingon usa ka portfolio aron ma-optimize ang badyet.

Usa ka Panig-ingnan

Ingnon ta nga gisulayan namon ang duha nga email, pagsulay kumpara sa pagpugong ug ang mga sangputanan nibalik nga dili sensible. Pagkahuman nahibal-an namon nga ang among departamento sa marka sa aksidente nagpadala usa ka direkta nga piraso sa mail sa (kadaghanan) sa grupo sa pagkontrol. Kini nga piraso wala giplano (pinaagi kanamo) o giisip usab nga sulag nga pagpili sa mga selyula sa pagsulay. Sa ato pa, nakuha sa naandan nga negosyo sama sa naandan nga grupo ang naandan nga direktang koreo apan ang grupo sa pagsulay – nga gipakita – wala. Kini kasagarang tipikal sa usa ka korporasyon, diin ang usa ka grupo dili molihok o makigkomunikar sa ubang yunit sa negosyo.

Mao nga imbis nga susihon diin ang matag laray usa ka kostumer, gilukot namon ang datos matag yugto sa oras, isulti kada semana. Nagdugang kami, sa semana, ang ihap sa mga email sa pagsulay, pagkontrol sa mga email ug direktang mga mail nga gipadala. Giapil usab namon ang mga variable sa binary aron iingon ang panahon, sa kini nga kaso matag tulo ka bulan. Ang TABLE 1 nagpakita usa ka bahin nga lista sa mga pinagsama sa pagsulay sa email sugod sa semana 10. Karon naghimo kami usa ka modelo:

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

Ang yano nga modelo sa pag-usab ingon giumol sa taas naghimo sa TABLE 2 output. Paglakip bisan unsang uban pang independente nga mga variable sa interes. Sa piho nga pahibalo kinahanglan nga ang (net) nga presyo wala iapil ingon usa ka independente nga pagbag-o. Kini tungod kay ang kita sa net mao ang dependant variable ug gikalkula ingon (net) nga presyo * kantidad.

TABLE 1

semana 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

Ang pag-upod sa presyo ingon usa ka independiyenteng baryable nagpasabot nga adunay presyo sa parehas nga kilid sa equation, nga dili angay. (Akong libro, Marketing Analytics: Usa ka Praktikal nga Giya sa Tinuod nga Siyensya sa Marketing, naghatag daghang mga pananglitan ug pagtuki sa kini nga problema sa analitiko.) Ang gipaangay nga R2 alang sa kini nga modelo mao ang 64%. (Gihulog nako ang q4 aron malikayan ang dummy trap.) Emc = control email ug emt = test email. Ang tanan nga mga baryable hinungdanon sa 95% nga lebel.

TABLE 2

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

Bahin sa pagsulay sa email, ang email sa panukiduki milabaw sa kontrol sa email sa 77 vs 44 ug labi ka hinungdanon. Sa ingon, ang pag-asoy sa uban pang mga butang, ningtrabaho ang email sa pagsulay. Kini nga mga panan-aw moabut bisan kung nahugawan ang datos. Ang usa ka pagsulay nga A / B dili makahimo niini.

Gikuha sa TABLE 3 ang mga coefficients aron makalkula ang marcomm valuation, usa ka kontribusyon sa matag salakyanan bahin sa net nga kita. Kana mao, aron makalkula ang kantidad sa direkta nga mail, ang koepisyent nga 12 gipadaghan sa gipasabut nga ihap sa direktang mga mail nga gipadala sa 109 aron makakuha $ 1,305. Ang mga kostumer mogasto sa us aka average nga kantidad nga $ 4,057. Ingon niini $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%. Kana nagpasabut nga ang direktang mail nakatampo hapit sa 27% sa kinatibuk-ang kita sa net. Sa termino sa ROI, 109 nga direktang mga mail ang nakahatag $ 1,305. Kung ang usa ka katalogo nagkantidad $ 45 dayon ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Tungod kay ang presyo dili independiyente nga pagbag-o, kasagaran kini gitapos nga ang epekto sa presyo nalubong sa kanunay. Sa kini nga kaso, ang kanunay nga 5039 nag-upod sa presyo, bisan unsang uban nga nawala nga mga variable ug usa ka random nga sayup, o mga 83% sa net nga kita.

TABLE 3

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

Panapos

Ang naandan nga pag-us-os nagtanyag us aka alternatibo aron makahatag mga panabut sa atubang sa hugaw nga datos, sama sa kanunay nga kaso sa usa ka laraw sa pagsulay sa korporasyon. Naghatag usab ang pag-usab sa usa ka kontribusyon sa net nga kita ingon man usa ka kaso sa negosyo alang sa ROI. Ang kasagaran nga pag-usab mao ang usa ka alternatibo nga pamaagi sa mga termino sa marcomm valuation.

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

2 Comments

  1. 1

    Maayo nga alternatibo sa usa ka praktikal nga isyu, Mike.
    Sa paagi nga imong nahimo, sa akong hunahuna wala’y pagsapaw sa mga target nga tigpakigsulti sa mga miaging semana pa. Kung dili man ikaw adunay usa ka auto-regressive ug / o oras-lagged nga sangkap?

  2. 2

    Gikuha ang imong mga pagsaway bahin sa pag-optimize, unsa man mahimo nga gamiton kini nga modelo aron ma-optimize ang paggasto sa channel?

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.