La crescente cultura della sperimentazione di marketing

Il ruolo dei dati, della misurazione e dell'analisi nel marketing è cresciuto in influenza e impatto negli ultimi due decenni. Più di recente, la sperimentazione è riemersa come un importante strumento di misurazione del marketing.

Questo riemergere è stato guidato in parte da problemi di privacy, che hanno reso sempre più difficile raccogliere dati coerenti e applicare algoritmi di attribuzione a livello di utente.

Più in generale, è un prodotto del desiderio del marketer di testare attivamente le ipotesi nel mercato utilizzando la sperimentazione per creare i migliori programmi di marketing.

Costruire questa disciplina richiede davvero solo due cose: (1) riconoscere che qualsiasi programma di misurazione o analisi è incompleto senza una sperimentazione attiva e (2) capire come costruire e distribuire test contro ipotesi chiave.

In pratica, ci vuole impegno a non dare per scontate risposte da Google Analytics, rapporti sui fornitori, studi sull'impatto, modellazione di media mix o attribuzione multi-touch.

Indipendentemente dal fatto che questi metodi siano d'accordo o, cosa più importante, quando non sono d'accordo, le organizzazioni dovrebbero considerare quei risultati come punto di partenza per sviluppare domande e ipotesi chiave per i programmi di sperimentazione.

La maggior parte dei marketer inizia con le stesse domande

I marketer si chiedono costantemente le stesse cose:

• Le tattiche di canalizzazione inferiore come la ricerca con marchio e il retargeting producono conversioni incrementali?
• Esistono sinergie tra i veicoli di marketing?
• Il marketing è implementato in modo più efficace contro i clienti esistenti o l'acquisizione di nuovi clienti?
• Quali tattiche di prospezione stanno davvero facendo crescere le mie nuove acquisizioni?
• Quali tattiche di marketing per i clienti aggiungono valore e mi servono tutte?

Queste sono domande fondamentali per qualsiasi marchio e ci sono modi efficaci per costruire un'agenda di apprendimento sperimentale contro di loro. Quando crei per la prima volta un programma sperimentale, inizia implementando test di incrementalità a livello di canale per le principali tattiche di marketing.

In base alla spesa, alla priorità strategica o alle valutazioni delle prestazioni correnti, i marchi possono dare la priorità alla progettazione e all'implementazione di test di incrementalità per i principali canali di marketing come retargeting, social, ricerca a pagamento o direct mail/catalogo.

Limitazioni dell'attribuzione della canalizzazione inferiore

Ogni canale di marketing richiede un approccio attentamente progettato per garantire che il pubblico sia segmentato in gruppi di test e controllo. Il marketing deve quindi essere trattenuto dal gruppo di controllo per fungere da linea di base per misurare l'incrementalità all'interno del gruppo di test.

Spesso questi test a livello di canale confermano sospetti di lunga data, fornendo i dati di mercato necessari per riallocare i budget.

Molti esperti di marketing sospettano che i programmi di retargeting a funnel inferiori stiano "rubando" credito attaccandosi a percorsi di conversione e i test di incrementalità quantificano questo effetto e informano i livelli di budget ottimali per questi programmi.

Soft Surroundings, un rivenditore di moda e bellezza, ha recentemente implementato test di incrementalità di retargeting con l'ipotesi che stessero spendendo troppo per il retargeting.

Test approfonditi hanno rivelato che era davvero così, consentendo al team di ridurre immediatamente il budget di retargeting del 30% e destinare oltre $ 120.000 al mese a tattiche più performanti senza vedere alcun calo significativo nel retargeting o nella conversione del sito.

Ottenere un'immagine più chiara della prospezione di Facebook

A volte i test di incrementalità rivelano opportunità che altri approcci di misurazione non hanno ancora identificato.

Di recente ho lavorato con un rivenditore che ha misurato la pubblicità su Facebook con una combinazione di Google Analytics e metriche riportate da Facebook limitate a una finestra di click-through di un giorno e una finestra di view-through di un giorno.

I test di incrementalità hanno scoperto che, sebbene questi metodi fossero ragionevolmente accurati per valutare Facebook nel suo insieme, hanno significativamente sottostimato l'impatto delle tattiche di prospezione di Facebook.

I test di incrementalità attivi hanno mostrato che le conversioni view-through non tracciate da Google Analytics e al di fuori della finestra view-through di un giorno hanno generato conversioni incrementali e precedentemente non accreditate. Sulla base di questa visione aggiornata, la società ha riassegnato i finanziamenti alla prospezione.

L'apprendimento sperimentale non si esaurisce con questi esperimenti a livello di canale. Spesso questi gettano le basi identificando opportunità per un design sperimentale più sofisticato.

Per Soft Surroundings, i test di incrementalità hanno identificato che la prospezione di Facebook stava guidando nuovi clienti incrementali ben al di sotto degli obiettivi di acquisizione interni.

Piuttosto che aumentare la spesa su tutta la linea e aspettare e vedere, Soft Surroundings ha utilizzato un esperimento per esplorare la scala a livello di set di inserzioni per tutti i set di annunci di prospecting di Facebook con prestazioni inferiori agli obiettivi di acquisizione.

Il test di scala è stato progettato per simulare una spesa, una frequenza e una penetrazione del pubblico elevate per ciascuno di questi gruppi di annunci rispetto a un sottoinsieme più piccolo del pubblico potenziale.

In poche settimane, sono aumentati fino a 1,5x, 2x, 3x e oltre a livello di gruppo di inserzioni per tracciare efficacemente la curva dei rendimenti decrescenti per ciascun gruppo.

Sulla base dei test su scala condotti a settembre, Soft Surroundings è stata in grado di aumentare i budget di prospezione di Facebook del 61% a ottobre, mentre ha visto solo un aumento del 22% del costo per acquisizione, ben all'interno degli obiettivi.

Senza un progetto di test attivo, gli stessi aumenti di budget potrebbero aver richiesto molti mesi per raggiungere, mentre il team ha implementato aumenti di budget più piccoli e ha aspettato di osservare il loro impatto sui costi di acquisizione.

Sperimentazione incrementale di AARP

In un altro esempio, AARP ha utilizzato i risultati dell'incrementalità a livello di canale per verificare attivamente se i budget di ricerca a pagamento brandizzati sarebbero stati spesi meglio sui social a pagamento.

Questo cambiamento radicale è stato visto con scetticismo al di fuori dell'organizzazione di marketing e il team ha voluto verificare che le sue osservazioni a livello di canale fossero mantenute mentre passavano ai social a pagamento.

Un esperimento geo-based accuratamente progettato ha confermato l'ipotesi, ma ha anche scoperto ulteriori risultati. C'è stato più vantaggio sui social a pagamento, ma questo è stato ottenuto meglio con tagli lievi (piuttosto che importanti) alla ricerca a pagamento a causa delle sinergie tra i canali.

I geo con lievi tagli alla ricerca a pagamento e grandi aumenti dei social a pagamento hanno mostrato una crescita dell'acquisizione topline a due cifre, mentre i geo con importanti tagli alla ricerca a pagamento hanno visto una diminuzione dell'efficienza del 19% nei canali social a pagamento.

Il risultato netto era che c'erano alcuni risparmi sui costi da ottenere nella ricerca a pagamento, ma la principale opportunità di rialzo era nel garantire budget incrementali per i social a pagamento.

Non esiste una formula copia-incolla per costruire una cultura della sperimentazione né esiste un'unica agenda di apprendimento adatta a ogni brand. Una cultura della sperimentazione richiede un impegno organizzativo per testare costantemente le ipotesi e convalidare convinzioni di lunga data rispetto a test attentamente progettati.

Un'agenda di apprendimento efficace richiede il contributo di dirigenti, esperti di marketing e scienziati dei dati e deve essere rivista regolarmente per continuare a generare valore, ma il vantaggio è reale e di grande impatto.

Applicare un test, imparare, far crescere la filosofia al marketing è il modo più veloce per guidare il cambiamento che incide in modo significativo sui profitti.

Nick Stoltz è il direttore operativo di Measured . È un esperto hacker di crescita che crea successo per aziende in crescita, team e prodotti tecnologici attraverso una combinazione di leadership, visione strategica, marketing, operazioni, commercializzazione di prodotti e sviluppo del business.