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说说我的看法:(1)第一个问题:首先可以可以根据因果推断(找到相似的样本准实验)、abtest确定流量下跌的占比,并得出新老用户下降占比多少,然后根据新老用户下跌的占比估算用户剩余生命周期总价值,根据ROI投资回报率公式,分子为GMV,分母为流失用户生命周期总价值,可以以不同广告投放比例设置多个实验组,已知广告投放越多,gmv增长越多,流量下跌越多,分子上升,分母成本越高,可以设置ROI为一个阈值(最大容忍度),从而求得峰值,(多个峰值时取广告投放比例最小的那个),从而以此广告投放比例作为衡量阈值。
(2)第二个衍生问题:首先,业务线流量可以按照总人数比例计算,调用流量不可以低于某个阈值,低于某个阈值可能影响该业务的正常运营。
其次,补充的流量=广告推广的总流量-电商业务线本身流量,某一业务线补充的流量=补充的流量*某一业务线总人数占其他业务线流量占比,可以设定一个范围,视业务对补充的流量进行阈值波动,并且对该业务线的流量根据活跃度进行分层——高活、中活、低活,并设定比例进行抽取,避免广告分发的过度倾斜导致破坏整体业务线内容氛围。
对每一业务线按规则抽取后,进行abtest,需要达到两个目标:(1)各业务线核心指标不受影响(不显著);(2)实验组gmv显著提升,roi在合理范围。
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