Vitenskapelig tilnærming i vekstmarkedsføring

En av de mest effektive aspektene ved vekstmarkedsføring er den vitenskapelige tilnærmingen. Denne metoden er forankret i data og eksperimentering, noe som gir markedsførere muligheten til å ta informerte beslutninger basert på konkrete bevis. Ved å kontinuerlig teste, måle og analysere resultatene, kan markedsførere identifisere hva som fungerer best og optimalisere strategiene deretter. La oss dykke dypere inn i denne vitenskapelige tilnærmingen, inkludert bruk av referansepunkter og før-etter-analyse.

Kontinuerlig testing

Testing er en hjørnestein i vekstmarkedsføring. Det handler om å prøve ut forskjellige strategier og taktikker for å se hva som gir de beste resultatene.

• A/B-testing: A/B-testing er en enkel, men kraftig metode der to varianter av en kampanje (A og B) testes mot hverandre for å se hvilken som presterer best. Dette kan brukes på alt fra e-poster til landingssider og annonser. For eksempel, ved å teste to forskjellige overskrifter kan man finne ut hvilken som gir høyest klikkrate.
• Multivariat testing: Denne metoden går et skritt videre enn A/B-testing ved å teste flere variabler samtidig. Dette gir innsikt i hvordan forskjellige elementer påvirker hverandre og hvilken kombinasjon som gir best resultat.

Bruk av referansepunkter

For å evaluere effektiviteten av markedsføringstiltak, er det essensielt å sammenligne med et referansepunkt. 

• Revisjonsanalyse: Som kunde hos Mcminn gjennomføres en revisjonsanalyse som identifiserer en baseline for bedriftens nåværende tilstand. Dette gir et solid grunnlag for å måle all fremtidig progresjon. Ved å ha et klart referansepunkt kan markedsførere bedre forstå effekten av sine tiltak og strategier.
• Benchmarking: Sammenligning med industristandarder eller konkurrenter kan også gi verdifulle innsikter og hjelpe med å sette realistiske mål.

Avanserte dataanalysemetoder

I tillegg til enkle testmetoder som A/B-testing, benytter vekstmarkedsførere også mer avanserte dataanalysemetoder for å forstå kundeadferd og optimalisere markedsføringen.

• Cohort-analyse: Cohort-analyse involverer å dele opp kundene i grupper (cohorts) basert på felles kjennetegn, som tidspunkt for registrering eller første kjøp. Dette gjør det mulig å analysere hvordan ulike grupper reagerer på markedsføringstiltak over tid, og gir innsikt i livstidverdi og churn-rate.
• Predictive analytics: Ved å bruke maskinlæring og prediktive modeller kan markedsførere forutsi fremtidig kundeadferd basert på historiske data. Dette gjør det mulig å tilpasse markedsføringsstrategiene for å maksimere konverteringer og inntekter.
• Kausal analyse: For å forstå de underliggende årsakene til hvorfor visse tiltak fungerer, kan markedsførere bruke kausal analyse. Dette kan inkludere regresjonsanalyser eller eksperimentelle design som randomiserte kontrollerte forsøk (RCTs).

Måling og analyse

En datadrevet tilnærming krever kontinuerlig måling og analyse for å spore fremgang og identifisere muligheter for forbedring. Det er ikke hensiktsmessig med Big data om man ikke vet hva man skal måle og hvorfor. Det er derfor viktig med riktig data, slik at vi måler det vi skal måle for å kunne få den innsikten vi trenger for å vokse.

• Key Performance Indicators (KPIs): Definere og spore KPIs er essensielt for å måle suksessen til markedsføringskampanjer. Dette kan inkludere målinger som klikkfrekvens (CTR), konverteringsrate, kostnad per anskaffelse (CPA) og kundens livstidsverdi (CLV).
• Dashboards og rapporter: Bruk av dashboards og automatiserte rapporter gjør det enklere å få oversikt over viktige data i sanntid. Dette gir markedsførere muligheten til å reagere raskt på endringer og justere strategiene deretter.

Sammenligning før og etter endringer

Når det ikke er mulig å bruke A/B-testing, er det fortsatt mulig å analysere effekten av endringer gjennom før-etter-analyser. Når vi benytter AB testing så deler vi ofte datagrunnlaget i to grupper, en for versjon A og en for versjon B. Når vi da halverer datagrunnlaget, så kan det for noen nettsteder bli for tynt datagrunnlag. Da kan man sammenligne endringer med hvordan det var før endringen skjedde. Dette kan gjøres iallefall på to måter for å få en indikasjon på om det har skjedd en påvirkning;

• Før-etter-analyse: Ved å sammenligne ytelsen til en nettside eller kampanje før og etter implementeringen av en endring, kan man få en indikasjon på endringens effekt. Dette krever nøye måling av nøkkelmetrikker i begge periodene for å sikre nøyaktige resultater.
• Korrelasjonsanalyse: Enkel korrelasjonsanalyse kan brukes til å identifisere sammenhenger mellom endringer og resultater, selv om det ikke gir like sterk kausal evidens som mer komplekse metoder.

Reduksjon av gjetting

En av de største fordelene med den vitenskapelige tilnærmingen i vekstmarkedsføring er reduksjonen av gjetting. I stedet for å basere beslutninger på antakelser, bruker markedsførere harde data for å veilede strategiene. Magefølelsen er god å ha hvis vi er sultne, men den vil ikke være til å stole på når det kommer til markedsføring. Hva vi tror fungerer og hva som faktisk fungerer, ofte er to forskjellige ting. Det er derfor vitenskapelig metode er så viktig, for å fjerne gjetting og magefølelse.

• Hypotese-testing: Før implementering av nye tiltak, formuleres hypoteser som kan testes. Dette gir en strukturert tilnærming til eksperimentering og sikrer at hver endring er basert på klare forutsetninger.
• Signifikansnivåer: Ved å bruke statistiske metoder for å bestemme signifikansnivåer kan markedsførere sikre at resultatene av testene ikke er tilfeldige. Dette gir trygghet i beslutningsprosessen og sikrer at ressursene brukes effektivt.

Implementering av funn

Når dataene er analysert og innsiktene er oppnådd, er det viktig å implementere funnene på en effektiv måte.

• Iterative forbedringer: Vekstmarkedsføring handler om kontinuerlig forbedring. Ved å implementere små, iterative endringer basert på testresultater kan markedsførere gradvis optimalisere kampanjene.
• Læring og tilpasning: Hvert eksperiment gir verdifull læring. Selv mislykkede eksperimenter gir innsikt som kan brukes til å justere fremtidige strategier. Denne læringskulturen er essensiell for langsiktig suksess.

Konklusjon

En vitenskapelig tilnærming i vekstmarkedsføring, forankret i data og eksperimentering, gir markedsførere muligheten til å ta informerte beslutninger, redusere gjetting og optimalisere ressursbruk. Gjennom kontinuerlig testing, avanserte dataanalysemetoder, bruk av referansepunkter, nøyaktig måling og sammenligning før og etter endringer, kan bedrifter oppnå betydelig vekst og suksess. Denne metodikken sikrer at markedsføringsstrategiene er basert på konkrete bevis og kontinuerlig forbedring, noe som gir en solid grunnlag for bærekraftig vekst.