А/В в Маркетинге, 2ая часть следствия
В первой части мы поняли, что пуши не приносят метрик. Теперь наш следователь поищет неэффективные скидочные механики среди таких:
- Скидки для привлечения и удержания новичков
- Скидки для роста частотности покупок "лояльных" (сегодня про это!)
По-хорошему нужно замерять прирост LTV vs прирост трат на скидки в А/В. Но прогноз LTV - отдельная задача месяца на 2-3:)
Сроки следствия поджимают, поэтому для начала разыщем очевидно невыгодные механики по прокси-метрикам LTV 💸
Скидки для роста частотности очевидно должны растить частотность (хотя бы по заходам в приложение)
и окупаться хотя бы за 6 мес (у нашей компании 6 покупок за 6 месяце в среднем).
Будем разыскивать совсем неэффективные скидочные механики в АВ через гипотезу:
6 * Прирост прибыли в А/В < Прирост затрат на скидку
И
Прирост частоты заходов в приложение = 0
Запускаем отдельные А/В на каждую скидочную механику. Маркетинг бунтует, что это уронит бизнес компании - хорошо, запускаемся лайтово на 10% юзеров (благо их у нас много)
Итог: 11 / 17 скидочных механик можно отключить, сэкономив... 40% бюджета на маркетинг (основано на реальных событиях):
> Скидка спонсирует направление на грани убытка. В моем опыте было такое направление с -1 млрд руб прибыли (знак минус заметили?):
отключили в нем все скидки, стало +15 млн
> Promo hunter: есть такие товары, в которых 90% продаж по промо. Естественно в убыток. Отключаем промо, получаем прибыль с 10% продаж, но блин, прибыль!
> Скидки на такси в дождь. Не верите? Если маркетинг оптимизирует конверсию в заказ, а не (LTV - затраты), то эта идея просто гениально растит конверсию. Видел подобное в известных компаниях
> Фрод, фрод и еще раз фрод. Какие-то скидочные механики по дефолту проще зафродить. Люди 1 раз получают скидку и больше никаких бонусов для компании
CEO в шоке, отключают эти 11 / 17 неэффективных механик - за маркетингом остается уже 30 из 80% заказов изначально. Да еще и 40% бюджета сэкономили. CEO стал подумывать на сэкономленные деньги завести отдел А/В в компании
P.S. Это классный пример, зачем нужны гипотезы вроде H0 > H1 и множественное тестирование (тут 2 гипотезы)
P.P.S. Нам пришло уже 5 заявлений на разбор АВ в форму - наши полицейские возьмутся за них на следующей неделе 🚨
В первой части мы поняли, что пуши не приносят метрик. Теперь наш следователь поищет неэффективные скидочные механики среди таких:
- Скидки для привлечения и удержания новичков
- Скидки для роста частотности покупок "лояльных" (сегодня про это!)
По-хорошему нужно замерять прирост LTV vs прирост трат на скидки в А/В. Но прогноз LTV - отдельная задача месяца на 2-3:)
Сроки следствия поджимают, поэтому для начала разыщем очевидно невыгодные механики по прокси-метрикам LTV 💸
Скидки для роста частотности очевидно должны растить частотность (хотя бы по заходам в приложение)
и окупаться хотя бы за 6 мес (у нашей компании 6 покупок за 6 месяце в среднем).
Будем разыскивать совсем неэффективные скидочные механики в АВ через гипотезу:
6 * Прирост прибыли в А/В < Прирост затрат на скидку
И
Прирост частоты заходов в приложение = 0
Запускаем отдельные А/В на каждую скидочную механику. Маркетинг бунтует, что это уронит бизнес компании - хорошо, запускаемся лайтово на 10% юзеров (благо их у нас много)
Итог: 11 / 17 скидочных механик можно отключить, сэкономив... 40% бюджета на маркетинг (основано на реальных событиях):
> Скидка спонсирует направление на грани убытка. В моем опыте было такое направление с -1 млрд руб прибыли (знак минус заметили?):
отключили в нем все скидки, стало +15 млн
> Promo hunter: есть такие товары, в которых 90% продаж по промо. Естественно в убыток. Отключаем промо, получаем прибыль с 10% продаж, но блин, прибыль!
> Скидки на такси в дождь. Не верите? Если маркетинг оптимизирует конверсию в заказ, а не (LTV - затраты), то эта идея просто гениально растит конверсию. Видел подобное в известных компаниях
> Фрод, фрод и еще раз фрод. Какие-то скидочные механики по дефолту проще зафродить. Люди 1 раз получают скидку и больше никаких бонусов для компании
CEO в шоке, отключают эти 11 / 17 неэффективных механик - за маркетингом остается уже 30 из 80% заказов изначально. Да еще и 40% бюджета сэкономили. CEO стал подумывать на сэкономленные деньги завести отдел А/В в компании
P.S. Это классный пример, зачем нужны гипотезы вроде H0 > H1 и множественное тестирование (тут 2 гипотезы)
P.P.S. Нам пришло уже 5 заявлений на разбор АВ в форму - наши полицейские возьмутся за них на следующей неделе 🚨