科学者としての MOps リーダー: 科学的手法の採用

このシリーズでは、マーケティング オペレーション リーダーの役割と責任を説明するフレームワークを紹介します。 この第 4 部と最終部では、科学者としての MOps リーダーについて説明します。 以前の版では、モダナイザー、オーケストレーター、および心理学者としての役割を説明していました。

知識への道は科学的方法を採用しています。 実践者は、最初に仮説を立てます。仮説は、観察結果の仮定または潜在的な説明です。 次に、実験を行って仮説を検証します。 マーケティングにおけるアイデアは、仮説に似ています。 アイデアに基づくキャンペーンなどの実行と結果の測定は、実験と比較できます。

科学的発見の考え方を取り入れることは、マーケティング チームや専門家の成功に不可欠です。 新しいマーテックを評価して実装することは、現在、マーケティングおよびマーケティング運用の専門家の中心的な責任です (パート 1 を参照)。 採用に暗示されている仮説は、新しいテクノロジーが結果を向上させるというものです。 マーケティング ソフトウェアを使用し、結果を測定することは実験です。

たとえば、マーケティング オートメーション プラットフォームの重要な価値提案は、メール マーケティングを大規模に実施できることです。 プラットフォームを使用することで、その目標を達成できるかどうかを判断できるだけでなく、実験の中で実験を行うことも可能です。 A/B テストは、最初に、メール クリエイティブの 2 つの別々のバージョンを作成し、データベースの小さなセグメントに展開することによって実装されました。 これは、どのクリエイティブのパフォーマンスが優れているかを判断するための簡単な実験です。

すべてのデジタル キャンペーンのすべての要素とその根底にある戦術は、実験の機会です。 結果 (「より良い」パフォーマンス) は、受信者の応答から測定されます。 これらの応答には、開封、クリックスルー、フォームの完了、コンバージョン率などの基本的なものから、キャンペーンやビジネスの成果 (リード、機会、販売など) に至る主要業績評価指標 (KPI) が含まれる場合があります。

全体的なテストと反復学習

多くのマーケティング担当者は、A/B テストを出発点と考えています。 しかし、複数の戦術と実験を結びつけ、反復的なアプローチを使用することで、マーケティングを加速させることができます.

ホリスティック メール マーケティングの CEO である Kath Pay 氏は、最近の MarTech カンファレンスで、「…(A/B テスト) よりも少し進んで、私が「ホリスティック テスト」と呼んでいるものを実行したいと考えています。これは非常に科学的なテストです。 .

「勝者の結果が得られたら、これは (1 つのキャンペーンでの) メールの量だけではなく、時間に基づいています。その後、仮説を更新し、負けたストリームを新しいストリームに置き換えます。あなたの次の仮説をサポートします」と Pay は説明しました。

学習は、A/B アプローチまたは全体論的アプローチのいずれが採用されているかに関係なく、反復プロセスです。 観察は仮説を生み出します。 テストが考案され実施された後、次の反復学習サイクルに適用される結果と学習のレビューが続きます。

結果を評価し、自動化に注意してください

実験を行うたびに、分析するデータが増えます。 成功しているマーケティング担当者は、次の実験に移る前に実験の結果を一時停止して評価するように訓練されています。

多くの場合、データによって、次の実験を行う前に仮説を修正する必要があります。 次のステップを自動化できるからといって、そうすべきだというわけではありません。

科学者が業績に影響を与える

マーケティング リーダーやマーケティング オペレーション スペシャリストは、多くの場合、マーケティング プログラムの成果を報告するモデルの構築を任されています。

アトリビューション モデルは、ほとんどの組織の「ラスト タッチ」コンバージョン測定を超えて大幅に進化しています。 アトリビューションに科学的厳密さを適用するには、複数の仮説をテストして結果を判断する必要があります。

一部の実験は失敗します

失敗は科学的方法に焼き付けられています。 すべてのアイデアが仮説であり、すべてのキャンペーンが実験である場合、一部の仮説が反証されることは避けられません。 失敗した実験は、次の仮説と次の実験の方向性を示します。

ドレクセル大学のマーケティング担当准教授である Elea Feit 氏は、次のように述べています。

結論

ユーザー インタラクションによって作成されたデータからの洞察を活用することは、カスタマー エクスペリエンスを改善し、コンバージョンを促進するための鍵です。 仮説を立ててテストする科学的アプローチを採用することは、経験と結果を改善するための鍵です。

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