성공적인 마케팅 실험의 열쇠

마케터가 "일관성이 핵심"이라고 주장하는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 실험은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 주요 브라우저에서 제3자 쿠키가 단계적으로 제거됨에 따라 마케팅 담당자는 성과를 높이는 새로운 방법을 채택하기 위해 타겟팅 전략을 전환하고 있습니다.

디지털 마케팅은 방대한 양의 데이터에 대한 문을 열었습니다. Google Marketing Platform 및 Adobe Analytics와 같은 마테크 플랫폼에 대한 액세스를 통해 마케터는 캠페인 성과를 분석하고, 잠재고객을 전환하고, 위험을 감수하고, 전략에 따른 성장을 측정할 수 있습니다.

이 디지털 혁명을 통해 실험은 점진적인 ROI를 증명하고 반복적인 성능을 주도하는 문화적이고 전술적이며 반복적인 프로세스로 번창할 수 있습니다. 그러나 마케터는 어디서 시작할 수 있는 적절한 추진력을 얻을 수 있습니까?

실험은 올바른 사람과 문화에서 시작됩니다.

성공적인 조직은 사람들이 번영을 위해 실험을 주도할 것이라는 것을 알고 있습니다. 즉, 브랜드는 마케팅 산업의 변화하는 역학을 인식하는 인재를 의식적으로 고용해야 합니다. 미래 지향적인 채용과 실험은 함께 진행됩니다. 마케팅 문제를 해결하고자 하는 창의적인 문제 해결사를 모집함으로써 브랜드는 실험이 계획대로 진행되지 않을 때 주도할 수 있을 만큼 열정적이고 유연하게 팀을 확보할 수 있습니다.

의도 인터뷰는 브랜드 마케팅 팀의 역동적인 요구에 맞는 인재를 찾는 데 중요합니다. 후보자가 테이블에 가져오는 것의 핵심에 도달하는 질문을 만드십시오. 예를 들어, 후보자에게 복잡한 업무 문제에 참여했던 시간을 공유하거나 문제를 해결하는 여러 방법이 있었던 상황을 공유하도록 요청하면 후보자의 행동과 도전을 해결하는 데 사용한 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 학습, 교육, 협력 및 다양한 솔루션 시도와 관련된 후보자 이야기는 더 강한 일치와 문화적 적합성을 보여줍니다.

탐구적인 채용 프로세스 외에도 리더는 학습과 혁신을 포용하는 문화를 조성하기 위해 위에서 아래로 실험을 연습하고 설교해야 합니다. 실험은 팀 스포츠이며 응집력 있는 거버넌스와 프로젝트 관리가 중요합니다. 팀 간 지식 공유를 통해 직원들은 학습, 교육 및 피드백 루프 생성을 목표로 하여 지속적인 실험을 계속 발전시킬 수 있습니다.

실험은 원스톱 쇼핑이 아닙니다.

실험은 많은 팀에서 다르게 보입니다. 몇 가지 예를 들어 테스트 게재위치, 광고 소재 유형 및 광고 크기, 메시지 등 타겟팅 효과를 평가하기 위해 브랜드에서 실행할 수 있는 강력한 유형의 실험이 많이 있습니다.

주목해야 할 가장 큰 추세는 데이터 소스를 테스트하는 것입니다. 거의 10년 동안 많은 마케터가 데이터 수집 및 관리를 위해 데이터 관리 플랫폼(DMP)을 활용했습니다. 그러나 고객 데이터 플랫폼(CDP)이 등장하면서 자사 데이터를 활용하여 심층적이고 정확한 고객 프로필을 구축하는 것이 점점 더 쉬워졌습니다. 테스트를 통해 자사 데이터를 강화하면 초기 ROI를 입증하고 다음 비용을 어디에 쓸지 알릴 수 있기 때문에 이 분야에서는 실험을 환영합니다.

CDP를 사용하여 사용자 수준에서 데이터 세트를 결합함으로써 팀은 예측 모델을 적용하여 개인화된 메시징 내에서 최적의 크리에이티브 요소를 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, D2C(direct-to-consumer) 환경에서 머신 러닝 모델은 과거 거래 및 페이지뷰 데이터에 적용되어 고객이 다음에 구매할 가능성이 가장 큰 제품을 예측할 수 있습니다. 이 제품은 브랜드 메시지의 동적 크리에이티브 필드를 통해 제시될 수 있습니다. 이와 같은 시나리오에서는 강력한 프레임워크가 항상 이전 테스트에서 학습한 내용을 기반으로 더 쉽게 반복할 수 있도록 하기 때문에 확실한 테스트 준비가 성공에 매우 중요합니다. 이것이 항상 테스트하는 것이 중요한 이유입니다. 일부 변경 또는 새로운 전술이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 불확실한 경우 테스트를 실행하십시오.

실험에는 개인 정보를 포함하여 많은 변수가 있습니다. 모든 프로젝트가 시작될 때, 특히 고객 데이터로 작업할 때 개인 정보는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 업계가 변화하는 소비자 역학과 진화하는 데이터 개인 정보 보호 규정에 직면함에 따라 새로운 전술이나 규정은 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 테스트는 마케터가 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

실험은 성공을 이끄는 실패를 포용합니다.

실험이 실패합니다. 발생할 수 있는 기술적인 결함 외에도 때때로 실험의 승자는 아무도 예상하지 못한 것입니다. 예를 들어 승자가 컨트롤일 수 있습니다. 어떤 사람들은 이것을 실험의 실패로 볼 것입니다. 그러나 이전에 알지 못했던 것을 배웠다면 새로운 학습 포인트를 수용하고 통합하여 앞으로 나아가면 실험이 긍정적으로 바뀝니다.

팀은 실패가 성공의 반대가 아니라는 것을 이해해야 합니다. 성공의 일부입니다. 예상치 못한 결과가 발생했을 때 실험을 부정적인 시각으로 바라보지 않는 것이 중요합니다. 대신 팀 전체에 결과를 방송하세요. 전반적으로 직원들은 "실패"를 학습 경험으로 사용할 수 있습니다. 그리고 실험 문화가 확립되면 테스트 프레임워크와 엉뚱한 결과 사이의 공백을 메울 강력한 인재가 있습니다. 확장 가능한 전문 지식, 시장 이해 및 관계형 전략이 결합된 팀은 결과를 통합하고 사용하는 방법을 알고 있습니다.

특히 초기 실험 프로그램의 일반적인 실패 지점 중 하나는 팀이 동시에 너무 많은 실험을 실행할 때입니다. 이는 여러 실험이 거의 같은 시간에 종료되고 실험 후 분석이 교차선을 분석할 때 문제를 일으켜 혼동을 일으키는 경우가 많습니다. 예를 들어, 브랜드는 방문 페이지 테스트와 웹사이트의 탐색 배너에 대한 테스트를 실행했습니다. 랜딩 페이지 테스트는 랜딩 페이지에서 특정 CTA의 성능을 측정했기 때문에 탐색 배너는 실험에 실패한 것처럼 보일 정도로 큰 주목을 받지 못했습니다.

고객 중심 유지

마케터가 호기심과 배움을 포용하는 문화를 추구하다 보면 자연스럽게 실험이 흐를 것입니다. 불확실하고 진화하는 산업에서 실험은 그것을 찾는 사람들에게 계속해서 긍정적인 결과를 가져다 줄 것입니다.

실험을 제공받을 최종 소비자를 고려하는 것이 중요합니다. 그들이 궁극적으로 공감해야 할 사람들이기 때문입니다.

데이터를 부지런히 사용하여 소비자를 이해하고 연결하는 마케터가 가장 큰 성공을 거둘 것입니다.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 MarTech가 아닙니다. 직원 저자가 여기에 나열됩니다.