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如何证明优惠券功能的有效性?

如何证明优惠券功能的有效性?

优惠券功能在各行各业已经被普遍使用,网络上各种优惠券的功能分析与原型有很多,但大多文章都忽视了一个最核心的问题,优惠券是有成本的,如何证明发放优惠券对比不发优惠券是能够产生更大的价值的?优惠券作为一个常用的运营手段,在各行各业普遍应用。但是,发行优惠券是有成本的,如何证明发放优惠券能产生更大的价值呢?

如何证明优惠券功能的有效性?

一、背景

最一开始,我从老板那里接到的任务是要做平台会员体系。

这是一个重要但不紧急的任务,因此我花费了大概1个月的时间对比了游戏行业里做的比较大的平台会员体系,再加上与朋友的交流,最后得出的结论是如果要做平台会员体系,那么首先要做优惠券。

做平台会员体系不是目的而是手段,本质的目的是希望用户价值最大化。因此,问题就转变成了如何通过平台会员体系对公司创造更大的价值和更多的利润,但公司的利润创造是基于用户的,所以这个问题再次转变成了,如何通过平台会员体系对用户创造更大的价值和利润。

想清楚了这个问题后,答案就很明显了,就是优惠券。对公司来说提升付费效果带来更多利润,对用户来说享受折扣。

但想到这里之后,就会发现一个新的问题,如何证明优惠券能够为公司带来更多的利润,如何证明在少赚了优化券的优惠成本的情况下,对比不发优惠券能够提升付费的效果。

二、假设

我将付费效果的提升拆分成了3个假设:

假设1:优惠券对付费率有提升作用

验证方式:实验组0付费阶段用户付费人数增长(对未付费用户付费破冰效果)

假设2:优惠券对付费流水与arppu值有提升作用

验证方式:实验组各付费分层用户付费流水、arppu值提升

假设3:优惠券对下单次数、下单金额有提升

验证方式:实验组各付费阶段用户的付费订单数、下单金额提升

三、验证方式

简单来说是利用控制变量法,对比发与不发的效果。

我将用户按照充值付费情况分为0付费用户,0-3000付费用户,3000以上付费用户3档,每一档随机抽出实验组和对照组用户各100人,共计600人。对实验组发放优惠券,对照组不发。观察发放优惠券一段时间后的数据变化情况。

之所以划分成3档,主要是为了了解大中小r的优惠券使用习惯和意愿,为后续的活动运营做一定的数据测试。

四、数据分析

数据分析表我最开始做了3张,在合并后最终提炼为下面这张大表。具体的数据分析方式对照我们的假设一条一条验证。

如何证明优惠券功能的有效性?

1. 优惠券对付费率的提升作用

重点关注0付费用户的实验组和对照组在实验周的付费人数,以此来说明优惠券对付费破冰的作用。此外,还可以关注另外2档用户的付费人数变化情况。

2. 优惠券对流水与arppu值的提升作用

纵向对比:

在同一时间段,实验组与对照组的付费流水、arppu值对比。以此来证明在同一时间下,有优惠券的用户能够产生更多价值。

横向对比:

实验组(对照组)在使用优惠券前后,付费效果对比。以此来证明,同样的用户,在有优惠券后能够产生更多价值。

3. 优惠券对下单次数、下单金额有提升

与上同理。

4. 优惠券发放使用情况

如何证明优惠券功能的有效性?

五、说明

通过上方123的方法验证了文章开头的3个假设,而4是对整体优惠券使用情况的记录,这样的2个表可以完全说明整体优惠券的情况。

以上验证方法的使用场景是需要对老板、技术说明优惠券功能带来的价值,进而推动获取更多资源和整体工作效果复盘。

写到这里又延伸出了一个新的问题,在证明了优惠券的有效性后,如何让优惠券的有效性最大化,如何找到成本和利润最大化的平衡点?这是我后续要研究的方向。

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