Zihin Haritası Serisini Test Etme: Bir CRO Uzmanı Gibi Düşünme (Bölüm 13)

Alex Birkett ile röportaj

Optimizasyon söz konusu olduğunda, Alex Birkett kadar bilgili çok az insan var.

Ancak “optimizasyon” tam olarak nedir?

Alex, bunun metin yazarlığı ve deneyler de dahil olmak üzere disiplinlerin bir kombinasyonu olduğunu söylüyor.

Belirsizliği azaltmak (ortadan kaldırmak değil) için doğru sistem ve süreçleri oluşturmakla ilgilidir. Belirsizliği ortadan kaldırmaya çalışmanın azalan getirilere sahip olduğu bir nokta olduğunu anlamak.

Ve hayır, optimizasyon tüm iş veya kullanıcı arayüzü sorunlarının cevabı değildir.

Bu röportajda, Alex'in veri okuryazarlığını geliştirmeye ve başarılı bir deneme programı oluşturmaya yönelik en önemli ipuçlarını inceleyeceğiz. Sitenizi optimize etmeye başlamadan önce nelere dikkat etmeniz gerektiğini ve testlerinizi nasıl etkili bir şekilde takip edeceğinizi öğreneceksiniz. Optimizasyon çabalarınızı bir sonraki seviyeye taşımak istiyorsanız okumaya devam edin!

Alex, bize kendinden bahset. Test ve optimizasyona başlamanız için size ne ilham verdi?

Benim adım Alex Birkett. Austin, Teksas'ta yaşıyorum ve Biscuit adında bir köpeğim var.

alexbirkett.com'da yazıyorum, Omniscient Digital adlı bir içerik pazarlama ajansı işletiyorum ve Workato'da deney programını ve ekibini yönetiyorum. Açıkçası, bu beni oldukça meşgul ediyor. Ama bunun dışında, sağlık ve zindelik konusunda tutkuluyum. Bu yüzden yoga stüdyolarında, saunalarda, CrossFit spor salonlarında, kayak merkezlerinde vs. çok zaman harcıyorum.

Üniversitedeyken, pazarlamaya ilgi duymamı sağlayan birçok Ryan Holiday yazısını okudum. Üniversiteden mezun olduğum sıralarda "Growth Hacker Marketing" adlı bir kitap yazdı ve içinde A/B testi ve nicel, veriye dayalı büyüme hakkında konuşan Sean Ellis gibi tonlarca rakam vardı. Bu ilgimi çekti, bu yüzden ücretsiz hesaplar teklif edip oynamaya başladıklarında Optimizely'ye kaydoldum.

Austin'de çok erken bir aşamadaki bir teknoloji şirketinde iş buldum, ancak CXL, Conversion Sciences ve Marketing Experiments gibi blogları okumaya devam ettim, bu yüzden Peep Laja'nın Austin'de bir "içerik ve büyüme pazarlamacısı" için bir rol açtığını gördüğümde fırsata atladım.

Ve bu tavşan deliğinin başlangıcıydı. CXL'de geçirdiğim sonraki birkaç yıl, genel olarak optimizasyon, deneme ve veriye dayalı pazarlama alanında yüksek lisans derecesi almak gibiydi. Sektördeki en iyi uzmanlarla ağ kurdum ve onlardan bir şeyler öğrendim, kendim deneyler yaptım ve öğrendiğim her şey hakkında yazdım. Genç ve aç bir deney ineği için rüya gibi bir fırsattı.

Kaç yıldır optimizasyon yapıyorsunuz? Kalkınan test edicilere ve optimize edicilere önerdiğiniz tek kaynak nedir?

Üniversitede klasik davranış deneyleri yaptığımız bir sürü sosyal psikoloji dersi aldım, ancak bir web sitesinde ilk test yaptığımda 2014'tü. Yine de ne yaptığımı bilmiyordum. Ne yaptığımı ilk kez 2015/2016'da CXL'de biliyordum. Bu yüzden yaklaşık 6-7 yıldır profesyonel veya en azından yarı yetkin bir şekilde optimizasyon yapıyorum.

Önerebileceğim bir kaynak varsa o da CXL'dir (CXL Enstitüsü dahil).

“Optimizasyon” aslında bir disiplin değildir – birbiriyle örtüşen birkaç disiplindir. Bu yüzden muhtemelen bir “optimizer” olmaya çalışmadan önce bunlardan birine yoğun bir şekilde endekslemenizi ve bunda iyi olmanızı tavsiye ederim (bence bu gerçekten var değil - bu daha çok bir zihniyet).

Metin yazarlığı mı? Copyhackers.com ve klasik doğrudan yanıt metin yazarlığı kitapları.

Deney mi? Netflix ve Airbnb mühendislik blogları, Ronny Kohavi'nin kitabı ve bol bol pratik.

Hangi tavşan deliğine inmek istediğine bağlı.

Ayrıca, başarmayı umduğunuz her şey için bir topluluğa katılmanızı öneririm. CXL'in harika bir Facebook grubu var. Measure Slack, analitik ve genel veri odaklı şeyler için mükemmeldir.

5 veya daha az kelime ile cevap verin: Size göre optimizasyon disiplini nedir?

Daha iyi iş kararları vermek.

İnsanların optimizasyona başlamadan önce anlamaları GEREKEN 3 şey nedir?

• Optimizasyon dediğimiz şey çoğunlukla belirsizliğin azaltılmasıdır (belirsizliği Y ile azaltmak için X miktarda bilgi toplarsınız).
• Belirsizliği asla tam olarak azaltamazsınız ve bunu yapmaya çalışırken azalan bir fayda noktası vardır.
• Optimizasyon her zaman iş sorunlarınızın çözümü değildir ve ne zaman olduğunu ve ne zaman olmadığını bilmek büyük bir stratejik avantajdır.

Tarafsız bir hikaye anlatması için nitel ve nicel verileri nasıl ele alırsınız?

Hiçbir zaman tamamen “tarafsız” bir hikaye elde edemezsiniz, bu yüzden verilerle çalışırken “beklenen değer” için optimizasyon yapıyorum.

Veri toplamanın her zaman bir maliyeti vardır - zaman (bir deneme yürütmenin veya anket yanıtlarını toplamanın fırsat maliyeti) veya para (yazılım, geliştiriciler, tasarımcılar vb.) açısından.

Belirli bir kararın etkisi veya riski, bu belirsizliği azaltmak için verilere ne kadar "harcamak" istediğimi de etkiler.

Eğer bir karar iş için olumlu ya da olumsuzsa ve iyi bir karardan oldukça emin olmak için yeterli veri toplamamın uygun bir yolu varsa, bunu yapmak için zaman ve para harcayacağım.

Bir karar gerçekten önemli değilse, nitel veya nicel geri bildirim toplamak için herhangi bir zaman harcamak zamanımı ve paramı boşa harcar. Bu durumda kararı ben veririm.

Ancak genel olarak konuşursak, eldeki görev için uygun risk ağırlıklı bir karar olduğunu düşündüğüm şeyi yapmak için *yeterli* veri toplamayı seviyorum. Bazen (*soluk çekerim*) bağırsaklarımla giderim. Bazen 5 müşteri gibi konuşuyorum ve nitel verilerime güveniyorum. Bazen 4 hafta boyunca sıkı bir deney yürütüyorum ve ilerlemek için istatistiksel analiz kullanıyorum.

Her şey bağlıdır, herkese uyan tek bir cevap yoktur.

Öğrendiğim bir şey var ki, özellikle veri okuryazarlığı az olan ve iyi kararlar almak için verileri ayrıştırma becerisine sahip kuruluşlar için daha fazla veri daha fazla sorun yaratabilir.

Optimizasyon ekibiniz için ne tür bir öğrenme programı kurdunuz? Ve neden bu özel yaklaşımı aldınız?

Workato'da süreç oldukça basittir.

Deney fikirleri birden fazla ekipten ve kaynaktan gelebilir - bazen satış ekibinden gelen yaratıcı bir ilham, bazen marka ekibinden iyi araştırılmış bir fikirdir. Bazen dönüşüm araştırmasının ürünüdür (hepsi Airtable veritabanımızda oturum açarız).

Fikir önceliklendirilir ve daha sonra bir deney belgesinin doldurulması gerekir - buna öğrenme hedefi, hipotez, arka plan araştırması, deney tasarımı ve sonuç üzerine eylem öğeleri dahildir.

Deney bittiğinde, analiz edilir ve deney belgesi sonuçlar ve öğrenmelerle güncellenir. Bu etiketlendi ve Airtable arşivimize eklendi.

Bu Airtable, şirketteki herkes tarafından kullanılabilir ve ayrıca, çalışan, planlanmış ve sonuçlandırılmış deneyleri (herkesin kaydolabileceği) içeren haftalık bir bültenin yanı sıra haftalık bir deneme inceleme toplantısı yapıyoruz.

Ekibimiz ayrıca deneme yollarını öğretmek ve yaymak için periyodik şirket toplantılarında konuşur.

Bu yaklaşımı benimsedim çünkü süreç ve eğitimin yanı sıra yinelemenin ve öğrenmenin gücüne inanıyorum, ancak bir ekibi ve şirketi bunaltamazsınız. Herkesin kendi hedefleri ve görevleri vardır ve biz denemenin bir işletmenin yaşamı ve ölümü olduğunu düşünürken, herkesin uyandığında düşündüğü ilk şey değildir. Benim işim insanları müjdelemek ve eğitmek ama aynı zamanda bunu yaparken de sürtüşmeyi azaltmak. İnsanların deney konusunda *heyecanlı olmasını* ve bunun külfetli veya ev ödevi olarak düşünmesini değil, dahil olmasını istiyorum.

Bu yüzden öğrenme programım, daha fazla dahil olmak isteyen insanlar için artan tercihlerle, mümkün olduğunca hafif ve sorunsuz olacak şekilde tasarlandı.

Gitmesini istediğiniz en sinir bozucu optimizasyon efsanesi nedir?

Bunun bir efsane olup olmadığını bilmiyorum, ancak CRO'da çalışanların UI problemlerinize bir nevi cevapları olduğuna dair yaygın bir inanç var. Yapmazlar. Kalıp eşleştirme için daha geniş bir veri noktası alanına sahip olabilirler (en iyi uygulamalar budur) ve bu yardımcı olabilir. Ancak bir web sitesine veya açılış sayfasına bakıp, onu yıkıp otomatik olarak kâr için “optimize” edemezsiniz. Yapabilseydiniz, sikik kadar zengin olurdunuz, çünkü bu birkaç saat sürer ve gerçekten yatırım getirisi sağladıysa, bunun değeri için yüz binlerce ücret talep edebilirsiniz.

Daha iyi kararlar almak için kurduğunuz sistem ve süreç, deneme veya optimizasyonun neyle ilgili olduğudur. Bir CRO ninja'nın kafasında eşleşen bir sürü desen değil.

Umarım Alex ile yaptığımız röportaj, deney stratejinizi doğru yönde yönlendirmenize yardımcı olur!

Sizi en çok hangi tavsiye etkiledi?

Bizi daha da gelişmiş stratejilere götüren bir CRO uzmanıyla yapacağımız bir sonraki röportaj için bizi izlemeye devam edin! Ve henüz yapmadıysanız, Gursimran Gujral , Haley Carpenter , Rishi Rawat , Sina Fak , Eden Bidani , Jakub Linowski , Shiva Manjunath , Andra Baragan , Rich Page , Ruben de Boer ile yaptığımız röportajlara ve Abi Hough ile yaptığımız son röportajlara göz atın. .