Тестирование серии ментальных карт: как думать как CRO Pro (часть 13)

Интервью с Алексом Биркеттом

Когда дело доходит до оптимизации, мало кто так хорошо разбирается, как Алекс Биркетт.

Но что такое «оптимизация»?

Алекс говорит, что это сочетание дисциплин, включая копирайтинг и экспериментирование.

Речь идет о создании правильной системы и процессов для уменьшения (а не устранения) неопределенности. Понимание того, что есть момент, когда попытки устранить неопределенность имеют убывающую отдачу.

И нет, оптимизация не является ответом на все проблемы бизнеса или пользовательского интерфейса.

В этом интервью мы углубимся в главные советы Алекса по развитию грамотности в отношении данных и созданию успешной программы экспериментов. Вы узнаете, что нужно учитывать, прежде чем даже начать оптимизировать свой сайт, и как эффективно отслеживать свои тесты. Так что читайте дальше, если вы хотите поднять свои усилия по оптимизации на новый уровень!

Алексей, расскажите о себе. Что вдохновило вас заняться тестированием и оптимизацией?

Меня зовут Алекс Биркетт. Я живу в Остине, штат Техас, и у меня есть собака по кличке Бисквит.

Я пишу на alexbirkett.com, управляю агентством контент-маркетинга под названием Omniscient Digital, а также управляю экспериментальной программой и командой в Workato. Очевидно, это делает меня очень занятым. Но помимо этого, я увлечен здоровьем и благополучием. Поэтому я провожу много времени в йога-студиях, саунах, кроссфит-залах, на горнолыжных курортах и ​​т. д.

Когда я учился в колледже, я читал много статей Райана Холидей, которые заинтересовали меня в маркетинге. Он написал книгу под названием «Маркетинг хакеров роста» примерно в то время, когда я заканчивал колледж, и в ней было множество фигур, таких как Шон Эллис, который говорил об A/B-тестировании и количественном росте, основанном на данных. Меня это заинтриговало, поэтому я подписался на Optimizely, когда они предложили бесплатные аккаунты, и начал играть.

Я получил работу в технологической компании на очень ранней стадии в Остине, но я продолжал читать блоги, такие как CXL, Conversion Sciences и Marketing Experiments, поэтому, когда я увидел, что Пип Ладжа открыл в Остине должность «маркетолога контента и роста», Я ухватился за эту возможность.

И это было началом кроличьей норы. Следующие несколько лет, которые я провел в CXL, были похожи на получение степени магистра в области оптимизации, экспериментирования и маркетинга, основанного на данных, в целом. Я общался в сети и учился у ведущих экспертов отрасли, сам проводил эксперименты и писал обо всем, чему научился. Это была мечта молодого и жаждущего экспериментов ботаника.

Сколько лет вы занимаетесь оптимизацией? Какой ресурс вы рекомендуете начинающим тестировщикам и оптимизаторам?

Я прошел несколько курсов по социальной психологии в университете, где мы проводили классические поведенческие эксперименты, но впервые я провел тест на веб-сайте в 2014 году. Однако я не знал, что делаю. Впервые я понял, что делаю, на CXL в 2015/2016. Так что я занимаюсь оптимизацией профессионально или, по крайней мере, полупрофессионально, около 6-7 лет.

Если есть один ресурс, который я могу порекомендовать, это CXL (включая Институт CXL).

Однако «оптимизация» на самом деле не является дисциплиной — это несколько перекрывающихся дисциплин. Так что я бы, вероятно, порекомендовал тщательно проиндексировать один из них и хорошо усвоить его, прежде чем пытаться стать «оптимизатором» (которого, по моему мнению, на самом деле не существует — это скорее образ мышления).

Копирайтинг? Copyhackers.com и классические книги по копирайтингу с прямым откликом.

Эксперимент? Инженерные блоги Netflix и Airbnb, книга Ронни Кохави и много практики.

Это действительно зависит от того, в какую кроличью нору вы хотите спуститься.

Я также предлагаю присоединиться к сообществу для всего, чего вы надеетесь достичь. У CXL есть отличная группа в Facebook. Measure Slack отлично подходит для аналитики и других вещей, связанных с данными.

Ответьте в 5 словах или меньше: что для вас дисциплина оптимизации?

Принятие лучших бизнес-решений.

Какие 3 вещи ДОЛЖНЫ понять люди, прежде чем начать оптимизацию?

• То, что мы называем оптимизацией, в основном является уменьшением неопределенности (вы собираете X объемов информации, чтобы уменьшить неопределенность на Y).
• Вы никогда не сможете полностью уменьшить неопределенность, и в попытке сделать это есть смысл уменьшать полезность.
• Оптимизация не всегда является ответом на ваши бизнес-проблемы, и знание того, когда это необходимо, а когда нет, является большим стратегическим преимуществом.

Как вы обрабатываете качественные и количественные данные, чтобы они рассказывали непредвзятую историю?

Вы никогда не получите полностью «беспристрастную» историю, поэтому я оптимизирую «ожидаемую ценность» при работе с данными.

Сбор данных всегда требует затрат — с точки зрения времени (альтернативные издержки проведения эксперимента или сбора ответов на опросы) или денег (программное обеспечение, разработчики, дизайнеры и т. д.).

Воздействие или риск данного решения также влияет на то, сколько я хочу «потратить» на данные, чтобы уменьшить эту неопределенность.

Если решение для бизнеса является решающим, и есть реальный способ собрать достаточно данных, чтобы быть уверенным в правильности решения, я потрачу на это время и деньги.

Если решение на самом деле не имеет значения, это пустая трата моего времени и денег, если я буду тратить время на сбор качественной или количественной обратной связи. Я просто принимаю решение в этом случае.

Но вообще говоря, мне нравится собирать *достаточно* данных и не более того, чтобы принять решение, которое, как мне кажется, является надлежащим образом взвешенным с точки зрения риска для поставленной задачи. Иногда я (*задыхаюсь*) полагаюсь на свою интуицию. Иногда я общаюсь примерно с 5 клиентами и уверен в своих качественных данных. Иногда я провожу тщательный эксперимент в течение 4 недель и использую статистический анализ для продвижения вперед.

Все зависит от ситуации, универсального ответа нет.

Одна вещь, которую я пришел к выводу, заключается в том, что большее количество данных также может создать больше проблем, особенно для организаций с низкой грамотностью данных и способностью анализировать данные для принятия правильных решений.

Какую программу обучения вы разработали для своей команды по оптимизации? И почему вы выбрали именно этот подход?

В Workato процесс довольно прост.

Идеи для экспериментов могут исходить от нескольких команд и источников — иногда это творческое вдохновение от отдела продаж, иногда это хорошо проработанная идея от команды бренда. Иногда это результат исследования конверсии (все результаты мы регистрируем в нашей базе данных Airtable).

Идея имеет приоритет, а затем необходимо заполнить документ эксперимента, который включает в себя цель обучения, гипотезу, фоновое исследование, план эксперимента и действия по завершении.

После завершения эксперимента он анализируется, и документ эксперимента обновляется выводами и выводами. Это помечено и добавлено в наш архив Airtable.

Этот Airtable доступен для всех в компании, и мы также проводим еженедельные собрания по обзору экспериментов, а также еженедельную рассылку новостей с текущими, запланированными и завершенными экспериментами (на которые может подписаться каждый).

Наша команда также выступает на периодических собраниях компании, чтобы учить и пропагандировать способы экспериментирования.

Я выбрал этот подход, потому что верю в силу итерации и обучения, а также процесса и обучения, но вы не можете сокрушить команду и компанию. У каждого свои цели и задачи, и хотя мы думаем, что экспериментирование — это жизнь и смерть бизнеса, это не первое, о чем все остальные думают, когда просыпаются. Моя работа состоит в том, чтобы евангелизировать и просвещать людей, а также уменьшать трения при этом. Я хочу, чтобы люди были *в восторге* от экспериментов и хотели участвовать, а не думали об этом как об обременительной или домашней работе.

Поэтому моя учебная программа разработана так, чтобы быть как можно более легкой и беспроблемной, с растущим количеством подписок для людей, которые хотят быть более вовлеченными.

От какого наиболее раздражающего мифа об оптимизации вы бы хотели избавиться?

Я не знаю, миф ли это, но распространено мнение, что у тех, кто работает в CRO, есть ответы на ваши проблемы с пользовательским интерфейсом. Они не делают. У них может быть более широкий набор точек данных для сопоставления с образцом (что и является передовой практикой), и это может быть полезно. Но вы не можете просто посмотреть на веб-сайт или целевую страницу, разобрать ее и автоматически «оптимизировать» для получения прибыли. Если бы вы могли, вы были бы чертовски богаты, потому что это занимает несколько часов, и вы могли бы брать сотни тысяч за это, если бы это действительно принесло ROI.

Система и процесс, которые вы строите вокруг принятия лучших решений, — это и есть экспериментирование или оптимизация. Не куча сопоставления с образцом в голове CRO-ниндзя.

Надеюсь, наше интервью с Алексом поможет направить вашу стратегию экспериментов в правильное русло!

Какой совет вам больше всего понравился?

Обязательно ждите нашего следующего интервью с экспертом по CRO, который расскажет нам о еще более продвинутых стратегиях! А если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с нашими интервью с Гурсимраном Гуджралом , Хейли Карпентер , Риши Раватом , Сина Фак , Иден Бидани , Якубом Линовски , Шивой Манджунат , Андрой Бараган , Ричем Пейджем , Рубеном де Буром , а также наши последние интервью с Аби Хафом . .