과학자로서의 MOps 리더: 과학적 방법 수용

게시 됨: 2022-12-28

이 시리즈는 마케팅 운영 리더의 역할과 책임을 설명하는 프레임워크를 제시합니다. 이 네 번째이자 마지막 부분에서는 MOps 리더를 과학자로 논의합니다. 이전 버전에서는 Modernizers, Orchestrators 및 Psychologists로서의 역할을 설명했습니다.

지식의 길은 과학적인 방법을 사용합니다. 실무자는 먼저 관찰에 대한 가정 또는 잠재적 설명인 가설을 개발합니다. 그런 다음 실험을 수행하여 가설을 테스트합니다. 마케팅에서 아이디어는 가설과 유사합니다. 아이디어에 기반한 캠페인과 같은 실행 및 결과 측정은 실험에 비교할 수 있습니다.

과학적 발견 사고 방식을 통합하는 것은 마케팅 팀과 전문가의 성공에 필수적입니다. 새로운 마테크를 평가하고 구현하는 것은 이제 마케팅 및 마케팅 운영 전문가의 핵심 책임입니다(1부 참조). 채택에 함축된 가설은 새로운 기술이 결과를 향상시킬 것이라는 것입니다. 마케팅 소프트웨어를 사용하고 결과를 측정하는 것이 실험입니다.

예를 들어 마케팅 자동화 플랫폼의 초석 가치 제안은 규모에 맞게 이메일 마케팅을 수행할 수 있는 능력입니다. 플랫폼을 사용하면 그 목표를 달성할 수 있는지 여부를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 실험 내에서 실험을 수행할 수도 있습니다. A/B 테스트는 초기에 이메일 크리에이티브의 두 가지 개별 버전을 만들어 데이터베이스의 작은 세그먼트에 배포하는 방식으로 구현되었습니다. 실적이 더 좋은 광고 소재를 확인하기 위한 간단한 실험입니다.

모든 디지털 캠페인의 모든 요소와 기본 전술은 실험의 기회입니다. 결과("더 나은" 결과)는 수신자 응답에서 측정됩니다. 이러한 응답에는 기본(열기, 클릭, 양식 완성, 전환율)에서 캠페인 및 비즈니스 결과(예: 잠재 고객, 기회 및 판매)에 이르는 핵심 성과 지표(KPI)가 포함될 수 있습니다.

전체적인 테스트 및 반복 학습

많은 마케팅 담당자는 A/B 테스트를 시작점으로 간주합니다. 그러나 여러 전술과 실험을 연결하고 반복적인 접근 방식을 사용하면 마케팅 효과를 높일 수 있습니다.

Holistic Email Marketing의 CEO인 Kath Pay는 최근 MarTech 컨퍼런스에서 "...(A/B 테스트)보다 조금 더 나아가 제가 '전체론적 테스트'라고 부르는 것을 하고 싶습니다. .

“단순한 이메일의 양(단일 캠페인에서)이 아니라 시간을 기반으로 성공적인 결과를 얻으면 가설을 업데이트하고 패배하는 흐름을 새로운 흐름으로 대체할 것입니다. 다음 가설을 뒷받침합니다.”라고 Pay는 설명했습니다.

학습은 A/B 또는 전체론적 접근 방식을 사용하든 반복적인 프로세스입니다. 관찰은 가설을 낳습니다. 테스트를 구상하고 실시한 다음 결과를 검토하고 다음 반복 학습 주기에 적용한 학습 내용을 검토합니다.

결과 평가, 자동화에 주의

모든 실험은 분석할 더 많은 데이터를 생성합니다. 성공적인 마케터는 다음 단계로 넘어가기 전에 실험을 잠시 멈추고 평가하는 훈련을 받습니다.

종종 데이터는 다음 실험을 시작하기 전에 가설을 수정하도록 요구합니다. 다음 단계를 자동화할 수 있다고 해서 자동화해야 한다는 의미는 아닙니다.

과학자들은 비즈니스 결과에 영향을 미칩니다.

마케팅 리더와 마케팅 운영 전문가는 종종 마케팅 프로그램의 결과를 보고하는 모델을 구축하는 임무를 맡습니다.

귀인 모델은 대부분의 조직에서 "마지막 터치" 전환 측정을 넘어 크게 발전했습니다. 귀인에 과학적 엄격함을 적용하려면 결과를 결정하기 위해 여러 가설을 테스트해야 합니다.

일부 실험 실패

실패는 과학적 방법으로 구워집니다. 모든 아이디어가 가설이고 모든 캠페인이 실험이라면 일부 가설이 반증되는 것은 불가피합니다. 실패한 실험은 다음 가설과 다음 실험의 방향을 제시합니다.

Drexel University의 마케팅 조교수인 Elea Feit는 "결국 분석은 다음의 독창적인 아이디어를 알려주는 것이 아니라 다음의 독창적인 아이디어가 효과가 있을 때를 알려줍니다."라고 말합니다.

결론

사용자 상호 작용으로 생성된 데이터에서 인사이트를 활용하는 것이 고객 경험을 개선하고 전환율을 높이는 핵심입니다. 과학적 접근 방식(가설 개발 및 테스트)을 채택하는 것이 경험과 결과를 개선하는 데 핵심입니다.

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