ผู้นำ MOps ในฐานะนักวิทยาศาสตร์: ยอมรับวิธีการทางวิทยาศาสตร์
เผยแพร่แล้ว: 2022-12-28ชุดนี้นำเสนอกรอบที่อธิบายถึงบทบาทและความรับผิดชอบของผู้นำฝ่ายปฏิบัติการทางการตลาด ส่วนที่สี่และส่วนสุดท้ายนี้กล่าวถึงผู้นำของ MOps ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ ฉบับก่อนหน้านี้อธิบายถึงบทบาทของพวกเขาในฐานะ Modernizers, Orchestrator และ Psychologists
เส้นทางสู่ความรู้ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ ผู้ปฏิบัติงานต้องตั้งสมมติฐานก่อน ซึ่งเป็นสมมติฐานหรือคำอธิบายที่เป็นไปได้สำหรับการสังเกต จากนั้นพวกเขาทดสอบสมมติฐานโดยทำการทดลอง แนวคิดทางการตลาดเปรียบได้กับสมมติฐาน การดำเนินการ เช่น แคมเปญตามแนวคิด และการวัดผลลัพธ์สามารถเปรียบเทียบได้กับการทดสอบ
การผสมผสานความคิดเชิงวิทยาศาสตร์และการค้นพบเข้าด้วยกันเป็นส่วนสำคัญต่อความสำเร็จของทีมการตลาดและมืออาชีพ ปัจจุบัน การประเมินและการนำมาร์เทคใหม่ไปใช้ถือเป็นความรับผิดชอบหลักของผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการดำเนินงานด้านการตลาด (ดูตอนที่ 1) สมมติฐานที่แฝงอยู่ในการยอมรับคือเทคโนโลยีใหม่จะช่วยเพิ่มผลลัพธ์ การใช้ซอฟต์แวร์การตลาดและการวัดผลลัพธ์คือการทดลอง
ตัวอย่างเช่น คุณค่าที่สำคัญของแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติคือความสามารถในการทำการตลาดผ่านอีเมลในวงกว้าง ไม่เพียงแต่การใช้แพลตฟอร์มจะตัดสินได้ว่าจะสามารถบรรลุเป้าหมายนั้นได้หรือไม่ แต่ยังสามารถทำการทดลองภายในการทดลองได้อีกด้วย ในขั้นต้นการทดสอบ A/B ถูกนำมาใช้โดยการสร้างและปรับใช้โฆษณาอีเมลสองเวอร์ชันที่แยกจากกันไปยังส่วนเล็กๆ ของฐานข้อมูล นี่เป็นการทดลองง่ายๆ เพื่อพิจารณาว่าโฆษณาใดทำงานได้ดีกว่ากัน
ทุกองค์ประกอบของแคมเปญดิจิทัลและกลวิธีพื้นฐานคือโอกาสในการทดสอบ ผลลัพธ์ (ซึ่งดำเนินการ "ดีขึ้น") จะวัดจากคำตอบของผู้รับ การตอบสนองเหล่านั้นอาจรวมถึงตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ตั้งแต่พื้นฐาน — เปิด การคลิกผ่าน การกรอกแบบฟอร์ม อัตราการแปลง — ไปจนถึงแคมเปญและผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น โอกาสในการขาย โอกาส และการขาย
การทดสอบแบบองค์รวมและการเรียนรู้ซ้ำ
นักการตลาดหลายคนถือว่าการทดสอบ A/B เป็นจุดเริ่มต้น แต่การเชื่อมโยงกลวิธีและการทดลองหลายๆ อย่างเข้าด้วยกัน และการใช้วิธีทำซ้ำๆ นั้นสามารถเร่งการตลาดของเราได้
เรา ”…ต้องการไปไกลกว่านั้นเล็กน้อย (การทดสอบ A/B) และทำในสิ่งที่ผมเรียกว่า 'การทดสอบแบบองค์รวม' ซึ่งเป็นการทดสอบทางวิทยาศาสตร์อย่างมาก” Kath Pay ซีอีโอของ Holistic Email Marketing กล่าวในการประชุม MarTech เมื่อเร็วๆ นี้ .
“เมื่อคุณได้รับผลลัพธ์ที่ชนะ และสิ่งนี้จะขึ้นอยู่กับเวลา แทนที่จะเป็นเพียงปริมาณอีเมล (ในแคมเปญเดียว) จากนั้น คุณจะต้องอัปเดตสมมติฐานและแทนที่สตรีมที่เสียด้วยสตรีมใหม่ที่ สนับสนุนสมมติฐานต่อไปของคุณ” Pay อธิบาย
การเรียนรู้เป็นกระบวนการที่วนซ้ำไม่ว่าจะใช้วิธีแบบ A/B หรือแบบองค์รวม การสังเกตทำให้เกิดสมมติฐาน การทดสอบจะเกิดขึ้นและดำเนินการ ตามด้วยการทบทวนผลลัพธ์และการเรียนรู้ที่ใช้กับวงจรการเรียนรู้ซ้ำถัดไป
ประเมินผล ระวังระบบอัตโนมัติ
การทดลองทุกครั้งให้ข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์มากขึ้น นักการตลาดที่ประสบความสำเร็จต้องมีระเบียบวินัยในการหยุดชั่วคราวและประเมินผลลัพธ์ของการทดลองก่อนที่จะดำเนินการต่อไป
บ่อยครั้งที่ข้อมูลต้องการให้เราแก้ไขสมมติฐานของเราก่อนที่จะทำการทดลองครั้งต่อไป เพียงเพราะเราสามารถทำให้ขั้นตอนถัดไปเป็นไปโดยอัตโนมัติไม่ได้หมายความว่าเราควรทำ
นักวิทยาศาสตร์ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ผู้นำการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดมักได้รับมอบหมายให้สร้างแบบจำลองที่รายงานผลลัพธ์ของโปรแกรมการตลาด
รูปแบบการระบุแหล่งที่มามีการพัฒนาอย่างมากเกินกว่าการวัด Conversion "สัมผัสสุดท้าย" สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ การใช้ความเข้มงวดทางวิทยาศาสตร์ในการระบุแหล่งที่มาจำเป็นต้องทดสอบสมมติฐานหลายข้อเพื่อตัดสินผลลัพธ์
การทดลองบางอย่างล้มเหลว
ความล้มเหลวถูกอบเข้าสู่วิธีการทางวิทยาศาสตร์ หากทุกแนวคิดคือสมมติฐาน และทุกแคมเปญคือการทดสอบ สมมติฐานบางข้อจะถูกหักล้างอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ การทดลองที่ล้มเหลวให้แนวทางสำหรับสมมติฐานถัดไปและการทดสอบครั้งต่อไป
“ท้ายที่สุดแล้ว การวิเคราะห์จะไม่บอกคุณถึงความคิดสร้างสรรค์ที่ยิ่งใหญ่ชิ้นต่อไป แต่จะบอกคุณเมื่อความคิดสร้างสรรค์ชิ้นใหญ่ชิ้นต่อไปกำลังทำงาน” Elea Feit ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านการตลาดแห่ง Drexel University กล่าว
บทสรุป
การควบคุมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่สร้างขึ้นจากการโต้ตอบของผู้ใช้เป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มการแปลง การนำวิธีการทางวิทยาศาสตร์มาใช้ — การพัฒนาและทดสอบสมมติฐาน — เป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงประสบการณ์และผลลัพธ์
รับ MarTech! รายวัน. ฟรี. ในกล่องจดหมายของคุณ
ดูข้อกำหนด
ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น MarTech ผู้เขียนเจ้าหน้าที่อยู่ที่นี่
เรื่องที่เกี่ยวข้อง
ใหม่บน MarTech