营销合作和实践中的实验

在 Optimizely 的 Opticon 2022 会议上，主题是无限的数字发明。 这作为一个口号很好，但它在实践中意味着什么，品牌如何执行它？

事实证明，数字发明的两个主要支持是协作和实验。 Optimizely 被称为实验引擎，其 Web 实验和功能实验（以前称为全栈）产品能够针对选定的细分受众群进行多变量测试的快速迭代。 合作作品来自 Optimizely 于 2020 年收购 Welcome（现为 Optimizely Content Management）。

Welcome 是在 NewsCred 剥离其内容服务业务并更名为内容管理解决方案时创建的。 该解决方案提供了一个环境，在该环境中，团队——以及我们将看到的非常大的团队——可以就复杂的工作流程和内容创建进行协作。 作为营销人员的解决方案，它允许查看活动的内容和时间表； 但这不仅适用于营销人员。 这也是——正如 Optimizely 所倡导的——产品和工程团队也可以协作的地方。

在 Welcome 的路线图上：将实验工作流添加到它已经支持的内容工作流中。

壳牌：数字生态系统的核心。 壳牌在被 Optimizely 收购之前就采用了 Welcome，是其最大的客户（第二大客户是 GE）。 讨论于 2018 年开始，并于 2019 年实施。这家石油巨头的内容管理产品负责人 Michal Macherzynski 告诉我们，尽管第一批用户在三个月内就开始使用，但在整个跨国公司中采用了将近一年的时间。 产品上明显节省的时间促进了广泛的购买。

在一次演讲中，他将 Welcome 描述为“壳牌品牌数字生态系统的核心，用于我们在企业关系中的所有内容营销……”它在这里为一家拥有 80,000 名员工、遍布 70 个国家/地区的庞然大物服务。

Shell 将 Welcome 用于内容规划、创意服务和品牌管理——它甚至开发了一种自动功能来检测 Shell 徽标是否在内容中正确呈现。 它将壳牌的营销团队从电子邮件转移到协作环境； 提供不需要团队成员更新的信息； 处理数以万计的审批； 允许与机构和合作伙伴合作（可以自定义角色）； 并在广泛分布的位置提供跨活动的可见性。

Macherzynski 的团队中只有 5 人，但确实得到了埃森哲作为实施合作伙伴的支持。 他还可以在 Optimizely 获得持续的支持。 如您所料，他拥有 Welcome 创始人 Shafqat Islam 的手机号码。

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《星论坛报》订阅成功。 在规模较小的情况下，明尼苏达州的顶级报纸《星际论坛报》在 Optimizely 的实验产品上取得了成功。 数字产品和分析总监 Harpreet Sandhawalia 拥有 10 多年的实验经验，并且已经使用 Optimizely 的 Web 实验产品六年（在被当时的 Episerver 收购之前）。

她所说的“数据驱动的迭代实验”是针对企业的一个关键结果：即使网络流量下降，也能维持或增加订阅量。 她将当前的交通萧条归因于“新闻疲劳”。

《星际论坛报》在这方面并不总是跟上时代的步伐。 过去，它每月进行一次实验，任何建议的更改都需要得到管理委员会的批准。 几乎没有敏捷。 Sandhawalia 每周召开一次构思会议，围绕付费墙引入基于分段的实验（分段示例：“桌面社交食草动物”），并在六个月内将节奏提高到 20 个实验。

结果：每个会话的订阅销售和购买量增加。

为什么我们关心。 在 Optimizely 的会议上概述的无限数字发明愿景在某一天似乎是一件不错的事情。 谁不想降低复杂性，自信地创建内容，并拥有确定哪些方法有效的科学依据？ 对于许多规模较小或数字不太成熟的品牌来说，肯定不止如此（尽管 Welcome 有免费试用产品并且可以逐步实施）。

这就是为什么看到它在行动中的重要性，无论是对于大型全球企业还是区域媒体企业，尽管供应商会议当然会强调成功案例。 公平地说，Macherzynski 和 Islam 确实承认了壳牌 Welcome 实施中的错误，比如试图在不查看协作关系的情况下加入团队； 实际上，使孤岛长期存在。

在其他报告成功的客户中，尤其是实验产品：Zoom 和 Venmo。 Siteimprove 是一家为客户推动网站改进的企业，其使命驱动的重点是可访问性。 它自己的网站一团糟。 首席营销官 Kevin Bobowski 说，Optimizely DXP 的全面重新平台使其易于访问和优化。 他发现 Google 从未找到 90% 的内容。 他减少了 75% 的页面数量，同时增加了 25% 的流量。 在进行个性化试验后，他将 LinkedIn 的支出减少了 75%，同时保持了相同的潜在客户流（对 LinkedIn 来说不是这样的好消息）。

实时分割。 在会议的最终产品新闻中，Optimizely 宣布了实时细分，在参与时促进个性化。 通过使用“新鲜数据”来个性化消息传递，目的是消除过时的参与尝试； 例如，在客户购买后发送折扣代码。 它目前对选定的客户处于测试阶段。

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