移动应用术语 Incrementality

移动应用术语

增量

什么是增量?

移动营销领域经常面临的问题是,我们并非每次都能区分自然流量与付费安装。这样可能会导致在计算营销支出时出现失误,更糟糕的是还可能导致营销商为原本可以免费产生的安装支付费用。

这些问题可以通过评估增量来解决,从而展示营销推广活动产生的影响以及自然流量的比例。根据这一信息,您就可以确定每次增量转化的成本(营销支出带来的安装),并据此调整对该渠道的营销支出比例。

如何测试增量?

增量测试可能比较复杂,但是如果您对常规的 A/​B 测试比较熟悉,那么您就已经有了很好的起点。以下简化示例摘自我们的博客, 可以帮助您理解其工作原理:

基本原理是将有相似行为的受众进行分组(例如:A 组和 B 组),然后仅针对 B 组开展推广活动。A 组带来的安装全部属于自然安装;B 组中出现的任何增长都会向您展示广告支出带来的增量差异。例如,您可能会得到以下结果:

A 组(对照组,不展示任何广告):100 次安装
B 组(暴露组,展示广告):120 次安装

此结果表明您的广告支出增加了 20 次安装。根据这些数据,您可以计算出提升量和增量:

  • 提升量是指 A 组与 B 组之间的增加量(20 次安装,增加了 20%)
  • 增量是营销支出为 B 组带来的转化量百分比(20 次安装,占 B 组总量的 16.7%)。

那么,每次增量转化的成本是多少?您可以将用于 B 组的广告支出除以所得的提升量。如果推广活动的成本为 100 美元,而增量为 20 次安装,那么每位增量用户的成本为 5 美元。

如果随后慢慢扩大该推广活动的规模,您还可以确定增加的广告支出是否可以转化更大比例的增量用户,从而降低每次安装的成本。

上面的示例可能非常简单,但希望它能为您分析增量提供一个好的起点。如果自行进行这些测试,请确保您充分了解以下内容:

  • 您的主要目的:您想从每次测试中了解什么?
  • 置信度:本次测试是否能代表大多数受众?
  • 缓解因素:这些数据可信吗?如果不可信,原因是什么?

还需要考虑的是,用户行为可能会随时间发生变化,而且您的测试结果总是有可能无法反映以后的结果。因此,您需要适时调整策略并变通您的推论。