使用场景

测试投放费增加对GMV的提升效果，即需明确投放费用增加后，GMV应相应增长的具体数额 

eg：直播间，运营向财务审批下一场直播可以增加投流的预算，财务运营可以通过模型去测试。之前没有数据可以做依据

不同直播账号历史数据以及同流量级别历史数据，协助业务测试投流预算

业务价值

1）精准预算分配：通过投流费用预估模型，能够科学地预测增加投放费用后的GMV增长情况，帮助运营团队合理分配预算，确保投放费用的投入能够带来预期的回报。

例如，运营团队可以根据模型结果，提前规划直播活动的投放预算，避免盲目增加投放费用。

2）提升营销效果：模型能够帮助运营团队评估不同投放策略对GMV的提升效果，从而选择最优的投放方案，提高营销活动的整体效果。

例如，通过测试不同流量级别下的投放效果，找到最适合当前直播账号的投放策略。

3）优化资源利用：通过预估模型，可以提前了解增加投放费用后的收益情况，避免资源浪费，确保每一分钱都花在刀刃上。

例如，对于预计收益较低的投放策略，可以及时调整或优化，避免不必要的成本支出。

4）增强决策科学性：提供数据支持，帮助管理层和运营团队做出更科学的决策。通过模型预测的结果，管理层可以更清晰地了解投放费用增加后的收益情况，从而更有信心地批准预算。

例如，财务部门可以通过模型结果，更好地评估投放预算的合理性，为运营团队提供数据支持。

5）提高运营效率：模型能够快速评估不同投放策略的效果，减少试错成本，提高运营效率。运营团队可以根据模型结果，快速调整投放策略，确保营销活动的顺利进行。

例如，通过模型预测，运营团队可以提前规划直播活动的投放策略，避免因临时调整而影响活动效果。

模块说明

1）数据收集与整理模块：收集和整理历史投放数据、销售数据和流量数据，为模型的预测提供基础数据支持。

数据来源：企业内部的营销管理系统、销售报表、流量监测工具等。

数据内容：历史投放费用、实际GMV、实际销售额、毛利润、边际利润等。

处理流程：对数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作，确保数据的准确性和一致性。

2）模型输入模块：根据用户输入的参数（如原投流费用、预计投放ROI、预计新增投流费等），为模型提供预测所需的输入数据。

输入参数：

原投流费用：历史投放费用。

预计投放ROI：预计的投放投资回报率。

预计新增投流费：计划增加的投放费用。

实际GMV：历史实际GMV。

实际销售额：历史实际销售额。

原毛利润：历史毛利润。

原边际利润：历史边际利润。

输出结果：将输入参数传递给预测模型，用于后续的预测计算。

3）预测模型模块：根据输入的参数和历史数据，预测增加投放费用后的GMV、销售额、毛利润和边际利润等指标。

预测方法：

ROI计算：根据预计投放ROI和新增投流费，计算预计的GMV提升。

销售额和毛利润预测：根据预计GMV和历史数据，预测销售额和毛利润的变化。

边际利润预测：根据预计的销售额和毛利润，计算边际利润的变化。

输出结果：

预计GMV：预测的GMV值。

预计销售额：预测的销售额值。

预计毛利润：预测的毛利润值。

预计边际利润：预测的边际利润值。

预计提升率：预测的GMV提升率。

4）结果分析与可视化模块：对预测结果进行分析和可视化展示，帮助用户快速理解模型的预测结果。

分析内容：

GMV提升分析：对比实际GMV和预计GMV，分析提升效果。

销售额和毛利润变化分析：分析销售额和毛利润的变化趋势。

边际利润变化分析：分析边际利润的变化情况。

使用条件

BI 工程 6.1.2 及以上版本，应用共享插件 1.4 及以上版本