Mange markedsførere baserer seg på intuisjon og erfaring, men de som jobber metodisk med testing og analyse får de beste resultatene. Ved å bruke en vitenskapelig tilnærming kan du ta mer presise beslutninger, redusere sløs med ressurser og skape vekst som er forankret i faktiske data.
Hvordan gjøres dette?
1. Sett tydelige mål og implementer sporing
Før du kan optimalisere noe, må du vite hva du prøver å oppnå. Klare mål og riktig sporing er grunnlaget for gode beslutninger. Vi starter med å:
- Definere presise mål for konvertering, engasjement eller omsetning/verdi.
- Sett opp Google Analytics, Tag Manager og/eller andre relevante analyseverktøy.
- Pass på at du sporer alle viktige brukerhandlinger på nettstedet og i markedsføringen din.
2. Formuler hypoteser som kan testes
Hvert tiltak bør starte med en testbar hypotese. Dette gir en strukturert tilnærming og hjelper deg med å identifisere hva som faktisk fungerer.
Struktur:
Basert på [observasjon/analyse], hvis vi [gjør en spesifikk endring], så vil [målbart resultat] oppstå fordi [underliggende teori].
Eksempel:
Basert på tilbakemeldinger fra kunder, hvis vi legger til videotestimonials på produktsidene, så vil konverteringsraten øke med 5 %, fordi sosial bevis reduserer kjøpsangst.
Denne metoden sikrer at tiltak er basert på data, ikke magefølelser.
3. Lag eksperimenter som gir pålitelige svar
For å sikre at testene gir presise resultater, må du kontrollere variabler og jobbe systematisk.
For hver test, vurder:
- Kontrollgruppe
- Utvalgsstørrelse
- Variabelkontroll
- Tidsramme
- Suksessmetrikker
- Risikovurdering
Eksempel: Hvis du tester e-posttitler, kan en dårlig test være å prøve ulike varianter og velge «vinneren». En god test innebærer derimot:
- Segmentering av publikum i sammenlignbare grupper
- Kontroll av sendetid, dag og frekvens
- Hensyn til sesongvariasjoner
- Testing av flere varianter for å identifisere mønstre
- Sikre at testene kjøres lenge nok til å oppnå statistisk signifikans
4. Bruk eksperimenter på tvers av kanaler
Denne metoden fungerer ikke bare for A/B-testing av landingssider eller e-postkampanjer. Her er eksempler på hvordan den brukes i forskjellige markedsføringsfunksjoner:
SEO:
I stedet for «Rangere høyere for våre viktigste søkeord», test:
Basert på søkedataanalyse, hvis vi lager sammenligningssider med detaljerte produktdata og ekspertvurderinger, vil vi oppnå side 1-rangeringer for 60 % av disse søkeordene innen fire måneder, fordi vi bedre matcher brukerens søkeintensjon.
Betalt annonsering:
I stedet for «Bruke mer på annonser», test:
Basert på vår CLV-analyse, hvis vi målretter lookalike-målgrupper av våre mest lønnsomme kunder, vil CAC reduseres med 30 %, fordi vi når prospekter med høyere sannsynlighet for kjøp.
5. Bygg en testinfrastruktur
For å jobbe systematisk med eksperimenter trenger du gode verktøy og prosesser:
Systemer:
- Hypotese-database
- Testdokumentasjon
- Resultatlager
Prosesser:
- Hypotesegjennomgang og prioritering
- Testdesign-godkjenning
- Kunnskapsdeling
Start enkelt. Bruk et delt regneark eller et prosjektstyringsverktøy før du investerer i mer avanserte løsninger.
6. Etabler en testkultur
Det vanskeligste er ofte å endre tankesett. For å lykkes må teamet ditt:
- Utfordre antagelser
- Se på feil som en del av læringen
- Dokumentere og dele kunnskap
- Gjøre kontinuerlig forbedring til en del av arbeidsmetodene
Oppsummering
Vitenskapelig markedsføring handler om å teste, analysere og bruke data til å fatte bedre beslutninger. Ved å jobbe systematisk med hypoteser, eksperimenter og analyse, kan du skape mer forutsigbare resultater og redusere sløs med tid og ressurser.
Start i dag med en enkel test. Dokumenter, lær og bygg videre. Kontinuerlig eksperimentering er nøkkelen til bedre markedsføring.
Ønsker du mer vekst?
Ta kontakt
Jeg hjelper deg
Jeg er klar til å hjelpe deg å få den riktige vekstriggen for din bedrift.