Что такое приращение?
Общая проблема в мобильной маркетинговой индустрии заключается в том, что мы не всегда можем отличить органический трафик от платных установок. Это может привести к неправильным расчетам затрат на маркетинг и, в худшем случае, к тому, что маркетологи будут платить за установки, которые могли бы произойти бесплатно.
Эти проблемы можно решить, измерив
приращение и показав влияние ваших маркетинговых кампаний и объем органического трафика. С этим знанием вы можете узнать стоимость каждой инкрементальной конверсии (установки, произошедшей из-за затрат на маркетинг) и масштабировать этот канал соответствующим образом.
Как можно протестировать приращение?
Тестирование приращения может быть сложным, но если вы уже знакомы с обычным A/B-тестированием, у вас уже есть хорошая отправная точка. Вот упрощенный пример с нашего блога, чтобы показать, как это работает:
Основной принцип заключается в сегментации двух аудиторий (допустим, группа A и группа B), которые проявляют подобное поведение, а затем запуске рекламных кампаний только для группы B. Установки из группы A будут полностью органическими, поэтому любое увеличение в группе B покажет вам приращение, вызванное затратами на рекламу. Например, у вас могут быть следующие результаты:
Группа A (контрольная группа, без рекламы): 100 установок
Группа B (контактная группа, с рекламой): 120 установок
Это может указывать на то, что ваши затраты на рекламу вызвали 20 дополнительных установок. Из этих цифр вы можете рассчитать прирост и приращение:
- Прирост – это увеличение от группы A к группе B (20 установок, увеличение на 20%)
- Приращение – это процент группы B, который преобразовался благодаря затратам на маркетинг (20 установок, 16,7% от общего числа группы B).
Итак, сколько стоит каждая инкрементальная установка? Вы можете рассчитать это, разделив ваши расходы на рекламу для группы B на измеренный прирост. Если кампания стоила 100 долларов, и 20 установок были доказаны как инкрементальные, стоимость каждого инкрементального пользователя составляет 5 долларов.
Если вы постепенно увеличиваете бюджет этой кампании, вы также можете определить, преобразует ли больший процент инкрементальных пользователей при увеличенных затратах на рекламу, что снижает стоимость каждой установки.
Приведенный выше пример может быть чрезвычайно упрощенным, но он, надеюсь, дает вам отправную точку для анализа приращения. При реализации таких тестов вам следует убедиться, что вы полностью понимаете:
- Ваши основные результаты: что вы ожидаете узнать от каждого теста?
- Уровень уверенности: является ли этот тест репрезентативным для более широкой аудитории?
- Факторы смягчения: можно ли доверять этим данным? Если нет, почему?
Еще одна вещь, которую следует учесть, заключается в том, что поведение пользователей может меняться со временем, и всегда есть шанс, что ваши результаты не будут соответствовать будущим результатам. По этой причине ваша стратегия должна быть гибкой, и ваша гипотеза должна продолжать развиваться со временем.
COVID-19 UPDATE 
