Pemimpin MOps sebagai ilmuwan: Merangkul metode ilmiah

Seri ini menyajikan kerangka kerja yang menjelaskan peran dan tanggung jawab pemimpin operasi pemasaran. Bagian keempat dan terakhir ini membahas para pemimpin MOps sebagai ilmuwan. Edisi sebelumnya menggambarkan peran mereka sebagai Modernizers, Orchestrators, dan Psikolog.

Jalan menuju pengetahuan menggunakan metode ilmiah. Praktisi pertama-tama mengembangkan hipotesis, yang merupakan asumsi atau penjelasan potensial untuk pengamatan. Mereka kemudian menguji hipotesis dengan melakukan eksperimen. Ide dalam pemasaran dianalogikan dengan hipotesis. Eksekusi — seperti kampanye berdasarkan ide — dan pengukuran hasil dapat dibandingkan dengan eksperimen.

Menggabungkan pola pikir penemuan ilmiah merupakan bagian integral dari kesuksesan tim pemasaran dan profesional. Mengevaluasi dan menerapkan martech baru sekarang menjadi tanggung jawab utama para profesional pemasaran dan operasi pemasaran (lihat bagian 1). Hipotesis yang tersirat dalam adopsi adalah bahwa teknologi baru akan meningkatkan hasil. Menggunakan perangkat lunak pemasaran, dan mengukur hasilnya, adalah eksperimennya.

Misalnya, proposisi nilai landasan platform otomasi pemasaran adalah kemampuan untuk melakukan pemasaran email dalam skala besar. Penggunaan platform tidak hanya dapat menentukan apakah dapat mencapai tujuan tersebut, tetapi juga memungkinkan untuk melakukan eksperimen dalam eksperimen. Pengujian A/B pada awalnya diterapkan dengan membuat dan menerapkan dua versi terpisah dari materi iklan email ke segmen kecil database. Ini adalah eksperimen sederhana untuk menentukan materi iklan mana yang berperforma lebih baik.

Setiap elemen dari setiap kampanye digital dan taktik yang mendasari adalah peluang untuk eksperimen. Hasil (yang tampil “lebih baik”) diukur dari respons penerima. Tanggapan tersebut dapat mencakup indikator kinerja utama (KPI) mulai dari yang mendasar — ​​pembukaan, klik-tayang, pengisian formulir, tingkat konversi — hingga hasil kampanye dan bisnis, misalnya prospek, peluang, dan penjualan.

Pengujian holistik dan pembelajaran berulang

Banyak pemasar menganggap pengujian A/B sebagai titik awal. Tetapi menghubungkan beberapa taktik dan eksperimen, dan menggunakan pendekatan berulang, dapat meningkatkan pemasaran kita.

Kami "...ingin melangkah sedikit lebih jauh dari (pengujian A/B) dan melakukan apa yang saya sebut 'pengujian holistik', yang merupakan pengujian yang sangat ilmiah," kata Kath Pay, CEO Pemasaran Email Holistik, pada konferensi MarTech baru-baru ini .

“Setelah Anda mendapatkan hasil yang menang, dan ini akan didasarkan pada waktu, bukan hanya volume email (dalam satu kampanye), maka Anda akan memperbarui hipotesis dan mengganti aliran yang hilang dengan aliran baru yang mendukung hipotesis Anda berikutnya, ”jelas Pay.

Pembelajaran adalah proses iteratif apakah pendekatan A/B atau holistik digunakan. Pengamatan menghasilkan hipotesis. Tes disusun dan dilaksanakan, diikuti dengan tinjauan hasil dan pembelajaran yang diterapkan pada siklus pembelajaran iteratif berikutnya.

Evaluasi hasil, waspadai otomatisasi

Setiap percobaan menghasilkan lebih banyak data untuk dianalisis. Pemasar yang sukses disiplin untuk berhenti sejenak dan mengevaluasi hasil eksperimen sebelum beralih ke eksperimen berikutnya.

Seringkali, data mengharuskan kita untuk merevisi hipotesis kita sebelum melakukan percobaan berikutnya. Hanya karena kita dapat mengotomatiskan langkah selanjutnya bukan berarti kita harus melakukannya.

Para ilmuwan memengaruhi hasil bisnis

Pemimpin pemasaran dan spesialis operasi pemasaran sering ditugaskan untuk membangun model yang melaporkan hasil program pemasaran.

Model atribusi telah berkembang secara signifikan melampaui pengukuran konversi "sentuhan terakhir" untuk sebagian besar organisasi. Menerapkan kekakuan ilmiah untuk atribusi membutuhkan pengujian beberapa hipotesis untuk menentukan hasilnya.

Beberapa percobaan gagal

Kegagalan dimasukkan ke dalam metode ilmiah. Jika setiap ide adalah hipotesis dan setiap kampanye adalah eksperimen, maka tidak dapat dihindari bahwa beberapa hipotesis dibantah. Eksperimen yang gagal memberikan arahan untuk hipotesis berikutnya dan eksperimen berikutnya.

“Pada akhirnya, analitik tidak akan memberi tahu Anda ide kreatif besar berikutnya, tetapi akan memberi tahu Anda saat ide kreatif besar berikutnya berhasil,” menurut Elea Feit, Asisten Profesor, Pemasaran di Drexel University.

Kesimpulan

Memanfaatkan wawasan dari data yang dibuat oleh interaksi pengguna adalah kunci untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan konversi. Mengadopsi pendekatan ilmiah — mengembangkan dan menguji hipotesis — adalah kunci untuk meningkatkan pengalaman dan hasil.

Pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah dari penulis tamu dan belum tentu MarTech. Penulis staf tercantum di sini.

Tambahkan MarTech ke feed Google News Anda.

---