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Requisitos para ejecutar programas de experimentación serios

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Ejecutar programas de experimentaci√≥n es un arte y una ciencia. Lo digo todo el tiempo. Los programas deben tener cierto nivel de rigor, es decir, sistemas, procesos y procedimientos. No es algo que deba tomarse a la ligera. Creer que cualquiera puede empezar un programa ma√Īana con una m√≠nima preparaci√≥n y planificaci√≥n es un error. Desafortunadamente, eso sucede todo el tiempo. Como era de esperar, se desperdicia mucho dinero, tiempo y esfuerzo. Esto me lleva al tema de

Si quiere tomarse en serio la experimentaci√≥n y mejorar su nivel de competitividad en el mercado, ser√° mejor que lo haga bien. Debes asumir que tus competidores lo est√°n haciendo bien. Entonces, si esto te resuena, contin√ļa leyendo y te garantizo que recoger√°s una o dos pepitas de oro para usar de inmediato.

El precursor inevitable para crear un programa de experimentación que le hará triunfar o deshacerle: cálculos previos a la prueba

C√°lculos previos a la prueba. ¬ŅAlguna vez has o√≠do hablar de ellos? ¬ŅLos has hecho? ¬ŅLe suena familiar MDE o efecto m√≠nimo detectable? ¬ŅQu√© tal las estimaciones de duraci√≥n o los tama√Īos de muestra? Espero que sepan de lo que estoy hablando, aunque apuesto dinero a que la gran mayor√≠a de ustedes no lo saben, simplemente por mi propia experiencia personal con clientes.

Antes de hacer cualquier cosa relacionada con la experimentación, compruebe si tiene suficiente volumen de datos para hacerlo. Vea si puede realizar alguna prueba mediante cálculos previos a la prueba. Por volumen de datos, me refiero a visitantes y conversiones. Los visitantes pueden ser cualquier cosa que utilice habitualmente (por ejemplo, sesiones, usuarios, MAU, etc.). Las conversiones provienen de la métrica principal que utilizará en sus pruebas. Sepa esto:

  1. No todas las empresas tienen suficiente volumen de datos para realizar experimentaciones en cualquier capacidad.
  2. Si puedes hacerlo, debes saber que no eliges la velocidad deseada de la nada. Se basa en c√°lculos.

El culpable n√ļmero uno de ignorar uno o ambos puntos: el personal de ventas. Si est√° pensando en comprar alg√ļn tipo de herramienta, aseg√ļrese de que sea parte de la conversaci√≥n. La barrera de entrada m√≠nima para tener un programa de experimentaci√≥n: suficiente volumen de datos para ejecutar una prueba en ocho semanas o menos en un carril.

Cubr√≠ este tema en detalle hace unos meses para Experiment Nation. Sepa que si no comprende este tema y lo hace desde el primer d√≠a, lo perseguir√° y definitivamente causar√° resultados no deseados de alg√ļn tipo eventualmente. Otra nota muy importante: sepa si su herramienta de prueba (o la que planea usar) est√° construida en base a pruebas de horizonte fijo o pruebas secuenciales. Esto afecta los c√°lculos y la forma en que ejecuta su programa.

Paso 1 (Post-precursor): Medición y calidad de los datos

Si superó el obstáculo de los cálculos previos a la prueba y confirmó que tiene suficiente volumen de datos para realizar la prueba, el siguiente obstáculo para avanzar es la medición y la calidad de los datos. Sabes a qué te diriges en este trabajo; de lo contrario, te tambalearás como un pez en la orilla de un río. Muchos equipos no saben para qué están trabajando, como envíos de formularios, transacciones, ingresos, LTV, etc.

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Comprenda cu√°les son sus m√©tricas primarias, secundarias y terciarias para la experimentaci√≥n y el negocio en su conjunto. Enti√©ndelo con total claridad. No permita que persista la confusi√≥n o la incertidumbre. Aseg√ļrate de que est√© en la misma p√°gina.

Luego, una vez que tenga esa cantidad, aseg√ļrese de recopilar esos datos en los lugares correctos en los que pueda confiar.

Si las mediciones y/o la calidad de los datos son un desastre, simplemente det√©ngase. Det√©n todo y dedica todos tus esfuerzos a hacerlo bien. Piense en la experimentaci√≥n como una pir√°mide. Estas dos cosas son las capas fundamentales de la pir√°mide. Si se agrieta en alg√ļn momento, todo lo dem√°s se desmoronar√° encima. Prometo.

Diré que sé que esto puede ser difícil. Hacerlos bien puede llevar más tiempo. Quizás incluso más de uno o dos meses. Sin embargo, vale la pena hacerlo bien. He visto problemas que surgen seis meses o más después del lanzamiento de un programa, solo para que finalmente todo se detenga bruscamente. Nadie está contento en ese momento.

Una nota sobre lo que debería ser una métrica principal

Este es a veces un tema divisivo entre los profesionales. Tengo una postura muy firme al respecto, específicamente cuando se trata de equipos de marketing y sitios web (no necesariamente equipos de producto y productos).

Las m√©tricas primarias siempre deben ser m√©tricas del embudo descendente. Pedidos. Env√≠os de formularios. MQL. Ganancia. LTV. SQL. Entiendes la idea. Algunas personas dicen que siempre deber√≠an ser la acci√≥n m√°s cercana al cambio que est√°s realizando o a las m√©tricas de participaci√≥n. Equivocado. No, no. Incorrecto. BS. Quien te diga esto deber√≠a ser el que tenga que justificar el programa en seis meses o un a√Īo ante el CMO o CEO de la empresa. Estar√°n en el banquillo. NO tenga un programa lleno de pruebas centradas en clics en botones, clics, p√°ginas vistas, promedio. duraci√≥n de la sesi√≥n, tasa de salida, tasa de rebote, vistas de video, etc., etc. Eso no justificar√° los miles o cientos de miles de d√≥lares gastados para realizar este trabajo. Todo el mundo quiere saber su retorno de la inversi√≥n (ROI) y c√≥mo el trabajo afect√≥ al resultado final. Los clics en los botones no har√°n eso.

No estoy diciendo que no midas m√©tricas de participaci√≥n o m√©tricas de embudo superior, pero deber√≠an ser m√©tricas secundarias o terciarias. No los primarios. A√Īaden contexto a la historia de una prueba. No son de ellos de lo que dependen las pruebas cuando llega el momento de tomar una decisi√≥n. Tenga en cuenta que tampoco estoy diciendo que nunca haya excepciones. Todav√≠a eval√ļe las pruebas caso por caso.

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Un consejo: a quienes debaten este tema entre ustedes, siempre les digo a los equipos que discutan las opciones y decidan por s√≠ mismos. S√≥lo aseg√ļrese de llegar a una conclusi√≥n colectiva de que todos cumplen y siguen adelante.

Paso 2: investigación e ideación de usuarios

En este punto, debe (1) saber que tiene suficiente volumen de datos para realizar pruebas y (2) saber qu√© est√° midiendo y que est√° recopilando datos adecuados en los que puede confiar. ¬ŅQu√© es lo siguiente? Se est√° pensando qu√© probar. ¬ŅCu√°les son tus ideas de prueba? ¬ŅC√≥mo vas a generarlos?

¬ŅAdivina qu√© hacen la mayor√≠a de los equipos? Se basan en corazonadas y en muchos ‚Äúpensamos‚ÄĚ, ‚Äúsentimos‚ÄĚ y ‚Äúcreemos‚ÄĚ. Eso es demasiado subjetivo y es una forma terrible de ejecutar un programa. Ese enfoque no est√° respaldado por datos en absoluto. Es lo que los profesionales llaman ‚Äúprueba de espagueti‚ÄĚ, es decir, arrojar cosas a la pared con la esperanza de que se peguen. Las conversaciones basadas en datos no implican mucho de ese tipo de lenguaje, y los datos que se necesitan provienen de la investigaci√≥n de los usuarios. Todo el tiempo me preguntan qu√© significa investigaci√≥n.

Bueno, existen varias metodologías que recopilan datos que incluyen, entre otras, análisis, sondeos, encuestas, pruebas de usuarios, pruebas de mensajes, mapas de calor, grabaciones de sesiones, clasificación de tarjetas, pruebas de árboles, mapeo del recorrido del cliente, personas y muchas más. También hay varias herramientas que nos ayudarán a completar cada uno de estos. Siempre digo comenzar con uno o dos y avanzar hacia otros a partir de ahí. Sin duda, eso es mejor que nada. Técnicamente, ya no cuento los análisis porque todas las empresas tienen datos analíticos en estos días. Si no tienes eso, probablemente tengas cosas más importantes que hacer. Sin embargo, si lo tienes, esfuérzate por conseguir uno o dos más (y no digas oh, entonces estamos bien).

Existe una metodolog√≠a llamada evaluaci√≥n heur√≠stica. Es entonces cuando alguien eval√ļa visualmente una experiencia y desarrolla conocimientos basados ‚Äč‚Äčen su experiencia y conocimientos. Hay un momento y un lugar para ello, pero la mayor parte del tiempo no est√° respaldado por ‚Äúdatos concretos‚ÄĚ. Es bastante subjetivo y ser√° diferente hasta cierto punto dependiendo de qui√©n lo complete. Sepa que su programa no deber√≠a basarse en este tipo de conocimientos.

No voy a cubrir cómo realizar una investigación con gran detalle aquí, pero puede consultar uno de mis seminarios web de VWO aquí donde hablo más sobre el modelo ResearchXL de CXL.

Paso 3: Priorización

Una vez que tenga una lista de ideas para pruebas, no podrá realizarlas todas a la vez. Necesita una forma estratégica y lógica de crear un plan de acción. Aquí es donde entran en juego los marcos de priorización. Existen muchos. Me gusta uno en particular: el marco PXL de CXL. Otros comunes incluyen PIE, ICE o PILL. El PXL es el más objetivo en mi opinión. Es personalizable y más robusto (en el buen sentido).

Otros modelos est√°n bien y son mejores que nada. Si tienes algo y te funciona, genial. ¬°Solo ten uno y aseg√ļrate de que todos lo est√©n usando! Le evita tener que lidiar con un caos adicional.

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Paso 4: Hoja de ruta

Las hojas de ruta le muestran visualmente lo que se est√° ejecutando en un momento dado. Combine su priorizaci√≥n y c√°lculos previos a la prueba y auge. Tienes una hoja de ruta. Estos se realizan mejor en diagramas de Gantt. Agregue todos sus carriles y pruebas con duraciones estimadas, dispositivos y otros metadatos √ļtiles. Evitar√° superposiciones no deseadas y efectos de interacci√≥n no deseados. Ayuda a todos a planificar de forma mucho m√°s eficaz y eficiente. Esto te salvar√° de m√°s caos.

EjemploEjemplo de diagrama de Gantt que se puede utilizar para crear una hoja de ruta clara

Paso 5 y m√°s: seguir como siempre

Ahora que todo lo que hemos cubierto ha quedado claro, todo sigue como de costumbre. Tienes una prueba a mano que vas a realizar. Lo env√≠a a trav√©s del flujo de trabajo habitual del experimento: maqueta > dise√Īo > desarrollo > control de calidad > lanzamiento > monitorear > concluir > analizar > compartir y archivar > repetir.

Adem√°s de las pruebas individuales, hay otros temas a considerar en relaci√≥n con un ‚Äúprograma‚ÄĚ completo. Estos incluyen la gesti√≥n y la gobernanza del programa. As√≠ es como pienso en ellos de una manera muy resumida

Gesti√≥n del programa: ¬ŅC√≥mo va a organizar y realizar un seguimiento de todo este trabajo? Descubra qu√© herramientas utilizar√° para las tareas, la gesti√≥n de datos y la comunicaci√≥n. (Recib√≠ ese desglose de Ben Labay, director ejecutivo de Speero).

Gobernanza: ¬ŅQu√© funciones y responsabilidades tiene cada uno? Una forma √ļtil de determinar esto es (1) elegir un modelo de gobernanza y (2) completar un gr√°fico RASCI alineado con el modelo de gobernanza. Modelos de gobernanza comunes para investigar y considerar: individual, centralizado, descentralizado, centro de excelencia, consejo de pruebas e h√≠bridos.

Si no logras concretar ambos con todo lo demás, será un caos adicional y tendrás que pagar por ello en cada paso del camino. Clava esto. Lleva más tiempo, pero vale la pena. Si te abres camino a través de las cosas por un tiempo, las consecuencias eventualmente te alcanzarán. Prometo. (Aparentemente, he hecho bastantes promesas aquí).

Conclusión

Deber√≠as sentirte un poco (o mucho) m√°s seguro de lo que puedes hacer para comenzar a experimentar o de lo que puedes hacer para subir de nivel el programa que ya se est√° ejecutando. No sientas que es demasiado dif√≠cil o demasiado f√°cil. Suele estar en alg√ļn punto intermedio. Mi mayor recomendaci√≥n aplicable a todo lo que he mencionado: tener un mariscal de campo. Tenga a alguien que dirija todo este trabajo. No tiene por qu√© ser su funci√≥n de tiempo completo, pero alguien deber√≠a ser el responsable. Generalmente es cuando he visto el mayor √©xito.

Para concluir, espero que tenga un programa de experimentación lleno de rigor, resultados y un poco de diversión. Al final del día, es un trabajo divertido y emocionante que puede marcar una gran diferencia para una empresa.

Si desea saber m√°s sobre c√≥mo la experimentaci√≥n impulsa la innovaci√≥n y el crecimiento y vale la pena, mire mi √ļltimo seminario web con VWO.

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