【覆盤】淺談ROI模型

最近在梳理ROI模型。以下內容不涉及具體的業務,只談方法。


背景:

訂閱產品(iOS+Android)


關鍵指標:

新增、試用率、1次支付率~N次支付率、主推套餐&金額等等


現狀:

沒有完善的BI報表、數據不準。所有數據需要手動從Metabase拉取計算。耗時、耗精力、效率極低。


我認爲:

ROI模型是爲了更好地預估將來產品的回收情況,而不是單一的聚焦過去的回收。我們重要的是如何通過ROI模型看到一個產品的未來潛力與發展空間。


需要避免的問題:

很多人糾結過去的ROI,卻不能通過這個ROI去看之後的發展。我覺得計算過去一段週期的ROI是沒有問題的。那麼如何利用過去的數據來預估將來的回收,這就是ROI模型發揮真正用途的時候。但是我們在把過去數據當作參考的同時,要確保歷史數據週期足夠長,這樣纔會有一個穩定的規律。然後拿着歷史數據去預估未來的ROI。所以我並不認可短時期就可以確定出一個產品的ROI模型(除非你知道的數據足夠穩定)。


如何做更有意義的ROI計算?

我覺得有幾點吧。

1.細分要比籠統計算好。比如分國家的ROI、某個國家分套餐的ROI、分端的ROI、分流量渠道來源的ROI等。這樣細分的目的是爲了更好地知道我們接下來要重點攻克哪個國家?具體推哪個套餐ROI會更大?我們的產品在哪端打發展潛力更大?花錢買量的ROI好還是自然量好?是否該對自然量加大力度?等等


2.積累原始數據,ROI預估未來回收潛力。當產品有重要功能或者流程變化、套餐變化、甚至是投放策略的轉變,可以在短期內監測到改動是否正確、是否可以將改動放大到整個用戶(如果採用的是A/B test測試)。

等等....


暫時就先想到這麼多啦。

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