마케팅 실험의 문화 성장

마케팅에서 데이터, 측정 및 분석의 역할은 지난 20년 동안 영향력과 영향력이 커지고 있습니다. 최근에는 실험이 중요한 마케팅 측정 도구로 다시 등장했습니다.

이러한 재출현은 부분적으로 개인 정보 보호 문제에 의해 주도되고 있으며, 이로 인해 응집력 있는 데이터를 수집하고 사용자 수준에서 속성 알고리즘을 적용하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

보다 광범위하게는 동종 최고의 마케팅 프로그램을 만들기 위해 실험을 사용하여 시장에서 가설을 적극적으로 테스트하려는 마케터의 욕망의 산물입니다.

이 분야를 구축하려면 (1) 적극적인 실험 없이는 측정 또는 분석 프로그램이 불완전하다는 것을 인식하고 (2) 주요 가설에 대한 테스트를 구축하고 배포하는 방법을 이해하면 됩니다.

실제로는 Google Analytics, 공급업체 보고, 상승도 연구, 미디어 믹스 모델링 또는 멀티터치 어트리뷰션의 답변을 당연한 것으로 받아들이지 않으려는 노력이 필요합니다.

이러한 방법이 동의하든 더 중요하게 동의하지 않든 조직은 이러한 결과를 실험 프로그램에 대한 주요 질문과 가설을 개발하기 위한 출발점으로 고려해야 합니다.

대부분의 마케터는 같은 질문으로 시작합니다.

마케터는 다음과 같은 사항에 대해 지속적으로 궁금해합니다.

• 브랜드 검색 및 리타게팅과 같은 하위 유입경로 전략이 전환을 증가시키는가?
• 마케팅 수단 간의 시너지 효과가 있습니까?
• 기존 고객 또는 신규 고객 확보에 대해 마케팅이 더 효과적으로 전개되고 있습니까?
• 내 새로운 인수를 진정으로 성장시키는 잠재 고객 전략은 무엇입니까?
• 가치를 더하는 고객 마케팅 전략은 무엇이며 이 전략이 모두 필요합니까?

이는 모든 브랜드에 대한 기본적인 질문이며 이에 대한 실험적 학습 의제를 구축하는 효과적인 방법이 있습니다. 실험 프로그램을 처음 구축할 때 채널 수준에서 주요 마케팅 전술에 대한 증분 테스트를 구현하는 것으로 시작합니다.

지출, 전략적 우선 순위 또는 현재 성과 평가를 기반으로 브랜드는 리타게팅, 소셜, 유료 검색 또는 다이렉트 메일/카탈로그와 같은 주요 마케팅 채널에 대한 증분 테스트를 설계하고 구현하는 데 우선 순위를 둘 수 있습니다.

하위 유입경로 기여의 한계

각 마케팅 채널에는 청중을 테스트 그룹과 통제 그룹으로 분류할 수 있도록 세심하게 설계된 접근 방식이 필요합니다. 그런 다음 테스트 그룹 내에서 증분성을 측정하기 위한 기준선 역할을 하기 위해 마케팅을 통제 그룹에서 보류해야 합니다.

종종 이러한 채널 수준 테스트는 예산을 재할당하는 데 필요한 시장 내 데이터를 제공하여 오랜 의혹을 확인합니다.

많은 마케터는 하위 유입경로 리타게팅 프로그램이 전환 경로에 연결하여 신용을 "훔치는" 것으로 의심하고 있으며, 증분 테스트는 이러한 효과를 정량화하고 이러한 프로그램에 대한 최적의 예산 수준을 알려줍니다.

패션 및 뷰티 소매업체인 Soft Surroundings는 최근 리타게팅에 과도하게 지출하고 있다는 가설로 리타겟팅 증분 테스트를 배포했습니다.

광범위한 테스트를 통해 팀이 리타게팅 예산을 즉시 30% 줄이고 월 120,000달러 이상을 리타겟팅 또는 사이트 전환에서 의미 있는 감소 없이 더 나은 성능의 전술에 할당할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

Facebook 잠재 고객에 대한 명확한 그림 얻기

때때로 증분 테스트는 다른 측정 접근 방식이 아직 식별하지 못한 기회를 발견합니다.

저는 최근에 1일 클릭률 및 1일 조회수 창으로 제한된 Facebook 보고 측정항목과 Google Analytics의 조합으로 Facebook 광고를 측정한 소매업체와 협력했습니다.

증분 테스트는 이러한 방법이 Facebook 전체를 평가하는 데는 합리적으로 정확하지만 Facebook 잠재 고객 전략의 영향을 크게 과소 보고한다는 사실을 발견했습니다.

활성 증분 테스트에 따르면 Google 애널리틱스에서 추적하지 않고 1일 조회연결 기간이 지난 후에 조회연결 전환이 증분 및 이전에 크레딧으로 인정되지 않은 전환을 유도한 것으로 나타났습니다. 이 업데이트된 보기를 기반으로 회사는 자금을 잠재고객 발굴에 재할당했습니다.

실험적 학습은 이러한 채널 수준 실험으로 끝나지 않습니다. 종종 이들은 보다 정교한 실험 설계를 위한 기회를 식별함으로써 기초를 설정합니다.

Soft Surroundings의 경우 증분 테스트에서 Facebook 잠재 고객이 내부 획득 목표보다 훨씬 낮은 증분 신규 고객을 유도하고 있음을 확인했습니다.

Soft Surroundings는 전반적으로 지출을 늘리고 지켜보기보다는 실험을 통해 획득 목표 미만의 실적을 보이는 모든 Facebook 잠재 고객 광고 세트에 대한 광고 세트 수준의 규모를 탐색했습니다.

규모 테스트는 잠재 고객의 더 작은 하위 집합에 대해 이러한 각 광고 세트에 대한 높은 지출, 빈도 및 잠재고객 침투를 시뮬레이션하도록 설계되었습니다.

몇 주에 걸쳐 광고 세트 수준에서 1.5배, 2배, 3배 이상으로 확장하여 각 세트에 대한 체감 수익률 곡선을 효과적으로 그렸습니다.

9월에 실시한 규모 테스트에 따르면 Soft Surroundings는 10월에 Facebook 잠재 고객 예산을 61% 늘렸지만 목표 범위 내에서 획득당 비용이 22% 증가하는 데 그쳤습니다.

활성 테스트 설계가 없었다면 팀에서 더 적은 예산 증가를 배포하고 구매 비용에 미치는 영향을 관찰하기를 기다리는 동안 동일한 예산 증가를 달성하는 데 몇 달이 걸렸을 수 있습니다.

AARP의 증분 실험

또 다른 예에서 AARP는 채널 수준에서 증분 결과를 사용하여 브랜드 유료 검색 예산이 유료 소셜에 더 잘 지출되는지 여부를 적극적으로 테스트했습니다.

이러한 급진적인 변화는 마케팅 조직 외부의 회의론적인 시선으로 보았고 팀은 유료 소셜로 전환할 때 채널 수준의 관찰이 유지되는지 확인하기를 원했습니다.

신중하게 설계된 지리 기반 실험은 가설을 확인했지만 추가 발견 사항도 발견했습니다. 유료 소셜에는 더 많은 장점이 있지만 채널 간의 시너지 효과로 인해 유료 검색을 약간(주요하기보다는) 줄여서 가장 잘 달성되었습니다.

유료 검색이 약간 감소하고 유료 소셜이 크게 증가한 지역은 두 자릿수 탑라인 획득 성장을 보인 반면, 유료 검색이 크게 감소한 지역은 유료 소셜 채널에서 효율성이 19% 감소했습니다.

순 테이크어웨이는 유료 검색에서 약간의 비용 절감이 있었지만 주요 상승 기회는 유료 소셜을 위한 증분 예산을 확보하는 것이었습니다.

실험 문화를 구축하기 위한 복사-붙여넣기 공식은 없으며 모든 브랜드에 적합한 단일 학습 의제가 없습니다. 실험 문화는 가정을 지속적으로 테스트하고 신중하게 설계된 테스트에 대해 오랫동안 유지되어온 신념을 검증하기 위한 조직적 노력을 필요로 합니다.

영향력 있는 학습 의제는 경영진, 마케터 및 데이터 과학자의 의견을 필요로 하며 지속적으로 가치를 창출하기 위해 정기적으로 재검토되어야 하지만 긍정적인 측면은 현실적이고 영향력이 있습니다.

테스트, 학습, 성장 철학을 마케팅에 적용하는 것은 수익에 의미 있는 영향을 미치는 변화를 주도하는 가장 빠른 방법입니다.

Nick Stoltz 는 Measured의 최고 운영 책임자 입니다. 그는 리더십, 전략적 비전, 마케팅, 운영, 제품 상용화 및 비즈니스 개발의 조합을 통해 성장하는 회사, 팀 및 기술 제품의 성공을 창출하는 경험 많은 그로스 해커입니다.