再次讨论ROI
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再次讨论ROI
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 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||
绝对roi | 1 | | 0.33 | | ||
| 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 | ||
边际增组 | 5个面包 | 4.1 | 10个冰淇凌 | 3.2 | ||
边际roi | 0.1 | | 0.2 | | ||