Hallo JMP-Community,
Ich bin Datenanalyst und versuche, die JMP DOE-Funktionen zu nutzen, um Marketingpartner bei einer Marketingkampagne zu unterstützen. Die Kampagnendetails finden Sie weiter unten. Meine Fragen lauten:
Fragen:
- Ist mein Verständnis von DOE aufgrund der Kampagnendetails falsch? Ich hoffe, dass ich über einfache A/B-Tests hinausgehen kann, und vielleicht ist für eine Kampagne wie diese A/B-Tests der richtige Weg, während DOE für komplexere Situationen gedacht ist.
- Wenn DOE auf dieses reale Geschäftsproblem angewendet werden kann, wie sollte ich dann vorgehen, um dies erfolgreich umzusetzen? Ich würde mich über weitere Details freuen, da ich neu in der JMP-DOE-Funktion bin und versuche, sie schnell zu erlernen.
Kampagnendetails: (Das alles ist im Anhang „Testplan“ schön dargestellt.)
- Eine Marketingkampagne, um Nicht-Treuemitglieder zur Teilnahme am Treueprogramm zu motivieren.
- Eine E-Mail wird an fast 2 Millionen Kunden gesendet. Der Inhalt der E-Mail ist lehrreich und enthält einen $-Gutschein.
- Der Test besteht darin, herauszufinden, welches E-Mail-Creative besser abschneidet. Eine lange Version oder eine kurze Version des Creatives. In der Kurzversion gibt es eine zusätzliche Testebene, den CTA.
- Ich habe mich auch für eine 10-prozentige Hold-out-Gruppe entschieden, um die Gesamtwirkung der Kampagne zu sehen.
Über den Erfolg der Kampagne entscheiden:
- Maximale Anzahl an Mitgliedern, die dem Treueprogramm beitreten (über die Hold-out-Gruppe)
- Welche kreative Version schnitt besser ab? Dann nutzen Sie dieses Motiv in zukünftigen Kommunikationen
- Welcher CTA schnitt besser ab? Dann nutzen Sie den CTA in zukünftigen Kommunikationen.
Vielen Dank für Ihre Hilfe und Anleitung.
Das ist ein ziemlich großes Thema. Ich weiß nicht, wie gut Sie derzeit experimentelles Design verstehen? Haben Sie sich mit Conjoint-Analyse und Choice Designs befasst? Es gibt VIELE Fallstudien, in denen DOE erfolgreich im Marketing eingesetzt wird!
Meine Gedanken:
1. Es sieht aus wie ein Ein-Faktor-Experiment (OFAT), bei dem der Faktor die Länge des Motivs ist. Das von Ihnen angehängte Diagramm scheint eine verschachtelte Studie zu sein. Typischerweise , DOE wird verwendet, um eine Reihe von Faktoren (2≤#≤15) und ihre möglichen Wechselwirkungen zu untersuchen. Die Absicht ist es erstellen Variabilität in der Reaktion durch Manipulation von Faktoren bei fett gedruckten Ebeneneinstellungen. Wenn Sie die Variablen auf Fettdruck setzen, werden die Faktoreffekte übertrieben, wodurch es einfacher wird, die Beziehungen zwischen den Faktoren und der/den Antwort(en) zu bestimmen.
2. Andere mögen argumentieren, aber beim Experimentieren ist keine „Durchhalte“-Gruppe nötig. Solange aktuelle Werte in die Studie einbezogen werden, ist dies nicht erforderlich, da ein Vergleich mit dem aktuellen Stand in die Studie eingebettet ist.
3. Sie schlagen eine große Stichprobengröße vor. Auch das ist nicht typisch für Experimente. Beim Experimentieren vergrößern Sie den Inferenzraum, indem Sie Faktoren manipulieren und Rauschen blockieren (oder andere ähnliche Techniken verwenden). Ich würde Sie vorschlagen Beginnen Sie in einem viel kleineren Maßstab um besser zu verstehen, was die Entscheidung zum Beitritt beeinflusst beliebig Treueprogramm. Als Teil einer sequentiellen Strategie prüfen Sie zunächst eine große Menge potenzieller Faktoren und iterieren Sie dann anhand dieser Faktoren, um die optimalen Einstellungen zu ermitteln.
4. Zu den Vorschlägen gehört die Entwicklung spezifischerer Hypothesen darüber, was sich auf die Teilnehmer des Treueprogramms auswirken würde und was nicht. Es scheint, dass es viele Möglichkeiten gibt (z. B. Höhe des $-Gutscheins, andere finanzielle Vorteile, andere Vergünstigungen/Werbeaktionen/Anreize, Design der E-Mail (Schriftart, Grafiken, Farben, Animation, Ton) usw.).
5. Es gibt auch weitere Antworten, die Sie interessieren könnten. Interessiert es Sie, wie lange sie im Treueprogramm bleiben? Sind Sie besorgt über die mögliche negative Reaktion derjenigen, die bereits am Treueprogramm teilnehmen (Wo ist mein Coupon?). Die vorgeschlagene Metrik scheint kategorial (nominal) zu sein. Erstellen Sie eine Ordinalskala für die Antwort.
6. Vielleicht sollten Sie beginnen mit:
- Ein Blick auf historische Daten zur Mitgliedschaft in Treueprogrammen (Regression könnte hier sehr nützlich sein), um weitere Hypothesen zu generieren
- Ein Probenahmeplan. Wenn Sie über einen so großen Datensatz verfügen, können Sie anhand einer Probenahme einige Hinweise darauf erhalten, was das menschliche Verhalten bei der Teilnahme an einem Treueprogramm antreibt. Dies kann auch dabei helfen, festzustellen, ob die Messsysteme angemessen sind, und Hinweise darauf zu geben, wie mit Antwortausfällen umzugehen ist.
