再次讨论ROI

2023年11月17日创建
之前已经聊过一期关于ROI监控体系化 , 近期俺自己工作确实又碰到很多这方面的问题,希望再以更新后的认知,重新跟大家聊聊聊!
一个重要前提:钱效递减,针对BC端都是成立的,随着我们投出的钱越来越多,拿到的增量的收益会逐渐变少
一、 绝对ROI
应用场景1: 资源首次分配
以完成目标值为核心,绝对ROI水位要求大于1的基础上做统筹规划
比如C端整体这个部门今年获得多少的预算,分到各个抓手又获得多少预算,这个是由上至下层层目标拆解得到这个部门/抓手的具体目标值,由此得到预算,对绝对ROI水平的要求(过程后面也细讲一期)
比如发A渠道补贴的ROI 为2 ,发B渠道补贴的的ROI 为1.5 ,但最终两个渠道预算的比例一定大概率不是 4:3 ,而是根据两个渠道的目标值来衡量,即使A渠道ROI钱效比较高,但是天花板只能拉来100人,而B渠道钱效果比较低,但可以拉来1万人,那为了达成我部门目标值,那我的资源话费的大头肯定还是在B渠道;
当然,真实的资源分配复杂性还会更大,比如战略层面考量,竞争层面的考量,甚至特别是分到各城市的时候更是复杂的统筹优化的问题;
应用场景2: 某策略上线的首次评估
比如上了某个会员体系、上了某个新套餐,我们需要看清该策略基础的vs空白组的绝对ROI ;
也是辅助做首次资源的分配重要依据之一,比如上面的例子,假如渠道A和B拉新上的天花板是一样的,在战略地位竞争等等层面的考量也相似,那绝对ROI就是决定最终分配的依据;
二、边际ROI
应用场景1: 资源增补
与资源的首次分配有极大区别,在既定预算水平下,如果我们突然有撤补或者增补的空间,那怎么决定最终到底分给哪个抓手策略/渠道,需要对比的就是边际ROI;
那为什么不能考虑用绝对ROI :
首先,因为各抓手现在的钱效水平完全不同,比如我们上篇文章中已经举过的一个例子,由于现在拥有的面包和冰淇凌的数量不同,而又由于钱效递减规律,两者的绝对ROI水平不可比;
其次:本质上我们就是在做边际投入的决策,即多增加一分钱的预算,投给谁带来效益更大,所以其实使用的边际roi 的计算本身也会更合适;
那问题又来了,边际roi 会和 绝对roi 最后得到的结论确实有很大的差异嘛?
确实是可能有的,看图1和表1 我们能看清楚地看到,面包的绝对ROI水位是远高于冰淇凌的;
但是面包组边际增益下降幅度远远高于冰淇凌(图3),这就导致,我们边际增加1个面包的的增益是小于冰淇凌的(图2的斜率);
所以该问题的答案是:该部分预算应该给到冰淇凌
面包组
幸福感
冰淇凌组
幸福感
现行策略
4个面包
4
9个冰淇凌
3
空白组