一般的なマーテックの活動は、リードフォームのコンバージョン率などの指標を最適化するために、さまざまなUI / UX(コンテンツ、デザイン、フローなど)要素をテストすることです。このようなテストを実施する実際の責任は通常、コンバージョン率オプティマイザーに割り当てられますが、テストが可能であるため、他の開業医が、 マーケター、メーカー、モデラー、マエストロのいずれであるかに関係なく、関与する価値がないことを意味するわけではありません。幅広い影響があります。

実際、A / Bおよび多変量テストには、通常、マーテックスタック全体に(おそらくそれを超えて)反響する影響があります。場合によっては、その事実が実験段階で明らかになることもあれば、実装段階で後で影響が現れることもあります。そのため、マーテックの実務家はデータフローを理解することが重要です。

マーケティングと販売

マーケティング活動と営業活動の間の相互作用は、考慮すべき要素の例です。マーケティング適格リード(MQL)と販売適格リード(SQL)の定義は関連していますが、正当な理由で異なります。マーケティングと販売には、異なる手順、指標、および目標があります。

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たとえば、リードフォームの変換を促進するために人々が提唱する非常に一般的な方法は、摩擦(つまり、フィールド)を取り除くことです。多くの場合、多くの人が必要とするフォームよりも、入力や操作が少なくて済むフォームに記入する可能性が高くなります。フォームを単純化すると、リードの数が増え、リードの品質が低下する可能性があります。 MQLに関して優れていることは、SQLメトリックの観点から必ずしも有益ではありません。

「消耗品」フィールドのいくつかは、リードスコアリングの可能性があります。それらはマーケティング目的で摩擦を引き起こしますが、営業チームが潜在的な顧客をよりよく理解するのに役立ちます。これにより、営業担当者は購入意欲の高いターゲットに集中でき、リードの状況に合わせて努力を調整できます。

したがって、リードスコアリングフィールドが少ない実験バリエーションで、営業担当者が取引を成立させないようにしながら、マーケティングコンバージョンを促進することは完全に可能です。したがって、このような実験を行うときは、ダウンストリームのメトリックを考慮して監視することが重要です。

複数部門の考慮事項

考慮すべきもう1つの要素は、必要な情報をいつどのように収集するかです。 MQLまたはSQLメトリックを高めるためにデータ収集ポイントを削除または移動すると、販売プロセスが完了した後でも、ダウンストリームに影響が及ぶ可能性があるため、これは重要です。

たとえば、保険(健康、歯科、生命など)を販売する場合、保険契約では、対象となる人物に関する多くの詳細で機密性の高い情報を知る必要があります。営業担当者がフォローアップするときに、見込み客にある程度の確実な価格見積もりを提供できるように、最初のリードフォームでその情報の多くを要求することは理にかなっていますか?それとも、いくつかの一般的な情報だけを収集し、営業担当者がさまざまな要因がコストにどのように影響するかとともに、球場の見積もりを提供できるようにすることは理にかなっていますか?両方のアプローチには賛否両論があり、より多くの合計リードまたはより適格なリードが必要かどうかに応じて、それぞれを追求することができます。

ただし、最終的に必要な情報を知ることは重要です。見込み客は、顧客になるために、ある時点ですべてを提供する必要があります。したがって、これらの収集オプションを切り替えるには、より大きな画像ビューが必要になります。リードフォームからフィールドを削除することを決定した場合、その情報はいつどこで収集されますか?

これには、マーテックスタックの外部にあるチームとシステムが関係する可能性があるため、複数の部門のオーケストレーションが必要になる可能性があります。それに加えて、特定の情報が収集されたときに切り替えることが決定された場合、切り替え時に古い収集ポイントと新しい収集ポイントの間にいる人々はどうなりますか?

全体像を検討する

変換テストなどの一般的なマーテック活動の影響を考慮することが重要です。その視点は、成功をより確実にするのに役立ちます。たとえば、MQLメトリックよりも考慮すべきことが多く、場合によっては、その1つの要素によって結果が改善されると、将来的に、または別の重要な領域で多大なコストがかかる可能性があります。

多くの開業医が証明できるように、変更が見た目よりも複雑な場合があります。ダウンストリームの問題が原因で機能しないことだけを見つけるために、アップストリームのメトリックをブーストする方法を見つけることに努力を費やすのは本当に面倒です。マーテックスタック内外のデータフローを理解することは、最終的にはうまくいかないUI / UXテストの時間と労力の浪費を軽減するのに役立つ1つの方法です。

このストーリーは、MarTechTodayに最初に登場しました。

https://martechtoday.com/when-testing-look-at-the-big-picture-248189


この記事で表明された意見はゲスト著者の意見であり、必ずしもマーケティングランドではありません。スタッフの作者はここにリストされています


著者について

Steve Petersenは、ユタ州ソルトレイクシティにあるウエスタンガバナーズ大学のマーケティングテクノロジーマネージャーです。彼はWGUのマーケティングWebサイトチームで開始し、サイトの再設計と保守、多変量テスト、ユーザーテスト、モバイルアプリ開発などのいくつかのイニシアチブの作成と実装を支援しました。 WGUの前は、ワシントンDCのデジタルエージェンシーであるThe Brick Factoryでストラテジストとして働き、業界団体、非営利団体、主要ブランド、および擁護キャンペーンと緊密に協力していました。 Petersenは、メリーランド大学で情報管理の修士号を、ブリガムヤング大学で国際関係学の学士号を取得しています。彼は認定スクラムマスターでもあります。