A.同样资源在同一个位置把售卖明星定制季卡和明星PK放在一起的时候可以提升该渠道售卖3%~5%的销售额,波动因素为明星影响力(用户愿不愿意为爱豆打call,有多少用户愿意为爱豆打call)
B.给免费用户开6分钟试看的情况下,日本年轻偶像型剧集的免费用户流入会增加10%,这10%的流量增长可带动2%~5%的销售额,波动因素为内容质量和明星影响力(免费用户还愿不愿意为了明星或者剧情充值)
那么我们就知道,如果我们的目标是提升某日本年轻偶像型剧集5%的销售额,我们就可以组合使用A、B和其他提升手段来达成。
假如最后结果A没有实现基准值3%的销售额提升,那么我们就要反思为什么没有,是因为粉丝人数少吗(可以参考和观测微博粉丝数),还是因为粉丝年龄层比较大对打call消费不是很感冒(可以观测粉丝的人口统计学特征),还是我们设置的优惠力度不够用户觉得买了还是亏的(可以参考其他场景的售卖效能,如果结果都比较差需要反思售卖策略的问题)
所以我们就可以提炼出来,A的先验条件有三个指标:粉丝人数、粉丝消费意识、售卖策略合理性,然后把这三个指标的影响情况列入我们的结果影响模型中。
3. 落地产品 优化迭代:这步同二、3,在此不再赘述
产品化是运营的终极命题之一,运营的智慧永远不应该停留在处理重复且简单的事情上,而应该是如何让这些重复且简单的高效运转、花费更少的人力和取得更好的结果。