マーケティング実験の成長する文化

マーケティングにおけるデータ、測定、分析の役割は、過去20年間、影響力と影響力が高まっています。 最近では、実験が重要なマーケティング測定ツールとして再登場しました。

この再出現は、プライバシーの懸念によって部分的に推進されており、まとまりのあるデータを収集し、ユーザーレベルでアトリビューションアルゴリズムを適用することがますます困難になっています。

より広義には、最高のマーケティングプログラムを作成するために、実験を使用して市場で仮説を積極的にテストしたいというマーケターの願望の産物です。

この分野を構築するために必要なのは、（1）積極的な実験なしでは測定または分析プログラムが不完全であることを認識することと、（2）主要な仮説に対するテストを構築および展開する方法を理解することの2つだけです。

実際には、Google Analytics、ベンダーレポート、リフトスタディ、メディアミックスモデリング、またはマルチタッチアトリビューションからの当然の回答を受け入れないというコミットメントが必要です。

これらの方法が一致するかどうか、またはより重要なことに同意しない場合、組織はこれらの結果を実験プログラムの重要な質問と仮説を作成するための出発点と見なす必要があります。

ほとんどのマーケターは同じ質問から始めます

マーケターは一貫して同じことについて疑問に思っています：

• ブランド検索やリターゲティングなどの目標到達プロセスの低い戦術は、増分コンバージョンを生み出していますか？
• マーケティング手段間に相乗効果はありますか？
• マーケティングは、既存の顧客または新規顧客の獲得に対してより効果的に展開されていますか？
• どのプロスペクティング戦術が私の新しい買収を本当に成長させていますか？
• どの顧客マーケティング戦術が付加価値をもたらしますか、そして私はそれらすべてが必要ですか？

これらはどのブランドにとっても基本的な質問であり、それらに対して実験的な学習アジェンダを構築するための効果的な方法があります。 実験的なプログラムを最初に構築するときは、主要なマーケティング戦術についてチャネルレベルで増分テストを実装することから始めます。

ブランドは、支出、戦略的優先順位、または現在のパフォーマンス評価に基づいて、リターゲティング、ソーシャル、有料検索、ダイレクトメール/カタログなどの主要なマーケティングチャネルの増分テストの設計と実装に優先順位を付けることができます。

目標到達プロセスの下位属性の制限

各マーケティングチャネルでは、オーディエンスがテストグループとコントロールグループに確実にセグメント化されるように、慎重に設計されたアプローチが必要です。 次に、テストグループ内の増分を測定するためのベースラインとして機能するために、マーケティングをコントロールグループから差し控える必要があります。

多くの場合、これらのチャネルレベルのテストは、長年の疑惑を確認し、予算の再割り当てに必要な市場データを提供します。

多くのマーケターは、目標到達プロセスの低いリターゲティングプログラムが、コンバージョン経路に自分自身を結び付けることでクレジットを「盗む」と考えています。増分テストは、この効果を定量化し、これらのプログラムの最適な予算レベルを通知します。

ファッションと美容の小売業者であるSoftSurroundingsは最近、リターゲティングに過剰に費やしているという仮説を立てて、リターゲティングの増分テストを展開しました。

広範なテストにより、実際にそうであることが明らかになり、チームはリターゲティング予算を30％削減し、リターゲティングやサイト変換で意味のある低下が見られることなく、月額120,000ドル以上をより良いパフォーマンスの戦術に割り当てることができました。

Facebookのプロスペクティングをより明確に把握する

インクリメンタルテストにより、他の測定アプローチではまだ特定されていない機会が明らかになることがあります。

私は最近、1日のクリックスルーウィンドウと1日のビュースルーウィンドウに制限されたGoogleAnalyticsとFacebookレポートのメトリックの組み合わせでFacebook広告を測定した小売業者と協力しました。

インクリメンタリティテストでは、これらの方法はFacebook全体を評価するのにかなり正確である一方で、Facebookのプロスペクティング戦術の影響を大幅に過小報告していることがわかりました。

アクティブな増分テストでは、Google Analyticsによって追跡されておらず、1日のビュースルーウィンドウの外側にあるビュースルーコンバージョンが、増分および以前はクレジットされていなかったコンバージョンを促進したことが示されました。 この更新されたビューに基づいて、会社は資金をプロスペクティングに再割り当てしました。

実験的学習は、これらのチャネルレベルの実験で終わるわけではありません。 多くの場合、これらは、より洗練された実験計画の機会を特定することによって基礎を築きます。

ソフトサラウンドの場合、増分テストにより、Facebookのプロスペクティングが、内部の買収目標をはるかに下回る増分の新規顧客を推進していることが確認されました。

ソフトサラウンドは、全体的な支出を増やして待つのではなく、実験を使用して、獲得目標を下回ったすべてのFacebookプロスペクティング広告セットの広告セットレベルでの規模を調査しました。

スケールテストは、見込みオーディエンスのより小さなサブセットに対して、これらの各広告セットの支出の増加、頻度、およびオーディエンスの浸透をシミュレートするように設計されました。

数週間にわたって、広告セットレベルで1.5倍、2倍、3倍などにスケーリングし、各セットの収穫逓減曲線を効果的に引き出しました。

9月に実施されたスケールテストに基づくと、ソフトサラウンドは10月にFacebookのプロスペクティング予算を61％増加させることができましたが、取得あたりのコストは22％しか増加せず、目標の範囲内でした。

アクティブなテスト設計がなければ、同じ予算の増加を達成するのに何ヶ月もかかる可能性がありますが、チームはより小さな予算の増加を展開し、取得コストへの影響を観察するのを待ちました。

AARPの増分実験

別の例では、AARPはチャネルレベルで増分調査結果を使用して、ブランド化された有料検索予算が有料ソーシャルに費やすほうがよいかどうかを積極的にテストしました。

この急進的な変化は、マーケティング組織の外部では懐疑的な見方をしており、チームは、有料のソーシャルに移行したときにチャネルレベルの観察が行われたことを確認したいと考えていました。

注意深く設計された地理ベースの実験により、仮説が確認されましたが、追加の調査結果も明らかになりました。 有料ソーシャルにはさらにメリットがありましたが、これはチャネル間の相乗効果により、有料検索を（メジャーではなく）軽度に削減することで最もよく達成されました。

有料検索の軽度の削減と有料ソーシャルの大幅な増加を伴う地域では、2桁のトップライン獲得の伸びが見られましたが、有料検索の大幅な削減を伴う地域では、有料ソーシャルチャネルの効率が19％低下しました。

正味のポイントは、有料検索でいくらかのコスト削減があったということでしたが、主な利点は、有料ソーシャルの増分予算を確保することでした。

実験の文化を構築するためのコピー＆ペーストの公式はなく、すべてのブランドに適した単一の学習アジェンダもありません。 実験の文化には、常に仮定をテストし、慎重に設計されたテストに対して長年の信念を検証するという組織の取り組みが必要です。

影響力のある学習アジェンダには、経営幹部、マーケター、データサイエンティストからの意見が必要であり、価値を推進し続けるために定期的に再検討する必要がありますが、その利点は現実的で影響力があります。

テスト、学習、成長の哲学をマーケティングに適用することは、収益に有意義な影響を与える変化を推進するための最速の方法です。

Nick Stoltzは、 Measuredの最高執行責任者です。 彼は経験豊富な成長ハッカーであり、リーダーシップ、戦略的ビジョン、マーケティング、運用、製品の商業化、および事業開発の組み合わせを通じて、成長する企業、チーム、およびテクノロジー製品の成功を生み出しています。