资源分配基本思路与加补撤补

2024年1月24日创建

1、资源分配基本思路

战略目标+ 绝对ROI --> 基础的资源水位（c补预算）

边际ROI --> 剩余资源的分配

【1】根据战略总c目标（0）-->确认总c补率水平（1）与--->总ROI（2）​

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战略总目标（0）总c补率水平（1）存在函数关系；​

•
大盘总c补率（1）与（2）ROI存在标准衰减对数函数关系；​

以上两步中涉及到的由历史数据（如果没有，有行业平均水平代替）​

【2】将资源按照总ROI约束花到各分配对象，得到各补贴对象对应的c补率； ​

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各资源分配的对象（城市/补贴抓手）c补率与ROI存在标准衰减对数函数关系；​

【3】计算补贴对象加权后的总c补率和预算总c补率的差异，并做调整 ​

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补贴对象加权后的总c补率 = 各补贴对象的份额*标准roi下的c补率 ​

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补贴对象加权后的总c补率 ！= 预算总c补率​
◦
不论上面的等式关系是> 还是< 即面临的问题是加补还是撤补，整体调整的思路一致 ；​
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根据战略目标&业务判断&ROI最大化，调整部分抓手的c补率水平；​

【4】上述3中的问题，以加补为例

遍历各补贴对象，计算多余的预算加补到各补贴抓手时，边际ROI ，按照边际ROI降序做加补；​

【5】如何在资源分配中加入战略/业务导向

通过约束条件实现：

比如希望更多的资源分配到一线城市，可以给一线城市ROI基线水平放低，即大盘总约束ROI3，各城市在3的ROI约束下拿c补率，但是一线城市可以放低到2.5; ​

通过系数条件实现：

 仍然是上述希望更多的资源分配到一线城市的例子，我们拿到所有城市ROI3 的水位下拿到的c补率后，可以给一线城市*1.1的系数； ​

2、遍历分配对象，暴力求解法

背景：上面的基础链路，整体是一个化零为整、逐步拆解的过程，很多时候，并不是单个补贴对象的你和ROI关系都能显著，所以我们再介绍一种：结果导向，化整为零的求解方法； ​

命题：

如果我们现在面临，我只能拿到80%的之前的预算，即缩减20%的预算，该缩减哪一部分城市的预算？ ​

解法：

很多小城市的ROI曲线是不显著，我们采用打包暴力求解的方法；​

根据过往补贴数据，即遍历每一种只拿80%预算的【城市名单】，计算对应的ROI，选取其中ROI 最高的一版本方案 ； ​

资源分配基本思路与加补撤补​