CRO의 경력은 어떻게 생겼는지 #ConvCon

Conversion Conference 의장인 Tim Ash는 다양한 배경을 가진 CRO 패널을 모아 CRO에서의 경력이 어떤 것인지 보여주었습니다.

• Chris Mercer는 대화형 대행사를 운영합니다. SeriouslySimpleMarketing
• Krista Seiden은 Google에서 사내에서 근무합니다.
• Alex Harris는 CRO 컨설턴트입니다.

CRO가 귀하와 함께 일하거나 귀하가 되기 위해 필요한 기술은 무엇입니까?

Alex: CRO 컨설턴트가 되려면 고객을 확보하고 결과를 얻고 현금 흐름을 유지하기 위해 두꺼운 피부가 필요합니다. 당신은 많은 것을 배웁니다. 프로젝트를 관리하고, PNL을 관리하고, 이를 수행할 계약자를 찾는 능력. CRO 컨설턴트만의 특징은 무엇입니까? 가능한 최상의 결과를 얻기 위해 시간을 합리화합니다. 고객과 고객을 생각하여 최상의 결과를 얻습니다. 결과에 대한 압박이 훨씬 더 큽니다.

직원으로서 CRO를 어떻게 보십니까?

Chris: UI 시스템 담당자에게 달려 있습니다. 백엔드 CRO와 클라이언트 대면 CRO가 있습니다. 백엔드 CRO는 매우 프로세스 중심적이며 시스템을 관리하는 데 익숙합니다. 프론트 엔드는 영업 엔지니어와 같은 데이터 중심 영업 사원입니다. 테스트 호출을 기다리는 동안 클라이언트와 기타 새끼를 지속적으로 판매해야 합니다. 데이터 중심의 영업 사원은 매우 드뭅니다. 마케팅을 이해하는 개발자를 찾는 것과 같습니다. 당신이 그 사람이라면 자신의 티켓을 작성하십시오.

Krista: 분석에 뛰어들어 황금 덩어리를 찾으려는 사람입니다.

초급 CRO로서 기여자가 되는 가장 효과적인 방법은 무엇입니까?

알렉스: 일찍 실수하십시오. 주변에 학습에 도움을 줄 수 있는 멘토가 있습니다. 어느 정도 위험을 감수하는 조직에 속하십시오.

Chris: 마케팅 관리자 보조로 사람들을 고용하고 데이터에서 시작하여 설명하는 방법에 대한 기초를 제공합니다. 처음에 데이터를 흡수한 다음 뿌리내릴 데이터를 찾는 것이 중요합니다.

Krista: CRO가 업무의 일부가 되어 막 시작했다면 조직에 전담 CRO 직원이 없을 가능성이 큽니다. 그녀가 새로운 일을 시작했을 때 그녀는 CRO를 열성적으로 지지해야 했습니다.

팀: 열정이 없다면, 웹사이트 방문자가 덜 고통스러운 경험을 할 수 있도록 정말로 돕고 싶지 않다면 CRO가 되어서는 안 됩니다.

CRO를 어떻게 관리합니까?

Krista: 그녀가 함께 일한 팀은 의미 있는 테스트를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그녀가 CRO들에게 하라고 하는 일은 데이터에 뛰어들어 어려운 질문을 하는 것입니다.

Chris: 시스템을 관리하는 시스템을 구축하는 것입니다. 관리자가 이를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 테스트 속도는 객관적으로 테스트할 수 있고 CRO가 스스로를 관리할 수 있는 시스템을 제공하는 메트릭입니다.

Krista: 분기에 100개의 테스트를 수행하려는 계획으로 인해 품질이 떨어지는 테스트가 많이 발생했습니다.

Tim: 측정된 것은 완료됩니다. 사람들은 당신이 그들 앞에 두는 패널티 보상 시스템에 적응할 것입니다. 가장 빠른 테스트 속도에 대한 상은 비즈니스 결과를 고려하지 않습니다. 초점은 테스트의 양이 아니라 질에 있어야 합니다. 경험이 많은 관리자는 사람이 아닌 시스템과 프로세스를 관리하는 데 중점을 둡니다.

Alex: 그는 디자이너를 CRO로, 분석가를 CRO로 만들었습니다. 그리고 테스트를 진행하고, 클라이언트에게 프레젠테이션을 하고, Alex로부터 멘토링과 지도를 받는 등 다음 단계로의 결정을 내리도록 지시합니다. 젊은 재능은 안전하게 플레이하는 경향이 있으며 사람들에게 새로운 것을 시도하도록 부추깁니다. 구유로서 위험을 감수하도록 격려하십시오.

풀타임 CRO라면 가장 큰 어려움은 무엇입니까?

알렉스: 시간 관리. 가장 많은 돈을 벌 수 있는 곳에서 시작한 다음 다시 일하십시오. 우선순위에 관한 것입니다.

크리스: 소속사를 키우는 게 어렵다. 우리가 회사를 성장시키면서 어떤 구조는 뒤에 남겨져 다른 사람들이 올라가면서 누군가가 그 자리를 대신할 수 있도록 해야 합니다. 당신이 알고 있는 것을 어떻게 아는가와 같은 질문을 하십시오. 그것은 프레임워크, 체크리스트 - 지식을 추출하고 공식화하는 것입니다.

CRO는 회사에서 이상적으로 어디에 거주해야 하며 누구에게 보고합니까?

Alex: 초기 스타트업에서는 CRO가 조직에서 어디로 가는지 몰랐습니다. 궁극적으로 그들은 CRO를 보유한 인수 팀을 구성했습니다.

Tim: 분석 아래, 제품 개발 아래, IT 아래에 둘 수 있습니다. 이것들은 어렵습니다.

Krista: 그녀는 연구 중인 제품에서 그것을 보았습니다. 대기업에서 그녀는 마케팅에서 분석과 가장 효과적으로 일치하는 것을 보았습니다.

Chris: 더 많은 돈을 벌기 부서.

Tim: SiteTuners에서는 조직을 CRO에서 더욱 성숙하게 만듭니다. 고객 경험, 측정, 도구 및 기술, 프로세스 및 문화, 기술 및 구조. 고급 모델에서는 마케팅의 최상위인 CMO에게 보고합니다. 웹 경험을 다루는 팀의 일원이 아닙니다. 가장 역동적인 회사에는 CMO에게 보고하는 팀이 있으며 회사의 다른 모든 부서에서는 부서에 중단하고, 다시 중단하고, 수정한 다음 돌려주도록 요청합니다. 웹 경험을 다루는 팀의 일원이 아닙니다.

Krista: 그녀는 웹 경험을 다루는 팀의 일부로 CRO를 두지 않는 것에 대한 Tim의 요점이 팀에 대한 투자를 방해한다고 생각합니다.

Tim: 웹사이트 경험 수준의 문제는 전략적 수준보다는 점진적인 수정 개선에 투자하고 있다는 것입니다.

서비스 가격 책정에 대한 조언?

Alex: 리테이너 모델로 이동합니다. 고객에게 한 달 안에 가능한 최고의 결과를 얻으십시오. 작게 시작한 다음 모든 고객을 확보할 때마다 가격을 올리십시오.

Chris: 직원을 늘리고 추가하려면 필요하다고 생각하는 것보다 더 많은 비용을 청구해야 합니다. 게임 조항에 스킨을 추가하십시오. 귀하의 수익을 늘리면 성능에 따라 보너스로 수익을 올릴 수 있습니다. 이것은 원칙을 다루는 소규모 비즈니스에 적합합니다.

팀: 대기업에서는 이것이 통하지 않습니다. 왜냐하면 계약 협상이 그 조항에 따라잡혀 더 많은 일을 할 수 있을 때 시간을 낭비하기 때문입니다.

Alex: 시작하기 위한 1~3개의 테스트와 같은 테스트 패키지로 시작할 수도 있습니다.

팀: 약간의 상담 분석 후 유지 장치에 들어갑니다. 그런 다음 높은 가스 패키지와 결과에 필요한 최소값의 두 가지 패키지가 있습니다.

특정 역할에 대한 효과적인 CRO

Tim은 직무의 이름을 밝히고 패널은 효과적인 CRO가 되기 위한 가장 큰 도전을 공유할 것입니다.

카피라이터

Alex: 데이터를 사용하여 설득력 있게 행동하십시오. 직접적인 반응에 초점을 맞추십시오.

Krista: 머리로 만든 완벽한 메시지에 너무 얽매이지 말고 데이터가 알려주는 내용에 다시 묶으세요.

Chris: 연구 중심의 카피라이터가 더 많습니다.

사용자 경험 엔지니어

Krista: 아름다운 디자인에 대한 사고방식이 그들의 가장 큰 장애물이 될 것입니다.

Chris: 목적 중심 설계를 이해하는 것이 가장 큰 장애물이 될 것입니다.

심리학자

Chris: 지나치게 복잡하면 약점이 됩니다. 그것은 Mona Patel의 Scaffolder의 BS 변명 페르소나로 돌아갑니다. (Patel의 기조 연설의 라이브 블로그 보도를 읽으십시오).

Alex: 사용자 여정을 정의할 때 사용자 페르소나의 심리를 이해하는 데 중점을 두지만 디자인 측면은 간과할 수 있습니다.

수학자 또는 통계학자

Alex: 숫자를 볼 수 있지만 질적 및 양적을 혼합하여 전체론적으로 어떻게 이해합니까? 또한 최적화가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있는 비즈니스 지식이 없을 수도 있습니다.

Krista: 그녀는 Optimize 360 ​​제품의 핵심 팀에 있었습니다. 팀의 한 통계학자는 테스트 보고서가 어떻게 보이는지와 사용자에게 제공되는 데이터에 대해 매우 적극적이었습니다. 그러나 그녀는 사용자가 너무 많은 세부 사항을 볼 필요가 있다고 생각하지 않습니다. 그들은 그것을 주요 보고서와 연결하기를 원했습니다.

팀: 때때로 숫자는 거짓말을 합니다. 환경 요인이 데이터를 왜곡할 수 있는 테스트를 실행합니다. 빠진 것은 숫자의 맥락, 즉 비즈니스 맥락입니다.

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