Líderes de MOps como cientistas: adotando o método científico

Esta série apresenta uma estrutura que descreve as funções e responsabilidades dos líderes de operações de marketing. Esta quarta e última parte discute os líderes do MOps como cientistas. As edições anteriores descreviam seus papéis como Modernizadores, Orquestradores e Psicólogos.

O caminho para o conhecimento emprega o método científico. Os profissionais primeiro desenvolvem uma hipótese, que é uma suposição ou explicação potencial para uma observação. Eles então testam a hipótese conduzindo experimentos. Uma ideia em marketing é análoga a uma hipótese. A execução — como uma campanha baseada na ideia — e a mensuração dos resultados podem ser comparadas a um experimento.

Incorporar uma mentalidade de descoberta científica é essencial para o sucesso das equipes e profissionais de marketing. Avaliar e implementar a nova martech agora é uma responsabilidade central dos profissionais de marketing e operações de marketing (consulte a parte 1). A hipótese implícita na adoção é que a nova tecnologia melhorará os resultados. Usar o software de marketing e medir os resultados é o experimento.

Por exemplo, uma proposta de valor fundamental das plataformas de automação de marketing é a capacidade de realizar marketing por e-mail em grande escala. O uso da plataforma não apenas determina se ela pode atingir esse objetivo, mas também é possível conduzir experimentos dentro de experimentos. O teste A/B foi inicialmente implementado criando e implantando duas versões separadas do criativo de e-mail em pequenos segmentos do banco de dados. Esta é uma experiência simples para determinar qual criativo tem melhor desempenho.

Cada elemento de cada campanha digital e tática subjacente é uma oportunidade para uma experiência. Os resultados (que tiveram “melhor desempenho”) são medidos a partir das respostas dos destinatários. Essas respostas podem incluir indicadores-chave de desempenho (KPIs) que vão desde os fundamentos - aberturas, cliques, preenchimentos de formulários, taxas de conversão - até resultados de campanha e negócios, por exemplo, leads, oportunidades e vendas.

Teste holístico e aprendizado iterativo

Muitos profissionais de marketing consideram o teste A/B um ponto de partida. Mas vincular várias táticas e experimentos e usar uma abordagem iterativa pode turbinar nosso marketing.

Nós "... queremos ir um pouco mais longe do que (teste A/B) e fazer o que chamo de 'teste holístico', que é um teste muito científico", disse Kath Pay, CEO da Holistic Email Marketing, em uma conferência recente da MarTech. .

“Depois de obter um resultado vencedor, e isso será baseado no tempo, em vez de apenas no volume de e-mails (em uma única campanha), você atualizará a hipótese e substituirá o fluxo perdedor por um novo fluxo que é apoiando sua próxima hipótese”, explicou Pay.

O aprendizado é um processo iterativo, seja a abordagem A/B ou holística empregada. As observações produzem uma hipótese. Um teste é concebido e conduzido, seguido de uma revisão dos resultados e aprendizados aplicados ao próximo ciclo iterativo de aprendizado.

Avalie os resultados, cuidado com a automação

Cada experimento produz mais dados para serem analisados. Os profissionais de marketing bem-sucedidos são disciplinados para pausar e avaliar os resultados dos experimentos antes de passar para o próximo.

Freqüentemente, os dados exigem que revisemos nossa hipótese antes de propor o próximo experimento. Só porque podemos automatizar a próxima etapa não significa que devemos.

Cientistas impactam os resultados dos negócios

Os líderes de marketing e os especialistas em operações de marketing geralmente são encarregados de construir os modelos que relatam os resultados dos programas de marketing.

Os modelos de atribuição evoluíram significativamente além das medições de conversão de “último toque” para a maioria das organizações. A aplicação do rigor científico às atribuições requer o teste de várias hipóteses para determinar o resultado.

Algumas experiências falham

O fracasso está embutido no método científico. Se toda ideia é uma hipótese e toda campanha um experimento, então é inevitável que algumas hipóteses sejam refutadas. Experimentos fracassados ​​fornecem direção para a próxima hipótese e o próximo experimento.

“No final, a análise não vai dizer a você a próxima grande ideia criativa, ela vai te dizer quando a próxima grande ideia criativa está funcionando”, de acordo com Elea Feit, Professora Assistente de Marketing na Drexel University.

Conclusão

Aproveitar as informações dos dados criados pelas interações do usuário é a chave para melhorar a experiência do cliente e aumentar as conversões. Adotar uma abordagem científica — desenvolver e testar hipóteses — é fundamental para melhorar experiências e resultados.

As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.

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