交叉行销的负效应 (The Dark Side of the Cross Selling)

老马丁

感谢老酒分享重磅一手案例。
9 I; D" x7 E* i. a$ ?" _- A  i
我觉得这个组间差别统计不显著吧，如果field experiment 步骤正确，只能说cross sale 促销对retention rate 无影响

老马丁

煮酒正熟 发表于 2013-12-19 13:42
教授说的是内行话，只不过... 主流思维一直是：假如对照组的业绩优于实验组，那么就推在样板太小、噪音过 ...

一般用专业软件就行。这种two sample t很多都能做，计算器也行啊。

话说回来，忙乎半天没效果也够急人的。是有点意思。等下文

老马丁

刚到LV. 冒个泡，表达我对此贴的高度关注。
老酒要去印度啊, 记得留点胡子显得粗旷点。印度那地方饥渴的人太多了，要当心ji不择食啊

老马丁

煮酒正熟 发表于 2013-12-22 12:18
# }+ `/ S: w6 l% C. l, k继续说这第一个关键点。这里我们引入一个词 --- 睡狗 / sleeping dogs.

这个词源于英语中的一个成语 --- ...

5 R: o4 ~( D- [$ E1 z这四个分类挺有意思的。当年Tirole也对企业有个动物名字的分类， top dog, fat cat 啥的。

2 G2 x8 K! r0 G7 l5 w- s你的对照组和试验组如果都是随机选的，理论上来说睡狗在两个组的分布是均匀的，那么这个差别就主要出现在睡狗的比例上了。但是逻辑上呢，我觉得有点儿问题：
0 n/ j% X  E  O. K# J4 \0 |1. 为啥咱们的促销backfire? 因为客户里有睡狗。
' f6 s9 N* w* V) |3 C8 q2.什么是睡狗？就是那些我们一促销就退订的家伙。

是不是有点套套逻辑？

那么呢，下一步是什么？ 我觉得有些方面值得考虑，
  d$ ]* v: ^, l& `1 M1 P1. 在识别睡狗统计模型发展后，然后检验这个模型的预测有效性。
9 M$ |: a2 N. D+ K5 d7 `1 w2. 什么因素能够加强或者减弱睡狗的效应？

老马丁

煮酒正熟 发表于 2013-12-22 23:07
# J6 N; w5 f/ O1 Q: p+ `; ]师妹记得p值，不简单啊。判断两组差异是否显著，当然可以用 p value，这样你就可以知道 exactly 在哪个信 ...

- I, C' Q3 @) A- S, C9 y你说得很有意思。我需要时间想一想这两个分析。

8 W- w* C0 g) g* g9 n% B6 z另外，我前面说的用t来测试是错的。随口想当然啊
* |/ ]6 z, s/ i1 T1 o8 y! @这是一个典型Contingency table，比较percentage, 应该用Chi-sq.
我回头用你给你数据算一下。

1 Z) J1 G# _5 {+ o3 b

老马丁

煮酒正熟 发表于 2013-12-23 00:41
这个“睡狗”现象不太常见，尤其是在一手交钱一手拿货的世界里，根本就不存在(即使存在也很难找到直接证 ...

! I) I" B: d# r5 G8 Y4 i4 O* @( C' m  b又看了一遍老酒的全部帖子，说说理解和感想。
3 j4 d& E3 {2 G& z2 \: m
两个实验。第一个实验，续约促销，结果是正效果
第二个实验，交叉促销，结果是副效果


解释：睡狗比率在两个实验中的不同。
; f  l% o& n6 m6 O我觉得这个解释比较存疑。随机抽样应该保证睡狗比例在两个实验中大致相当。如果这些效果在统计意义上很小，那么也不必为此烦恼。

8 _+ }; Q0 {7 X! R- u老酒关于睡狗产生的机制是非常有道理的。这个促销相当于一个attention trigger，让客户有时间去其他保险公司询价。我觉得两个实验的差别，如果有的话，恰恰和促销内容相关。 续约促销有个惰性养成问题，如果价差不大，客户就不想折腾了。而牙医保险是全新的，同时可以和基本险形成bundle, 这样看起来saving就很多了，跳槽的概率会更大。
$ Q; d1 C1 }, a, A
下一步应该找出睡狗，建立一个睡狗识别模型。弄个logisitic 模型，分别应用在续约促销和交叉促销中, 看看两个实验里的不续约公司有什么共同因素，比如说，人数，行业，tenure时间等。