Test della serie di mappe mentali: come pensare come un professionista CRO (parte 11)

Intervista a Ruben de Boer

Sei una persona che sta cercando di ottenere di più dalla sperimentazione?

Il nostro ospite di oggi lo fa da anni e può aiutarti a iniziare il tuo viaggio di sperimentazione. Inoltre, ha degli ottimi consigli su come assicurarsi che i tuoi esperimenti ti diano il giusto ROI.

Una volta che hai capito tutto, vorrai tenere traccia di tutti gli apprendimenti in modo da poterli applicare in tutta la tua azienda. Il nostro esperto ha tonnellate di consigli su come fare proprio questo.

Immergiamoci.

Ruben, parlaci di te. Cosa ti ha spinto a dedicarti a test e ottimizzazione?

Nel 2009 ho aiutato un'azienda che insegnava alle persone a diventare più felici e più sicure di sé grazie a migliori abilità sociali. In quel momento, mi colpì davvero l'importanza di supportare e ispirare gli altri attraverso ciò che ami fare. Sono rimasto anche affascinato dalla domanda:

Se possiamo cambiare il comportamento delle persone offline, come possiamo farlo online?

È così che sono entrato nella ricerca del comportamento umano e della psicologia. I dati sono sempre stati la mia passione. Mi piace trovare modelli e soluzioni nei dati (a scuola ero molto più bravo negli argomenti sui dati rispetto a qualsiasi altro argomento).

E amo l'ottimizzazione e ottenere risultati. Non solo nel mio lavoro, ma anche nella mia vita personale.

Questa combinazione di interessi e passioni mi ha naturalmente spinto a lavorare nel testing e nell'ottimizzazione.

Da quanti anni stai ottimizzando? Qual è l'unica risorsa che consigli agli aspiranti tester e ottimizzatori?

Nel 2009 ho iniziato a ottimizzare i siti web e ad analizzare i dati aziendali e online. Solo nel 2011 ho fatto il mio primo test A/B. Ovviamente ho commesso tutti gli errori che si possono commettere quando si inizia con l'ottimizzazione del tasso di conversione.

La mia risorsa numero uno è incontrare altri specialisti in questo campo. Condividete idee ed esperienze e imparate gli uni dagli altri. Agli eventi, non solo ottenere idee dai relatori, ma anche dalle persone tra il pubblico. Aiutandoci a vicenda e imparando insieme, possiamo portare noi stessi e il nostro lavoro al livello successivo.

Risposta in 5 parole o meno: qual è per te la disciplina dell'ottimizzazione?

Mentalità di miglioramento continuo, apprendimento e sperimentazione.

Quali sono le 3 cose principali che le persone DEVONO capire prima di iniziare a ottimizzare?

Per prima cosa, prendi le basi giuste . Gli specialisti eseguiranno spesso esperimenti basati su pratiche comuni. Queste pratiche, tuttavia, sono state testate su diversi siti Web (se non testate affatto) e potrebbero non funzionare affatto per il tuo sito Web o prodotto (digitale).

Ottieni le tue idee per i test dai dati, dagli utenti e dalla ricerca scientifica. E quando completi un esperimento, pensa a ciò che hai imparato e quali nuove idee per i test puoi inventare sulla base di tali apprendimenti. Queste fonti ti aiuteranno a creare solide idee di test con maggiori possibilità di trovare varianti vincenti.

Un altro procedimento di base, in cui vedo molti specialisti sbagliare, è la statistica. Per ogni esperimento, esegui la tua analisi pre-test . Calcola la dimensione minima del campione e la durata del test e interrompi il test solo dopo averli raggiunti.

Se scopri di avere traffico insufficiente per i test A/B nei tuoi calcoli pre-test, trova altri mezzi per convalidare le tue idee di test, ad esempio attraverso i test di usabilità.

In secondo luogo, il processo è fondamentale . Senza un processo adeguato in atto, non avrai successo. Per ottimizzare il tuo processo, devi comprendere il ritorno dell'investimento (ROI) della sperimentazione:

ROI = (Quantità * Qualità) / Costi

La quantità è il numero di esperimenti che esegui. La qualità è la percentuale di vincita e il valore per vincitore. I costi sono tempo e denaro, quindi la tua efficienza.

Con il processo giusto in atto (incluso uno strumento per tenere traccia del processo, dei progressi e delle informazioni dettagliate!), puoi ottimizzare il ROI e il successo della sperimentazione.

E terzo, capisci che il tuo lavoro non è solo quello di eseguire test A/B. Gran parte del tuo lavoro dovrebbe essere dedicato alla gestione del cambiamento . Per prosperare e lavorare verso una cultura della sperimentazione, i test A/B non sono sufficienti. Devi cambiare la cultura, la mentalità e il modo in cui funziona l'intera organizzazione. Inizia coinvolgendo le persone, in particolare i dirigenti.

Come tratti i dati qualitativi e quantitativi in ​​modo che possano raccontarti una storia imparziale?

In poche parole:

Il primo passo è condurre ricerche approfondite utilizzando varie risorse, come dati web, servizio clienti, sondaggi, sondaggi e articoli scientifici.

Il secondo passo del processo è trasformare le intuizioni della tua ricerca in solide ipotesi generali . Cerca da cinque a dieci ipotesi che indichino qualcosa sui tuoi (potenziali) clienti, non correlato a un singolo elemento o pagina web.

Per esempio:

• I clienti trovano i nostri prodotti troppo costosi
• Le persone hanno bisogno di maggiori informazioni sul nostro servizio prima di registrarsi
• Le persone diventano nostri clienti perché hanno il bisogno di appartenere

Puoi quindi convalidare queste ipotesi attraverso diversi esperimenti correlati, anche basati sulla tua ricerca. Questa è chiamata meta-analisi .

Come mai? Un singolo test A/B è soggetto a errori. Il tuo esperimento potrebbe risultare in un falso positivo, oppure il motivo di un esperimento vincente può essere diverso da quello indicato nella tua ipotesi. Con una meta-analisi, ci avviciniamo alla verità. Pertanto, le nostre intuizioni sono più affidabili e creiamo migliori esperimenti di follow-up.

La meta-analisi è la più alta qualità di prova che puoi ottenere, basata sulla gerarchia delle prove.

Il passaggio finale del processo consiste nel tenere traccia di quale ipotesi generale funziona e in quale parte del percorso del cliente (su quale pagina) e dare priorità alle idee di test in base a ciò, per massimizzare il tasso di vincita e gli apprendimenti.

Che tipo di programma di apprendimento hai impostato per il tuo team di ottimizzazione? E perché hai adottato questo approccio specifico?

Il processo descritto sopra ti aiuterà a raccogliere informazioni affidabili da cui tu e la tua organizzazione potete davvero imparare.

Quando documenti bene quelle meta-analisi (in uno strumento come Airtable), diventa più facile vedere dove si trova il tuo successo. Contrassegnando ogni esperimento con l'ipotesi generale e la direzione psicologica, ottieni un'incredibile quantità di conoscenze sui bisogni (e sui problemi) dei tuoi potenziali clienti, sapendo anche in quale parte del percorso del cliente affrontarli e attraverso che tipo di esperimenti.

Dopo aver fatto molti esperimenti e aver iniziato a ottenere un quadro chiaro, puoi condividere queste informazioni e l'intera organizzazione può imparare e trarne vantaggio.

Qual è il mito dell'ottimizzazione più fastidioso che vorresti andasse via?

Ne citerò due

Gli incredibili rialzi che la sperimentazione può ottenere (con un singolo test A/B). La colpa è principalmente di alcuni fornitori, poiché nei loro casi e nelle loro pagine di destinazione fanno pubblicità con enormi aumenti, provocando false aspettative.

Le organizzazioni che utilizzano la sperimentazione per un migliore processo decisionale sono spesso quelle che prosperano. Non quelli che si concentrano esclusivamente sul denaro.

E in secondo luogo, il nome Ottimizzazione del tasso di conversione in generale. Dà l'impressione sbagliata ed è troppo ristretto per ciò che gli specialisti della sperimentazione possono ottenere.

Se tutto va bene, la nostra intervista con Ruben ti aiuterà a guidare la tua strategia di sperimentazione nella giusta direzione! Qual è il consiglio che ti ha colpito di più?

Assicurati di rimanere sintonizzato per la nostra prossima intervista con un esperto CRO che ci guida attraverso strategie ancora più avanzate! E se non l'hai già fatto, dai un'occhiata alle nostre interviste con Gursimran Gujral , Haley Carpenter , Rishi Rawat , Sina Fak , Eden Bidani , Jakub Linowski , Shiva Manjunath , Andra Baragan e la nostra ultima con Rich Page .