Testen von Mind Map-Serien: Wie man wie ein CRO-Profi denkt (Teil 13)

Interview mit Alex Birkett

Wenn es um Optimierung geht, gibt es nur wenige Leute, die so versiert sind wie Alex Birkett.

Aber was genau ist „Optimierung“?

Alex sagt, es ist eine Kombination verschiedener Disziplinen, einschließlich Texten und Experimentieren.

Es geht darum, das richtige System und die richtigen Prozesse aufzubauen, um Unsicherheiten zu reduzieren (nicht zu eliminieren). Zu verstehen, dass es einen Punkt gibt, an dem der Versuch, Unsicherheiten zu beseitigen, abnehmende Ergebnisse bringt.

Und nein, Optimierung ist nicht die Antwort auf alle geschäftlichen oder UI-Probleme.

In diesem Interview vertiefen wir uns in Alex' Top-Tipps zur Entwicklung von Datenkompetenz und zur Einrichtung eines erfolgreichen Experimentierprogramms. Sie erfahren, was Sie beachten müssen, bevor Sie überhaupt mit der Optimierung Ihrer Website beginnen, und wie Sie Ihre Tests effektiv verfolgen können. Lesen Sie also weiter, wenn Sie Ihre Optimierungsbemühungen auf die nächste Stufe heben möchten!

Alex, erzähl uns von dir. Was hat Sie dazu inspiriert, in Testing & Optimization einzusteigen?

Mein Name ist Alex Birkett. Ich lebe in Austin, Texas und habe einen Hund namens Biscuit.

Ich schreibe bei alexbirkett.com, leite eine Content-Marketing-Agentur namens Omniscient Digital und leite das Experimentierprogramm und Team bei Workato. Das hält mich natürlich ziemlich auf Trab. Aber abgesehen davon liegt mir Gesundheit und Wellness am Herzen. Daher verbringe ich viel Zeit in Yogastudios, Saunen, CrossFit-Fitnessstudios, Skigebieten usw.

Als ich auf dem College war, habe ich viel von Ryan Holiday gelesen, was mein Interesse am Marketing geweckt hat. Ungefähr zu der Zeit, als ich meinen College-Abschluss machte, schrieb er ein Buch mit dem Titel „Growth Hacker Marketing“, und es enthielt unzählige Persönlichkeiten wie Sean Ellis, der über A/B-Tests und quantitatives, datengesteuertes Wachstum sprach. Das hat mich fasziniert, also habe ich mich bei Optimizely angemeldet, als sie kostenlose Konten anboten, und angefangen, herumzuspielen.

Ich bekam einen Job bei einem sehr jungen Technologieunternehmen in Austin, aber ich las weiterhin Blogs wie CXL, Conversion Sciences und Marketing Experiments. Als ich also sah, wie Peep Laja in Austin eine Stelle als „Content & Growth Marketer“ annahm Ich sprang auf die Gelegenheit.

Und das war der Beginn des Kaninchenbaus. Die nächsten Jahre, die ich bei CXL verbrachte, waren wie ein Abschluss in Optimierung, Experimentieren und datengetriebenem Marketing im Allgemeinen. Ich konnte mich vernetzen und von den Top-Experten der Branche lernen, selbst Experimente durchführen und über all das schreiben, was ich gelernt habe. Es war eine Traumchance für einen jungen und experimentierfreudigen Nerd.

Seit wie vielen Jahren optimieren Sie? Welche Ressource empfehlen Sie angehenden Testern und Optimierern?

Ich habe an der Universität einige Kurse in Sozialpsychologie belegt, in denen wir klassische Verhaltensexperimente durchgeführt haben, aber das erste Mal, dass ich einen Test auf einer Website durchgeführt habe, war 2014. Ich wusste jedoch nicht, was ich tat. Das erste Mal, dass ich wusste, was ich tat, war 2015/2016 bei CXL. Ich optimiere also seit etwa 6-7 Jahren professionell oder zumindest halbwegs.

Wenn es eine Ressource gibt, die ich empfehlen kann, dann ist es CXL (einschließlich CXL Institute).

„Optimierung“ ist jedoch nicht wirklich eine Disziplin – es sind mehrere sich überschneidende Disziplinen. Daher würde ich wahrscheinlich empfehlen, sich stark auf eines davon zu konzentrieren und darin gut zu werden, bevor Sie versuchen, ein „Optimierer“ zu werden (was meiner Meinung nach nicht wirklich existiert – das ist eher eine Denkweise).

Werbetexten? Copyhackers.com und die klassischen Direct-Response-Bücher zum Verfassen von Texten.

Experimentieren? Netflix- und Airbnb-Engineering-Blogs, Ronny Kohavis Buch und viel Übung.

Es hängt wirklich davon ab, in welches Kaninchenloch Sie gehen möchten.

Ich schlage auch vor, einer Community für alles beizutreten, was Sie erreichen möchten. CXL hat eine tolle Facebook-Gruppe. Der Measure Slack eignet sich hervorragend für Analysen und allgemeine datengesteuerte Dinge.

Antworten Sie in maximal 5 Wörtern: Was ist für Sie die Disziplin der Optimierung?

Bessere Geschäftsentscheidungen treffen.

Was sind die wichtigsten 3 Dinge, die Menschen verstehen MÜSSEN , bevor sie mit der Optimierung beginnen?

• Was wir Optimierung nennen, ist hauptsächlich die Reduzierung der Unsicherheit (Sie sammeln eine Menge X an Informationen, um die Unsicherheit um Y zu reduzieren).
• Sie können Ungewissheit nie vollständig reduzieren, und es gibt einen Grund, den Nutzen zu verringern, wenn Sie dies versuchen.
• Optimierung ist nicht immer die Antwort auf Ihre geschäftlichen Probleme, und zu wissen, wann dies der Fall ist und wann nicht, ist ein großer strategischer Vorteil.

Wie gehen Sie mit qualitativen und quantitativen Daten um, damit sie eine unvoreingenommene Geschichte erzählen?

Sie werden nie eine völlig „unvoreingenommene“ Geschichte bekommen, also optimiere ich für den „erwarteten Wert“, wenn ich mit Daten arbeite.

Das Sammeln von Daten ist immer mit Kosten verbunden – in Form von Zeit (die Opportunitätskosten für die Durchführung eines Experiments oder das Sammeln von Umfrageantworten) oder Geld (Software, Entwickler, Designer usw.).

Die Auswirkungen oder Risiken einer bestimmten Entscheidung spielen auch eine Rolle, wie viel ich für Daten „ausgeben“ möchte, um diese Unsicherheit zu reduzieren.

Wenn eine Entscheidung für das Unternehmen entscheidend ist und es eine praktikable Möglichkeit gibt, genügend Daten zu sammeln, um ziemlich sicher zu sein, dass eine gute Entscheidung getroffen wird, werde ich die Zeit und das Geld dafür aufwenden.

Wenn eine Entscheidung nicht wirklich wichtig ist, ist es eine Verschwendung meiner Zeit und meines Geldes, Zeit damit zu verbringen, qualitatives oder quantitatives Feedback zu sammeln. Ich entscheide nur in diesem Fall.

Aber im Allgemeinen sammle ich gerne *genug* Daten und nicht mehr als das, um eine meiner Meinung nach angemessen risikogewichtete Entscheidung für die anstehende Aufgabe zu treffen. Manchmal (*keuch*) verlasse ich mich auf mein Bauchgefühl. Manchmal spreche ich mit ungefähr 5 Kunden und fühle mich in meinen qualitativen Daten sicher. Manchmal führe ich 4 Wochen lang ein strenges Experiment durch und verwende statistische Analysen, um voranzukommen.

Es hängt alles davon ab, es gibt keine allgemeingültige Antwort.

Eine Sache, die ich gelernt habe, ist, dass mehr Daten auch mehr Probleme verursachen können, insbesondere für Organisationen mit geringer Datenkompetenz und der Fähigkeit, die Daten zu analysieren, um gute Entscheidungen zu treffen.

Welche Art von Lernprogramm haben Sie für Ihr Optimierungsteam eingerichtet? Und warum haben Sie diesen speziellen Ansatz gewählt?

Bei Workato ist der Prozess ziemlich einfach.

Experimentideen können aus mehreren Teams und Quellen stammen – manchmal ist es ein kreativer Einfall des Verkaufsteams, manchmal eine gut recherchierte Idee des Markenteams. Manchmal ist es das Ergebnis von Konversionsforschung (die wir alle in unsere Airtable-Datenbank einloggen).

Die Idee wird priorisiert und dann muss ein Experimentdokument ausgefüllt werden – dazu gehören das Lernziel, die Hypothese, die Hintergrundrecherche, das Experimentdesign und die Aktionselemente nach Abschluss.

Sobald das Experiment beendet ist, wird es analysiert und das Experimentdokument wird mit Schlussfolgerungen und Erkenntnissen aktualisiert. Dies wird markiert und unserem Airtable-Archiv hinzugefügt.

Dieser Airtable steht jedem im Unternehmen zur Verfügung, und wir führen auch ein wöchentliches Experiment-Review-Meeting sowie einen wöchentlichen Newsletter mit laufenden, geplanten und abgeschlossenen Experimenten durch (für den sich jeder anmelden kann).

Unser Team spricht auch bei regelmäßigen Firmentreffen, um die Möglichkeiten des Experimentierens zu lehren und zu evangelisieren.

Ich habe diesen Ansatz gewählt, weil ich an die Kraft von Iteration und Lernen sowie von Prozessen und Bildung glaube, aber man kann ein Team und ein Unternehmen nicht überwältigen. Jeder hat seine eigenen Ziele und Aufgaben, und obwohl wir der Meinung sind, dass das Experimentieren das Leben und den Tod eines Unternehmens ist, ist es nicht das erste, woran alle anderen denken, wenn sie aufwachen. Meine Aufgabe ist es, Menschen zu evangelisieren und aufzuklären, aber dabei auch Reibungen zu reduzieren. Ich möchte, dass die Leute am Experimentieren *begeistert* sind und sich engagieren wollen, und es nicht als lästig oder Hausaufgabe betrachten.

Daher ist mein Lernprogramm so konzipiert, dass es so leicht und reibungslos wie möglich ist, mit eskalierenden Opt-ins für Personen, die sich stärker einbringen möchten.

Was ist der nervigste Optimierungsmythos, von dem Sie sich wünschen, dass er verschwindet?

Ich weiß nicht, ob das ein Mythos ist, aber es ist ein weit verbreiteter Glaube, dass diejenigen, die in CRO arbeiten, einfach die Antworten auf Ihre UI-Probleme haben. Sie tun es nicht. Sie können über eine breitere Palette von Datenpunkten für den Musterabgleich verfügen (was Best Practices sind), und das kann hilfreich sein. Aber Sie können sich eine Website oder Zielseite nicht einfach ansehen, sie herunterreißen und automatisch für den Gewinn „optimieren“. Wenn Sie könnten, wären Sie verdammt reich, denn das dauert ein paar Stunden und Sie könnten Hunderttausende für den Wert dafür verlangen, wenn es tatsächlich einen ROI bringt.

Das System und der Prozess, den Sie aufbauen, um bessere Entscheidungen zu treffen, ist das, worum es beim Experimentieren oder Optimieren geht. Kein Haufen Musterabgleich im Kopf eines CRO-Ninjas.

Hoffentlich hilft unser Interview mit Alex dabei, Ihre Experimentierstrategie in die richtige Richtung zu lenken!

Welcher Ratschlag hat bei Ihnen am meisten Anklang gefunden?

Seien Sie gespannt auf unser nächstes Interview mit einem CRO-Experten, der uns durch noch fortschrittlichere Strategien führt! Und falls Sie es noch nicht getan haben, schauen Sie sich unsere Interviews mit Gursimran Gujral , Haley Carpenter , Rishi Rawat , Sina Fak , Eden Bidani , Jakub Linowski , Shiva Manjunath , Andra Baragan , Rich Page , Ruben de Boer und unser neuestes Interview mit Abi Hough an .