渗透率|如何评估付费会员项目价值？这个方法免费送给你( 二 )

4. 举个例子1）数据测试
以某APP付费会员项目为例，我们对付费会员项目进行AB测试，比例为5：5。
2）数据回收
a. 回收付费会员AB组分别的大盘实验进入用户数及交叉用户数据。
交叉定义：某平台的完成两个及以上业务交易的用户。

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b. 回收实验组中购买付费会员的用户数及对应的交叉用户数据。「购买付费会员交叉率为24%=240/1000」
3）数据分析
a. 购买付费会员用户增量价值评估
实验组A未购买付费会员用户数量及对应交叉用户数：

实验组A未购买付费会员用户数量=10000-1000=9000。
实验组A未购买付费会员用户对应交叉用户数=1050-240=810。「未购买付费会员交叉率为9%=810/9000」

对照组B理论上的购买/未购买付费会员用户数量测算：购买付费会员用户和未购买付费会员用户理论上分别为：1000和9000。

对照组B理论上未购买付费会员交叉用户测算：理论上，对照组B跟实验组A中未购买付费会员的用户交叉效率应该一致，那么，对照组B中未购买付费会员交叉用户数=9000*（810/9000）=810。
对照组B理论上购买付费会员交叉用户测算：根据上述数据，很容易得出，对照组B理论上付费会员交叉用户数=1000-810=190。

实验组A购买付费会员的增量交叉用户比例：
△实验组A购买付费会员用户增量交叉用户提升比例=（240-190）/240=20.83%。

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b. AB组大盘用户价值数据对比
实验组A大盘交叉用户增量测算：△实验组A购买付费会员用户增量交叉用户提升比例=（1050-1000）/1000=5%。

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c. 预估渗透式项目的渗透率上限，以此预估在高渗透率下项目的理论增量价值假设该项目预估渗透率上限为50%。
假设在该渗透率状态下，购买付费会员和未购买付费会员的交叉效率不变（实际上，随着渗透率的逐步提高，两类用户的人均价值均有可能下降），那么，在50%的渗透率下，对应的大盘增量交叉用户提升比例=（2600-1000）/1000=130%

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三、总结总结一下：
本方案的核心是，通过模拟计算找到渗透节点用户在对照组同样的用户的价值数据，以此取得相对合理的对照。
本方法具有一定的先进性：
在项目渗透率低且大盘价值增量对比不明显时，本方案可以找到一个理论上的渗透节点用户的对照组，能够应用到运营上快速决策项目是否可以进一步推进。
但同时也有它的局限性：
跟AB测试一样，所有的增量数据只能反映当下的数据增量，不能直接视为长期的数据增量。随着渗透率的提高，项目预估高渗透率状态下的理论增量价值实际并不准确，有可能盲目高估。
作者：碧落，微信公众号：运营沉思录
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