3 moduri în care datele vă pot conduce greșit – și cum să obțineți informații mai bune

Specialiștii în marketing moderni sunt obsedați de date - și dintr-un motiv întemeiat. Ne oferă direcție și ne informează strategiile, printre multe alte beneficii. Dar nu toate datele sunt la fel de utile sau utile. Seturile de date greșite pot fi la fel de dăunătoare pentru programul dvs. de marketing ca și lipsa.

Este esențial să știi cum să identifici datele potrivite, astfel încât cunoștințele tale să îți ghideze cu precizie luarea deciziilor. În acest articol, voi aborda trei moduri în care utilizarea greșită a datelor poate dăuna eforturilor noastre de marketing și modul în care o metodologie de testare holistică poate ajuta la obținerea unor informații mai bune.

În centrul tendințelor semnificative de marketing se află datele

Priviți tendințele care au ocupat atenția specialiștilor în marketing în ultimii trei ani:

• 2021: Apariția funcției Apple de protecție a confidențialității prin e-mail , care a mascat datele despre activitatea utilizatorilor. Marketerii au intrat în panică la gândul că vor pierde ratele deschise.
• 2022: Date zero-parte și prima parte, despre care oamenii și-au dat seama brusc că au nevoie pentru a compensa pierderea în așteptare a informațiilor despre cookie-urile terțelor părți.
• 2023: Apariția ChatGPT și a altor modele de procesare a limbajului natural bazate pe inteligență artificială (adică bazate pe date).

Fie că implică pierderea accesului la date, nevoia de a găsi noi surse de date sau acordarea acestuia puterea de a lua decizii pentru noi, datele se află în centrul acestor tendințe.

Datele au definiții tehnologice și filozofice. Poate fi informații pe care un computer le poate folosi pentru procesare sau, așa cum definește Google, „lucruri cunoscute sau presupuse ca fapte, care stau la baza raționamentului sau a calculului” (sublinierea mea).

Acea parte „sau presupusă” este locul în care putem greși datele. Oamenii spun mereu: „Numerele nu mint”. Este posibil ca datele să nu mintă, dar s-ar putea să nu însemne ceea ce credeți.

Sapă mai profund: de ce ne pasă de marketingul bazat pe date

Partea bună a datelor

S-ar putea să-ți spun lucruri pe care le știi deja despre date, dar ascultă-mă. Ne bazăm zilnic pe date, atât în ​​lucrurile evidente, cât și în cele neevidente (pentru a împrumuta un termen de la Rohit Bhargava).

Pentru agenții de marketing prin e-mail, evidenta include datele de marketing pe care le folosim la crearea și structurarea campaniilor, alegerea publicului, măsurarea succesului și luarea pașilor următori. Acesta este motivul pentru care marketingul prin e-mail este atât de util. Acesta generează date pe care le putem aplica în întreaga ecosferă de marketing.

Apoi, mai este valoarea neevidentă. Datele noastre de e-mail pot informa alte canale de marketing și chiar pot merge dincolo de echipa de marketing pentru a sprijini serviciul clienți, operațiunile de afaceri și multe altele în întreaga companie.

Campaniile noastre sunt ca o sursă continuă de cercetare de piață. Deoarece persoanele pe care le trimitem prin e-mail sunt clienții noștri potențiali și existenți, ne exploatăm, urmărim și măsuram baza noastră de clienți zilnic.

Pe lângă toate acestea, tehnologia de marketing actuală facilitează colectarea datelor. Găsim date oriunde ne întoarcem – în ESP-urile noastre, platformele de automatizare, CRM-urile, motoarele de comerț electronic. Cifrele zboară pe lângă noi atât de repede încât nu le putem prinde pe toate.

Dar asta e ideea mea. Nu avem nevoie de toate numerele care vin la noi. Trebuie să știm care sunt numerele potrivite și ce înseamnă ele - care este locul în care greșim adesea.

Sapă mai profund: de ce ne pasă de marketingul prin e-mail: un ghid pentru marketing

„Insights, insights, insights” nu „date, date, data”

După cum a spus perfect bunul meu prieten Chad S. White, autorul cărții „Email Marketing Rules”:

„Vorbiți despre „date-data-data”. Nu sunt un fan al datelor. Nimeni nu vrea cu adevărat date. Ceea ce își doresc cu adevărat sunt perspective și analizele sunt modul în care găsiți informațiile care se ascund în datele dvs.

Datele te vor îndruma foarte greșit. Trebuie să vă asigurați că vă aduceți cunoștințele despre clienții dvs., despre afacerea dvs. și să analizați acele date pentru a scoate toate prostiile și a rămâne cu lucrurile care sunt de aur.

Există o mulțime de direcționări greșite în date. Deci perspective, perspective, perspective. Asta ne dorim.”

– Chad S. White în timpul unui discurs principal la Conferința ANA-Email Evolution din Washington, DC.

Puteți colecta toate datele pe care le doriți, dar trebuie să sortați și datele necesare din străin, relevante din irelevant și real din fals pentru a afla ce înseamnă cu adevărat.

Colectăm date nu pentru a umple silozurile de date, lacurile și depozitele, ci pentru a le folosi pentru a înțelege clienții noștri și pentru a măsura cât de bine funcționează programele noastre de marketing. Tot ceea ce facem ca agenți de marketing depinde de aceste eforturi.

Astfel, poate fi dăunător atunci când colectăm date proaste sau căutăm semnificații pe care datele nu sunt împuternicite să le dea deoarece, așa cum spune White, ne îndrumă greșit. Datele greșite sunt la fel de proaste ca și lipsa datelor - poate mai rău pentru că vă pot oferi un fals sentiment de securitate și de realizare.

Dacă utilizați datele de e-mail pentru a informa marca dvs. înțelegerea publicului dvs. și pentru a conduce luarea deciziilor dincolo de departamentul de marketing, imaginați-vă haosul dacă vă bazați informațiile pe analize greșite.

Când datele bune merg prost: 3 scenarii la care trebuie să fii atent

Lasă-mă să mă corectez: datele nu merg rău. Este modul în care îl folosim și interpretăm care creează probleme. Când folosiți greșit datele dvs. - în mod deliberat sau accidental - vă puteți duce echipa și chiar compania pe o cale lungă și greșită. Este ușor de făcut, mai ales dacă încerci să-ți optimizezi programul de e-mail testând diverse părți și nu doar operând din instinct.

Nu pot număra cât de des clienții au început cu intenții bune de testare și au deviat din cale pentru că testele au fost configurate incorect sau pentru că echipa a ajuns la concluzii greșite. Iată trei scenarii în care datele vă pot conduce la testarea A/B greșită.

1. Optimizarea pentru o valoare greșită a succesului

E-mailul este renumit pentru că este atât de ușor de măsurat. De prea multe ori, valoarea pe care o alegem nu surprinde adevăratul succes sau eșecul campaniilor noastre. Dar să nu fim prea duri cu e-mailul. Specialiștii de marketing din toate canalele, de la rețelele sociale până la marketingul cu influențe, fac aceeași greșeală.

Rata de deschidere este vinovatul evident. Această măsurătoare rezolvă o problemă care îi afectează deopotrivă pe marketerii digitali și tradiționali - să știi dacă cineva a văzut cu adevărat campaniile noastre sau doar a derulat peste ele, a întors pagina, a aruncat catalogul sau s-a ridicat pentru o gustare în timpul reclamei. Nu e de mirare că am sărit pe rate de deschidere considerabile ca măsură a succesului.

Dar acele rate mari de deschidere nu se traduc adesea în valorile care contează, cum ar fi venitul campaniei, comenzile, dimensiunile coșurilor, răscumpărările și alte cifre legate de campanie. Dacă utilizați o linie de subiect intrigantă pentru a optimiza pentru o rată de deschidere mai mare, mulți oameni ar putea deschide acel e-mail din curiozitate și apoi să nu facă clic. Deci primești o rată de deschidere extraordinară, dar campania ta a eșuat.

Mulți agenți de marketing au intrat în panică atunci când funcția MPP a Apple a fost lansată în 2021, deoarece a mascat datele despre activitatea de e-mail, cum ar fi deschiderile, orele și locațiile. S-au îngrijorat că vor pierde o valoare cheie a performanței. A fost un memento oportun pentru noi ceilalți că rata de deschidere nu corespunde întotdeauna obiectivelor campaniei noastre.

Cu toate acestea, soluția MPP sugerată de mulți - să se concentreze pe rata de clic - este doar un sfat puțin mai bun. Clicurile sunt mai mult o dovadă tangibilă a interesului clienților decât deschiderile. Dar pot fi și ele jucate și nu se corelează întotdeauna cu conversiile.

2. Schimbarea direcției pe baza unor teste unice

Această eroare merge mână în mână cu optimizarea pentru o valoare greșită a succesului. Se întâmplă atunci când rulați un singur test A/B pe o singură caracteristică, cum ar fi o linie de subiect, un îndemn, o ofertă, o imagine, o copie corporală sau un moment al zilei.

Aceste teste sunt ușor de făcut. Multe ESP-uri vă permit să le configurați cu doar câteva clicuri. S-ar putea chiar să obții rezultate care par clare și inatacabile.

„Linia de subiect A a primit o rată de deschidere de 54% și o rată de clic de 25%. Subiectul B a primit o rată de deschidere de 24% și o rată de clic de 12%. Linia de subiect A este câștigătoare! Să facem toate liniile noastre de subiect ca subiectul A de acum înainte!”

Aceasta presupune două fapte pe care datele nu vă oferă:

• A a primit mai multe deschideri decât B și, de asemenea, sa convertit mai bine.
• Publicul tău va răspunde întotdeauna mai bine la subiecte precum A.

Un singur test A/B vă oferă rezultate doar pentru campania respectivă, la acel moment, cu acel public. Dar publicul tău se schimbă constant. Persoanele care au deschis și au dat clic pe așa-numita ta versiune câștigătoare de data aceasta ar putea să nu fie cele care văd următoarea ta campanie. Sau o vor vedea, dar nu vor răspunde la fel.

Schimbarea abordării prin e-mail pe baza unui singur test poate duce la dezastru. Trebuie să continuați să testați și să testați diferite componente și să vă asigurați că valorile dvs. de succes reflectă obiectivele campaniei.

Dacă doriți ca oamenii să vă vadă mesajul, poate funcționa o rată de deschidere sau de clic. Dar dacă doriți ca aceștia să cumpere, să se înregistreze, să facă upgrade, să descarce, să creeze un cont sau să facă alte acțiuni legate de afaceri, atunci trebuie să continuați să testați pentru a vedea ce funcționează în timp.

Sapă mai profund: cum testarea poate oferi marketingului tău prin e-mail un impuls al conversiilor

3. Bazându-se pe teste ad-hoc în loc de metode științifice

„Ad-hoc” este un termen de lux pentru „ghicitură”. În esență, aruncați lucruri împotriva peretelui pentru a vedea ce se lipește - testați o singură componentă în loc să luați o abordare holistică bazată pe ipoteze, care ia în considerare toate aspectele unei campanii.

Când testezi din mers, te deschizi la problemele pe care oamenii le întâmpină atunci când testează o singură componentă și apoi schimbă direcția pe baza acestor date. Din nou, datele nu sunt greșite, dar concluziile pe care le trageți pe baza acestor date ar putea fi.

Testarea științifică folosind o ipoteză are mai multe șanse să furnizeze date semnificative, deoarece vă oferă un cadru pentru obținerea de informații viabile. Durata testului este un exemplu. De prea multe ori, multe decizii sunt luate prea devreme în testarea A/B. Să presupunem că funcția de testare A/B a platformei dvs. de e-mail vă permite să trimiteți Versiunea A unui eșantion de audiență format din 10% din lista dvs. și Versiunea B către un alt 10% din lista dvs., așteptați câteva ore și trimiteți câștigătorul celor rămase. 80%.

Această metodă poate oferi rezultate utile dacă testați deschideri sau clicuri. Dar când conversiile sunt ceea ce contează, nu funcționează. Un test 50/50 este mai potrivit pentru calcularea succesului pe baza conversiei. Vă permite să așteptați trei zile până la o săptămână înainte de a declara câștigătorul și de a declara concluzia.

Valorile semnificative, cum ar fi conversiile, nu au loc întotdeauna în primele 2 ore, iar optimizarea pentru acele rezultate rapide poate însemna optimizarea pentru un rezultat greșit. Testul 50/50 vă oferă, de asemenea, o dimensiune mai mare a eșantionului, făcând astfel testul mai robust.

Combinarea metodelor științifice cu metodologia de testare holistică vă oferă o înțelegere mai largă a publicului dvs. și a ceea ce îl motivează. Citiți mai multe despre problemele de testare și abordarea mea holistică de testare în această coloană MarTech, „7 probleme comune care împiedică succesul testării e-mailurilor A/B/n”.

Datele tale vă spun povestea corectă? Încercați acest test de turnesol

Clienții noi sunt adesea sceptici atunci când subliniez (diplomatic, desigur!) că performanța campaniei lor sau datele de testare nu susțin concluziile pe care le-au tras din aceasta. De ce e-mailul nu face bani, chiar dacă au rate grozave de deschidere sau de clic?

Dacă vă întrebați același lucru, testul meu de turnesol poate dezvălui ce se întâmplă atunci când utilizați valori greșite pentru a declara succesul sau eșecul.

Creați trei liste:

• Top 10 campanii cu cea mai mare rată de deschidere.
• Top 10 campanii cu cea mai mare rată de clic.
• Primele 10 campanii cu cele mai mari conversii sau alte obiective ale campaniei.

Presupunând că calculul conversiilor nu este legat de rata de deschidere, dar pe baza e-mailurilor livrate, ar trebui să observați o mică suprapunere între cele trei seturi de campanii. Acum, uitați-vă la campaniile din fiecare categorie. Cum arată campaniile dvs. cu cele mai multe conversii în comparație cu cele care au obținut cele mai multe deschideri sau clicuri?

Ați folosit rânduri de subiect mai lungi care au acționat ca sortatoare de mesaje primite, atrăgând clienții cei mai motivați? Conținutul mesajului a folosit o copie mai lungă sau mai scurtă, îndemnuri specifice sau generale la acțiune? Un tip de campanie, cum ar fi o vânzare flash, a avut o conversie mai bună decât o campanie de colecții noi?

Când studiezi datele în acest fel, cu ochii pe rezultatele care contează în loc de datele care sunt cel mai ușor de colectat, vei putea atinge obiectivul lui White de a „analiza acele date pentru a strânge toate prostiile și a rămâne cu chestii care sunt aur.”