Marcom Kev Ntsuas Qhov Ntsuas: Ib qho kev xaiv rau A / B Kev Xeem

seem dim kheej

Yog li peb ib txwm xav paub tias yuav ua li cas marcom (kev sib txuas lus lag luam) yog ua tau zoo, ob qho tib si raws li ib lub tsheb thiab rau ib tus neeg phiaj xwm. Hauv kev ntsuas tshuaj marcom nws yog ib qho muaj los ua haujlwm yooj yim A / B xeem. Qhov no yog ib qho txheej txheem nyob rau kev kuaj sim siv ob lub hlwb rau kev kho mob.

Ib lub cell txais txoj kev kuaj thiab lwm lub cell yuav tsis. Tom qab ntawv tus nqi teb lossis nyiaj tau los sib piv ntawm ob lub hlwb. Yog tias kev sim xov tooj ntawm tes tawm ntawm qhov ntsuas lub cell tswj (tsis pub dhau qhov ntsuas ntawm nqa, kev ntseeg siab, thiab lwm yam) kev sib tw tau pom tias tseem ceeb thiab zoo.

Vim Li Cas Thiaj Ua Lwm Yam?

Txawm li cas los xij, tus txheej txheem no tsis muaj kev pom ntau tiam. Nws ua kom zoo dua tsis muaj dab tsi, ua hauv lub tshuab nqus tsev, tsis muaj qhov cuam tshuam rau lub tswv yim thiab tsis muaj kev tswj hwm rau lwm yam kev dag.

Thib ob, txhua qhov dhau los, qhov kev ntsuam xyuas muaj kuab paug rau qhov tsawg kawg ntawm ib lub hlwb muaj kev sib tsoo tau txais lwm yam kev qhia, hom xov xwm, kev sib txuas lus, thiab lwm yam. Yog li lawv rov qab sim ua dua. Lawv kawm tsis muaj dab tsi, tsuas yog qhov kev sim ntawd tsis ua haujlwm.

Tias yog vim li cas kuv pom zoo kom siv regression zoo tib yam los tswj rau txhua lwm yam kev loj hlob. Regression qauv kuj muab kev pom rau hauv marcom kev ntsuas nqi uas tuaj yeem tsim qhov ROI. Qhov no tsis yog ua hauv lub tshuab nqus tsev, tab sis muab cov kev xaiv ua qhov chaw txawb chaw rau kom ua kom zoo dua nyiaj txiag.

Ib qho piv txwv

Cia peb hais tias peb tau sim ob lub email, kev xeem sib piv. Kev tswj hwm thiab qhov tshwm sim tau rov qab tsis hnov. Tom qab ntawd peb pom tawm tias peb lub tuam txhab chav saib xyuas ua qhov ncaj qha xa cov ntawv xa ncaj qha rau (feem ntau) cov pawg tswj hwm. Cov thooj no tsis tau npaj ua tiav (los ntawm peb) los yog tsis suav rau hauv kev xaiv cov qauv ntsuas. Ntawd yog, pawg lag luam-zoo li ib txwm tau txais cov ntawv xa ncaj qha tab sis pawg xeem – uas tau tuav tawm – tsis ua. Qhov no feem ntau tsis tshua muaj nyob hauv cov chaw haujlwm, hauv ib pab pawg tsis ua haujlwm lossis tsis sib txuas lus nrog lwm pawg lag luam.

Yog li hloov chaw kuaj qhov twg txhua kab yog tus qhua tuaj noj mov, peb yob cov ntaub ntawv los ntawm lub sijhawm, hais txhua asthiv. Peb ntxiv, los ntawm lub lim tiam, tus naj npawb ntawm cov ntawv xeem email, tswj email thiab cov ntawv xa ncaj qha xa tawm. Peb kuj suav nrog binary yam hloov pauv tau rau hauv lub caij, qhov no yog peb lub hlis twg. Saj 1 qhia tau ib feem ntawm cov khoom sib txuas nrog kev sim email pib hauv lub lim tiam 10. Tam sim no peb ua tus qauv:

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

Tus qauv zoo li qub regression raws li cov qauv sau los saum toj no ua rau ROOJ 2 cov zis. Xws li lwm yam kev hloov pauv ntawm txoj kev txaus siab. Ntawm kev ceeb toom tshwj xeeb yuav tsum yog tias (nuj) nqe raug cais tawm kom tsis txhob muaj tus nqi sib txawv. Qhov no vim tias qhov nyiaj tau los tiag tiag yog cov neeg siv tau sib txawv thiab suav raws li (net) nqe * kom muaj nuj nqis.

ROOJ 1

lub lim tiam em_tav 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

Yuav suav nrog tus nqi ua tus nqi sib txawv txhais tau tias muaj tus nqi ntawm ob sab ntawm kab zauv, uas tsis tsim nyog. (Kuv phau ntawv, Cov Kev Ntsuas Ua Lag Luam: Ntawv Qhia Tshaj Tawm rau Kev Tiag Kev Lag Luam, muab cov piv txwv dav dav thiab kev ntsuas ntawm qhov teeb meem no.) Kho R2 rau cov qauv no yog 64%. (Kuv tau poob q4 kom zam kev qhov tsis muaj qhov ntxiab tsis raug.) Emc = tswj email thiab emt = kuaj email. Tag nrho cov hloov pauv tseem ceeb ntawm qib 95%.

ROOJ 2

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

Nyob rau hauv cov nqe lus ntawm email xeem, lub xeem ntawv email outperformed lub tswj email los ntawm 77 vs 44 thiab tseem ceeb ntau. Yog li, kev lav ris rau lwm yam, tus xeem ntawv email ua haujlwm. Cov kev pom no tuaj txawm tias thaum cov ntaub ntawv tsis huv. Kev xeem A / B yuav tsis muaj qhov no.

Lub rooj 3 siv cov coefficients los laij cov nqi marcomm, kev muab nyiaj rau txhua lub tsheb ntawd cov nyiaj tau los tiag. Ntawd yog, txhawm rau suav tus nqi ntawm kev xa ntawv ncaj qha, coefficient ntawm 12 yog khoo tus lej ntawm tus lej nruab nrab ntawm cov ntawv xa ncaj qha ntawm xa 109 kom tau txais $ 1,305. Cov neeg yuav khoom siv feem ntau ntawm $ 4,057. Yog li ntawd $ 1,305 / $ 4,057 = 26.8%Cov. Qhov ntawd txhais tau tias kev xa ncaj qha nyiaj tau ze li 27% ntawm tag nrho cov nyiaj tau los tag nrho. Hauv cov ntsiab lus ntawm ROI, 109 ncaj qha ntawv tsim tawm $ 1,305. Yog tias qhov khoom siv tus nqi $ 45 ces ROI = ($ 1,305 - $ 55) / $ 55 = 2300%!

Vim hais tias tus nqi tsis yog ywj pheej sib txawv, nws feem ntau yog xaus lus tias tus nqi cuam tshuam tau tawg nyob rau hauv tas li. Nyob rau hauv cov ntaub ntawv no tas mus li ntawm 5039 suav nrog tus nqi, lwm qhov nqi ploj thiab yuam kev ntawm qhov yuam kev, lossis kwv yees li 83% ntawm cov nyiaj tau los.

ROOJ 3

q_3 q_2 q_1 dm emc emt const
Tub Cib -949 -1,402 -2,294 12 44 77 5,039
txhais tias 0.37 0.37 0.11 109.23 6.11 4.94 1
$4,875 - $ 352 - $ 521 - $ 262 $1,305 $269 $379 $4,057
tus nqi -7.20% -10.70% -5.40% 26.80% 5.50% 7.80% 83.20%

xaus

Ordinary regression muaj lwm txoj hauv kev los muab kev pom txog lub ntsej muag ntawm cov ntaub ntawv qias neeg, raws li yog feem ntau ntawm rooj sib tham kev lag luam. Regression tseem muab kev pab rau cov nyiaj tau los nrog rau kev ua lag luam rau ROI. Ordinary regression yog lwm cov txheej txheem nyob rau hauv nqe lus ntawm marcomm teb nqi.

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

2 Comments

  1. 1

    Kev xaiv zoo rau qhov teeb meem tswv yim, Mike.
    Hauv txoj kev uas koj tau ua tiav, Kuv twv tsis muaj kev sib tshooj ntawm cov hom phiaj sib txuas lus hauv lub lim piam ua ntej. Txwv tsis pub koj puas muaj qhov pib-regressive thiab / lossis lub sijhawm tsis ua haujlwm?

  2. 2

    Noj koj cov lus thuam hais txog kev ua kom zoo rau lub siab, yuav ua li cas ib tug siv cov qauv no txhawm rau txhawm rau siv kev siv nyiaj channel?

Yuav ua li cas koj xav hais tias?

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