回應率的預測方法

本文作者是我們的好朋友劉玉惠, 劉小姐投身資料庫行銷有多年的經驗, 以下就是她為我們介紹統計在直效行銷上的應用:

做顧問時常有客戶會問到測試名單的方法。 多數人都明白直效行銷的特色在於凡事均可以透過測試後修正而做更精準的行銷。 問題是, 如何測試呢?

曾有一個略通直效行銷的客戶向我抱怨:「名單測試根本就不準!」為了力保直效行銷的聲譽。我立刻詢問什麼原因造成他如此的不信任。 原來這位客戶為遵循名單測試的原則, 在一次使用新名單前, 先隨機抽取了 200 份名單寄發做測試, 得到了一個他還算滿意的回應率 1.9 %。

事前他曾經計算過回應率只要高於1%以上, 就可以盈利。於是測試的 1.9 % 讓他很放心的接著寄發其餘的 5 萬份名單。 沒想到這5萬份名單郤只有0.6% 的回應率。賠了錢的他自然再不相信什麼名單測試了。

了解了他的情形後, 我當下拿了計算機算給他看, 顯示如果他先以統計公式計算一下測試的回應率的話, 也就不會冒然地寄發其餘的5萬份名單。 當然很多人對統計並沒有概念, 一時之間在解釋清楚也蠻不容易的。

這裡我就不花時間在解釋統計原理上。倒是可以提供下列二個簡單的數學公式, 讓大家可以輕鬆的掌握名單測試的方法。



回應率測試公式(一) : 行銷DM測試:

如果你面臨的狀況與上述的情況相同, 有一份新名單要測試, 或是有一個新的行銷 DM 要寄發, 想以少量的部分名單測試後, 再決定是否全部寄發, 以減低一次全部寄發所造成的風險時, 你就可以利用下列公式, 輕鬆地算出如果全部發行的回應率。

E=1.96 (開更號(R(100-R)/N))

可能的回應率是: R-E ~ R+E

R=測試所得回應率

N=測試名單份數

以上述的情況為例:

E=1.96(開更號(R(100-R)/N))

E=1.96(開更號(1.9(100-1.9)/200))

E=1.89

可能的回應率是: R-E~R+E = 1.9-1.89~1.9+1.89 = 0.01~3.79

也就是說, 以 200 份測試得到 1.9% 的回應率時, 之後如果全部寄發的話, 有 95% 的機會回應率會在 0.01 ~ 3.79 之間。

這種狀況下, 自然不應冒然寄發後續的 5 萬份, 但由於預估的回應率範圍太大, 同時包含可接受及不可接受的回應率, 你根本無法決定是否該繼續寄發。

而預估的回應率範圍太大的原因主要是測試的名單份數太少, 解決的方法很簡單 - 增加測試的份數即可。

假設測試的名單份是 2000 份而非 200 份, 而測試回應率仍是 1.9% 的話,

E=1.96(開更號(R(100-R)/N))

E=1.96(開更號(1.9(100-1.9)/2000))

E=0.6 可能的回應率是: R-E~R+E = 1.9-0.6~1.9+0.6 = 1.3~2.5

由上計算可知, 在測試名單為2000份時, 全部名單寄發將有 95% 的機會回應率會落在 1.3% ~ 2.5% 之間。而你如果設定的可接受回應率是1% 時, 自然可以較放心的寄發其餘的名單了。

回應率測試公式(二) : 到底哪一份名單比較好?

除了測試單一的名單資料庫或行銷DM 之外。還有一種情形常發生的是, 你可能想比較的是兩種不同的名單或行銷 DM 中哪一個可以產生較好的回應率。

這時候, 你一樣隨機抽取部分名單分別寄發 DM , 再將獲得回應率套入下列公式中即可。

E=1.96(開更號(Ra(100-Ra)/Na+Rb(100-Rb)/Nb))

可能的回應率是:D-E ~ D+E

D=兩組兩組(名單或 行銷DM)回應率差異值

Ra= A 組測試回應率

Rb= B 組測試回應率

Na= A 組測試份數

Nb= B 組測試份數

舉例之, 假設你將兩種不同的DM 平均分配寄給你從資料庫中抽取出來的 4000 人, 也就是說, A組 DM 寄給抽出的其中 2000 人, B 組 DM 寄給另外的 2000 人時。

你得到的回應率分別 A 組DM 是 1.3%, 而 B組DM是 1.6%, 套入公式中後:

D=1.6 - 1.3 = 0.3

E=1.96(開更號(Ra(100-Ra)/Na+Rb(100-Rb)/Nb))

E=0.74

兩組名單差異性為: D-E ~ D+E = 0.3-0.74 ~ 0.3+0.74 = -0.44 ~1.04

由於所得的值落在 -0.44 ~ 1.04 之間, 其它包含了 0, 表示95% 的機會兩組名單的差異有可能是 0: 亦即沒有差異, 換言之, 很可能日後繼續寄發後會得到 A組高於 B 組的回應率。

測試的結果建議 A 組DM 及 B 組DM 之間在產生的回應率並沒有明顯地差異。所以要繼續寄 A 或 B 也就無所謂了。

雖然統計原理不是一兩天可以學得, 但如果能藉提供簡單的公式幫助大家更靈活地運用直效行銷在行銷的實戰中, 相信大家會更能體會直效行銷的優勢 。