在早已完善的手游游戏买量业务流程中，怎样证实新制做的优惠劵作用是合理的是关键难题；做为产品运营，表明清晰优惠劵实效性不但能够反映本身使用价值对目前买量业务流程的扶持，还可以更进一步争得现代信息技术适用。

在上一篇文章中基本整理了评定实际效果的构思，在实际的实际操作中碰到了许多难题。

一、之一次ab测试全过程

1. 检测目地

根据买量做AB包检测首登送券，认证在同样买量标准下，有优惠劵的包和无优惠劵的包新用户付钱率、新用户付钱arpu值的比照。

主题活动后台管理首登送券标准的稳定性测试。

2. 作用提前准备

完成了优惠劵主题活动——新注册新账号全自动派发优惠劵的作用。

3. 检测時间

活动的具体时间：三天。

4. 活动内容

主题活动期内内，客户在【主题活动手机游戏包】内注册新账号，可领到到系统软件全自动消息推送的5张优惠劵。

5. 优惠劵设定

立减面值：【满6减2】、【满30减5】、【满68减10】、【满128减20】、【满328减50】（累计付钱560 ，成本费87， *** 约85折）。

优惠劵页数：各挡位准备5k张（客户数量级预估2m）。

有效期限：领到后2天期满。

6. 数据信息收购

1）包层面—比照总体付钱实际效果的提高：

（AB包）总水流、付钱率、新手付钱率、新手付钱水流、活跃性arpu值、用户粘性【后台管理可查】。

2）客户层面—用以测算客户LTV：

用券客户的申请注册時间、应用优惠劵時间【技术性获得】。

3）优惠劵层面—统计分析优惠劵应用实际效果/付钱额度：

换名包增加用户量、领到优惠劵总数、领到应用总数、取得成功提交订单占有率、立减总额、ROI与检测包ROI、未应用到期券占有率、用券净消費额度【后台管理可查/测算】。

7. 常见问题

为防止AB包买量要素不一样的危害，应尽量操纵同样資源位、同样素材图片、同等量级，降低不相干要素的影响【销售市场】。

销售市场流量变现必须控量，防止超出优惠劵页数【销售市场】。

手机游戏内尽量减少经营主题活动进行状况的不一样而对客户的付钱危害【经营】。

二、之一次ab测试结果

1. 优惠劵实际效果

• 广点通：优惠劵包的新用户付钱率比比照包高，稍微提高，新用户付钱arpu值起伏很大；
• 今日头条：优惠劵包的新用户付钱率总体比比照包低，新用户付钱arpu值优惠劵包也稍低；

2. 不成功根本原因

简易而言，销售市场买量的不确定性环境污染了对照组和对照实验的数据信息。

此次检测销售市场流量变现对策有调节，来量节奏感存有一定多变性，客户品质良莠不齐，广点通客户品质显著好于今日头条。

对照组流量变现太少，且和对照实验数量级差别很大，派发优惠劵的对照组仅为没发的对照实验的数量级的1/3，从而造成 数据信息起伏很大。

最少一档的【满6减2】优惠劵在折扣优惠幅度上不能让非R游戏玩家转换（尤其是此次今日头条导进的客户付钱品质显著稍低，可以转换为付钱游戏玩家的数量也相对性变小）

三、过后的思索

提高的之一炮通常是最重要的，之一炮打响了精英团队对业务流程的自信心会提高，資源也更非常容易争得；但实际并比不上人得偿所愿，之一次ab测试基本上以不成功完毕，因为销售市场买量的不确定性，并不可以得到派发优惠劵可以提高运营数据的结果。

在一次不经意的材料检索中，找到别的行业的经典案例，在和小伙伴探讨后豁然开朗，领域尽管不一样，但碰到的难题及解题思路全是相通的。

这一段文字转换成游戏市场的专业术语是：

目地：量化分析优惠劵使客户附加消費的额度。

必须的数据信息：

• 优惠劵派发总数
• 优惠劵有效期限内客户arpu值（发优惠劵arpu值）
• 无优惠劵时客户付钱率
• 无优惠劵时客户arpu值（一切正常arpu值）

有关指标值：

• 一切正常付钱总数=优惠劵派发总数*无优惠劵时付钱率
• 提高付钱总数=优惠劵派发总数*（有优惠劵付钱率-无优惠劵付钱率）
• 一切正常水流=一切正常付钱总数*一切正常arpu值
• 有优惠劵水流=提高付钱总数*发优惠劵arpu值 一切正常付钱总数*发优惠劵arpu值

最后获得：

水流提高=有优惠劵水流-一切正常水流。

注：

• 提高付钱总数*发优惠劵arpu值：是原本不容易提交订单的客户造成的水流
• 一切正常付钱总数*发优惠劵arpu值：是原本会提交订单的客户造成的水流

实际实际操作上，我只必须找一个销售市场买量推广平稳的包，比照其发优惠劵前后左右的数据信息，将发券前的数据信息做为标准值，套入上边公式计算就可以下结论。

四、最终的思索

暮然回首，我发现了上边的方式在我之一篇文章内容中早已明确提出了，但我都并沒有实际操作根据時间的横向对比；那时候不做的缘故是游戏遭受時间起伏危害非常大，且实际对水流提高的技术性 *** 沒有想深入。

知易行难，共同进步。