2021年が始まると、私の最大のマーケティング解決策は、新しい厳格さを A / Bテスト Oracle.comデジタルマーケティングチームのために管理しています。私は過去3年間、オラクルの最もトラフィックの多いマーケティングページでテストを管理してきました。企業のホームページ—そして、ランディングページ、広告キャンペーン、およびサイト訪問者にコンテンツを提供するその他のプラットフォームに焦点を広げています。その際、A / Bテストを成功させるために3つの実証済みの手順を適用します。

これらのプラクティス(ここで要約してから、以下で詳しく説明します)は、 B2B そして B2C 業界全体のあらゆるサイズのブラン​​ド:

  • 次のことができるように、統制のとれた事前分析を実施します。パフォーマンスのベースラインを理解し、確かなテスト仮説を立て、テストのビジネス価値を最大化する測定値を決定します。

  • テストを継続的に監視して、テストが正しく機能していることを確認し、将来のキャンペーンに役立つ結果をもたらします。

  • テスト結果を適用して、他のマーケターによるパフォーマンスを向上させる方法をビジネス用語で説明します。

1)利害関係者の賛同を確実にするために、徹底的な事前の計画と分析に投資する

テストを構築して開始する前の最も重要なステップは、ビジネス目標を明確に定義することです。

テストが目標にどのように影響するかを事前に理解していないと、 貴重な 結果。 「成功した」結果という用語は使用していないことに注意してください。これは、一部のテストでは明確な勝者が得られない場合や、パフォーマンスの高いオプションが得られない場合があるためです。それで問題ありません。テストの価値は、パフォーマンスの低い人を排除することから得られる場合があります。

結局のところ、テストは実行が必要になる可能性のあるプロセスです 多くの反復、そしてそれはこの長い視野を必要とします。

主要な製品ページで需要生成オファーをテストする場合、ビジネス目標には、コンバージョン率、MQL、SQL、パイプライン、または収益を含めることができます。新しいコンポーネントのデザインをテストする場合、ビジネス目標には、クリック数とクリック率、費やした時間、エンゲージメントの深さを含めることができます。これは、訪問あたりのページ滞在時間またはページビューで測定されます。

主な目標を定義したら、テストする予定のサイト、ページ、またはコンポーネントの現在のパフォーマンスレベルを把握します。テストするページでのオファーの過去のパフォーマンスと、ページ上のコンポーネントを確認します。

宣伝用の言葉は何でしたか?クリック率はどれくらいでしたか? CTAの言い回しは何でしたか?ページのどこに配置されましたか?使用された画像はありますか?

新しいコンテンツアセットの場合は、オファーをホストするページとコンポーネントの過去のパフォーマンスを確認します。以前の同様のオファーはどのように実行されましたか?そのパフォーマンスはキャンペーンの目標を達成しましたか?どのコピーが使用され、どのCTA、どの画像が使用されましたか?

ベースラインデータを使用して、テストオファーまたは「バリアント」がパフォーマンス上の利点をどのように導入するかについての仮説を立てます。テストの結果が常に仮説と一致するとは限らないことに注意してください。これは、テストの約3分の1に当てはまることがわかりました。

これが発生した場合、先入観を脇に置いておく必要があります。テストの目標は、誰かが正しいか間違っているかを証明することではありません。代わりに、 デジタルマーケティング 意思決定に情報を提供するために、仮定ではなくデータを使用する文化。

テスト仮説のいくつかの一般的な例:

  • 短くてパンチの効いた見出しと小見出しは、詳細で長い見出しと宣伝文よりも良い結果をもたらします

  • 状況依存のCTA(「最新のERPの完全ガイドを読む」など)は、より一般的なCTA(「詳細」)よりも優れたエンゲージメントを受け取ります。

  • プログレッシブベースで記入された短い登録フォームは、訪問者にすぐに提示される1つの長いフォームよりも多くのコンバージョンを引き出します。

過去のパフォーマンスデータとテスト仮説をスライドまたは組織で使用されているプレゼンテーションモデルにパッケージ化して、テストを開始する前に利害関係者/経営幹部の賛同を得ます。

2)メトリックを監視して、テストが正しく動作していることを確認し、異常にすばやく対処します

収集したベースラインパフォーマンスデータは、テスト測定計画の基盤です。デマンドジェネレーションオファーの2つのバージョンをテストする際の主な指標は次のとおりです。

  • 各オファーのビュー

  • クリック(エンゲージメント)率

  • コンバージョン(フォーム入力)率

  • ページとアセットで費やした時間

  • 直帰率

  • 訪問者がフォームに記入した後の場所と方法、およびフォームに記入しなかった訪問者の同じデータ

  • MQLとSQLの数、およびパイプラインの実行方法と生成されている収益

ダッシュボードは、パフォーマンスをリアルタイムで監視するために、起動前に設定する必要があります。テストの実行に合わせて調整できますが、基本は初日から実施する必要があります。

Oracleの場合、複数のシステムがあります(たとえば、 OracleMaxymiserのテストと最適化、Webメトリックシステム、顧客登録システム)テストでデータを収集しますが、同様の複雑さがある場合があります。

いずれの場合も、「信頼できる情報源」を指定する必要があります。これは、指標によって異なる場合があります。すべてのシステムがデータに完全に一致する可能性は低いですが、データのランキングは一貫している必要があります。そうでない場合、テスト自体に問題がある可能性があります。

数(各オファーのビューを考えてください)はゆっくりと増加します。その間、テストでの調整が必要な異常に注意してください。奇妙なことに、異常に高いコンバージョン率や直帰率、不規則なエンゲージメントレベルなどが含まれる場合があります。収集した履歴データがあると、疑わしい数字が目立ちます。

私の経験では、テストのおよそ5分の1で、起動後に何らかの調整が必要になります。変更が行われると、 データ分析は最初からやり直す必要があります 改訂日から、精査に耐える「クリーンな」データで作業できるようにします。

3)テスト結果の提示とコミュニケーションは、テスト自体と同じくらい重要です。

テストが開始に近づくにつれて、結果をどのように提示するかについての計画を作成します進行中とテストの完了後の両方。組織で普及しているメカニズム(ダッシュボード、PDF、スライド)を使用し、その形式を早い段階から準備します。利害関係者がテストに熱心に取り組むほど、テストの開始後の結果に熱心になります。予備的な結果には、テストの進行に伴ってパフォーマンスのランク付けが変わる可能性があるという警告を含める必要があります。

メッセージングでは、テストの前にベースラインパフォーマンス、テスト仮説、テスト方法論、そして最も重要なこととして、勝ちバージョンと負けバージョンのパフォーマンスを確認する必要があります。明確にするために、具体的なパーセンテージと数値を使用してください。

2つのことを避けてください:

  1. 個々のシステムに固有の用語

  2. 利害関係者を保護するために、同じメトリックに対して複数のシステムの結果を提示する 不必要な複雑さ

マーケターがどのように行動できるかという観点からデータを描写し、「ページに費やす時間が増える」、「主要な資産に費やす時間が増える」、「コンバージョン率が高い」、「フォームへの記入率が高い」などのわかりやすい言葉で結果を表現します。 MQLを生成します。」

結果の伝達を再利用可能なテンプレートに組み込み、重要なポイントを今後最も重視し、実行可能なモジュラー形式に数値をプラグインします。

来年のテストの議題は何ですか?どのような方法が最も効果的だと思いますか?お願いします 手を差し伸べる フィードバックをお寄せください。コアビジネスの成果に貢献するA / Bテストの1年を成功に導きます。

A / Bおよび多変量テストの詳細については、以下を確認してください。

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