營銷合作和實踐中的實驗

在 Optimizely 的 Opticon 2022 會議上，主題是無限的數字發明。 這作為一個口號很好，但它在實踐中意味著什麼，品牌如何執行它？

事實證明，數字發明的兩個主要支持是協作和實驗。 Optimizely 被稱為實驗引擎，其 Web 實驗和功能實驗（以前稱為全棧）產品能夠針對選定的細分受眾群進行多變量測試的快速迭代。 合作作品來自 Optimizely 於 2020 年收購 Welcome（現為 Optimizely Content Management）。

Welcome 是在 NewsCred 剝離其內容服務業務並更名為內容管理解決方案時創建的。 該解決方案提供了一個環境，​​在該環境中，團隊——以及我們將看到的非常大的團隊——可以就複雜的工作流程和內容創建進行協作。 作為營銷人員的解決方案，它允許查看活動的內容和時間表； 但這不僅適用於營銷人員。 這也是——正如 Optimizely 所倡導的——產品和工程團隊也可以協作的地方。

在 Welcome 的路線圖上：將實驗工作流添加到它已經支持的內容工作流中。

殼牌：數字生態系統的核心。 殼牌在被 Optimizely 收購之前就採用了 Welcome，是其最大的客戶（第二大客戶是 GE）。 討論於 2018 年開始，並於 2019 年實施。這家石油巨頭的內容管理產品負責人 Michal Macherzynski 告訴我們，儘管第一批用戶在三個月內就開始使用，但在整個跨國公司中採用了將近一年的時間。 產品上明顯節省的時間促進了廣泛的購買。

在一次演講中，他將 Welcome 描述為“殼牌品牌數字生態系統的核心，用於我們在企業關係中的所有內容營銷……”它在這里為一家擁有 80,000 名員工、遍布 70 個國家/地區的龐然大物服務。

Shell 將 Welcome 用於內容規劃、創意服務和品牌管理——它甚至開發了一種自動功能來檢測 Shell 徽標是否在內容中正確呈現。 它將殼牌的營銷團隊從電子郵件轉移到協作環境； 提供不需要團隊成員更新的信息； 處理數以萬計的審批； 允許與機構和合作夥伴合作（可以自定義角色）； 並在廣泛分佈的位置提供跨活動的可見性。

Macherzynski 的團隊中只有 5 人，但確實得到了埃森哲作為實施合作夥伴的支持。 他還可以在 Optimizely 獲得持續的支持。 如您所料，他擁有 Welcome 創始人 Shafqat Islam 的手機號碼。

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《星論壇報》訂閱成功。 在規模較小的情況下，明尼蘇達州的頂級報紙《星際論壇報》在 Optimizely 的實驗產品上取得了成功。 數字產品和分析總監 Harpreet Sandhawalia 擁有 10 多年的實驗經驗，並且已經使用 Optimizely 的 Web 實驗產品六年（在被當時的 Episerver 收購之前）。

她所說的“數據驅動的迭代實驗”是針對企業的一個關鍵結果：即使網絡流量下降，也能維持或增加訂閱量。 她將當前的交通蕭條歸因於“新聞疲勞”。

《星際論壇報》在這方面並不總是跟上時代的步伐。 過去，它每月進行一次實驗，任何建議的更改都需要得到管理委員會的批准。 幾乎沒有敏捷。 Sandhawalia 每週召開一次構思會議，圍繞付費牆引入基於分段的實驗（分段示例：“桌面社交食草動物”），並在六個月內將節奏提高到 20 個實驗。

結果：每個會話的訂閱銷售和購買量增加。

為什麼我們關心。 在 Optimizely 的會議上概述的無限數字發明願景在某一天似乎是一件不錯的事情。 誰不想降低複雜性，自信地創建內容，並擁有確定哪些方法有效的科學依據？ 對於許多規模較小或數字不太成熟的品牌來說，肯定不止如此（儘管 Welcome 有免費試用產品並且可以逐步實施）。

這就是為什麼看到它在行動中的重要性，無論是對於大型全球企業還是區域媒體企業，儘管供應商會議當然會強調成功案例。 公平地說，Macherzynski 和 Islam 確實承認了殼牌 Welcome 實施中的錯誤，比如試圖在不查看協作關係的情況下加入團隊； 實際上，使孤島長期存在。

在其他報告成功的客戶中，尤其是實驗產品：Zoom 和 Venmo。 Siteimprove 是一家為客戶推動網站改進的企業，其使命驅動的重點是可訪問性。 它自己的網站一團糟。 首席營銷官 Kevin Bobowski 說，Optimizely DXP 的全面重新平台使其易於訪問和優化。 他發現 Google 從未找到 90% 的內容。 他減少了 75% 的頁面數量，同時增加了 25% 的流量。 在進行個性化試驗後，他將 LinkedIn 的支出減少了 75%，同時保持了相同的潛在客戶流（對 LinkedIn 來說不是這樣的好消息）。

實時分割。 在會議的最終產品新聞中，Optimizely 宣布了實時細分，在參與時促進個性化。 通過使用“新鮮數據”來個性化消息傳遞，目的是消除過時的參與嘗試； 例如，在客戶購買後發送折扣代碼。 它目前對選定的客戶處於測試階段。

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