כיצד להשתמש "בדוק ולמד" כדי ללמוד את השוק שלך?

מהי שיטת "בדוק ולמד"?

הכל בשם: במקום לנתח, להגדיר וליישם פתרון סופי לבעיה או הזדמנות, הגישה היא לבדוק (או יותר) השערה אחת או יותר וללמוד מהניסוי הזה .

שיטה זו אופנתית מאוד, במיוחד בתחום האינטרנט שבו חברות כמו גוגל בודקות כל הזמן רעיונות חדשים כדי להתקדם עם הפרויקטים שלהן. "בדוק ולמד" מתאים באופן מושלם לחוסר הוודאות ולמורכבות של מדיה דיגיטלית.

לימודי שיווק מסורתיים יוצאים נגד שימושים חדשים, כי יותר ויותר קשה לחזות התנהגות. ישנם גורמים רבים בעלי אינטראקציה מתמדת שיכולים לשנות באופן מיידי את תגובות הצרכנים.

באשר לניתוח הנתונים ההיסטוריים, פרשנותם היא לעיתים קרובות עדינה, מכיוון שהם חלק מהקשר. קשה לנבא מה יקרה בתנאים שונים.

גישת "בדוק ולמד" מאפשרת לבנות בהדרגה מענה לבעיה נתונה. הלוך ושוב (איטרציות) נחוצים לעתים קרובות בין הרעיון הראשון שנבדק לבין הפתרון הסופי. זה עלול אפילו לקרות שבעקבות הבדיקות, המטרות או ההיקף מתוקנות. או אפילו שהפרויקט נטוש לגמרי.

כיצד ליישם שיטה זו?

1 - יצירת השערות

הגישה פועלת בצורה של הנחות (דוגמא: "על ידי הפחתת מחיר המכירה ב -15%, נגדיל את הנפחים בכמה שיותר").

מטרת הבדיקה היא לאמת את ההשערות הראשוניות.

2 - ביצוע הבדיקות

שלב זה כולל:

• הכנה לניסוי: עם בחירת השיטה, מדגם משתנים, ייצור אב טיפוס, ארגון הבדיקה …
  נוהג טוב לבצע בדיקה על קבוצת מיקוד ולהשוות את התוצאות עם קבוצת ביקורת שנייה שאינה נהנית מההצעה החדשה. לדוגמה: במקרה של בדיקת מחירים לאימות ההשפעה של הנחה או מחירון חדש.
  במידת האפשר, קבוצות צריכות להיווצר על ידי תיקו אקראי.
• נהיגה בשטח: הקמה, השקה, טייס.

3 - ניתוח הבדיקות

לשלב הזה יש המטרה לענות על ההשערות הראשוניות לאחר ריכז וניתוח הנתונים שנאספו במהלך הניסוי.

לפני שמובילים להחלטה להקים או לנטוש, שלב זה צפוי לחזור ליצירת השערות חדשות. לעתים קרובות יש צורך לבצע מספר בדיקות, לשנות את השערות ההתחלה לפני קבלת מסקנות מספקות. זהו עקרון השיטה.

4 - פריסה או נטישה

שלב תפעולי יישום או נטישת הפרויקט אם הבדיקה לא הובילה לתוצאה משביעת רצון המצדיקה פריסת פתרון.

מבחנים אלה מעשירים את החברה בלמידה בזמן אמת. זוהי סגולה חשובה מאוד של התהליך. הארגון הופך ליעיל יותר על ידי כל הזמן משתפר. אנו מוצאים את הרוח של גלגל דמינג.

ה"מבחן ולמד "בפועל

גישה זו אינה דבר חדש. הוא היה בשימוש תכוף ונמצא כבר זמן רב. האם לא ביצעת כבר בדיקות הנוגעות למוצר, שירות, תכונה על חלק מהלקוחות שלך, או על חלק מהקהל של האתר שלך?

התנסות במטרה מוגבלת לפני הכללת הפתרון המאומת לכל הלקוחות (או הלקוחות הפוטנציאליים) היא פרקטיקה שהופכת לדמוקרטית יותר עם טכנולוגיה דיגיטלית.

ואכן, "בדוק ולמד" מאפשר לנצל את הספציפיות של מדיה דיגיטלית:

• כלי ניתוח חזקים במיוחד,
• היכולת לבנות דוגמאות צפופות מספיק ליישם מבחנים סטטיסטיים,
• קלות להגיע ליעד מדויק,
• קבלת תגובות מהירות לניסויים,

לבנות פעולות ואסטרטגיות פיתוח חדשניות

בעולם ה"אמיתי ", גישה זו מקומה. התוצאה היא הקמת חנויות פיילוט בשווקי ניסויים, מכירות באזורי מטרה וכו '.

תרבות ותהליכים לחידוש

כל החברות לא בהכרח מוכנות ליישם סגירה זו. המודל הקלאסי של ניתוח, תכנון ויישום מושרש עמוק בארגונים . כי גם אם זה לא תמיד יעיל, דרך ההתנהלות הזו מרגיעה.

הפילוסופיה של "בדוק ולמד" אינה בטוחה יותר במבט ראשון: אנו בונים על ידי התקדמות קדימה . אנחנו לא יודעים בדיוק עם מה נגיע בסופו של דבר. לכן גישה זו מעוררת יותר חרדות.

יתר על כן, ה תהליכי תקציב , החלטה וכו '. - סוף סוף הכל מערכת ניהול העסקים מסורתי - בנוי על המודל הקלאסי: אנו מתכננים את הפעולות באמצעים שייגייסו, ואז אנו מבצעים את התוכנית. באשר ל"מבחן ולמד ", הוא מכניס מנה של זריזות לתהליכים על ידי שמירה על דרגות חופש עד האפשרויות האחרונות.

כמו כן, כדי "לבדוק וללמוד" להפוך לחלק מה- DNA של ארגונים, לפעמים יש צורך בשינוי עמוק.

מה לבדוק?

ניתן לבדוק את כל משתני השיווק והמכירה: מחיר, הצעה (מוצר ושירותים), אריזה, תקשורת, רשתות הפצה וכו '.

בקמפיינים פרסומיים, קשה ליצור את הקישור עם התוצאות.

אילו משתנים למדוד?

כדי לקבל משוב מדויק מהניסוי, יש צורך לאסוף נתונים התנהגותיים ונתונים תפיסתיים.

נתונים התנהגותיים

אלה הם ה התנהגויות שנצפו : מספר הקונים, מספר המוצרים שנמכרו, מספר הביקורים באתר וכו '. לנתונים אלה מאפיין היותם אמינים. אם תנאי הבדיקה משתלטים בצורה מושלמת, אין להתווכח על נתוני ההתנהגות. הם מדגישים ישירות את הרווחים האפשריים.

עם זאת, יש להם פגם: הם מתארים, אך מספקים הסבר מועט על התנהגות, גם אם חציית משתנה מסוג זה מספקת מידע איכותי יותר (בעזרת נתונים גדולים על ידי מניפולציה של אינספור משתנים).

נתוני ההתנהגות נמצאים במרכז הניסויים.

נתונים תפיסתיים

הנתונים האלה אוספים מה הלקוחות חושבים : התחושה שלהם מול הצעה חדשה, שירות חדש, מחיר חדש, שביעות הרצון שלהם … המטרה היא להבין מה מניע את התנהגותם. אמצעים אלה קוראים ללימודי שיווק קלאסיים, בפרט איכותיים.

אחד האינטרסים של נתונים תפיסתיים הוא להבין על מנת לצפות, או אפילו לחדד את הצעתו ולמה לא להשיק בדיקות אחרות.

השיטות והכלים של "בדוק ולמד"

כדי לצייד את הבדיקות שלך, תוכל להתקשר בדיקת A / B. שיטה זו פופולרית מאוד ומשתמשת יותר ויותר, ומאפשרת לך להגדיר גרסאות שונות של מוצר, תכונה, שירות לבדיקה ולבחון סטטיסטית איזו מהן מציעה את התוצאות הטובות ביותר.

הערה: בדיקות מרובות משתנים אחרות מציעות אפשרות להשוות מספר משתנים בו זמנית.

ראו גם כן שיטות פרויקט זריזות שהם חלק מאותה פילוסופיה: אז תעריך.

גורמי ההצלחה העיקריים

כדי לנצל את השיטה במלואה, יש להקפיד על כמה כללים, כולל:

• כבדו את עקרון KIS "שמור על זה פשוט!" - היזהרו ממפעלי גז יקרים ובלתי שמישים! עדיף לשמור על הפשטות ולקבל תוצאות רלוונטיות שקל למדוד, במקום לצאת למבחן מגה ולהלך לאיבוד במשתנים בלתי מבוקרים, טונות של נתונים לניתוח לתוצאה שבסופו של דבר אינה אמינה …
• אין לשנות יותר מדי פרמטרים בו זמנית: ניתוח הנתונים יהיה פחות רלוונטי.
• אמץ קפדנות מדעית למדי: באשר ללימודי שיווק קלאסיים. בחירת תנאי ההתבוננות הינה בסיסית לאיכות המסקנות (הרכב הקבוצה, תקופת הבדיקה וכו ').