データが誤った方向に導く 3 つの方法と、より優れたインサイトを収集する方法

現代のマーケティング担当者はデータに夢中になっていますが、それには正当な理由があります。 それは私たちに方向性を与え、他の多くの利点の中で私たちの戦略を知らせます. しかし、すべてのデータが同じように役立つわけではありません。 間違ったデータ セットは、何もない場合と同じように、マーケティング プログラムに損害を与える可能性があります。

適切なデータを特定する方法を知ることは不可欠です。そのため、洞察が意思決定を正確に導きます。 この記事では、データの悪用がマーケティング活動に害を及ぼす可能性がある 3 つの理由と、包括的なテスト方法論がより優れた洞察を収集するのにどのように役立つかについて説明します。

重要なマーケティング トレンドの中心にあるのはデータです

過去 3 年間にマーケターの注目を集めてきたトレンドを見てみましょう。

• 2021: Apple のメール プライバシー保護機能の台頭により、ユーザー アクティビティ データが隠蔽されました。 マーケティング担当者は、開封率を失うことを考えてパニックに陥りました。
• 2022: ゼロパーティとファーストパーティのデータ。サードパーティの Cookie 情報の保留中の損失を相殺する必要があることに人々が突然気付きました。
• 2023: ChatGPT およびその他の AI 主導 (データ主導の意味) の自然言語処理モデルの台頭。

データへのアクセスを失うこと、データの新しいソースを見つける必要があること、データに決定を下す力を与えることなど、データはこれらのトレンドの中心にあります。

データには、技術的および哲学的な定義があります。 それは、コンピュータが処理に使用できる情報である場合もあれば、Google が定義するように、「推論や計算の基礎となる事実として知られている、または想定されていること」である場合もあります (私の強調は強調します)。

その「または仮定」の部分は、データで失敗する可能性がある場所です。 人々はいつも「数字は嘘をつかない」と言います。 データは嘘をつかないかもしれませんが、あなたが考えていることを意味しないかもしれません.

掘り下げる: データドリブン マーケティングを重視する理由

データの良い面

データについて既に知っていることをお話しするかもしれませんが、聞いてください。 私たちは、明白なこととそうでないこと (Rohit Bhargava から用語を借りるため) の両方で、毎日データに依存しています。

メール マーケティング担当者にとっては、キャンペーンの作成と構成、オーディエンスの選択、成功の測定、次のステップの実行時に使用するマーケティング データが含まれることは明らかです。 これが、メールマーケティングが非常に役立つ理由です。 マーケティング エコスフィア全体に適用できるデータを生成します。

次に、非自明な値があります。 当社の電子メール データは、他のマーケティング チャネルに情報を提供し、マーケティング チームを超えて、顧客サービス、事業運営などを会社全体でサポートすることさえできます。

私たちのキャンペーンは、市場調査の継続的な情報源のようなものです。 私たちが電子メールを送信するのは見込み客と既存の顧客であるため、私たちは毎日顧客ベースを利用し、追跡し、測定しています。

その上、今日のマーケティング テクノロジーにより、データの収集が容易になります。 ESP、自動化プラットフォーム、CRM、e コマース エンジンなど、あらゆる場所でデータが見つかります。 数が私たちのそばを通り過ぎる速さで、すべてをキャッチすることはできません。

しかし、それが私のポイントです。 すべての数字が届く必要はありません。 正しい数値とは何か、またその意味を知る必要がありますが、ここでよく間違えます。

より深く掘り下げる: メール マーケティングを重視する理由: マーケティング担当者向けガイド

「データ、データ、データ」ではなく「洞察、洞察、洞察」

私の良き友人である「Email Marketing Rules」の著者である Chad S. White は、次のように完璧に表現しています。

「あなたは「データ-データ-データ」について話します。 私はデータのファンではありません。 誰も本当にデータを欲しがっていません。 彼らが本当に求めているのはインサイトであり、分析はデータに隠れているインサイトを見つける方法です。

データは多くのことを間違って操縦します。 顧客についての知識、ビジネスについての知識をもたらし、そのデータを分析してすべてのがらくたを絞り出し、金のようなものを残すようにする必要があります.

データには多くの誤った方向性があります。 つまり、洞察、洞察、洞察。 それが私たちが望んでいることです。」

–ワシントン DC で開催された ANA-Email Evolution Conference での基調講演中のChad S. White 。

必要なすべてのデータを収集できますが、それが実際に何を意味するのかを知るには、必要なデータを無関係なものから、関連するものを無関係なものから、本物のものから偽のものに分類する必要があります。

私たちは、データのサイロ、湖、倉庫を埋めるためではなく、それを使用して顧客を理解し、マーケティング プログラムがどれだけうまく機能しているかを測定するためにデータを収集します。 私たちがマーケティング担当者として行うその他すべてのことは、これらの取り組みにかかっています。

したがって、悪いデータを収集したり、データが提供する権限を与えられていない意味を探したりすると、有害になる可能性があります。 誤ったデータは、データがない場合と同じくらい悪いことです。誤った安心感や達成感を与えてしまう可能性があるため、さらに悪いことかもしれません。

メール データを使用して、ブランドがオーディエンスを理解していることを知らせ、マーケティング部門を超えて意思決定を促進する場合、不完全な分析に基づいて洞察を得ると、混乱が生じることを想像してください。

良いデータが悪くなったとき: 注意すべき 3 つのシナリオ

訂正させてください。データは悪くなりません。 問題を引き起こすのは、私たちがそれをどのように使用し、解釈するかです。 故意または偶然にデータを悪用すると、チームや会社でさえ、長く間違った道をたどる可能性があります。 特に、本能に頼るのではなく、さまざまな部分をテストしてメール プログラムを最適化しようとしている場合は、簡単に実行できます。

クライアントがテストの意図を持って始めたのに、テストが正しく設定されていなかったり、チームが間違った結論に達したために道を逸れたりする頻度は数えきれません。 データが誤った A/B テストを導く可能性がある 3 つのシナリオを次に示します。

1. 間違った成功指標の最適化

メールは測定がとても簡単なことで有名です。 多くの場合、私たちが選択した指標は、キャンペーンの真の成功または失敗を捉えていません。 しかし、電子メールにこだわりすぎないようにしましょう。 ソーシャル メディアからインフルエンサー マーケティングまで、あらゆるチャネルのマ​​ーケターが同じ過ちを犯します。

開封率は明らかな原因です。 この指標は、デジタル マーケターと従来のマーケターの両方を悩ませている 1 つの問題を解決します。つまり、誰かが実際にキャンペーンを閲覧したのか、単にスクロールして通り過ぎたのか、ページをめくったのか、カタログを投げ捨てたのか、コマーシャル中にスナックを食べたのかを知ることです。 成功の尺度としてかなりの開封率に飛びついたのも不思議ではありません。

しかし、これらの大きな開封率は、キャンペーンの収益、注文、バスケット サイズ、再購入、その他のキャンペーン関連の数値など、重要な指標に反映されないことがよくあります。 興味をそそる件名を使用して、より高い開封率を最適化すると、多くの人が好奇心からその電子メールを開き、クリックに至らない可能性があります. したがって、並外れた開封率が得られますが、キャンペーンは失敗しました。

Apple の MPP 機能が 2021 年にリリースされたとき、多くのマーケティング担当者はパニックに陥りました。これは、開封、時間、場所などのメール アクティビティ データが隠蔽されたためです。 彼らは、重要なパフォーマンス指標を失うのではないかと心配していました。 開封率が常にキャンペーンの目標に対応しているとは限らないことを、他の私たちにとってタイムリーに思い出させてくれました。

ただし、多くの人が提案している MPP の回避策 (クリック率に焦点を当てる) は、わずかに優れたアドバイスにすぎません。 クリックは、開封よりも顧客の関心の具体的な証拠です。 しかし、それらもまたゲームであり、コンバージョンと常に相関するとは限りません。

2. ワンオフテストで方向転換

このエラーは、間違った成功指標を最適化することと密接に関連しています。 件名、行動を促すフレーズ、オファー、画像、本文コピー、時刻など、1 つの機能に対して 1 つの A/B テストを実行すると発生します。

これらのテストは簡単に実行できます。 多くの ESP では、数回クリックするだけで設定できます。 明確で難攻不落の結果が得られることさえあります。

「件名 A の開封率は 54%、クリック率は 25% でした。 件名 B の開封率は 24%、クリック率は 12% でした。 件名 A が勝者です。 今からすべての件名を件名 A のようにしましょう!」

これは、データから得られない 2 つの事実を前提としています。

• A は B より開封数が多く、コンバージョン率も高かった。
• あなたの聴衆は常に、A のような件名によく反応します。

1 回の A/B テストでは、その時点で、そのオーディエンスを対象としたそのキャンペーンのみの結果が得られます。 しかし、視聴者は常に変化しています。 今回、いわゆる優勝バージョンを開いてクリックした人は、次のキャンペーンを見る人ではないかもしれません。 または、彼らはそれを見ますが、同じように反応しません.

単一のテストに基づいて電子メールのアプローチを変更すると、災害につながる可能性があります。 さまざまなコンポーネントのテストとテストを続け、成功指標がキャンペーンの目標を反映していることを確認する必要があります。

人々にメッセージを見てもらいたい場合は、開封率またはクリック率が機能します。 ただし、購入、登録、アップグレード、ダウンロード、アカウントの作成、またはその他のビジネス関連のアクションを実行してもらいたい場合は、テストを続けて、何が機能するかを時間をかけて確認する必要があります.

より深く掘り下げる: テストによってメール マーケティングのコンバージョンがどのように向上するか

3. 科学的手法ではなく、その場しのぎのテストに頼る

「アドホック」は、「当て推量」を意味する派手な用語です。 つまり、キャンペーンのすべての側面を考慮した仮説主導の全体論的アプローチを採用するのではなく、単一のコンポーネントをテストすることです。

オンザフライでテストする場合、人々が単一のコンポーネントをテストし、そのデータに基づいて方向を変えるときに遭遇する問題に心を開きます。 繰り返しますが、データは間違っていませんが、そのデータに基づいて導き出す結論は間違っている可能性があります.

仮説を使用した科学的テストは、実行可能な洞察を導き出すためのフレームワークを提供するため、意味のあるデータを提供する可能性が高くなります。 テスト期間は一例です。 多くの場合、A/B テストの初期段階で多くの意思決定が行われます。 メール プラットフォームの A/B テスト機能で、バージョン A をリストの 10% で構成される 1 つのサンプル オーディエンスに送信し、バージョン B をリストの別の 10% に送信し、数時間待ってから勝者を残りのオーディエンスに送信できるとします。 80%。

この方法は、開封またはクリックをテストする場合に役立つ結果をもたらす可能性があります。 しかし、コンバージョンが重要な場合、それはうまくいきません。 50/50 テストは、コンバージョンに基づいて成功を計算するのにより適しています。 勝者を宣言し、結論を述べる前に、3 日から 1 週間待つことができます。

コンバージョンなどの意味のあるメトリクスは、最初の 2 時間で常に発生するとは限りません。これらの迅速な結果を最適化することは、間違った結果を最適化することを意味する場合があります。 また、50/50 検定ではサンプル サイズが大きくなるため、検定がより堅牢になります。

科学的方法と総合的なテスト方法を組み合わせることで、オーディエンスとその動機についてより広く理解することができます。 この MarTech コラム「A/B/n 電子メール テストの成功を妨げる 7 つの一般的な問題」で、テストの問題と私の総合的なテスト アプローチについて詳しくお読みください。

データは正しいストーリーを伝えていますか? このリトマス試験紙を試す

新しいクライアントは、キャンペーンのパフォーマンスやテスト データが、そこから引き出した結論を裏付けていないことを (もちろん外交的に!) 指摘すると、しばしば懐疑的になります。 メールの開封率やクリック率が高いにもかかわらず、なぜ収益が上がらないのでしょうか?

同じことを疑問に思っているなら、成功または失敗を宣言するために間違ったメトリクスを使用するとどうなるかを、私のリトマス試験紙で明らかにすることができます。

3 つのリストを作成します。

• 開封率が最も高い上位 10 個のキャンペーン。
• クリック率が最も高い上位 10 個のキャンペーン。
• コンバージョン数またはその他のキャンペーン目標が最も高い上位 10 個のキャンペーン。

コンバージョン計算が開封率に関連付けられておらず、配信されたメールに基づいていると仮定すると、3 つのキャンペーン セット間で重複がほとんど見られないはずです。 次に、各カテゴリのキャンペーンを見てください。 最も多くの開封数またはクリック数を獲得したキャンペーンと比較して、最もコンバージョン率の高いキャンペーンはどのように見えますか?

受信トレイのソーターのように機能する長い件名を使用して、最も意欲的な顧客にアピールしましたか? メッセージの内容は、より長いまたは短いコピー、具体的または一般的な行動喚起を使用しましたか? フラッシュ セールなど、新しいコレクションのキャンペーンよりコンバージョン率の高いキャンペーンはありましたか?

このようにデータを研究すると、最も収集しやすいデータではなく重要な結果に目を向けることで、ホワイトの目標を達成することができます。それは金です。