【统计建模】如何提高转化率——选取合适的抽样调查样本进行精准营销

声明:为了保护公司机密，里面的很多数据都是保密或者转化为另一种说法。请原谅我~~~

还没有被黑成科学家title在此之前，我还是一名每天规范数据口径的数据产品经理。当时，敏哥刚来到决策科学中心。当他了解公司各方的业务时，他发现顾问的学生打电话的转化率很低。当他看到我是统计专业的小（大）朋友（学习）朋友（泡沫）时，他会估计我们能达到多少购买力P潜在客户，准确营销部分用户。

已知条件：我们可以与第三方机构合作，获取绑定手机号码的银行卡收支数据，但调查一个人有固定费用。

求：在花最少的钱的情况下估算购买力能达到P潜在客户。

事实上，我在这条路上犯了几个错误，这个先不按不表后反思，先看基本思路。

1.花最少的钱意味着需要第三方调查的客户越少越好，

2.拿去调查的客户数在统计学意义上达到能代表总体性质的样本量。

我的想法是根据孙山泽先生之前专业课程中最小样本量的理论确定方法。如果我们整体服从正态分布，在确定了信任水平（95%）和允许误差（3%）后，我们的最低样本为1068人。（在确定信任水平和允许误差后，网上有一张最小样本抽样表。。。你可以自己搜索。。。）但是这1068人怎么抽样呢？

现有的潜在客户只能获得手机号码和身份证号码，我们需要提取一个特：

1.在一定程度上反映客户的购买力，

2.当他从潜在客户变成真正客户时，他可以监控，

3.服从正态分布，满足我们最小样本的抽样条件。

原因如下：

1.除了弱区域信息外，手机号码基本上没有强大的信息。身份证号码有年龄和区域。一般来说，年龄符合上述三个条件（理论上，中年人的购买力最大，其他年龄组的下降基本上是正常分布的，从以前的客户肖像基本上符合这一规则）。

2.在以上确定样本量的方法中，假设整体服从某一指标下的正态分布，但根据客户肖像，看到各年龄段的买家数量指标不能保证正态分布（因为公司专注于无线客户，买家越年轻，但单次购买量越少；不能使用其他指标，如购买量，因为在转换前无法监控）。我还咨询了商务学生。作为第三方代销机构，客户购买了一定数额（设置为S）只有可以基本平衡我们的活动teaser。然后我粗略限制历史交易量大于S提取年龄分布特征的客户。

3.根据历史数据客户的年龄分布特点，根据奈曼的最佳分布（层内方差最小，层间方差最大，也从孙先生的抽样调查中了解到。。）确定各年龄段的抽样数量。

将抽样结果带给第三方分析时，取回的有效数据约为有效样本的80%，可以减少信心范围，增加允许误差(毕竟估计再返工浪费时间、人力、财力。

分析数据后，我有两个deliverables，一是估计的购买力大于P给敏哥的客户数量是完成任务的；一是敏哥假设购买力大于P客户的手机号码提交给投资者，这是一个准确的营销。几周后返回的结果是，通过两轮沟通，客户通过电话接通，购买力达到，对购买产品感兴趣的转化率比以前提高了大约250倍（这个数字不是故意的。），我对这个结果更满意。

好吧，让我们分析一下错误：

1.起初，敏哥只是让我估计最小的样本量来取样。然后我踢掉了收集羊毛的客户（累计交易量小于S客户)，那么我估计的购买力大于P事实上，客户数量太大了(分母太少了。。。)，估计的购买力大于P除了薅羊毛的总客户，客户才是真正的比例。

2.一开始，我没有确定一个口径，导致潜在客户已经成为投资顾客的手机号码中的真正客户。这部分不是转高TAT。

所以在这个过程中，每一个deliverable没有完美。。。耸手耸肩。。。还是要再接再厉。

但作为一个大学泡沫可以使用本科学习的东西仍然有一种成就感。..感谢您在这里阅读，感谢敏兄弟给我这个机会，感谢公司允许我犯错误，感谢HBTV。。。