作為科學家的 MOps 領導者：擁抱科學方法
已發表: 2022-12-28本系列介紹了一個框架，描述了營銷運營領導者的角色和職責。 第四部分也是最後一部分討論了作為科學家的 MOps 領導者。 早期版本將他們的角色描述為現代化者、協調者和心理學家。
知識之路採用科學方法。 從業者首先提出假設，這是對觀察結果的假設或潛在解釋。 然後他們通過進行實驗來檢驗假設。 營銷中的想法類似於假設。 執行——例如基於想法的活動——和結果的測量可以與實驗進行比較。
融入科學發現的心態是營銷團隊和專業人士取得成功不可或缺的一部分。 評估和實施新的營銷技術現在是營銷和營銷運營專業人員的核心職責（見第 1 部分）。 採用隱含的假設是新技術將提高結果。 使用營銷軟件並衡量結果，就是實驗。
例如，營銷自動化平台的一個基石價值主張是能夠大規模進行電子郵件營銷。 不僅可以使用該平台來確定它是否可以實現該目標，而且還可以在實驗中進行實驗。 A/B 測試最初是通過創建兩個單獨版本的電子郵件創意並將其部署到數據庫的小部分來實現的。 這是一個簡單的實驗，用於確定哪個廣告效果更好。
每個數字活動的每個元素和基本策略都是進行實驗的機會。 結果（表現“更好”）是根據接受者的反應來衡量的。 這些響應可能包括關鍵績效指標 (KPI)，範圍從基礎——打開、點擊、表單完成、轉化率——到活動和業務成果，例如，線索、機會和銷售。
整體測試和迭代學習
許多營銷人員將 A/B 測試視為起點。 但是將多種策略和實驗聯繫起來，並使用迭代方法，可以增強我們的營銷。
我們“……想比（A/B 測試）走得更遠，做我稱之為‘整體測試’的事情，這是非常科學的測試，”整體電子郵件營銷公司首席執行官 Kath Pay 在最近的 MarTech 會議上說.
“一旦你獲得了獲勝的結果，並且這將基於時間，而不是僅基於電子郵件的數量（在單個活動中），那麼你將更新假設並用新的流替換失敗的流支持你的下一個假設，”Pay 解釋道。
無論採用 A/B 方法還是整體方法，學習都是一個迭代過程。 觀察產生假設。 構思並進行測試，然後審查應用於下一個迭代學習週期的結果和學習。
評估結果，謹防自動化
每個實驗都會產生更多數據進行分析。 成功的營銷人員習慣於在進行下一個實驗之前暫停並評估實驗結果。
通常，數據要求我們在進行下一個實驗之前修改我們的假設。 僅僅因為我們可以使下一步自動化並不意味著我們應該這樣做。
科學家影響業務成果
營銷主管和營銷運營專家的任務通常是構建報告營銷計劃結果的模型。
對於大多數組織而言，歸因模型已經大大超越了“最後接觸”轉化測量。 將科學嚴謹性應用於歸因需要測試多個假設以確定結果。
一些實驗失敗
失敗已融入科學方法。 如果每一個想法都是一個假設，每一個活動都是一個實驗，那麼一些假設被推翻是不可避免的。 失敗的實驗為下一個假設和下一個實驗提供了方向。
“最後，分析不會告訴你下一個偉大的創意，它會告訴你下一個偉大的創意何時開始運作，”德雷克塞爾大學市場營銷助理教授 Elea Feit 說。
結論
從用戶交互創建的數據中獲取洞察力是改善客戶體驗和促進轉化的關鍵。 採用科學方法——開發和檢驗假設——是改善經驗和結果的關鍵。
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本文中表達的觀點是客座作者的觀點，不一定是 MarTech。 此處列出了工作人員作者。
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