Cum să îmbunătățiți experimentarea cu segmentarea utilizatorilor

În adâncul noului flux de lucru de integrare pentru aplicația de mesagerie internă, ceva este foarte greșit. În ciuda unui volum mare de clienți care se conectează pentru o încercare gratuită a software-ului dvs., conversiile sunt mult mai mici decât se aștepta. Vă gândiți să adăugați stimulente pentru a crește ratele de conversie, dar nu doriți să vă setați prețul prea mic și nu doriți să oferiți reduceri acelor clienți care au o probabilitate mare de conversie. Când te simți optimist, cercetezi date pentru a determina cursul corect de acțiune. Când sunteți pesimist, s-ar putea să aveți chef să rupeți întregul flux de lucru și să o luați de la capăt.

Experimentarea testării A/B și a modificărilor fluxului de lucru poate contribui în mare măsură la identificarea problemelor dvs. legate de conversie. Cu toate acestea, cu excepția cazului în care acele experimente vizează publicul corect, este posibil să analizați rezultate distorsionate între cohorte irelevante pentru obiectivul dvs. final.

Segmentarea utilizatorilor – organizarea grupurilor de utilizatori în funcție de criterii demografice sau comportamente comune – vă poate concentra experimentele pentru a viza numai clienții pe care îi doriți. Experimentele care conțin segmente de utilizatori pot produce rezultate verificate prin date în care puteți avea încredere, permițându-vă să faceți schimbări cu încredere în misiunea dvs. de a stimula experiența utilizatorului și de a alimenta conversiile - și la un cost minim pentru dvs. și compania dvs.

Vizează clienții potriviți cu segmentarea utilizatorilor

Crearea de experimente care se adresează segmentelor greșite de clienți duce la rezultate care nu sunt relevante pentru întrebarea dvs. inițială. În exemplul ipotetic anterior, ați identificat o problemă cu conversia clienților din membrii de probă în membrii plătitori ai serviciului dvs. Decideți să canalizați o selecție de membri de probă într-un flux de lucru separat cu o reducere de preț ca mijloc de a crește conversiile. Această tactică este ipotetic bună, dar, fără o segmentare adecvată a utilizatorului, este plină de probleme practice:

• Efectuarea unui experiment fără o segmentare adecvată a utilizatorilor poate canibaliza veniturile. Unii membri de încercare au folosit produsul dvs. mai des și mai semnificativ decât alții. Este posibil ca acești clienți să se înscrie fără a avea nevoie de un stimulent, așa că trimiterea unei oferte către ei costă doar bani.
• Efectuarea unui experiment fără o segmentare adecvată a utilizatorilor poate denatura rezultatele. A viza aceiași clienți cu utilizare ridicată alături de utilizatori minimi poate duce la concluzii înșelătoare. De exemplu, experimentele dvs. sugerează că fluxul de lucru stimulat a crescut conversiile doar cu 1,3%. Fără segmentare, totalul de bază include cel puțin unii clienți care urmau să se înscrie indiferent, diluând astfel rezultatele.
• Efectuarea unui experiment fără o segmentare adecvată a utilizatorului poate răni pene. Aplicația dvs. de mesagerie probabil nu este utilizată izolat – este creată pentru echipe. Dacă o întreagă companie ar adopta produsul dvs., segmentarea necorespunzătoare ar putea duce la ca jumătate din echipă să primească o ofertă de reducere și jumătate dintre ei să fie rugați să plătească prețul integral.

Experimentele desfășurate fără segmentare pot varia de la neconcludente la dezastruoase. Chiar și marketerii de produse care încearcă să segmenteze ar putea descoperi că simpla grupare după informații demografice sau geografice nu creează cohorta hiperspecifică necesară pentru testarea corectă.

Experimentele bine direcționate necesită segmentarea în funcție de comportamentul clienților. Pentru produsul dvs. ipotetic, puteți identifica „+/- 10 mesaje trimise pe zi” ca variabilă prin care clienții sunt direcționați în fluxul de lucru „normal” sau cel care se termină cu o ofertă stimulată. Gruparea membrilor de încercare după acest comportament maximizează șansa ca rezultatele experimentului să vorbească clienților cărora intenționați să vă adresați tot timpul.

Testați (și apoi analizați) rezultatele din același segment

Cu o ipoteză în mână și ținte adecvate în minte, puteți începe să vă construiți experimentul. Până în acest moment, segmentarea a ajutat la restrângerea grupului total de clienți la cohorta relevantă. În loc să testați fiecare client din noul segment, va trebui să creați două grupuri: un grup experimental și un grup de control. Procedând astfel, veți putea compara rezultatele grupului experimental cu cele ale celor care nu au experimentat nicio schimbare.

Nu doriți să canalizați fiecare client aplicabil în noul dvs. flux de lucru fără să cunoașteți efectele pe care le-ar putea avea. Construirea unui segment permite ca membrii aceluiași segment care nu sunt incluși în experiment să fie utilizați ca grup de control. Acest lucru vă permite să comparați rezultatele experimentului cu o cohortă similară folosind fluxul de lucru actual.

Un astfel de experiment pentru platforma de mesagerie internă ar putea arăta astfel:

• Utilizarea Amplitude Experiment pentru a crea un segment format din clienți care trimit mai puțin de 10 mesaje pe zi
• Impingerea noilor clienți prin noul flux de lucru stimulat
• Compararea ratelor de conversie ale clienților din fluxul de lucru stimulat cu un segment din aceeași cohortă care trece prin fluxul de lucru „normal”

Împărțirea cohortei dvs. segmentate în grupuri experimentale și de control vă ajută să asigurați validitatea rezultatelor, permițându-vă să analizați aceiași clienți pe care i-ați folosit în experiment. De exemplu, grupurile dvs. de experiment și de control pot fi segmentate în mod special pentru a include „persoane care trimit mai puțin de 10 mesaje pe zi ȘI s-au înscris, de asemenea, pe 1 decembrie”. Acest lucru permite comparații ale comportamentelor și datelor demografice care oferă o analiză mere-la-mere a datelor pentru cele mai bune perspective posibile pe care să se bazeze viitoarele decizii.

Segmentarea clienților pe baza unuia sau doi parametri poate restrânge grupul mai larg de clienți, dar suprasegmentarea poate limita dimensiunile eșantionului la niveluri nesigure. Experimentarea numai pe „oameni care trimit mai puțin de 10 mesaje pe zi ȘI s-au înscris, de asemenea, la 1 decembrie ȘI au 40 de ani ȘI se identifică ca femei” ar putea aduce rezultate doar pentru o mână de oameni. Platformele de analiză oferă informații mai bune cu date mai relevante, nu mai puține - un concept de reținut atunci când proiectați următorul experiment.

Luați ceea ce ați învățat și testați din nou (și din nou)

Rezultatele experimentelor pot oferi perspective care sugerează următorii pași surprinzători. Datele pot părea să sugereze o defecțiune fundamentală în fluxul dvs. de lucru care necesită reparații ample. Cu toate acestea, ar fi o prostie să faceți modificări radicale procedurilor sau produselor dvs. pe baza unui singur experiment. Efectuarea unor astfel de schimbări radicale și potențial costisitoare ar necesita un nivel ridicat de încredere în rezultate aproape de certitudine - ceva ce un singur test de succes nu poate oferi.

Atingerea aceluiași rezultat din mai multe repetări ale aceluiași experiment este o fațetă critică a metodei științifice. Ca atare, un manager de proiect prudent ar trebui să desfășoare același experiment pe diferite segmente ale unei cohorte pentru a-și verifica concluziile inițiale. Obținerea în mod repetat a acelorași rezultate în experimente mai mici și controlate poate justifica schimbări la scară largă care altfel ar părea prea riscante de încercat sau prea costisitoare pentru a greși.

Uneori, totuși, un experiment poate fi repetat cu mici modificări pentru a concentra concluziile. De exemplu, poate că noul experiment al fluxului de lucru al aplicației dvs. de mesagerie produce exact ceea ce vă așteptați. După ce experimentele repetate confirmă că ratele de conversie sporite ale clienților le-au oferit un stimulent pentru a se alătura, vă întrebați: care este reducerea optimă pentru conversie?

Și așa, începi din nou, segmentând o altă cohortă de clienți. De data aceasta, oferiți două puncte de preț diferite la sfârșitul fluxului de onboarding până când găsiți cea mai bună opțiune. Rezultatele vă îndreaptă către un rezultat mai bun și, astfel, efectuați un alt experiment cu noi puncte de preț, apoi altul – și apoi altul – până când datele au indicat punctul de preț care duce la cele mai multe conversii cu un impact minim asupra profitului dvs. .

Segmentează-ți drumul către o experimentare de succes

Există vreo modalitate de a o face mai bine? La sfârșitul zilei, este gândul care se află în fruntea minții fiecărui manager de produs, atunci când ia în considerare succesul produsului și al proceselor lor. Fiind o creatură infinit de curioasă, ai idei mărețe sau suspiciuni sâcâitoare pe care ai vrut să le demonstrezi – sau să le infirmi – dar nu aveai mijloacele de a face acest lucru fără a impune resursele companiei sau a perturba experiența clienților.

Acum, însă, curiozitatea ta este alimentată de analize. Experimentarea bazată pe date poate satisface vocea insistentă din capul tău care te provoacă să faci mai mult și să o faci mai bine. Cu segmentarea utilizatorilor, puteți obține rezultate fiabile din experimente la scară mică, care alimentează schimbări mai îndrăznețe și cu impact. Într-un experiment în „cel mai rău caz”? Reveniți la abordarea inițială. Dar în cel mai bun caz? Puteți doar să îmbunătățiți experiența clienților, să creșteți vânzările și să puneți baza pentru următorul dvs. experiment grozav.