Marcom-wurdearring: in alternatyf foar A / B-testen

dimensionale sfear

Dat wy wolle altyd witte hoe marcom (marketingkommunikaasje) presteart, sawol as wein as foar in yndividuele kampanje. By it evaluearjen fan marcom is it gewoan om ienfâldige A / B-testen te brûken. Dit is in technyk wêrby't willekeurige sampling twa sellen befolkt foar behanneling fan 'e kampanje.

Ien sel krijt de test en de oare sel sil net. Dan wurdt antwurdpersintaazje as netto-ynkommen fergelike tusken de twa sellen. As de testsel de kontrôlesel útrint (binnen testparameters fan lift, fertrouwen, ensfh.) Wurdt de kampanje as wichtich en posityf achte.

Wêrom wat oars?

Dizze proseduere mist lykwols generaasje fan ynsjoch. It optimaliseart neat, wurdt útfierd yn in fakuüm, jout gjin gefolgen foar strategy en d'r binne gjin kontrôles foar oare prikels.

Twad, al te faak wurdt de test fersmoarge trochdat teminsten ien fan 'e sellen per ongelok oare oanbiedingen, merkberjochten, kommunikaasje, ensfh. Dat se testen wer en wer. Se leare neat, útsein dat testen net wurket.

Dêrom advisearje ik gebrûk fan gewoane regression om te kontrolearjen foar alle oare prikels. Regressionmodeling jout ek ynsjoch yn wurdearring fan marcom dy't in ROI kin generearje. Dit wurdt net yn in fakuüm dien, mar biedt opsjes as portfolio om it budzjet te optimalisearjen.

In foarbyld

Litte we sizze dat wy twa e-mails testten, test tsjin kontrôle en de resultaten kamen net-sinnich werom. Doe fûnen wy út dat ús merkôfdieling per ongelok in direkte poststik stjoerde nei (meast) de kontrôtgroep. Dit stik waard net pland (troch ús) noch rekkene by it willekeurich kiezen fan de testsellen. Dat is, de saaklik-as-gewoane groep krige de gewoane direkte post, mar de testgroep - dy't waard hâlden - die net. Dit is heul typysk yn in korporaasje, wêryn ien groep net wurket noch kommuniseart mei in oare saaklike ienheid.

Dat ynstee fan te testen wêryn elke rige klant is, rôlje wy de gegevens op per tiidperioade, sis mar wykliks. Wy foegje, per wike, it oantal test-e-post, kontrôle-e-post en direkte ferstjoerde berjochten op. Wy omfetsje ek binêre fariabelen om seizoen te rekkenjen, yn dit gefal kwartaal. TABEL 1 toant in diellist fan 'e aggregaten mei de e-posttest dy't begjint yn wike 10. No dogge wy in model:

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

It gewoane regressionmodel lykas hjirboppe formulearre produseart TABLE 2-útfier. Meitsje alle oare unôfhinklike fariabelen fan belang. Fan bysûnder opmerking moat wêze dat (netto) priis is útsletten as in ûnôfhinklike fariabele. Dit komt om't netto-ynkomsten de ôfhinklike fariabele is en wurdt berekkene as (netto) priis * kwantiteit.

TABUL 1

wike 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

Priis opnimme as in ûnôfhinklike fariabele betsjut priis hawwe oan beide kanten fan 'e fergeliking, wat net geskikt is. (Myn boek, Marketing Analytics: In praktyske hantlieding foar echte marketingwittenskip, biedt wiidweidige foarbylden en analyze fan dit analytyske probleem.) De oanpaste R2 foar dit model is 64%. (Ik liet q4 falle om de dummyfal te foarkommen.) Emc = kontrôle e-post en emt = test e-post. Alle fariabelen binne wichtich op it 95% nivo.

TABUL 2

q_3 q_2 q_1 dm emc EMTs const
coeff -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-ferhâlding -2 -2.88 -2.77 4.85 1.97 2.49

Yn termen fan 'e e-posttest prestearde de test-e-post de kontrôle-e-post troch 77 tsjin 44 en wie folle wichtiger. Sadwaande wurke de test-e-post, rekkene foar oare dingen. Dizze ynsjoggen komme sels as de gegevens fersmoarge binne. In A / B-test soe dit net hawwe produsearre.

TABEL 3 nimt de koëffisjinten om marcomm-wurdearring te berekkenjen, in bydrage fan elk auto yn termen fan netto-ynkomsten. Dat is, om de wearde fan direkte post te berekkenjen, wurdt de koëffisjint fan 12 fermannichfâldige mei it gemiddelde oantal direkte mails ferstjoerd fan 109 om $ 1,305 te krijen. Klanten besteegje in gemiddelde bedrach fan $ 4,057. Dus $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%, Dat betsjut dat direkte post hast 27% bydroech fan 'e totale netto-ynkomsten. Yn termen fan ROI generearje 109 direkte mails $ 1,305. As in katalogus $ 45 kostet dan ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Om't priis gjin ûnôfhinklike fariabele wie, wurdt normaal konkludeare dat de ynfloed fan 'e priis yn' e konstante is begroeven. Yn dit gefal befettet de konstante fan 5039 priis, alle oare ûntbrekkende fariabelen en in willekeurige flater, of sawat 83% fan 'e netto-ynkomsten.

TABUL 3

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

Konklúzje

Gewoane regression bea in alternatyf oan om ynsjoggen te leverjen tsjinoer smoarge gegevens, lykas faaks it gefal is yn in skema foar bedriuwstests. Regression leveret ek in bydrage oan netto ynkomsten as in saaklike saak foar ROI. Gewoane regression is in alternative technyk yn termen fan wurdearring fan marcomm.

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

2 Comments

  1. 1

    Moai alternatyf foar in praktyske kwestje, Mike.
    Op 'e manier dy't jo hawwe dien, tink ik dat d'r yn de direkte foarige wiken gjin oerlaap is fan doelkommunikators. Oars soene jo in auto-regressyf en / of tiid efterbleaun ûnderdiel hawwe?

  2. 2

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.