Nirxandina Marcom: Alternatîfek ji Testkirina A / B

qada dimensional

Ji ber vê yekê em her dem dixwazin bizanin ka çawa marcom (danûstendinên kirrûbirrê), hem wekî wesayît û hem jî ji bo kampanyayek kesane pêk tîne. Di nirxandina marcomê de hevpar e ku meriv ceribandinek hêsan a A / B bikar bîne. Ev teknîkî ye ku tê de nimûneya bêserûber ji bo dermankirina kampanyayê du şaneyan digire.

Yek şaneyek testê digire û şaneya din na. Wê hingê rêjeya bersivê an dahata nêt di navbera her du şaneyan de tê qiyas kirin. Ger şaneya ceribandinê ji şaneya kontrolê baştir be (di nav parametreyên ceribandinê yên hilgirtin, bawerî û hwd.) De kampanya girîng û erênî tê dîtin.

Çima Tiştek Din Dike?

Lêbelê, vê pêvajoyê nifşek têgihîştinê tune. Ew tiştek çêtir nake, di valahiyekê de tê kirin, ji bo stratejiyê tu encam nade û ji bo teşwîqên din jî kontrol tune.

Ya duyemîn, pir caran, ceribandin bi vê yekê qirêj dibe ku bi kêmanî yek ji şaneyan bi xeletî pêşniyarên din, peyamên marqeyê, ragihandinê, hwd. Çiqas carî encamên testê bê encam, heya ne-hestyar jî hatine dîtin? Ji ber vê yekê ew dîsa û dîsa diceribînin. Ew tiştek fêr nabin, ji bilî ku ceribandin kêr nayê.

Ji ber vê yekê ez pêşniyar dikim ku vegerandina asayî bikar bînin da ku hemî teşwîqên din kontrol bikin. Modelkirina regresyonê di heman demê de di derbarê nirxandina marcomê de ku dikare ROI çêbike, têgihiştinan dide. Ev di valahiyê de nayê kirin, lê vebijarkên wekî portfoliyoyek peyda dike ku budceyê xweş bike.

Mînakek

Ka em bibêjin me du emaîl ceribandin, test vs. kontrol û encam ne-hestyar vegeriyan. Dûv re me zanî ku dezgeha marqeya me bi bêhemdî perçek nameya rasterast ji (bi piranî) koma kontrolê re şand. Vê perçê ne hatî plan kirin (ji hêla me ve) û ne jî di hilbijartina bêhemdî şaneyên testê de hate hesibandin. Ango, koma karsazî-wek-asayî nameya rasterast ya rasterast stend lê koma testê-ku hate girtin-neda. Ev di pargîdaniyek de pir tîpîk e, ku komek ne dixebite û ne jî bi yekîneyek karsaziya din re têkiliyê datîne.

Ji ber vê yekê li şûna ceribandina ku her rêzek xerîdar e, em daneyê li gorî demjimêrê, heftane dibêjin, radikin. Em bi heftê, hejmara e-nameyên testê, e-nameyên kontrolê û nameyên rasterast ên têne şandin zêde dikin. Di heman demê de di nav me de guherbarên binaryê jî hene ku ji bo demsalê, di vê rewşê de sê mehan carekê hesab bikin. TABLE 1 bi testa e-nameyê ku di hefteya 10. de dest pê dike navnîşek qismî ya berhevokan nîşan dide. Naha em modelek dikin:

net \ _rev = f (em \ _ test, em \ _cntrl, dir \ _mail, q_1, q_2, q_3, û hwd)

Modela regresyonê ya asayî ku li jor hatî formulekirin derketana TABELA 2 hilberîne. Vebijarkên serbixwe yên din ên berjewendiyê têxin nav xwe. Divê baldariyek taybetî hebe ku bihayê (nêt) wekî guhêrbarek serbixwe tête derxistin. Ji ber ku dahata nêt guherbara girêdayî ye û wekî tê hesibandin (net) biha * mîqdar.

TABLE 1

hefte 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

Ku bihayê wekî guhêrbarek serbixwe têxe tê wateya hebûna bihayê her du aliyên hevkêşeyê, ku ne guncan e. (Pirtûka min, Analîzên Kirrûbirrê: Rêbernameyek Kirarî ya Zanyariya Kirrûbirra Rastîn, nimûneyên berfireh û vekolîna vê pirsgirêka analîtîk peyda dike.) R2 ya ku ji bo vê modelê hatî verastkirin% 64 e. (Min q4 avêt da ku ji xefika dummy dûr nekeve.) Emc = e-nameya kontrolê û emt = e-nameya testê. Hemî guhêrbar di asta 95% de girîng in.

TABLE 2

q_3 q_2 q_1 dm emc EMTs bin
hevrêz -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
st err 474.1 487.2 828.1 2.5 22.4 30.8
t-rêjeya -2 -2.88 -2.77 4.85 1.97 2.49

Di warê ceribandina e-nameyê de, e-nameya testê ji 77-ê 44-ê ji e-nameya kontrolê baştir bû û pir girîngtir bû. Ji ber vê yekê, hesabkirina tiştên din, e-nameya testê xebitî. Dema ku daneyên qirêj dibin jî ev feraset têne. Ceribandinek A / B dê viya nehişta.

TABELA 3 hevbeşan digire da ku nirxandina marcomm, tevkariya her wesayîtê di warê dahata net de hesab bike. Ango, ji bo hesabkirina nirxê nameya rasterast, hevkêşeya 12-ê bi navgîniya navgîniya nameyên rasterast ên ku ji 109-an re hatine şandin re pirjimar dibe ku 1,305 $ bistîne. Xerîdar navînî 4,057 $ drav didin. Ji ber vê yekê $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%. Ew tê wê wateyê ku nameya rasterast beşdarî% 27 ya tevahî dahata nêt bû. Di warê ROI de, 109 nameyên rasterast $ 1,305 çêdikin. Ger lêçûnek katalogê $ 45 be wê hingê ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Ji ber ku biha ne guhêrbarek serbixwe bû, bi gelemperî tê encam kirin ku bandora bihayê di sabit de tê veşartin. Di vê rewşê de domdara 5039-ê bihayê, her guhêrbarên din ên wenda û çewtiyek bêhemdî, an jî nêzîkê% 83% dahata net digire nav xwe.

TABLE 3

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

Xelasî

Regresyona asayî alternatîvek pêşkêş kir da ku li pêşberî daneyên qirêj ferasetan peyda bike, wekî ku pir caran di nexşeya ceribandina pargîdanî de wiha ye. Regression di heman demê de ji bo ROI-yê tevkariyek drav û herweha wekî karsaziyek karsaziyê dike. Regresyona asayî di warê nirxandina marcomm de teknîkek alternatîf e.

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

2 Comments

  1. 1

    Ji bo pirsgirêkek pratîkî alternatîfek xweş, Mike.
    Bi awayê ku we kiriye, ez texmîn dikim ku di hefteyên pêşîn ên tavilê de lihevhatina ragihandina armancê tune. Wekî din hûn ê xwedan pêkhateyek oto-regresîv û / an demdirêj hebe?

  2. 2

    Rexneyên xwe yên di derbarê xweşbîniyê de di dilê xwe de digirin, meriv çawa dikare vê modelê bikar bîne da ku lêçûnên kanalê xweşbîn bike?

Hûn çi difikirin?

Ev malpera Akismet bikar tîne ku ji bo kêmkirina spam. Zêdetir agahdariya danûstandinên we çawa pêvajoy kirin.