Valutazione Marcom: Una Alternativa à Prove A / B

sfera dimensionale

Cusì vulemu sempre sapè cumu marcom (cumunicazioni marketing) hè in esecuzione, sia cum'è veiculu sia per una campagna individuale. In a valutazione di marcom hè cumunu impiegà test simplici A / B. Questa hè una tecnica in cui u campionamentu casuale populeghja duie cellule per u trattamentu di a campagna.

Una cella riceve u test è l'altra cella ùn. Allora u tassu di risposta o l'inguernu netu hè paragunatu trà e duie cellule. Se a cella di prova supera a cella di cuntrollu (in i parametri di prova di elevazione, fiducia, ecc.) A campagna hè cunsiderata significativa è positiva.

Perchè Qualchissia Altru?

Tuttavia, sta prucedura manca di generazione di insight. Ùn ottimizeghja nunda, hè realizatu in un vacuum, ùn dà micca implicazioni per a strategia è ùn ci hè micca cuntrolli per altri stimuli.

Dopu, troppu spessu, u test hè inquinatu in u fattu chì almenu una di e cellule hà ricevutu accidentalmente altre offerte, messaghji di marca, cumunicazioni, ecc. Quante volte i risultati di u test sò stati cunsiderati inconcludenti, ancu senza sensu? Cusì provanu una volta è l'altra. Ùn amparanu nunda, eccettu chì e prove ùn funzionanu micca.

Hè per quessa chì ricumandemu à aduprà regressione ordinaria per cuntrullà per tutti l'altri stimuli. Mudellazione di regressione dà ancu insights in a valutazione di marcom chì pò generà un ROI. Questu ùn hè micca fattu in un vacuum, ma furnisce opzioni cum'è un portafoglio per ottimizà u budget.

Un Esempiu

Diciamu chì stavamu testendu dui email, test vs. cuntrollu è i risultati sò tornati senza sensu. Dopu avemu scupertu chì u nostru dipartimentu di marca hà mandatu accidentalmente un pezzu di posta diretta à (principalmente) u gruppu di cuntrollu. Questu pezzu ùn era micca pianificatu (da noi) nè cuntabilizatu in a scelta casuale di e cellule di prova. Vale à dì, u gruppu cum'è sempre hà ricevutu a posta diretta abituale ma u gruppu di prova - chì era tenutu fora - ùn l'hà micca. Questu hè assai tipicu in una corporazione, induve un gruppu ùn funziona nè cumunicà cù un'altra unità d'impresa.

Dunque invece di pruvà induve ogni fila hè un cliente, aghjustemu i dati per periodu di tempu, dicemu settimanale. Sumemu, à settimana, u numeru di email di prova, email di cuntrollu è mail diretti mandati. Includemu ancu variabili binari per tene contu di a stagione, in questu casu trimestrale. U TABULU 1 mostra un elencu parziale di l'agregati cù a prova di email da a settimana 10. Avà femu un mudellu:

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

U mudellu di regressione ordinariu cumu formulatu sopra produce TABLE 2 output. Includite qualsiasi altre variabili d'interessu indipendenti. Un avvisu particulare deve esse chì u prezzu (netu) hè esclusu cum'è variabile indipendente. Hè perchè l'ingressu netu hè a variabile dipendente è hè calculatu cum'è (net) prezzu * quantità.

TABLE 1

settimana 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

Includere u prezzu cum'è una variabile indipendente significa avè prezzu da i dui lati di l'equazione, chì ùn hè micca adeguatu. (U mo libru, Analytics di Marketing: Una Guida Pratica per a Scienza di Marketing Reale, furnisce esempi estensivi è analisi di stu prublema analiticu.) U R2 adattatu per questu mudellu hè 64%. (Aghju abbandunatu q4 per evità a trappula finta.) Emc = email di cuntrollu è emt = email di prova. Tutte e variabili sò significative à u livellu 95%.

TABLE 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
rapportu t -2 -2.88 -2.77 4.85 1.97 2.49

In termini di test di e-mail, l'email di prova superava l'email di cuntrollu da 77 vs 44 è era assai più significativa. Cusì, cuntendu per altre cose, l'email di prova hà travagliatu. Queste intuizioni venenu ancu quandu i dati sò inquinati. Un test A / B ùn averia micca pruduttu questu.

U TABULU 3 piglia i coeficienti per calculà a valutazione marcomm, una cuntribuzione di ogni veiculu in termini di rivenuti netti. Vale à dì, per calculà u valore di a posta diretta, u coefficiente di 12 hè multiplicatu cù u numeru mediu di mail diretti inviati di 109 per uttene 1,305 $. I Clienti passanu una quantità media di 4,057 $. Cusì 1,305 $ / 4,057 $ = 26.8%. Ciò significa chì a posta diretta hà cuntribuitu quasi u 27% di u rivenutu netu tutale. In termini di ROI, 109 mail diretti generanu 1,305 $. Se un catalogu costa 45 $ allora ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Perchè u prezzu ùn era micca una variabile indipendente, di solitu si cunclude chì l'impattu di u prezzu hè intarratu in a costante. In questu casu a costante di 5039 include u prezzu, qualsiasi altra variabile mancante è un errore casuale, o circa 83% di i rivenuti netti.

TABLE 3

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

cunchiusioni

A regressione ordinaria hà offertu una alternativa per furnisce intuizioni di fronte à i dati sporchi, cume hè spessu u casu in un schema di prova aziendale. A Regressione furnisce ancu una cuntribuzione à i rivenuti netti è ancu un casu d'affari per u ROI. A regressione urdinaria hè una tecnica alternativa in termini di valutazione marcomm.

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2 Comments

  1. 1

    Bella alternativa à una questione pratica, Mike.
    In u modu chì avete fattu, credu chì ùn ci hè micca una sovrapposizione di cumunicatori di destinazione in e settimane precedenti immediathe. Altrimenti avete un cumpunente autoregressivu è / o ritardatu?

  2. 2

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