增量测试如何重新定义您的用户获取策略？

增量测试已成为评估广告支出和消除自相残杀的最佳方式。

我们知道，“第一次联系”和“最后一次联系”模型都不是归因准确性的答案。 我们还知道，并非所有活动或广告渠道都能有效推动积极的 ROAS。 分数归因对不同交互的权重不同，例如，70% 的首次接触和 30% 的最后接触。 这些问题可以概括为：我的广告是在推动实际价值，还是只是为自然发生的行为声称功劳？

我们如何衡量购买过程中各个接触点的价值？ 这就是增量的用武之地。

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什么是增量测试？

增量测试是一种广告的数学方法，可帮助您衡量增量提升并向您展示广告系列的真正影响。

增量本质上是一种 A/B 测试。 标准 A/B 测试将您的产品或广告系列分为 A 和 B 两部分，然后将您的受众分为受众 1 和受众 2。然后您将产品或广告的不同版本应用于不同的受众，以查看哪一个提供更好的结果.

在在线广告领域，AB 测试可用于测试创意处理、电子邮件主题行、号召性用语 (CTA) 短语或网站页面。 相比之下，增量测试侧重于通过转化率 (CVR) 衡量的关键购买指标的改进。

运行增量测试将允许您：

• 将安装与付费活动和自然覆盖分开。
• 准确比较一个活动与另一个活动的效果。
• 确定您的广告系列为特定受众产生的提升。

增量不是将功劳分配给转化。 它是关于识别将用户从被动变为主动的交互。 任何影响实际结果的交互都被识别为增量。

增量测试在移动应用营销中的重要性。

增量测试为广告商提供了一个全新的整体视图，以评估其应用广告系列的真正价值，并提供有关哪些广告系列最有效以及哪些广告系列产生更多销售额的答案。

这是解决蚕食问题的方法：例如，在重新定位的情况下，它解决了营销人员对他们的活动是否会蚕食有机转化的疑问。

在决定是否增加投资之前测试新媒体渠道时，增量测试将非常有用。 您还可以对较小的媒体活动进行增量测试，看看是否有积极的 ROAS。 如果答案是肯定的，那么您可以自信地扩大针对该渠道的营销工作。

当您需要创建重新参与策略时，增量测试可以派上用场。 增量测试有助于突出安装后的最佳日期，以重新吸引用户，并确保营销工作的最大增量提升。

但不仅如此：从对目标群体和活动的增量测试中收集的见解代表了有价值的信息，可用作优化整个付费广告策略的基础。

如何为您的应用运行增量测试？

增量测试是衡量应用营销工作有效性的最佳方法——只要你做得对。

基本思想是将用户分成两个相等的组——一个测试组和一个控制组。

一组会看到您的应用的广告，而另一组则不会。 然后将分析每个组的转化率，并了解您的营销工作的实际原因和效果，让您做出更好的营销决策。

定义你的目标

开始增量测试时，重要的是定义您的假设并确定您想要进一步检查的任何重要业务 KPI。 想想你想用这种科学方法证明什么。

例如，您想同时检查安装次数、投资回报率、广告支出回报率还是不同的指标？

细分受众

在对营销活动进行增量测试时，请选择要运行此实验的受众群体，并确保将此受众群体的一部分正确划分为对照组。

对照组和测试组应具有相似但不重叠的特征。 当专注于 UA（用户获取）活动时，这可能会很棘手，因为我们不知道没有唯一标识符的受众。 特定标识符（例如 ID 或代码）将其与其他标识符区分开来并使其唯一。

但是，您也可以使用其他标识符来细分受众，包括地理、时间（类似于上述三种增量增长类型）、产品或人口统计等参数。

运行增量测试

确定测试的持续时间和测试窗口，运行测试。

最佳实践要求您的实验持续至少一周。

测试窗口，即测试前用户操作的天数，取决于您的应用程序的业务周期和您必须处理的数据量。

应在日历清晰时计划测试和测试窗口，这将最准确地代表您的活动的有效性。

分析数据并采取行动

你刚刚运行了你的第一个增量测试——恭喜！ 但是你现在怎么办？

首先，仔细看看你的边际成本。 仅仅因为特定广告会增加安装量并不意味着您应该扩展它。 您需要评估提升是否值得为此付出代价。 如果没有，请关闭广告并尝试新的东西。

接下来，尽你所能来对抗自相残杀，你可以分两步完成：

第一：指派专人跟踪和分析有机结果。 这样，当需要数据时，你就有了反对付费 UA 的人。

第二：授权此人在看到蚕食迹象时停止广告支出。 这将有助于确保您的付费 UA 策略符合您的整体增长目标。 不要盲目依赖付费流量！

从那里开始，继续您的测试工作，为您的公司找到一条坚实的前进道路。

护栏/缓解因素

在创建控制组和测试组时，消除任何可能影响用户行为的噪音或外部因素非常重要。 您还需要尝试清理数据并确保没有重叠的受众，因为这也会扭曲结果。

识别和排除异常值是另一个重要步骤，因为这可能会扭曲数据并导致错误的结论。 数据量会影响异常值对结果的影响程度，因此在考虑实验基准时也是一个重要因素。

a) 季节性- 对照组的响应率可能会因购买季节而有很大差异。 例如，如果我们在黑色星期五进行测试，则对照组的响应率可能高于一年中的其他时间，因为用户在此期间更有可能购买。 反过来，这可以减少您的广告系列的影响。

b) 品牌知名度——一些产品比其他产品更为消费者所熟悉。 在营销的世界里，受欢迎是值得的。 知名度更高的品牌自然会受到更多关注。 在增量测试的情况下，知名品牌在首次推出印象深刻的广告系列时，其转化率提升将低于之前从未进行过数字广告的品牌。 这并不意味着老品牌提升 5% 的意义不如新品牌提升 20%。 成功是主观的，因此营销人员需要在考虑未来潜力的情况下分析他们的结果，同时考虑新客户生命周期价值的规模经济，以及每个人带来的整体收入。

c) 外部媒体- 如果您在与其他程序化供应商、数字渠道合作伙伴（社交、搜索）或传统离线合作伙伴（电视、广告牌、广播、印刷）测试之外运行媒体。 您如何确保对照组不会通过这些其他营销活动接触到您的品牌？ 对照组的要点是不偏不倚。 如果您的对照组以不均匀或未知的方式暴露于其他媒体，您将面临数据污染的风险。 期望广告商关闭所有其他媒体进行测试是不现实的，但它应该有助于解释结果。

最后的想法

增量测试是更好地了解您的营销绩效并就您的营销投资价值得出更强有力的结论的好方法。 然而，设置测试、收集数据和解释结果确实需要大量的努力和投资。 花时间建立一个强大的测试并迭代每一轮，看看你是否可以通过经验来改进。 没有一项测试或结果会告诉您您需要知道的一切，但每个测试或结果都应该推动学习并帮助您对营销计划做出有影响力的改变。