運用行銷測試來了解顧客.ppt

怎樣才能算是有差異 了解不同顧客對於行銷活動的反應 步驟 (1)顧客區隔 使用顧客區隔範例 多群組比較的問題 (2)設計行銷測試的因素 背景 規劃測試 改良行銷測試 分析結果 設計行銷測試比較守則 怎樣才能算是有差異 設計行銷測試的因素 設計行銷測試比較守則好的行銷測試:根據重要變因的影響，應而得到重要的發現 1.關鍵:區塊化(Block) 2.透過區塊化得到多種變數之間的關係 3.任何行銷測試所得到知識必須根據時間作修正 哪個變數重要? 希望透過分析來了解? 哪些因素會影響顧客流失行為 擬定未來客戶挽留行銷活動的方向 這有效嗎~ 是否有效 驗證虛無假設 虛無假設 假設變數一點用也沒有，資料數值皆為隨機 標準的懷疑論觀點，驗證變數與隨機哪個重要 統計學理論在於了解哪些事物是預期的，哪些事物是非預期地 EX：氣溫 這有效嗎~ 決定一個變數的重要性，最好的方式就是去計算它的機率(以P代表) 機率越高，代表變數沒有太大影響。 機率越小，該變數就扮演重要的角色。 設定行銷目的 延長顧客會齡的行銷活動 回應者的存活機率較高 設定行銷目的 目標顧客群再縮小，以降低行銷成本 行銷測試 客戶的獲取方式 客戶接受訊息時的會齡 獲取來源是否為重要因素 顧客獲取來源 回函名單 業務推銷 非回函名單 獲取來源是否為重要因素 第一年顧客流失實際狀況 %存活 總人數(存活+流失) 存活 100% 獲取來源是否為重要因素 假如獲取來源與流失行為無關，則個群體的存活率會與總體相近(期望值) 總人數 獲取來源是否為重要因素(正確版) P(存活∩回函名單) = P(存活) X P(回函名單) = x 總人數 期望人數 總人數 存活總人數 總人數 回函名單總人數 = = 期望人數 總人數 存活總人數 回函名單總人數 x 3184 x 6406 6937 = 2940.5 比較期望值與實際值 期望值 獲取管道沒有影響任何的結果 虛無假設成立 計算實際值與期望值的差 (實際值 – 期望值)2 期望值 x2 卡方檢定 卡方檢定(Chi squard) (實際值 – 期望值) (實際值 – 期望值)2 (實際值 – 期望值)2 期望值 卡方檢定 卡方就是用來衡量實際值與期望值之間的差異，卡方越小，差異越小，卡方越大，差異越大 虛無假設成立，獲取管道並不會影響存活長度 1.407 49.5% 接受優惠的會齡是否為重要因素 接受優惠時的會齡 卡方檢定 卡方檢定 轉換後的機率值為0.000000057%，表示虛無假設並不成立。 各組織間的差異是由會齡差距所造成的。 使用分析結論 顧客的會齡越短，挽留的效果越差，但在第一年的挽留比率都在90%，所以挽留活動相當具吸引力。 專注於挽留會齡較久的顧客 反向思考，對會齡較短者的挽留活動，可透過優惠加碼的動作。 使用卡方守則 使用卡方檢定時 每一個區間必須互斥，不能有客戶屬於兩個名單中 區隔間不可重疊 該變數對整體的影響，無法獨立某一項 本章所學 行銷測試是找出客戶的行為模式。 行銷測試是能夠獨立比較變因影響力。 卡方檢定來判斷變數是否具有影響力。 * * 運用行銷測試來了解顧客Using marketing tests to understand customers M9509213 陳雅湘 M9409206 謝慧思 M9509210 楊自立 本章將以統計分析的概念，來介紹如何應用在行銷的實驗設計。 統計分析上重要的觀念是，蒐集正確的分析資料遠比挑選演算法來的重要。 本章重點：如何從行銷測試中學習顧客行為。 行銷科學 行銷是種科學嗎…? 科學的本質在於探尋、呈現事實，透過實驗來驗證假說與理論，實驗結果作為證據，以累積人類知識。 反覆的實驗結果都支持著相同的結論。 但在商業世界卻不一定遵循一致的結果。 針對行銷的分析(計算心理學)目的並不是要找出什麼樣的促銷會對顧客有效，而是要在數種組合中找出哪一種「比較」有效。 行銷科學 天文學 透過觀察，以分析蒐集的資料而導出結論，並非是設計與執行實驗。 測量星球表面溫度、密度的技術。 根據星球的相似性演譯出對應的星球屬性。 ≒ 資料採礦 從資料中找出規律以了解顧客行為，並擬定行動決策。 測量顧客價值、產品購買傾向以及危險率等指