仅作为理解增量分析的起点

[akbhasan185]

更复杂的计算模型（例如回归模型）会考虑许多外部因素（季节性、计算iROAS时的汇率波动等）的影响以及用于统计计算的p值。重要的是要理解增量分析的细微差别，而不仅仅是简化的说明，并考虑它们对减少（或增加）增量效应的影响。

为了说明起见，让我们看一下基于订阅的产品，其客户流失率较低，约为 15%。假设我们针对订阅期限还剩 5 天的用户开展再营销活动，鼓励他们续订。在这种情况下，预计增量率会较低。为什么？因为即使没有再营销活动，大多数用户也很可能会续订订阅，因为流失率约为 15%。此示例表明，“热门”受众等因素可能会导致由于有机转化率较高而导致的百分比增量较低。

贝叶斯方法可以让你更准确地计算出期望的 中英数据 用户行为由接触广告而引起的概率，但计算需要深入研究后验概率、beta 和 gamma 分布以及不相容假设等概念，这些概念不可能在 Excel 电子表格中自行计算（但你可以尝试）。


转化漏斗从曾经简单的点击购买模式演变为复杂的多渠道格局，凸显了深度分析方法来捕捉和了解投放品牌广告的渠道、受众群体和平台之间的多方面互动的必要性。数据收集和分析服务以及广告平台本身提供了支持通过复杂的数学计算进行 A/B 测试的技术部分的工具。