Cultura în creștere a experimentelor de marketing

Rolul datelor, măsurării și analizei în marketing a crescut ca influență și impact în ultimele două decenii. Mai recent, experimentarea a reapărut ca un instrument important de măsurare a marketingului.

Această reapariție este determinată în parte de preocupările legate de confidențialitate, care au făcut din ce în ce mai dificilă colectarea datelor coezive și aplicarea algoritmilor de atribuire la nivel de utilizator.

Mai larg, este un produs al dorinței marketerului de a testa activ ipotezele pe piață folosind experimente pentru a crea cele mai bune programe de marketing.

Construirea acestei discipline necesită într-adevăr doar două lucruri: (1) recunoașterea faptului că orice program de măsurare sau analiză este incomplet fără experimentare activă și (2) înțelegerea modului de a construi și implementa testarea împotriva ipotezelor cheie.

În practică, este nevoie de un angajament de a nu da dreptate răspunsuri de la Google Analytics, raportarea furnizorilor, studiile de creștere, modelarea mixului media sau atribuirea multi-touch.

Indiferent dacă aceste metode sunt de acord sau, mai important, atunci când nu sunt de acord, organizațiile ar trebui să ia în considerare acele rezultate ca un punct de plecare pentru a dezvolta întrebări și ipoteze cheie pentru programele de experimentare.

Majoritatea agenților de marketing încep cu aceleași întrebări

Specialiştii în marketing se întreabă în mod constant despre aceleaşi lucruri:

• Tacticile de canal inferior, cum ar fi căutarea de marcă și redirecționarea, produc conversii incrementale?
• Există sinergii între vehiculele de marketing?
• Este marketingul implementat mai eficient împotriva clienților existenți sau a achiziției de noi clienți?
• Ce tactici de prospectare cresc cu adevărat noile mele achiziții?
• Ce tactici de marketing pentru clienți adaugă valoare și am nevoie de toate?

Acestea sunt întrebări fundamentale pentru orice marcă și există modalități eficiente de a construi o agendă de învățare experimentală împotriva lor. Când construiți pentru prima dată un program experimental, începeți prin a implementa testarea incrementală la nivel de canal pentru tactici cheie de marketing.

Pe baza cheltuielilor, a priorității strategice sau a evaluărilor actuale ale performanței, mărcile pot prioritiza proiectarea și implementarea testelor de incrementalitate pentru canalele cheie de marketing, cum ar fi retargeting, social, căutare plătită sau direct mail/catalog.

Limitări ale atribuirii pâlniei inferioare

Fiecare canal de marketing necesită o abordare atent concepută pentru a se asigura că publicul este segmentat în grupuri de testare și de control. Marketingul trebuie apoi exclus din grupul de control pentru a servi drept bază pentru măsurarea incrementalității în cadrul grupului de testare.

Adesea, aceste teste la nivel de canal confirmă suspiciunile de lungă durată, oferind datele de pe piață necesare realocării bugetelor.

Mulți agenți de marketing bănuiesc că programele de redirecționare cu pâlnie inferioară „fură” credit prin atașarea căilor de conversie, iar testarea incrementalității cuantifică acest efect și informează nivelurile optime de buget pentru aceste programe.

Soft Surroundings, un retailer de modă și frumusețe, a desfășurat recent testarea incrementală a redirecționării cu ipoteza că cheltuiau peste măsură pentru retargeting.

Testele ample au arătat că așa a fost într-adevăr, permițând echipei să reducă imediat bugetul de retargeting cu 30% și să aloce peste 120.000 USD pe lună pentru tactici mai performante, fără a observa o scădere semnificativă a redirecționării sau a conversiei site-ului.

Obținerea unei imagini mai clare despre prospectarea Facebook

Uneori, testarea incrementalității descoperă oportunități pe care alte abordări de măsurare nu le-au identificat încă.

Am lucrat recent cu un retailer care a măsurat publicitatea pe Facebook cu o combinație de valori Google Analytics și raportate de Facebook, limitate la un clic de o zi și o fereastră de vizualizare de o zi.

Testarea de incrementalitate a descoperit că, deși aceste metode erau rezonabil de precise pentru a evalua Facebook în ansamblu, au subraportat semnificativ impactul tacticilor de prospectare Facebook.

Testarea incrementală activă a arătat că conversiile indirecte care nu sunt urmărite de Google Analytics și în afara ferestrei lor indirecte de o zi au generat conversii incrementale și necreditate anterior. Pe baza acestei perspective actualizate, compania a realocat fonduri pentru prospectare.

Învățarea experimentală nu se termină cu aceste experimente la nivel de canal. Adesea, acestea pun bazele prin identificarea oportunităților pentru un design experimental mai sofisticat.

Pentru Soft Surroundings, testele de incrementalitate au identificat că prospectarea Facebook a condus noi clienți incrementali cu mult sub țintele interne de achiziție.

În loc să mărească cheltuielile în general și să aștepte și să vedem, Soft Surroundings a folosit un experiment pentru a explora scara la nivelul setului de anunțuri pentru toate seturile de anunțuri de prospectare Facebook care au performanțe sub obiectivele de achiziție.

Testul la scară a fost conceput pentru a simula cheltuielile ridicate, frecvența și penetrarea publicului pentru fiecare dintre aceste seturi de anunțuri față de un subset mai mic al publicului lor de prospectare.

În câteva săptămâni, au crescut la 1,5x, 2x, 3x și mai mult la nivelul setului de reclame pentru a evidenția efectiv curba descrescătoare a randamentelor pentru fiecare set.

Pe baza testelor la scară efectuate în septembrie, Soft Surroundings a reușit să crească bugetele de prospectare Facebook cu 61% în octombrie, în timp ce a observat o creștere de doar 22% a costului pe achiziție, cu mult în limitele obiectivelor.

Fără proiectarea activă a testelor, aceleași creșteri ale bugetului ar fi durat multe luni pentru a fi realizate, în timp ce echipa a implementat creșteri mai mici ale bugetului și a așteptat să observe impactul acestora asupra costului de achiziție.

Experimentarea incrementalității AARP

Într-un alt exemplu, AARP a folosit constatările incrementalității la nivel de canal pentru a testa în mod activ dacă bugetele de căutare plătite de marcă ar fi mai bine cheltuite pe rețelele sociale plătite.

Această schimbare radicală a fost privită cu scepticism în afara organizației de marketing, iar echipa a vrut să verifice dacă observațiile sale la nivel de canal s-au menținut pe măsură ce au trecut la rețelele plătite.

Un experiment bazat pe geometrie cu design atent a confirmat ipoteza, dar a descoperit și descoperiri suplimentare. Au existat mai multe avantaje în ceea ce privește rețelele plătite, dar acest lucru a fost cel mai bine realizat cu reduceri ușoare (mai degrabă decât majore) ale căutării plătite, datorită sinergiilor dintre canale.

Geo-urile cu reduceri ușoare ale căutării plătite și creșteri mari ale rețelelor sociale plătite au prezentat o creștere de două cifre a achizițiilor de top, în timp ce geo-urile cu reduceri majore ale căutării plătite au înregistrat o scădere a eficienței cu 19% a canalelor sociale plătite.

Rezultatul net a fost că au existat unele economii de costuri în căutarea plătită, dar oportunitate majoră a fost în asigurarea bugetelor incrementale pentru rețelele plătite.

Nu există nicio formulă copy-paste pentru a construi o cultură a experimentării și nici nu există o singură agendă de învățare care să se potrivească fiecărei mărci. O cultură a experimentării necesită un angajament organizațional de a testa în mod constant ipotezele și de a valida convingerile de lungă durată față de teste atent concepute.

O agendă de învățare cu impact necesită contribuții din partea directorilor, specialiștilor în marketing și a cercetătorilor de date și trebuie revizuită în mod regulat pentru a continua să genereze valoare, dar avantajul este real și de impact.

Aplicarea unei filozofii de testare, de învățare, de dezvoltare în marketing este cea mai rapidă modalitate de a genera schimbare care afectează semnificativ rezultatul final.

Nick Stoltz este director de operațiuni la Measured . El este un growth hacker cu experiență care creează succes pentru companii, echipe și produse tehnologice în creștere printr-o combinație de leadership, viziune strategică, marketing, operațiuni, comercializare de produse și dezvoltare de afaceri.