グロースマーケターとして、すべての意思決定はデータに基づいて、投資にとってリターンを得るものではない。成功することがマーケターであるためには、チームや特にクライアントに提案する情報の中立性を主張する「インクリメンタリティ」は、モバイル・マーケティング戦略全体の中のリターゲティング・キャンペーンの価値を理解するための指標となります。しかし、「インクリメンタリティ」の結果が継続的に価値を実現することを保証しますには、どうすればよいのでお願いしますか? それは、「統計的注意性」です。
マーケティングにおける統計的注意性とは、キャンペーンの結果が、そのキャンペーンがなかった場合にも発生した可能性が高いかどうかを確率的に示すものです。マーケティング担当者は、期待した結果が得られないマーケティング担当者は、キャンペーン開始後1ヶ月以内に統計的な慎重差検定を実施し、特定の変数が他の変数よりも結果を出しやすいかどうか検証することがよくあります。
統計の専門家ではないですか?ご心配なく。統計の合理性の価値、計算方法、リターゲティングキャンペーンにとって重要な理由を説明します。
統計的な注意とは何か?
マーケティング統計的意識性は、最も基本的なレベルでは、テストしている変数間の関係がランダムではないこと、今後、当面影響し合っていることを証明するものです。 、統計的意識性は、ユーザーの行動がキャンペーンの直接的な結果であること、またはキャンペーンが実施なかった同様の結果が観察されたかもしれないことを示すパラメータです。
キャンペーンのアップリフト(広告を見たグループと広告を見ていないグループの反応率差)が統計的に意識的であると判断された場合、キャンペーンがユーザーの希望するアクションに関与したという強い証拠がこれは、キャンペーンが有効であることを意味します。
マーケティングに関して統計的慎重性を理解することは、今後別のキャンペーンを実施する際に、その結果を再現できるようにするために重要です。キャンペーンを実施する際に、その結果を再現できるようにするために重要です。
統計的意識の計算
キャンペーンの統計的慎重性を測定するために、マーケティング担当者はインクリメンタルテストを実施し、中断を定義し、決定した慎重な検討について理解する必要があります。以下は、キャンペーンの価値を証明するために、このテストを完了するために必要なステップです。
1.全体の定義
集中とは、間違っていることを証明することができる経験則に基づいた推測です。
戻ってくることはありませんが、A/B テストにおけるグループ間の差は全く何もないに見通しと仮定します。
例:リターゲティング広告をユーザーに提供しても、何も提供しなくても、コンバージョン結果に差はない。
データドリブン・マーケッターとしてのゴールは、キャンペーンの結果が帰らないを否定し、検討統計的に意識的なことを証明することです。
例:ユーザーに広告を配信した場合と、広告を配信しなかった場合では、意図的に高いコンバージョン率が得られる。
2.データの収集
正しいサンプルサイズを決定することは、実験の最初のステップです。価値のあるテストを作成するためには、実験に参加するユーザーのサンプルは十分な大きさが必要です。実験に含まれるデータポイントが多ければ多いほど、分析性は高くなります。ここから、テストしたいグループと、キャンペーンを実行する期間を決定します。
3. 慎重(α)の決定
慎重性、またはα(アルファ)は、タイプLエラーのリスクを測定するのに役立ちます。タイプLエラーは偽陽性とも呼ばれ、キャンペーンがテストグループ内の行動変化を把握したという証拠があると信じていますマーケティング担当者がキャンペーンを「勝者」でないと判断した場合、収益やコンバージョンが低下する可能性があるため、タイプLエラーを回避することは非常に重要です。
最も一般的に受け入れられているリスクレベルは0.05で、これはタイプLエラーが発生する確率が5%であることを意味します。 、結果が正確である可能性が高くなります。
4.インクリメンタリティテストの開始
サンプルサイズとスケジュールが決まったら、いよいよインクリメンタルテストを開始します。リターゲティングキャンペーンの増分性は、ユーザーのさらなる関与に投資した費用が全体目標に貢献した追加的なリフトを測定します。
インクリメンタルテストは、広告を表示するグループと広告を見せないグループをランダムに選択することから始めます。 通常、実験者やYouAppiでは、10%のユーザーをコントロールグループとして残し、残りの90%をテストグループとして残します。テストグループには広告が配信され、コントロールグループには配信されません。
テスト終了後(通常30日目)、結果を分析し、実験の各グループのリフトを計算することができます。この段階では、両方のグループの肯定的な結果を見ることができます。
5.p値
統計的意識性を見つけるためには、p値を計算する必要があります。p値は、戻り無しが真であると仮定して、データで観察された結果よりも大きい水準で、テストが観察された結果を発生確率である。
↓ p値 → ↑ 意図的な発見
p値は意識性(α)と密接な関係がある。されているので、マーケティングではp値が0.05より小さい場合、テストが統計的に意識的であると判断することになる。
より科学的な用語では、テストは慎重に(α)に基づいて統計的に意識し、帰還無中断を放棄できる、タイプLエラーがないという95%概略レベルで≦0.05のp値として表現されます。
p値を求めることで、この実験が終了し、統計的意図が得られたのか、当面キャンペーンの結果が正確でないのかを確認するために必要な情報を得ることができるのです。的に意図的なことが分かれば、この結果を得るために使用したプロセスを自信を持って進めることができ、クライアントに強力なROIを提供できることがわかります。
マーケティングにおける統計的賢性の算出のポイント
成功するマーケティング担当者になるためには、チームや特にクライアントに示唆する情報の評価性を示すことが重要である。統計的注意性は、最も基本的なレベルでは、テストしている変数間の関係がランダムではないこと、今後、今後影響し認めていることを証明するものです。
キャンペーンの価値を証明するために、このテストを行うために必要なステップの概要を以下に示します。
- ちょっとを定義する。
集中とは、間違っていることを証明することができる経験則に基づいた推測である。ことは、統計的に慎重な結果を見ることを意味します。
- データを収集する
価値のあるテストを作成するためには、実験に参加するユーザーのサンプルは十分な大きさが必要である。実験に含まれるデータポイントが多いほど、分析性は高くなる。
- 一応(α)の決定
慎重性、またはα(アルファ)は、偽陽性として知られるタイプIエラーのリスクを測定するのであればよい。マーケティング担当者がキャンペーンを「勝者」で判断しなければならない場合、収益やコンバージョンが低下する可能性があるあるため、タイプ Iエラーを回避することは非常に重要である。 最も一般的に受け入れられているリスクレベルは0.05で、慎重性がゼロに近いほど近いほど、結果が正確である可能性が高くなります。
- インクリメンタリティテストを開始する
リターゲティングキャンペーンの増分性は、ユーザーの再参加に投資した費用が全体目標に貢献した追加的なリフトを測定します。このテストが完了しましたら、結果を分析し、実験の各グループのリフトを計算しますすることができます。
- p値
マーケティングにおける統計的意識性を見つける最後のステップは、p値を見つけることである。それ以上の観察結果を発生確率である。