Jak znaczenie statystyczne wspiera marketing cyfrowy

Nigdy nie podejmuj ważnej decyzji bez wcześniejszego sprawdzenia faktów.

Czy skoczyłbyś na bungee bez wcześniejszego sprawdzenia linki? Przejechać przez jezdnię bez wcześniejszego szukania korków? Lub wymienić bezpiecznik pod napięciem bez sprawdzania, czy zasilanie jest wyłączone?

Podejmowanie decyzji bez uprzedniego sprawdzenia faktów może być bardzo kosztowne, ale często zdarza się to w sektorze marketingu cyfrowego.

Jak statystyki mogą cię okłamywać

Przyglądając się różnicom statystycznym, trendom i czynnikom przyczynowym, jeśli nie masz wystarczającej ilości informacji, łatwo jest uzyskać zły obraz.

Rozważ prosty rzut monetą: Dziesięciokrotne rzucenie monetą może spowodować sześciokrotne wyrzucenie monety na reszkę i cztery na reszkę. Czy to oznacza, że ​​rzut monetą zwraca orzeł w 60% przypadków? Musiałbyś rzucić monetą wiele razy, aby uzyskać jasny obraz tego, jak prawdopodobne jest, że wypadnie orła.

Wykreślenie kilku symulacji rzutów monetą na wykresie pokazuje, że nawet po 50 rzutach monetą możesz być daleko od prawdziwej odpowiedzi 50% prawdopodobieństwa:

Nawet po 1000 rzutów monetą odpowiedź często znajduje się w przedziale od 48% do 52%, czyli o ±2% w stosunku do rzeczywistej odpowiedzi:

Bez dużej liczby testów nie ma sposobu, aby powiedzieć, jaka jest prawdziwa odpowiedź, i głupotą byłoby wyciąganie wniosków bez bycia naukowym i uzyskanie wystarczającej liczby faktów przed wyciągnięciem wniosków.

Tabloidy często używają niejednoznacznych lub wypaczonych statystyk, aby poprzeć skomplikowane twierdzenia, takie jak „ Picie X leczy raka! “, “ Witamina X cofa łysienie! ” lub „ Jedzenie X sprawi, że schudniesz! “. Możesz łatwo sformułować te twierdzenia po prostu dzięki tak małej grupie testowej, że masz „zaszumione” dane, statystyki tak niejednoznaczne, że mogą się zmienić w obie strony i udowodnić to, co chcesz udowodnić, jeśli masz wystarczająco dużo szczęścia. Znanym przypadkiem tego był John Bohannon, który oszukał miliony ludzi i główne publikacje, by uważały, że czekolada wspomaga odchudzanie.

Odfiltrowanie obiektów testowych może również znacznie zniekształcić statystyki. Na przykład wielu sprzedawców produktów do pielęgnacji włosów przeprowadzi wywiady z klientami, którzy już kupili produkt, otrzymali produkt za darmo lub którzy w przeszłości byli nim zainteresowani. Następnie są pytani, czy poleciliby produkt swoim znajomym lub rodzinie. Wyniki są zaskakująco pozytywne, a wyniki zwykle przekraczają 80% oceny zatwierdzenia, które można następnie dodać do materiałów marketingowych z imponującą liczbą obiektów testowych.

Jak niskie znaczenie statystyczne może skutkować złymi decyzjami w zakresie marketingu cyfrowego

Dużo pracy w marketingu cyfrowym zaczyna się od kilku podstawowych decyzji – na co powinniśmy poświęcić czas na testowanie? Jakie zadania należy wykonać najpierw? Następnie identyfikujemy wyniki generowane przez wszelkie wprowadzone zmiany.

Przyjrzyjmy się trzem obszarom marketingu cyfrowego, w których niska istotność statystyczna może mieć ogólnie negatywny wpływ, pomimo najlepszych wysiłków marketerów, aby to poprawić:

Nieprawidłowe zmiany wprowadzone na płatnych kontach reklamowych online

Dzięki płatnej reklamie inwestujesz własne pieniądze przed uzyskaniem zwrotu z inwestycji. Ogólne ryzyko utraty pieniędzy jest powodem do niepokoju dla większości właścicieli firm internetowych, co może prowadzić do pochopnych decyzji na płatnych kontach reklamowych online.

Na przykład bardzo łatwo jest spojrzeć na statystyki kampanii, pomyśleć, że nie jest ona tak skuteczna, jak oczekiwano, i usunąć tę kampanię, aby nie „marnować” już żadnych kosztów reklamowych. Ale jeśli kampania została skonfigurowana tak, aby poprawnie kierować reklamy do właściwych osób, jest bardzo mało prawdopodobne, aby była bezwartościowa. Często po prostu nie było wystarczającej liczby kliknięć, aby sprawdzić, czy może to spowodować sprzedaż. Gdyby na każde pięćdziesiąt kliknięć doszło do jednej sprzedaży, pochopną decyzją byłoby zrezygnowanie z kampanii, która miała mniej niż 100 kliknięć, ponieważ brak sprzedaży mógłby mieć po prostu pecha.

Przed podjęciem decyzji w ramach płatnej reklamy należy wziąć pod uwagę trzy rzeczy:

1. Czy ruch był wystarczający (wystarczająca liczba przedmiotów testowych)?
2. Czy wystąpiła wystarczająca liczba konwersji (wystarczająca liczba celów testowych)?
3. Czy dane są w jakikolwiek sposób przekrzywione?

Patrząc na płatne statystyki reklamowe bez wystarczającego ruchu, możesz uwierzyć, że coś jest znacznie lepsze niż w rzeczywistości. Na przykład poniżej pokazano dane z różnych kampanii, w których jedna kampania miała szczęście uzyskać sześć konwersji w ciągu zaledwie dwudziestu kliknięć. Może to skłonić menedżera konta do myślenia, że ​​warto wydać na tę kampanię dużo więcej pieniędzy, podczas gdy w rzeczywistości może ona działać podobnie do innych kampanii o większym ruchu:

Przy małej liczbie konwersji wielu nie ma pojęcia o skuteczności płatnych reklam, chyba że ponownie uzyskasz znacznie większy ruch. Może to być spowodowane zbyt małą ilością czasu na uzyskanie wystarczającej ilości danych lub niskim współczynnikiem konwersji, który wymaga dużej liczby odwiedzających, aby uzyskać średnio jedną konwersję:

Ostatnią kwestią jest rozważenie, w jaki sposób statystyki mogą być przekrzywione w różnych zakresach dat lub w różnych segmentach reklamowanych osób. Mogą wystąpić duże zmiany sezonowe, które mogą wypaczyć statystyki. Spójrz na przykład na to, ile wyszukiwań w Google dotyczących „okularów przeciwsłonecznych” i „płaszczy” pojawiło się w zeszłym roku w Wielkiej Brytanii:

Poniżej znajdują się rzeczywiste dane o ruchu na stronie internetowej sprzedającej dostarczone kwiaty online. Zwróć uwagę, że liczba kliknięć rośnie, podobnie jak współczynnik konwersji – prawdopodobieństwo sprzedaży – na kilka dni przed Dniem Matki w zeszłym roku, który miał miejsce w niedzielę 15 marca:

Aby więc obejść te wszystkie problemy podczas optymalizacji płatnych kont reklamowych, musisz mieć wystarczający ruch i konwersje, zanim podejmiesz jakiekolwiek ważne decyzje. Pamiętaj też, że możesz patrzeć na przekrzywione dane.

Jeśli nie masz wystarczającego ruchu lub konwersji, możesz zamiast tego spojrzeć na dane witryny, takie jak liczba stron na sesję lub średni czas trwania sesji, aby zobaczyć, jak zaangażowani są użytkownicy za pośrednictwem różnych kanałów. Pozwala to na szybsze podejmowanie decyzji, ale nadal będziesz potrzebować sporej proporcji kliknięć, zanim zaczniesz uzyskiwać wyraźniejszy obraz.

Jeśli występuje pozytywna lub negatywna tendencja sezonowa, spróbuj spojrzeć na statystyki dotyczące tego okresu lub weź statystyki z tego samego okresu w zeszłym roku, jeśli masz je pod ręką.

Błędne założenia dotyczące rankingów wyszukiwarek

Optymalizacja wyszukiwarek (SEO) to złożony temat, w którym wiele osób wierzy w wiele mitów dotyczących SEO i stosuje złe praktyki, aby spróbować przebić konkurencję w wyszukiwarkach.

Czasami słyszymy, że pewna zmiana na stronie internetowej lub pewien zewnętrzny link do strony internetowej ma dobry lub zły wpływ na SEO. Stwierdzenia takie jak „Uzyskaliśmy link ze strony X i odnotowaliśmy X% wzrost sprzedaży” lub „Zmieniliśmy X na stronie, a następnie co miesiąc traciliśmy X ruchu” mogą prowadzić do silnego przekonania, że ​​niektóre taktyki SEO muszą być dobre lub zaszkodzi ogólnemu ruchowi lub sprzedaży. .

Rankingi w wyszukiwarkach zależą od setek czynników, kombinacji wielu różnie ważonych sygnałów, które pozwalają określić, które strony z milionów potencjalnie trafnych stron internetowych należy umieścić w kolejności na górze wyników. Wzrosty lub spadki rankingu mogą wynikać z wielu różnych przyczyn, które mogą nie być związane z żadną działalnością SEO, takich jak:

• Potężna witryna usunięta z internetu może poprawić rankingi witryn znajdujących się poniżej
• Nowy potężny konkurent mógłby obniżyć rankingi wszystkich, zajmując pozycję numer jeden
• Google może uznać, że pewien czynnik rankingowy SEO jest bardziej lub mniej ważny niż wcześniej
• Konkurent może zyskać lub stracić zewnętrzne linki zwrotne, które odgrywają dużą rolę w SEO
• Popularne wiadomości lub filmy na dany temat mogą pewnego dnia pojawić się nad bezpłatnymi wpisami w wyszukiwarkach

To tylko niektóre z wielu sposobów, w jakie siły zewnętrzne mogą wpływać na rankingi witryny bez wprowadzania jakichkolwiek zmian w samej witrynie. Może więc być zupełnym zbiegiem okoliczności, że pewna zmiana miała dobry lub zły wpływ na SEO, chyba że istnieją bardzo duże ilości danych, które uzasadniają twierdzenia.

Ważne jest, aby znać różnicę między przyczynowością a korelacją w statystykach. Jeśli masz witrynę o dużym natężeniu ruchu, wystarczy spojrzeć na wykres pokazujący liczbę sesji organicznych, które mogą ujawnić dużą zmianę:

Jeśli nie masz dużego ruchu, po prostu skorzystaj z najlepszych praktyk SEO i użyteczności w swojej witrynie i poproś eksperta o wykonanie pełnego przeglądu witryny, aby dokładnie sprawdzić, czy wszystko jest na swoim miejscu.

Kończenie testów dzielonych przed ukończeniem testu

Testy podziału A/B lub wielowariantowe mogą ponownie wymagać ogromnego ruchu, zanim zostanie znaleziona zwycięska odmiana. Na szczęście złożona matematyka kryjąca się za istotnością statystyczną jest automatycznie obliczana we wszystkich głównych programach do testów dzielonych:

W pośpiechu możesz zakończyć eksperyment z 80-90% pewnością, że jeden wariant jest lepszy od drugiego według przedstawionych statystyk. Widzieliśmy, że testy podzielone wykazały, że jedna odmiana ma ponad 90% pewność, że wygra, tylko po to, aby faktycznie przegrała, gdy zgromadzona zostanie wystarczająca ilość danych:

Zawsze zalecałbym czekanie, aż wyniki będą znaczące w ponad 99%, zanim dojdę do potencjalnie błędnego wniosku. Zmiana strony na gorszy wariant może być trwałym krokiem wstecz, jeśli chodzi o to, jak dobrze może konwertować.

Możesz zaryzykować osiągnięcie tylko 95% pewności, jeśli poziom ruchu jest niski, ale pamiętaj, że istnieje 5% ryzyko, że patrzysz na wynik fałszywie negatywny – 1 na 20 razy wyniki będą odwrotne niż raportowane.

Poniżej znajduje się kilka szybkich wskazówek dotyczących testów dzielonych przy niskim poziomie ruchu:

• Najpierw przetestuj duże zmiany, ponieważ najprawdopodobniej przyniosą one różne współczynniki konwersji i szybciej zakończą cały eksperyment
• Rozpocznij testowanie stron internetowych tak wcześnie, jak to możliwe, konfiguracja może zająć niecałą godzinę za pomocą narzędzi takich jak Visual Website Optimizer (przyjazny dla użytkownika, płatny) lub Google Content Experiments (wymaga programowania, tylko testy A/B/N, bezpłatnie)
• Przetestuj różne etapy swojej witryny w tym samym czasie — w przypadku witryny e-commerce możesz jednocześnie testować stronę główną, strony kategorii, strony produktów, stronę koszyka, stronę kasy i stronę sukcesu i uzyskać złożoną poprawę procentową współczynnika konwersji

Jeśli Twoje poziomy ruchu są wystarczająco duże, dlaczego nie przeprowadzić testu z 99,9% pewnością? Możesz nawet posegmentować niewielki odsetek użytkowników, na których chcesz przeprowadzić test, aby ogólne wyniki nie miały zbyt dużego wpływu, jeśli eksperyment dał gorsze wyniki niż oryginalny wariant.

Wniosek

Zbierz jak najwięcej informacji przed podjęciem decyzji o marketingu cyfrowym w oparciu o statystyki, co zwykle wymaga wielu osób testowych (odwiedzających). Śmieci w skutkują wyrzuceniem śmieci, jeśli chodzi o statystyki, więc nie oszukuj się, podejmując potencjalnie szkodliwe działania, chyba że masz pewność, że rzeczy zmieniają się na lepsze lub gorsze.

Jak znaczenie statystyczne wspiera marketing cyfrowy — https://t.co/0xhxsqHJNl #ppccat

— Jonathan Ellins (@Jonathan_Ellins) 25 lutego 2016 r.