电商行业充斥着大大小小的促销活动,O2O领域也常常上演补贴大战,在开疆辟土阶段,砸钱让利招揽用户的法子自然最为好使,但当形成一定规模之后,疯狂促销补贴的模式是否仍然高效?个性化的运营策略是否有必要?活动的真实效果到底如何?app刷量
为了解决以上问题,建立科学的活动效果评估体系,当前最简便的方法莫过于AB测试。
AB测试目前广泛应用于产品灰度发布阶段,除此以外,AB测试还有更为广泛的用途,比如:精准营销等增长策略。
要进行某类方案的验证,其理念非常朴素,无非就是控制变量,但商业世界尤其复杂,想要控制一切不相干变量极其困难,因此AB测试大行其道,成为了检验“真理”的常用标准。
基于AB测试的思想,通过随机分组,可以保证两个组的其他变量基本一致,通过对实验组施加影响,来观察实验组相对于对照组的表现差异,从而评估该影响的效果。
接下来,我们就以电商行业的促销活动为例,尝试构建促销的评估体系。app推广
首先,通过标签筛选出潜在人群,并随机抽取一部分用户作为测试组,在不做任何干预的情况下,暗中观察用户的转化情况。app推广方案
因此,我们以对照组的转化率作为没有优惠券情况下的自然转化率,那么,我们可以得到以下与用户相关的指标:应用推广
同理,从经营分析的层面,我们可以评估实际的销售效果:
最终,我们可以得到评估经营效果的综合指标:
上边的指标这么多,那哪个才是最重要的呢?
以上指标罗列的目的是便于理解指标的拆解计算过程。但对于不同角色而言,最终只需要关注与其相关的结果指标。ios应用推广
其中,GMV净提升率反应的是活动对于GMV的提升效果,如果当前的目标是不惜一切代价冲GMV的话,那么应该选择GMV净提升率高的活动形式或力度。而如果需要权衡考量利润的话,那么还应该把ROI纳入分析,选取GMV净提升率较高,同时ROI也较为可观的活动方案。如何提高转化率
上边有提到,运营或者销售可以通过AB测试优化活动方案,那么具体应该如何实现呢?
如果需要测试不同促销形式、不同活动力度的效果,那么有必要对实验组进一步细分。
例如:对于实验组1可以发放满100减20的券,实验组2发放满100减10的券,最后与对照组比对分析活动效果差异。满100减20的券GMV提升可能较高,但由于成本较大,也会导致GMV净提升率和ROI并不高。小米应用商店下载
同样,对于不同促销形式,如定向优惠券、定向优惠价格等,同一折扣力度不同门槛,如100减20和200减40,也可以以相似方法进行测试。
进行多次AB测试之后,可以根据历史测试数据进行初步判断,识别符合目标的最优促销方案。
方法论总是看上去很美好,但一到落地层面就会面临很多意想不到的问题,下面就来扒一扒,按照上述AB测试的方法来做活动效果评估及优化会有哪些坑。360应用市场下载
现实世界纷繁复杂,想要抽丝剥茧,捋出头绪谈何容易。试验总会好过停步不前,在实践之中,我们可以学着避开一个又一个的坑。安智市场软件下载
我们都在试图去搭建一个框架,在这个框架下反复地探究,找到一丝可能的线索,最终,这些线索会编织起一个网络。
作者:Mr.墨叽
来源:
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