- 产品整体数据量的提升;
- 产品整体的资源消耗以及金额情况;
- 关联产品的开通情况;
在找到跟购买转化相关的特征后,我们可以通过格兰杰因果关系检验去验证上述的相关结果 。这里简单介绍一下格兰杰因果关系检验: 因为我们只是找出了跟购买相关的行为特征以及属性特征,但我们不知道这些特征是否是购买的原因,所以就要通过Granger causality test去验证这些特征是否是购买的原因 。
原理:两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因 。
原假设和是否拒绝:X 和 Y 是不存在因果关系, 当经过格兰杰因果检验后计算出来的 p 值大于0.05 则接受原假设, 否则拒绝原假设 。
当把相关属性特征进行验证后,我们就可以通过后续分析找到转化的最佳时间点(Aha moment) 。
另外,复杂的数据分析对于很多市场运营、产品运营来说,过于复杂且如果数据资产过少,想要做到有效的数据分析也非常困难;因此,我们可以选择穷举测试以及用户访谈 。
穷举测试非常简单粗暴,通过相关线上营销渠道(产品内的引导触点、产品外的EDM触点等)将可能关联的所有产品进行周期性价值传递,进行多次、反复的营销推广,这也是目前很多厂商在做的事情 。
在这个过程中,除了产品开通以及产品关键行为指标的触发规则外,还会设定定时器、周期性、市场活动计划、功能使用等不同的触发规则 。
穷举测试能够帮助我们较低成本、快速的展开营销,通过用户在相关推广资源的点击、相关EDM的打开/内容点击情况,来评估用户对于我们所推送内容的兴趣程度 。
结合用户的互动反馈,我们可以决定进一步的业务传递,想要完成整个流程就需要营销自动化帮我们完成相关的分支 。然后再根据所有用户的反馈,去提取关键行为 。
但在这一过程中,会由于结合单个产品的贡献等人为原因,造成推广资源的分配不平衡的问题 。(毕竟曝光时间有限,有效的资源位也有限)虽然穷举测试能够帮助我们较低成本、快速的展开营销;但这样就会带来存在极大的概率问题或幸存者偏差,并且造成非常多的信息噪音,会对客户的使用体验造成较大的影响;因此同时,采集回收数据的过程可能相对更长一些,转化效率相对有限 。
除了线上穷举测试之外,我们还可以采用用户访谈 ***,让我们快速收获结论;但结论主要集中于人本属性以及产品运营指标,且可能由于抽样样本量的大小以及受访者、采访者质量等问题,造成结论的偏差,需要与其他方式一起使用 。
四、输出产品价值&自动化营销当我们收获到关联产品以及关键行为后,剩下的事情就非常简单,我们只需要将日常准备的产品GTM进行提炼,通过我们所拥有的各种渠道进行营销;在自动化营销的过程中,我们主要是为了获取用户的反馈,而非单纯的曝光;因为在收到用户的互动反馈后,我们才能更好的去评估用户对于产品的理解意愿,以便进行更加个性化的内容传递 。
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