마인드 맵 시리즈 테스트: CRO 전문가처럼 생각하는 방법(21부)

스테판 르 프레보스트와의 인터뷰

최적화의 세계에 오랫동안 있었다면 끝없는 조언이 있다는 것을 알게 될 것입니다. 그러나 모든 소음을 샅샅이 살펴보고 비즈니스에 가장 큰 변화를 가져올 팁에 집중하는 것은 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 오늘날 최고의 전문가들을 모아 바위 산에서 그 황금 덩어리를 찾는 데 도움을 주는 이유입니다.

이 인터뷰에서 CRO 전문가인 Steph Le Prevost는 초기에 최적화에 손을 댔던 것과 그녀가 Conversion.com에서 지금 하고 있는 일에 대해 이야기합니다. 그녀는 다양한 리소스를 사용하여 학습하는 것부터 탄력성을 갖고 여러 기술을 연습하기 위해 열심히 일하는 것에 이르기까지 실험에서 올바른 사고 방식을 유지하기 위한 최고의 팁을 제공합니다.

최적화는 단지 테스트에 관한 것이 아니라 연구, 분석, 보고, 심리학, 대인 기술, 프레젠테이션 기술, 프로젝트 관리, 수학, 학습 의지, UX 관행, 디자인 관행, 카피라이팅, 기술적 이해 등에 관한 것이기 때문입니다. .

따라서 이제 막 최적화 여정을 시작했든 한 단계 더 발전하고자 하는 경우든 Steph의 전문적인 통찰력을 놓치지 마십시오!

스테파니, 자기소개를 해주세요. 테스트 및 최적화에 참여하게 된 동기는 무엇입니까?

솔직히 말해서 나는 그것에 빠졌다. 저는 Specsavers에서 웹사이트용 SEO 카피를 작성하고 웹 관리, 분석 및 디지털 캠페인 작업을 하고 있었습니다. 어느 날 제 매니저는 저와 일대일로 만나 큐빗이라는 소프트웨어를 보여주더니 웹사이트에서 실험을 시작하기 위해 온보딩되었다고 말했습니다. 이 단계에서 최적화가 무엇인지, 어떤 결과를 초래할지 전혀 몰랐습니다. 그녀는 내가 우리와 큐빗 사이의 관계를 발전시키고 실험 프로그램에서 일할 것이라고 믿었습니다.

4년 후, 수백 가지의 실험이 진행되었고 저는 여기 있습니다.

실험, 통계, 적절한 전략을 수립하는 방법을 파악하는 것은 힘든 여정이었고 많은 것을 어렵게 배웠습니다. 그러나 나는 작업의 가변성, 인간의 통찰력, 그리고 당신이 항상 배우고 있다는 사실을 사랑하기 때문에 인내하고 머물렀습니다.

몇 년 동안 최적화를 해오셨습니까?

4년이지만 저는 Conversion.com에서 지난 9개월이 최적화에만 집중했기 때문에 가장 강렬했다고 말하고 싶습니다.

테스터와 옵티마이저를 지망하는 사람들에게 추천하는 리소스는 무엇입니까?

제 링크드인을 본 적이 있다면 제가 CXL 과정에 익숙하지 않다는 것을 알게 될 것입니다. 나는 실험을 시작하는 사람과 수년간 실험을 해 온 사람들에게 이것을 추천합니다. 앞서 말했듯이 항상 배우고 있고 항상 이 분야에서 모르는 것이 있을 것입니다. CXL이 전부는 아니지만 모든 것이 끝나는 것은 아닙니다. 좋은 옵티마이저가 되는 것은 마음가짐이며 자격과 과정을 제공하는 다른 모든 곳과 CXL에서 모든 것을 배울 수 있지만 열정, 추진력, 탐구심 및 분석 능력이 없으면 잘하지 못할 것입니다.

그 외에도 최적화는 잘 하기 위해 사랑해야 하는 부분이라고 생각합니다. 생각해 보세요. 통찰력을 얻기 위해 열심히 일하고, 잘 다듬어진 가설을 세우고, 모든 징후가 승자를 가리킵니다. 하지만 붐을 일으키면 패자 또는 더 나쁜 결과를 얻게 됩니다.

올바른 사고방식이 없고 배우고 싶어하고 회복력을 갖고 노력을 개선하기 위해 지속적으로 노력해야 하는 경우 낙담할 수 있습니다.

5단어 이내로 답변: 최적화 분야는 무엇입니까?

항상 배우고, 항상 성장합니다.

사람들이 최적화를 시작하기 전에 반드시 이해해야 하는 상위 3가지 사항은 무엇입니까?

1. 사람 – 이해 관계자/클라이언트, 커뮤니케이션 스타일, 작동 방식, 사용자, 행동을 알아야 하고 인간 행동이 이상하다는 것을 이해하고 행동 편향에 대해 읽어야 합니다.
2. 데이터 – 기본 수준에서 통계를 이해하고 데이터를 분석하고 양적 및 질적 연구 방법 전반에 걸쳐 통찰력을 도출하는 방법을 이해해야 합니다.
3. 스토리 텔링 – 실험을 이해하기 위해 지나치게 복잡한 그래프나 스프레드시트를 보고 싶어하는 사람은 아무도 없습니다. 고객이 있든 내부 이해 관계자가 있든 간에 실험 요약/결과/결론 문서를 무엇이라고 부르든 잘 제시하고 해당 데이터로 이야기를 전달할 수 있어야 합니다. 이것은 프로그램과 전체에 대한 통찰력을 검토하기 위해 올 때 특히 중요합니다.

편향되지 않은 이야기를 전달하기 위해 질적 및 양적 데이터를 어떻게 처리합니까?

나는 같은 정도의 회의론으로 그들을 대합니다. 나는 항상 '이 데이터가 의미가 있을까?'라고 자문합니다. 및 '이 데이터 소스를 신뢰합니까?'. 뭔가 이상해 보이면 조사하고 질문합니다. 예를 들어 목표가 올바르게 추적되고 있는지 확신할 수 없는 경우 설정을 확인하고 고객과 이야기하겠습니다. 사용자가 내가 듣고 싶은 것 또는 진행하고 싶은 것을 말하는 것 같으면 테스트에 플래그를 지정하고 새 테스트를 설정합니다.

나는 항상 내 데이터를 결합하려고 노력합니다. 이상적으로는 가설이 퀄과 퀀트에 걸쳐 여러 데이터 포인트에 의해 지원됩니다.

도움이 될 수 있는 다른 것은 당신이 발견한 것과 당신이 그리는 그림을 다른 사람에게 보여주는 것입니다. 새로운 눈 한두 세트는 곧 대안 가설을 지적할 것입니다. 이것은 실험 결과를 요약할 때 Conversion.com에서 제 포드의 표준 관행이 되었습니다. 다른 사람이 데이터를 본 후 대안 또는 반대 가설이 제시되어 더 깊이 파고들기 위해 추가 분석을 촉발한 몇 가지 사례가 있었습니다. 다른 사람의 해석은 항상 가치가 있습니다. 특히 자신이 다르게 생각한다는 것을 알고 있다면 더욱 그렇습니다.

사라지고 싶은 가장 짜증나는 최적화 신화는 무엇입니까?

그 최적화는 A/B 테스트 또는 실험일 뿐입니다.

우리 모두는 최적화가 전혀 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다. 단순한 실험이 아니며 A/B 테스트도 아닙니다. 연구, 분석, 보고, 심리학, 대인 기술, 프레젠테이션 기술, 프로젝트 관리, 탄력성, 수학, 사고 방식, 배우려는 의지, UX 관행, 디자인 관행, 카피라이팅, 기술적 이해 등입니다.

많은 귀중한 통찰력을 공유해 주신 Steph에게 감사드립니다! 어떤 조언이 가장 마음에 와 닿았나요?

더욱 발전된 전략으로 우리를 안내하는 CRO 전문가와의 다음 인터뷰를 기대해주세요!

아직 CRO의 전설 Gursimran Gujral , Haley Carpenter , Rishi Rawat , Sina Fak , Eden Bidani , Jakub Linowski , Shiva Manjunath , Deborah O'Malley , Andra Baragan , Rich Page , Ruben de Boer , Abi Hough , Alex Birkett , John Ostrowski , Ryan Levander , Ryan Thomas , Bhavik Patel , Siobhan Solberg , Tim Mehta 및 Rommil Santiago 의 최신 소식입니다.