[业务题]货拉拉数据分析岗简答题, 评估优惠券促销活动的收益效果,评估哪种优惠券对企业更优


如题:

货拉拉会经常给用户发放不同的折扣券。假设有三种类型的折扣券A, B, C ;这三种折扣券同时通过APP直接发放给玩家们,且每张折扣券的优惠程度,有效日期大致一样。用户可以在一次同时使用多种优惠券,货拉拉可以根据折扣券码得知哪张优惠券被使用, 货拉拉还拥有这些用户的个人数据,例如年龄,性别,订单记录等。如何量化折扣券使用户额外消费的金额? 以及如何通过数据分析得知哪种折扣券最能吸引用户再次使用货拉拉下单?

问题一:如何量化折扣券使用户额外消费的金额

找到这次的发放人数(干预总人数)、这次优惠券有效期内用户的客单价(干预客单价)、根据历史数据找到无消费券时的转化率(自然转化率)和无消费券时的用户客单价(自然客单价)

得到如下三个相关指标:

  • 用户基线 = 干预总人数 x 自然转化率
  • 用户提升 = 干预总人数 x (干预转化率-自然转化率)
  • GMV基线 = 用户基线 x 自然转化客单价
  • GMV提升 = 用户提升 x 干预客单价 + 用户基线 x (干预客单价-自然客单价)

GMV提升这里分了两部分的总和,简单解释一下:

  • 用户提升 x 干预客单价:这公式查看本来不会下单的用户所产生的的GMV;
  • 用户基线 x (干预客单价-自然客单价):这部分是本来就会下单的用户的贡献GMV,可能会提升,也可能会下降,类似满减优惠券可能会提升客单价,需要进一步计算。

问题二:如何通过数据分析得知哪种折扣券最能吸引用户再次使用货拉拉下单

关键词:哪种折扣券、再次使用(即针对下单过的用户)

目的:探索针对”货拉拉“该产品特征以及其用户特征,哪种优惠券特征能更有效提升用户复购率。

优惠券有很多种玩法,主要有以下差异:

  • 发放时间
  • 发放方式
  • 优惠方式
  • 优惠程度
  • 有效时间等等

因题目提到发放时间、发放方式、优惠程度、有效时间一致,剩下的应该主要是优惠方式不用,常见的满减、满折、立减、商品券、现金券等等。

  • 满减、满折:都是要达到一定的消费金额才能得到优惠;
  • 立减:无论花费多少都立即减价,相对比较直接;
  • 商品券:此次下单不优惠,但送商品券,商品是针对特定商品的优惠券,一般下次下单使用
  • 现金券:此次下单不优惠,但送现金券,对比商品券来说,应该是可以使用于任何商品,一般下次下单使用。

货拉拉产品:一般用于货运、搬家、企业版物流等等。

企业版物流算是B端,一般相对高频,大概率为粘性用户,即使没有消费券也会下单。

我们对用户进行分层,在各层用户在下单中使用消费券的优先级和数量,可以看出对于各层用户,哪种消费券更能吸引他们重新下单。

RFM分层:
在这里插入图片描述

我们主要关注下过单的低频用户,他们可能很久之前用过货拉拉下单购买货运、搬家服务(R低),也有可能近期用货拉拉购买这些服务,但频率不高(R高F低)。这些人群可能看到有优惠券再次下单。同时我们也不能完全不管F高的用户使用消费券的情况,应把他们也考虑进去。

我能想到一个评分模型,并且需要采集的信息如下:
在这里插入图片描述

这里需要用活动期间的订单明细表、用户维度表、优惠券维度表,计算聚合成一个表,对每一个订单的优惠券进行评分,评分规则应和各业务部门开会讨论决定。

以下为我的一些想法

  • 重点拆分R分值、F分值,考虑优惠券使用先后顺序、以及完成下单所需时间。
  • 使用优惠券的顺序:若同一用户多次使用优惠券下单,最先使用的优惠券分数权重最大,这是基于货拉拉产品的低频性质
  • 对于R高F高的用户,对产品应该是比较刚需的,即使没有消费券也用得较多,评分权重较小。
  • 对于R低F低的用户,基本属于流失用户,如果优惠券能召回使用产品,哪怕是一次也是很值得关注,权重较大。
  • 对于R低F高的用户,一般在RFM模型里属于”重要召回用户“,他们可能有货运、搬家需求,可能是小B端,他们之前使用的频率高,最近不使用了可能是因为使用竞品,所以R低F高群体重新使用的话,可能会不止使用一次,这里看他们从进入App到完成下单这个时间间隔去定权重,越快下单,越有可能是这个优惠券越能吸引他们。
  • 对于R高F低的用户,有可能是新用户,比如说刚好需要搬家,想到货拉拉,是重要深耕的用户,也可以从他们从进入App到完成下单这个时间间隔去定权重,越快下单,越有可能是这个优惠券越能吸引他们。

以上仅代表个人的一些思考,十分欢迎各位点评指正。

原文链接:https://blog.csdn.net/LYY1045691954/article/details/109766120?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165277499316782184681137%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165277499316782184681137&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-28-109766120-null-null.nonecase&utm_term=%E4%BC%98%E6%83%A0

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