Seria de testare a hărților mintale: Cum să gândiți ca un profesionist CRO (Partea 22)

Interviu cu Nils Koppelmann

Nils Koppelmann este un avocat pasionat al beneficiilor experimentării și luării deciziilor bazate pe date. El înțelege că testarea A/B de succes nu este doar despre a afla dacă ceva funcționează, ci de ce funcționează - și este aici pentru a spulbera două mituri comune despre această practică.

Că testarea A/B introduce riscuri și că companiile mici nu pot testa eficient. Dimpotrivă, Nils consideră că testarea A/B poate ajuta la reducerea riscurilor, oferind informații despre ceea ce funcționează și ce nu. Și în timp ce companiile mici pot avea mai puțin trafic decât companiile mari, ele pot testa de fapt cu mai multă îndrăzneală, deoarece este mai puțin în joc.

Așa că data viitoare când credeți că testarea A/B sună prea riscantă sau prea costisitoare, citiți acest interviu cu Nils pentru sfaturi despre cum să testați eficient pe site-ul dvs. fără a introduce riscuri inutile.

Nils, spune-ne despre tine. Ce te-a inspirat să intri în testare și optimizare?

În ultimii peste 8 ani, am construit site-uri web și magazine online pentru a ajuta clienții mari și mici să-și „optimizeze” prezența online.

Cu ceva timp în urmă, gândurile mele s-au îndreptat către cum să ne asigurăm că design-urile noastre au într-adevăr impactul dorit.

Când am întâlnit pentru prima dată termenul de optimizare a ratei de conversie acum aproximativ 3 ani și jumătate, m-am întrebat de ce nu era ceva asupra căruia ne concentram deja. Din acel moment, mi-am mutat atenția de la furnizarea de design și tehnologie la furnizarea de perspective și rezultate.

Lumea optimizării are atât de mult potențial care este încă în mare parte neexplorat de majoritatea companiilor online. Ar trebui să profităm de cantitatea mare de date disponibile și să învățăm din ea, astfel încât să ne putem îmbunătăți continuu.

Unul dintre cele mai frapante lucruri pentru mine este cât de distractiv este să înveți din nou. Niciodată nu m-am gândit că voi deschide în mod voluntar o carte despre statistică (slăvire lui Georgi Georgiev și minunata sa carte, Metode statistice de testare A/B online) și chiar să o citesc. Acesta și multe alte aspecte continuă să mă inspire să testez pentru a învăța.

De câți ani ai optimizat?

Dorința de optimizare provine din a fi nemulțumit de status quo-ul, din curiozitatea pentru ce este mai mult și din certitudinea că orice poate fi îmbunătățit.

În context profesional, optimizez de vreo 8 ani. Inițial, construirea și optimizarea proiectelor secundare și ajutarea companiilor să îmbunătățească site-urile web și magazinele online. Acum ajutăm companiile noi și consacrate să creeze o cultură a experimentării și să folosim puterea experimentelor pentru a spori creșterea lor.

Gândindu-mă înapoi, nu-mi amintesc să nu fi optimizat vreodată. Deja în copilărie, m-am pus mereu la îndoială felul în care se făceau lucrurile. Îmi amintesc că tatăl meu a spus că am pus „prea multe” întrebări, lucru pe care, retrospectiv, sunt foarte fericit că am făcut și încă îl fac.

Chiar și în viața mea personală, sunt cunoscut că urmăresc și optimizez majoritatea aspectelor vieții mele.

Care este singura resursă pe care o recomandați testerilor și optimizatorilor aspiranți?

Există multe resurse pe care le-aș recomanda cuiva care încep, dar haideți să facem acest lucru puțin mai practic.

Pentru a începe, iată câteva sugestii:

1. Fii mai curios și începe să te întrebi de ce se face ceva așa cum este. Numai aceasta va deschide o nouă viziune asupra lumii.
2. Petrece mai mult timp gândindu-te la problemă decât găsind soluții. Mai întâi trebuie să înțelegeți cu adevărat problema, apoi soluțiile vor veni mai ușor.
   
   După cum a spus Albert Einstein, „Dacă aș avea o oră pentru a rezolva o problemă, aș petrece 55 de minute gândindu-mă la problemă și 5 minute gândindu-mă la soluții.”
   
   Acestea fiind spuse, este important să gândiți în afara cutiei, ceea ce înseamnă nu numai să gândiți în parametrii problemei, ci și să luați în considerare unghiurile și posibilitățile exterioare.
   
   Cheia este să găsim un echilibru între cele două.
3. Învață să pui întrebări mai bune. Acesta este unul dintre cele mai utile instrumente pe care orice optimizator le poate avea în arsenalul său, deoarece activează și folosește curiozitatea.

De asemenea, împărtășesc articole, resurse și instrumente interesante în buletinul meu săptămânal de experimentare, care se adresează deopotrivă începătorilor și veteranilor de experimentare.

Răspundeți în 5 cuvinte sau mai puțin: Care este disciplina de optimizare pentru dvs.?

Testează pentru a învăța. Imbunatatire continua. Experimentare. Sisteme de construcție.

Care sunt primele 3 lucruri TREBUIE să înțeleagă oamenii înainte de a începe optimizarea?

Mai întâi cercetați, apoi testați. Înainte de a începe optimizarea, asigurați-vă că vă susțineți ipotezele cu date, calitative și cantitative. Apoi creați ipoteze puternice pe baza asta.

Nu optimizați doar pentru îmbunătățiri pe termen scurt – deși este extrem de important ca programul să aibă o rentabilitate pozitivă a investiției, nu ar trebui să se concentreze doar pe asta, ci și să ia în considerare lățimea de bandă uriașă a oportunităților de învățare și limitarea riscurilor pe care o aduce experimentarea.

Eforturile de optimizare nu ar trebui să urmărească să dovedească că ai dreptate sau greșit, ci să determine de ce – în ambele cazuri. Nu are rost să optimizezi ceva dacă nu înțelegi cum ai ajuns acolo și cum să reproduci până acolo. Pentru succesul pe termen lung în testarea A/B, este esențial să existe sisteme bune.

Cum tratezi datele calitative și cantitative, astfel încât să spună o poveste imparțială?

Nu există date imparțiale, dar pentru a minimiza părtinirea față de orice tip de date, este important să înțelegem cum au fost colectate datele, cum sunt interpretate și ce concluzii se trag din acestea.

Pentru a clasifica cât de fiabile sunt datele despre care vorbiți, ar trebui să consultați Ierarhia dovezilor.

Folosim date cantitative pentru a pre-filtra, apoi folosim date calitative și resurse științifice pentru a aprofunda și apoi din nou date cantitative pentru a dovedi sau infirma ipotezele și ipotezele inițiale.

În vârful eforturilor noastre se află așa-numita metaanaliza, care ne permite să căutăm modele în experimentele anterioare și să aliniem eforturile de cercetare și experimentare ulterioare.

O altă modalitate bună de a elimina părtinirea este de a crea o deconectare între persoana care creează experimentul și cea care evaluează rezultatele acestuia. Acest lucru minimizează părtinirea spre succesul unui experiment.

Care este cel mai enervant mit al optimizării despre care ai vrea să dispară?

Aș dori să spulber două mituri:

1. Acea testare introduce riscuri, când de fapt scade riscurile atunci când este făcută corect
2. Că firmele mici nu pot testa, când de fapt companiile mici cu puțin trafic pot testa cu mai multă îndrăzneală pentru că există mai puțin risc asociat/mai puțin în joc.

Sperăm că interviul nostru cu Nils vă va ajuta să vă ghidați strategia de experimentare în direcția corectă!

Ce sfat a rezonat cel mai mult la tine?

Și dacă nu ați făcut-o deja, consultați interviurile noastre anterioare cu legendele CRO 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 , Rommil Santiago , și ultimul nostru cu Steph Le Prevost .