Nutzung von Daten, um Experimente zu entwerfen und die Geschäftsstrategie bei Instamojo zu verfeinern

Nachdem ich fast ein Jahrzehnt in Analytics und Data Science verbracht habe, habe ich mit einer Vielzahl von Interessengruppen aus den Bereichen Vertrieb, Marketing, Risiko und Produkt in verschiedenen Branchen zusammengearbeitet.

Und was mir aufgefallen ist, ist, dass sich der Zugriff auf Daten und die Tools rund um Daten erheblich verbessert haben, da Unternehmen sich bemühen, datengesteuerter zu werden, aber konzeptionelle Rahmenbedingungen für die Nutzung von Daten zur Steuerung der Entscheidungsfindung sind immer noch sehr ad hoc und subjektiver Natur.

Dies schafft oft Situationen, in denen Daten eine sehr periphere Rolle spielen, was Unternehmen die Illusion vermittelt, datengesteuert zu sein – KPIs zu überwachen und oberflächliche Analysen auf hoher Ebene durchzuführen, ohne kausale Effekte zu berücksichtigen oder Hypothesen rigoros zu testen.

Analysten werden oft hinzugezogen, um Analysen zu einem neuen Produkt oder einer neuen Funktion durchzuführen, nachdem es bereits eingeführt wurde, was zu schlecht konzipierten Soft-Launches führt, die auf eine Weise durchgeführt werden, die die Schlüsselfragen nicht beantworten kann, die für die Skalierung des Produkts oder der Funktion erforderlich sind.

Das Beta-Testen einer neuen Funktion mit Ihren aktivsten oder wertvollsten Kunden ist beispielsweise eine gängige Praxis – dies stellt eine angemessene Nutzung der Funktion sicher, gibt Ihnen jedoch keine Informationen über den richtigen Zielmarkt, die potenzielle Größe des Marktes oder die Skalierung Strategien für die Funktion, da die Zielgruppe voreingenommen ist und alle Analysen oder gemessenen KPIs sich nicht auf Ihren Kundenstamm verallgemeinern lassen.

Mein Ziel hier ist es, unsere Marketingbemühungen bei Instamojo als Fallstudie zu verwenden, um einen Rahmen zu veranschaulichen, den Unternehmen bei ihrer Entscheidungsfindung verwenden können.

Denken Sie an Produktentwicklung/Marketing/Vertrieb/etc. als eine Reihe von Experimenten, die darauf ausgelegt sind, Schlüsselfragen zu beantworten, die die Geschäftsstrategie kontinuierlich verfeinern und ihre nächste Reihe von Experimenten leiten werden.

Schlüsselkomponenten eines Experiments

Ob wir über eine Marketingkampagne oder ein neues Produkt oder sogar eine einfache Überarbeitung der Benutzeroberfläche sprechen, es gibt 3 Schlüsselkomponenten für jede Geschäftsentscheidung –

1. Ziel – was wollen wir damit erreichen?
2. Erfolgskriterien & Schlüsselkennzahlen – Welche Schlüsselkennzahlen müssen steigen oder fallen, um dieses Ziel zu erreichen?
3. Bewegliche Hebel – welche Hebel stehen mir zur Verfügung, um für diese Metriken zu optimieren?

Lassen Sie uns nun das Obige für unsere Marketingbemühungen rund um MojoCommerce definieren.

Zunächst etwas Kontext zu MojoCommerce – Instamojo bietet Lösungen für Unternehmen, die Online-Shops betreiben – Aufbau und Hosting von Geschäften, Zahlungen, CRM und eine einfache Benutzeroberfläche, alles auf einer einzigen Plattform verpackt – (MojoCommerce).

Es handelt sich um ein Freemium-Modell, bei dem Unternehmen das Produkt kostenlos ausprobieren und einen Basisshop aufbauen können. Um jedoch auf die gesamte Lösungssuite zugreifen zu können, gibt es Premium-Pläne mit einer monatlichen/jährlichen Abonnementgebühr.

Melden Sie sich für Ihren eigenen kostenlosen Online-Shop oder die Premium-Version an, die bei nur 10 ₹/Tag beginnt!

Unsere digitalen Marketingkampagnen zielen darauf ab, Geld für Instagram- und Facebook-Werbung auszugeben , um Unternehmen zu erwerben, die echte Absichten zeigen, ihr Geschäft auf MojoCommerce aufzubauen und auf Premium-Pläne aufzurüsten . Tauchen wir also ein.

Zielsetzung

Um eine nachhaltige Kundenakquisitionsstrategie für MojoCommerce zu entwickeln – erstellen Sie Anzeigen, geben Sie Geld aus, um Leads zu erhalten, und das Vertriebsteam kontaktiert diese Leads, um sie zu führen und sie in Premiumplan-Kunden umzuwandeln .

Erfolgskriterien und Schlüsselmetriken

Kosten pro Upgrade – Dies ist die wichtigste Kennzahl von Interesse, da der heilige Gral dieser Kampagnen darin bestehen würde, Premium-Benutzer zu einem Preis zu gewinnen, der niedriger ist als der durch Premium-Abonnements erzielte Umsatz

Dies ist jedoch eine zusammengesetzte Metrik, die am Ende eines längeren Trichters erscheint.

Der Trichter sieht so aus –

1. Cost-per-Click – Fühlen sich Nutzer von den Anzeigen angezogen, die sie sehen?
2. Kosten pro Anmeldung – Inspirieren die Zielseiten sie zur Anmeldung?
3. Kosten pro Upgrade – Überzeugen wir sie vom Wert unserer Premium-Angebote?

Bewegliche Hebel

Wenn wir von beweglichen Hebeln sprechen, beziehen wir uns auf die Aspekte unserer Marketingstrategie, die in unserer Kontrolle liegen.

• Zielgruppe – Diese kann auf zwei Arten an Werbemaschinen auf Facebook und ähnlichen Plattformen weitergegeben werden
  • Heuristik – Filter wie Demografie, Profilattribute, verfolgte Seiten usw.
  • Lookalikes – füttern Sie eine Liste von Benutzern und die Anzeigen-Engine findet ähnliche Benutzer, um sie anzusprechen
• Plattformen zum Schalten von Anzeigen auf Facebook, Instagram, Youtube, Desktop vs. Handy
• Ausgabenzuordnung für verschiedene Anzeigen – Beste Zeit an einem Tag, der beste Tag in einer Woche
• Anzeigenkreationen und Zielseiten – Der Design- und Kreativaspekt
• Vertriebsteamprozesse – Wen zu kontaktieren/wann zu kontaktieren

Experimentdesign

Jetzt verknüpfen wir diese Komponenten zu einem iterativen Framework, das wir im Laufe der Zeit für unsere Erfolgskriterien optimieren können –

Nachdem wir diesen Rahmen geschaffen hatten, begannen wir unsere Reise zur Verfeinerung unserer Marketingstrategie

Lesen Sie dazu: Die wichtigsten E-Commerce-Metriken, die Sie verfolgen sollten, und wie Sie sie verwenden können, um Ihr Geschäft auszubauen

Phase 1: Kaltstart, keine historischen Daten zum Arbeiten

Anfangs hatten wir keine Historie von Marketingkampagnen zu analysieren, aber wir hatten organisches Nutzerverhalten, das verwendet werden konnte, um mit der Formulierung von Hypothesen zu beginnen.

Wir haben eine Reihe von Attributen gefunden, die Schlüsselindikatoren für eine starke Neigung zum Upgrade auf Premium-Pläne waren –

1. Ladenbesucher über Social-Media-Seiten (Facebook und Instagram) gewinnen
2. Händler, die physische Produkte verkaufen (im Gegensatz zu Veranstaltungen, Dienstleistungen usw.)
3. Altersgruppen 21-65

Natürlich gibt es auch außerhalb der Zielgruppenkriterien mehrere bewegliche Hebel, aber es ist wichtig, nicht zu viele Hypothesen gleichzeitig zu testen, da dies zu unzureichenden Stichprobengrößen führt, um schnell zu aussagekräftigen Ergebnissen zu kommen.

Wir haben eine Reihe allgemeiner Hypothesen priorisiert, um sie in unseren ersten Experimenten zu testen –

1. Zielgruppentyp: Lookalike Audiences würden heuristisch basierte Zielgruppen übertreffen (einfacheres Targeting in Lookalike Audience Lists)
2. Plattform: Mobile würde Desktop übertreffen (Social-Media-basierte Unternehmen arbeiten hauptsächlich mobil)
3. Zielgruppe: Nutzer, die Besucher von Social-Media-Seiten erhalten, physische Produkte verkaufen und zwischen 21 und 65 Jahre alt sind, bilden das stärkste Kriterium für eine ähnliche Zielgruppe

Wir haben gleichzeitig eine Reihe von Kampagnen gestartet, um jedes dieser Kriterien (Desktop vs. Mobilgerät, Heuristik vs. Lookalike) zu kontrollieren, und festgestellt, dass alle drei unserer Hypothesen richtig waren.

Daher lag unser Fokus in Zukunft hauptsächlich auf mobilen Anzeigen, wobei Lookalikes basierend auf unseren Zielgruppenkriterien verwendet wurden.

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Phase 2: Verfeinerung unserer Lookalike-Kriterien und Untersuchung anderer beweglicher Hebel

Nachdem unsere umfassende Strategie nun definiert war, konzentrierten wir uns auf die Verbesserung unserer Zielgruppen, da dies der stärkste Faktor für die Reduzierung unserer Kosten pro Upgrade zu sein schien.

Die Hauptidee ist, dass es für die Facebook-Werbemaschine umso einfacher ist, ähnliche Benutzer zu finden, je einheitlicher die Zielgruppenliste ist. Wir hatten jetzt auch einige Daten zur Kampagnenleistung, die wir verwenden konnten, um neue bewegliche Hebel wie die Ausgabenzuweisung und die Prozesse des Vertriebsteams zu untersuchen.

Einige Beobachtungen, die wir gemacht haben:

• Wir haben festgestellt, dass die meisten Rückgänge bei der Benutzeraktivität innerhalb der ersten 3 Tage nach der Anmeldung auftraten, was darauf hinweist, dass ein früher Vertriebskontakt wichtig ist.
• Wir haben auch festgestellt, dass viele unserer Werbeausgaben außerhalb der Geschäftszeiten (späte Abende, frühe Morgenstunden) keine Ergebnisse lieferten.

Auf dieser Grundlage haben wir eine neue Reihe von Hypothesen definiert

1. Kategoriespezifische Kampagnen würden generische Kampagnen für Verkäufer physischer Produkte übertreffen (z.
2. Ein früher Vertriebskontakt erhöht die Bindung und damit die Upgrade-Rate der Benutzer
3. Die Reduzierung der Werbung außerhalb der Geschäftszeiten würde unsere Kosten pro Upgrade verbessern

Wir haben erneut eine Reihe von Kampagnen gestartet, um diese Parameter zu kontrollieren, und die Prozesse unseres Vertriebsteams geändert, um einen frühzeitigen Kontakt sicherzustellen.

Unsere Hypothesen haben sich wie erwartet bewährt, und insbesondere kategoriespezifische Kampagnen übertrafen generische Kampagnen um ein Vielfaches.

Ein tieferes Eintauchen in die kategoriespezifischen Kampagnen hat uns viel mehr Einblick gegeben, wie wir unser Targeting verbessern können.

Unsere Ergebnisse:

1. Wir haben festgestellt, dass nicht nur kategoriespezifische Kampagnen allgemeine Kampagnen übertroffen haben , sondern dass die leistungsstärksten Anzeigen auch kategoriespezifisch waren (z. B. zeigten die besten Creatives bei einer Bekleidungskampagne bekleidungsbezogene Geschäfte und hatten bekleidungsspezifische Botschaften).
2. Wir haben auch festgestellt, dass die von uns gesammelten Informationen zu Unternehmenskategorien in vielen Fällen mehrdeutig oder weit gefasst sein können, was zu uneinheitlichen Zielgruppenlisten und suboptimalem Targeting führt. Zum Beispiel kann „Home Decor“ alles umfassen, von Zimmerpflanzenverkäufern über Möbelverkäufer bis hin zu handgefertigten Lampen und Wandbehängen.

Diese Produkte aus dem Instamojo-Onlineshop „The Key Bunch“ fallen ebenfalls unter Wohnkultur.

Phase 3: Hyperschmales Targeting

Unsere vorherige Reihe von Experimenten hat uns gezeigt, dass es sich lohnt, Zeit und Energie in eine bessere Kennzeichnung von Geschäftskategorien zu investieren. Daher haben wir uns entschieden, die Modellierung einer Benutzerkategorie basierend auf ihren Produktbildern und -beschreibungen zu untersuchen.

Dies kann erreicht werden, indem diese Informationen in Form von semantischen Einbettungen dargestellt werden, die dann in ähnliche Produkte geclustert werden können, die dann auf Benutzerebene zusammengefasst werden können. Die technischen Details dazu sind ziemlich komplex und würden einen eigenen Artikel erfordern, aber hier ist ein einfaches Bild, das die Grundidee vermittelt –

Dadurch konnten wir extrem enge Zielgruppenlisten (z. B. Trachtenmode für Damen, Backwaren, Bade- und Körperprodukte) und entsprechende Creatives und Landingpages erstellen.

Diese Experimente sind derzeit im Gange und haben frühere Iterationen bisher erheblich übertroffen.

Fazit

Durch die Einhaltung dieses iterativen Rahmens für Hypothesentests haben wir unsere Kosten pro Upgrade im Laufe der Zeit in weniger als einem Jahr auf fast 1/4 unserer Anfangskosten gesenkt, und durch die schrittweise Durchführung dieser Experimente konnten wir unsere Ausgaben schrittweise erhöhen Wir haben eine Leistungssteigerung festgestellt.

Während diese Fallstudie eine nützliche Illustration war, ist dieser Rahmen nicht nur auf Marketing beschränkt. Der gleiche Ansatz kann auf nahezu jede Geschäftseinheit angewendet werden.

Definieren Sie Ihr Ziel und Ihre Erfolgskriterien, brechen Sie es in Schlüsselkennzahlen herunter und identifizieren Sie Ihre beweglichen Hebel.

Sobald dies erledigt ist, beginnen Sie mit der Erstellung von Hypothesen, führen Sie Experimente durch, um sie zu testen und für Ihre Erfolgskriterien zu optimieren.

Dieses Experiment ist keineswegs abgeschlossen, es gibt noch viel Raum für Verbesserungen, aber wir haben ein Framework, das sich als effektiv erwiesen hat, um unser Targeting im Laufe der Zeit iterativ zu verbessern. Und wir sind bestrebt, unsere Bemühungen zur Kundenakquise bei Instamojo kontinuierlich zu verbessern und zu optimieren.

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