Instamojoでの実験計画法とビジネス戦略の改善のためのデータの使用

分析とデータサイエンスに10年近く費やしてきた私は、さまざまな業界の販売、マーケティング、リスク、製品にまたがるさまざまなビジネス関係者と協力してきました。

そして私が気付いたのは、企業がよりデータ主導になるように努力するにつれて、データへのアクセスとデータを取り巻くツールは大幅に改善されましたが、データを活用して意思決定を導くための概念フレームワークは、本質的に非常にアドホックで主観的なものです。

これにより、データが非常に周辺的な役割を果たし、企業がデータ駆動型であるかのような錯覚を引き起こすことがよくあります。つまり、KPIを監視し、因果関係を考慮したり、仮説を厳密にテストしたりせずに、高レベルのメトリックの表面的な分析を実行します。

アナリストは、新しい製品や機能がすでにリリースされた後に分析を行うためにループインすることが多く、製品や機能のスケーリングに必要な重要な質問に答えられない方法で行われる不十分な設計のソフトローンチにつながります。

たとえば、最もアクティブな顧客や価値の高い顧客との新機能のベータテストは一般的な方法です。これにより、機能の適切な使用が保証されますが、適切なターゲット市場、市場の潜在的なサイズ、またはスケーリングに関する情報は得られません。オーディエンスには偏りがあり、測定された分析やKPIは顧客ベース全体に一般化されないため、この機能の戦略。

ここでの私の目的は、企業が意思決定に使用するためのフレームワークを説明するためのケーススタディとして、Instamojoでのマーケティング活動を使用することです。

製品開発/マーケティング/販売などを考えてみてください。 ビジネス戦略を継続的に改善し、次の一連の実験を導く重要な質問に答えるように設計された一連の実験として。

実験の主要コンポーネント

マーケティングキャンペーン、新製品、または単純なUIの刷新のいずれについて話している場合でも、ビジネス上の意思決定には3つの重要な要素があります。

1. 目的–これを行うことで何を達成したいですか？
2. 成功基準と主要な指標–この目標を達成するために、どの主要な指標を上下させる必要がありますか？
3. 可動レバー–これらの指標を最適化するために自由に使えるレバーは何ですか？

ここで、MojoCommerceを中心としたマーケティング活動について上記を定義しましょう。

まず、MojoCommerceのコンテキスト– Instamojoは、オンラインストアを運営する企業にソリューションを提供します–店舗の構築とホスティング、支払い、CRM、シンプルなUI、すべて単一のプラットフォームにパッケージ化–（MojoCommerce）。

これは、企業が製品を無料で試用して基本的なストアを構築できるフリーミアムモデルですが、ソリューションの完全なスイートにアクセスするために、月額/年額のサブスクリプション料金がかかるプレミアムプランがあります。

独自の無料オンラインストアまたは1日たったの10ポンドから始まるプレミアムバージョンにサインアップしてください！

私たちのデジタルマーケティングキャンペーンは、真の意図を示すビジネスを獲得し、MojoCommerceにストアを構築し、プレミアムプランにアップグレードするために、InstagramとFacebookの広告にお金を使うことを目的としています。 では、に飛び込みましょう。

目的

MojoCommerceの持続可能な顧客獲得戦略を開発するには、広告を作成し、お金を使ってリードを獲得します。営業チームはこれらのリードに連絡して、リードを導き、プレミアムプランの顧客に変換します。

成功基準と主要な指標

アップグレードあたりのコスト–これらのキャンペーンの聖杯は、プレミアムサブスクリプションによって生み出される収益よりも低いコストでプレミアムユーザーを獲得することであるため、これは主要な関心指標です。

ただし、これは長い目標到達プロセスの最後に表示される複合指標です。

じょうごは次のようになります–

1. クリック単価–ユーザーは表示される広告に惹かれていますか？
2. サインアップあたりのコスト–ランディングページはサインアップするように促していますか？
3. アップグレードあたりのコスト–プレミアム製品の価値を彼らに納得させていますか？

可動レバー

私たちが可動レバーと言うとき、私たちは私たちの管理下にある私たちのマーケティング戦略の側面を指します。

• ターゲットオーディエンス–これは2つの方法でFacebookおよび同様のプラットフォームの広告エンジンに供給することができます
  • ヒューリスティック–人口統計、プロファイル属性、フォローされているページなどのフィルター。
  • そっくりさん–ユーザーのリストをフィードすると、広告エンジンがターゲットとする類似ユーザーを見つけます
• Facebook、Instagram、Youtube、デスクトップとモバイルで広告を掲載するプラットフォーム
• さまざまな広告の割り当てに費やす– 1日で最高の時間、1週間で最高の日
• 広告クリエイティブとランディングページ–デザインとクリエイティブな側面
• 営業チームのプロセス–連絡先/連絡時期

実験計画

次に、これらのコンポーネントを結び付けて、成功基準に合わせて時間の経過とともに最適化できる反復フレームワークを作成します。

このフレームワークを確立した後、私たちはマーケティング戦略を洗練するための旅を始めました

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フェーズ1：コールドスタート、使用する履歴データなし

当初、分析するマーケティングキャンペーンの履歴はありませんでしたが、仮説の策定を開始するために使用できる有機的なユーザー行動がありました。

プレミアムプランにアップグレードする強い傾向の重要な指標である一連の属性が見つかりました–

1. ソーシャルメディアページ（FacebookおよびInstagram）を介して来店者を獲得する
2. （イベントやサービスなどではなく）物理的な商品を販売する商人
3. 21〜65歳の年齢層

もちろん、ターゲットオーディエンスの基準外にいくつかの可動レバーがありますが、同時に多くの仮説をテストしないことが重要です。これにより、サンプルサイズが不十分になり、最終的な結果にすばやく到達できなくなります。

最初の一連の実験でテストするために、一連の幅広い仮説に優先順位を付けました–

1. オーディエンスタイプ：類似オーディエンスは、ヒューリスティックベースのオーディエンスよりもパフォーマンスが優れています（類似オーディエンスリストでナローターゲティングを実行する方が簡単です）
2. プラットフォーム：モバイルはデスクトップよりも優れています（ソーシャルメディアベースのビジネスは主にモバイルで運営されています）
3. ターゲットオーディエンス：ソーシャルメディアページから訪問者を獲得し、物理的な製品を販売し、21〜65歳のユーザーは、最も強力な類似オーディエンス基準を形成します

これらの各基準（デスクトップとモバイル、ヒューリスティックと類似）を制御する一連のキャンペーンを同時に開始し、 3つの仮説すべてが正しいことを確認しました。

したがって、今後は、ターゲットオーディエンスの基準に基づいた類似性を使用して、主にモバイル広告に焦点を当てました。

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フェーズ2：類似基準を改善し、他の可動レバーを調べる

幅広い戦略が定義されたので、アップグレードあたりのコストを削減するための最も強力な推進力であると思われるターゲットオーディエンスの改善に焦点を合わせました。

主なアイデアは、オーディエンスリストが均一であるほど、Facebook広告エンジンが類似のユーザーを見つけやすくなるということです。 また、キャンペーンのパフォーマンスに関するデータもいくつかあり、これを使用して、支出の割り当てや営業チームのプロセスなど、新しい可動レバーを調べることができます。

私たちが行ったいくつかの観察：

• ユーザーアクティビティのドロップオフの大部分は、サインアップ後の最初の3日以内に発生したことがわかりました。これは、早期の営業担当者との連絡が重要であることを示しています。
• また、営業時間外（深夜、早朝）の広告費の多くが成果を上げていないこともわかりました。

これに基づいて、新しい一連の仮説を定義しました

1. カテゴリ固有のキャンペーンは、一般的な「物理的な製品の売り手」キャンペーンよりも優れています（たとえば、純粋にアパレルベースのオーディエンス、純粋に家の装飾ベースのオーディエンス）
2. 早期の営業担当者は、ユーザーの定着率を高め、アップグレード率を高めます。
3. 営業時間外の広告を削減すると、アップグレードあたりのコストが向上します

繰り返しになりますが、これらのパラメータを管理するための一連のキャンペーンを開始し、初期段階の連絡を確実にするために営業チームのプロセスを変更しました。

私たちの仮説は期待どおりに実行され、特にカテゴリ固有のキャンペーンは、一般的なキャンペーンを大幅に上回りました。

カテゴリ固有のキャンペーンを深く掘り下げることで、ターゲティングを改善する方法についてより多くの洞察を得ることができました。

私たちの調査結果：

1. カテゴリ固有のキャンペーンが一般的なキャンペーンよりも優れているだけでなく、最もパフォーマンスの高い広告クリエイティブもカテゴリ固有であることがわかりました（たとえば、アパレルキャンペーンの場合、最高のクリエイティブはアパレル関連の店舗を表示し、アパレル固有のメッセージを表示していました）
2. また、収集するビジネスカテゴリ情報は、多くの場合、あいまいまたは広範である可能性があり、オーディエンスリストが不均一になり、ターゲティングが最適化されない可能性があることもわかりました。 たとえば、「家の装飾」には、屋内の植物の売り手から家具の売り手、手作りのランプや壁掛けまで、あらゆるものが含まれます。

Instamojoオンラインストア「TheKeyBunch」のこれらの製品も、家の装飾に該当します。

フェーズ3：ハイパーナローターゲティング

以前の一連の実験では、ビジネスカテゴリのタグ付けを改善するために時間と労力を費やす価値があることがわかったため、製品の画像と説明に基づいてユーザーのカテゴリをモデル化することを検討することにしました。

これは、この情報をセマンティック埋め込みの形式で表すことで実行できます。この埋め込みは、類似の製品にクラスター化でき、ユーザーレベルでロールアップできます。 これの技術的な詳細は非常に複雑であり、それ自体で別の記事が必要になりますが、ここに基本的な考え方を伝える簡単なビジュアルがあります–

これにより、非常に狭いオーディエンスリスト（たとえば、女性の伝統的な服、パン屋、バス、ボディ製品）と、それに対応するクリエイティブおよびランディングページを作成することができました。

これらの実験は現在進行中であり、これまでの反復を大幅に上回っています。

結論

この仮説検定の反復フレームワークを順守することで、アップグレードあたりのコストを1年以内に初期コストのほぼ1/4に削減し、これらの実験を段階的に実行することで、支出を徐々に拡大することができました。パフォーマンスの向上が見られました。

このケーススタディは有用な例でしたが、このフレームワークはマーケティングだけに限定されていません。 同じアプローチは、ほぼすべてのビジネスユニットに適用できます。

目標と成功基準を定義し、それを主要な指標に分解して、可動レバーを特定します。

これが完了したら、仮説の作成を開始し、実験を実行してそれらをテストし、成功基準に合わせて最適化します。

この実験は決して行われたものではなく、まだ改善の余地はたくさんありますが、時間の経過とともにターゲティングを繰り返し改善するのに効果的であることが証明されたフレームワークがあります。 また、Instamojoでの顧客獲得の取り組みを継続的に改善し、最適化するよう努めています。

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