テスト マインド マップ シリーズ: CRO プロのように考える方法 (パート 21)

ステフ・ル・プレヴォーへのインタビュー

最適化の世界に長く携わったことがある人なら、世の中には無限のアドバイスがあることを知っているでしょう。 しかし、すべてのノイズをふるいにかけ、ビジネスに最大の違いをもたらすヒントに焦点を当てることは、困難な場合があります. そのため、今日の主要な専門家を集めて、岩の山の中で金塊を見つけるのを手伝ってもらいました.

このインタビューでは、CRO の専門家である Steph Le Prevost が、最適化に手を出した初期の頃と、Conversion.com で現在何をしているかについて語っています。 彼女は、さまざまなリソースを使用して学習することから、回復力を持ち、複数のスキルを練習するために一生懸命働くことまで、実験で正しい考え方を維持するためのヒントを提供します。

最適化は単なるテストではなく、調査、分析、レポート作成、心理学、対人スキル、プレゼンテーション スキル、プロジェクト管理、数学、学習意欲、UX プラクティス、デザイン プラクティス、コピーライティング、技術的理解など、さまざまな要素が含まれます。 .

最適化の旅を始めたばかりの方も、ワンランク上を目指している方も、Steph の専門家の洞察をお見逃しなく!

ステフ、あなた自身について教えてください。 テストと最適化を始めたきっかけは何ですか?

正直なところ、私はそれに陥りました。 私は Specsavers で働いていて、ウェブサイトの SEO コピーを書き、ウェブ管理、分析、デジタル キャンペーンに取り組んでいました。 ある日、マネージャーが私と 1 対 1 で面会し、Qubit というソフトウェアを見せてくれました。 この段階では、最適化とは何か、それが何につながるかはわかりませんでした。 彼女は、私たちと Qubit との関係を前進させ、実験プログラムに取り組むことを私に信頼してくれました。

4年後、何百回もの実験を経て、私は今ここにいます。

実験、統計、まともな戦略を立てる方法を理解するのは大変でした. しかし、私は仕事の多様性、人間の洞察力、そしてあなたが常に学んでいるという事実が好きなので、私は辛抱強く滞在しました.

何年最適化してる？

4 年間ですが、Conversion.com での最後の 9 か月は、純粋に最適化に集中していたので、最も集中していたと思います。

意欲的なテスターとオプティマイザーにおすすめのリソースを 1 つ挙げてください。

私の LinkedIn を見たことがあれば、私が CXL コースをよく知っていることがわかるでしょう。 実験を始める人や何年もそれをやっている人にこれらをお勧めします。先に言ったように、あなたは常に学んでいます。この分野では知らないことが常にあります。 ただし、CXL がすべてではありません。 優れたオプティマイザーになるには考え方が必要です。CXL や資格やコースを提供している他のすべての場所ですべてを学ぶことができますが、情熱、意欲、探究心、分析能力がなければ、それは得意ではありません。

それに加えて、最適化は、それをうまく行うために愛さなければならないものだと私は信じています。 考えてみてください。洞察を導き出すために懸命に努力し、よく練られた仮説を立て、すべての兆候が勝者を示しています。

正しい考え方を持っていない場合、がっかりする可能性があります。学習したい、回復力を持ち、努力を改善するために常に努力する必要があります。

5 語以内で答えてください: あなたにとって最適化の分野は何ですか?

常に学び、常に成長する。

最適化を始める前に理解しなければならない上位 3 つのことは何ですか?

1. 人 –利害関係者/クライアント、彼らのコミュニケーション スタイル、彼らの働き方、ユーザー、彼らの行動を知り、人間の行動が奇妙であることを理解し、行動バイアスについて読む必要があります。
2. データ –基本的なレベルで統計を理解し、データを分析し、定量的および定性的な研究方法全体で洞察を引き出す方法を理解する必要があります
3. ストーリーテリング –実験を理解するために過度に複雑なグラフやスプレッドシートを見たいと思う人はいません。 クライアントや社内の利害関係者がいるかどうかに関係なく、実験の要約/調査結果/結論のドキュメント (名前は何でも) を提示し、そのデータでストーリーを伝えることができる必要があります。 これは、プログラムと全体的な洞察を確認するときに特に重要です。

偏りのないストーリーを伝えるために、定性的データと定量的データをどのように扱っていますか?

私はそれらを同じ量の懐疑論で扱います。 私はいつも「このデータは意味があるのか​​?」と自問しています。 および「このデータ ソースを信頼しますか?」。 何かが怪しいと思われる場合は、調査して質問します。 たとえば、目標が正しく追跡されているかどうかわからない場合は、セットアップを確認してクライアントと話します。 ユーザーが私が聞きたいことや進めたいことを私に言っているように見える場合は、テストにフラグを立てて新しいテストをセットアップします。

私は常に自分のデータを組み合わせるようにしています。理想的には、定性と定量の両方で複数のデータ ポイントによって仮説がサポートされていることです。

もう 1 つの助けになるのは、自分が見つけたものや描いている絵を他の人に見せることです。新鮮な目で、すぐに別の仮説を指摘してくれるでしょう。 これは、Conversion.com のポッドで実験結果を要約する際の標準的な方法になっています。 他の誰かがデータを見て、別の、あるいは逆の仮説が提示された例がいくつかあり、それがさらなる分析を促し、より深く掘り下げました。 特に自分の考え方が違うことを知っている場合は、他の人の解釈に常に価値があります。

あなたがなくしたいと思う最も厄介な最適化の神話は何ですか?

その最適化は単なる A/B テストまたは実験であり、それだけです。

最適化が単なる実験ではなく、単なる A/B テストでもないことは誰もが知っています。 研究、分析、報告、心理学、対人スキル、プレゼンテーション スキル、プロジェクト管理、レジリエンス、数学、考え方、学習意欲、UX の実践、デザインの実践、コピーライティング、技術的理解などです。

非常に多くの貴重な洞察を共有してくれた Steph に感謝します。 あなたに最も響いたアドバイスは何ですか？

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