在量化DAU (或者活跃天数) 贡献时,需要减去用户的自然活跃量,即计算“净增量”贡献。该贡献可以分为当日贡献和长期贡献。
当日贡献是指:当日的召回用户对于当日DAU的增量贡献
长期贡献是指:由于召回用户的后续回流,在后续特定时间范围还会持续贡献的用户天数增量。比如,活动后的50个参与用户,在后续30天内人均活跃天数比活动前提高10天,那么促活的增量贡献就是1500天。
不得不承认,AB实验最擅长处理归因和量化的问题。它的思想是,将流量随机分为数量均匀和特征均匀的两组(即对照组和实验组),实验组用户只有在产品策略上与对照组不同,因此我们可以认为两组用户在同一时间维度上的指标差异,可以完全归因于策略上的差异。
然而,该广告拉活项目无法设计对应的AB实验,但我们可以基于AB测试的思想,构造与实验组“相似”的用户群体作为对照组。具体过程如下:
将拉活渠道唤起app的用户作为实验组,未曾被拉活召回的存量用户作为对照组;
选取可能影响用户未来活跃度的特征(比如机型、新增渠道、历史活跃度、…),基于“特征相同”的原则,对两组用户划分为 N 对实验组和对照组。注意尽量将特征通过区间离散化,避免划分出的某一组落入的样本数过少,导致两组样本的指标差异不可信,比如特征「新增日期间隔」可以离散化为:7天内、8-14天、14天以上;
计算 N 对实验组和对照组的每一组的指标差异值,以及实验组的总指标差异(等于每一组指标差异*人群占比的相乘结果求和)
通过以上方法,可以计算出拉活对于当日DAU的贡献、以及拉活对于未来30天DAU的总增量贡献。
实际上,对于拉活对DAU的单次短期贡献,有更为简便的方法,即基于“首次归因”的思想,通过“拉活首次调起app的uv”进行量化评估,即如果用户多次启动过app,那么只有当通过促活广告首次调起app了,才会计入到促活广告的功劳。
值得一提的是,“首次归因”的方法也可以应用至“产品新上线功能评估”的效果量化中,通常我们可以将“启动app后首次访问该功能的用户量”作为该功能对dau的贡献量。
对于活动成本的核算,我们可以通过 “总成本消耗量 / 总DAU增量”,计算每个DAU增量的成本,以评估ROI是否符合预期。
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