Quit Guessing: Your Guide to Running Better Experiments

Хватит гадать: ваше руководство по проведению лучших экспериментов

Что, если кампания cold email с 6% откликов на самом деле хуже, чем кампания с 4%? Вот две кампании cold email:

Кампания 1 — «хорошая». Начальный процент откликов был 6%.

Кампания 2 — «отличная». Но начальный процент откликов был всего 4%.

Если «хорошая» кампания сработала лучше, как другая может быть отличной? В этой статье мы рассмотрим:‍- Правильный настрой для проведения экспериментов- Правила эффективного теста- Что можно протестировать в следующей кампании- Построение культуры тестирования

А теперь давайте копнём глубже в эту гипотетическую ситуацию. «Хорошая» кампания запускала один вариант сообщения на одну и ту же персону. Она получила 6% откликов. Довольно неплохо — 6 ответов на каждые 100 контактов. Но «отличная» кампания запускала несколько вариантов сообщений на одну и ту же персону. И хотя общий процент откликов составлял 4%: Сегмент A в тестировании показал 1,5% откликов

Сегмент B показал 3,5% откликов

Сегмент C показал 7% откликов

Из первых двух сегментов? Вы узнали, чего избегать.

Из третьего вы узнали что-то новое, на чём можно итерировать. Или... возможно, вы попробуете новый подход для Сегмента B.

Проблема в том, что у большинства команд нет фундамента для проведения экспериментов, поэтому они могут получить 6% откликов. Но когда результаты начинают угасать, они снова возвращаются к гаданию, пытаясь найти следующую высокоэффективную кампанию.

«Настрой» для проведения эффективных тестов

Вот простые принципы, которые должны направлять ваш следующий тест:

1. Вы всегда должны стремиться чему-то научиться.

2. Вы всегда должны знать (хотя бы примерно), каким будет ваш следующий эксперимент на основе результатов

Эта «хорошая» кампания хороша ровно настолько, насколько хороши те, кто откликнулся на «эту» рассылку. Но всё, что вы знаете, — это то, что остальные 94% не ответили. Не с чем сравнить вашу кампанию. В итоге? Результаты упадут, и вы снова будете гадать и надеяться, что вам опять повезёт.

Если вы следуете этому настрою, вы уже впереди 99,99% sales-команд. Но давайте разберём ещё несколько правил.

Больше правил для проведения отличного эксперимента

Правило 1: Тестируйте только одну вещь за раз

Хорошая эвристика:

Можно менять слова, но менять только одну идею. По-настоящему эффективный тест — это тот, в котором вы тестируете один элемент. Возвращаясь к школьной науке: эффективный тест требует гипотезы, тестируемой переменной и контроля. Если вы тестируете несколько переменных, вы теряете контроль над пониманием того, какая переменная вызвала изменение результатов.

Это правило можно применять гибко. Не позволяйте жёсткому мышлению создавать ощущение, что вы можете менять только одно слово за раз.

Например: я могу тестировать два value proposition. Формулировки могут «отличаться», но я знаю, что именно тестирую в сообщении. Это может расширяться до изменения целого абзаца или даже потока информации.

Правило 2: Соберите достаточно данных для убедительного результата

Рискну предположить, что вы пришли в продажи не для того, чтобы проверять свои математические навыки. Но очень легко посмотреть на небольшой набор данных и подумать, что у вас есть ответ. В Lavender мы не начинаем формировать рекомендации в нашем email-коуче, пока не увидим 100 откликов с переменной.

Вам не обязательно следовать такой строгости. Но не отправляйте 100 писем и не считайте результаты окончательными. Результаты — направляющие, и это нормально, если вы продолжаете экспериментировать.

Не расстраивайтесь из-за плохих результатов

Большинство команд смотрят на плохой результат и думают «провал». Вы не зря потратили время. Вы узнали, чего избегать в будущем. Каждый тест — это шаг ближе к нахождению оптимального решения.

Что можно протестировать в следующей кампании

Таргетинг

Можно протестировать одну и ту же боль и фреймворк на разные персоны, чтобы понять, кто ощущает боль сильнее.

Персонализация

Можно тестировать разные элементы персонализации, чтобы понять, какие ситуации у потенциального клиента с большей вероятностью сигнализируют, что сейчас удачное время для контакта. Попробуйте разные триггеры:

Финансирование, найм, технологические изменения, недавний контент, цитаты руководителей, поведение конкурентов

Value Proposition

Можно тестировать разные способы позиционирования проблем, с которыми сталкивается клиент, и разные способы предоставления ценности в ответ на эти проблемы.

Тестируйте:

Value prop, ориентированное на проблему; value prop, основанное на доказательствах; value prop, основанное на любопытстве; value prop, основанное на инсайте

Call to Action

Можно тестировать разные просьбы в письме. Можно тестировать количество просьб. Тестирование таких вещей, как «оффер» (что-то взамен за ответ), может быть отличным способом проверить, есть ли более низкобарьерная возможность начать разговор. Тестируйте:

Вопрос, мягкая просьба, микро-просьба, оффер («Я пришлю результаты, как только исследование будет завершено…»), CTA, основанный на одолжении

Фреймворк

Можно пробовать разные способы подачи информации. Существует бесчисленное множество способов сказать одно и то же. Может быть, вы начнёте с просьбы. Может быть, закончите персонализацией. Может быть, выдвинете формулировку проблемы вперёд, дополните её персонализацией, которая навела вас на мысль, что это проблема, и закончите оффером. Попробуйте варианты вроде:

Персонализация → Проблема → POV → CTA; Проблема → Персонализация → Инсайт → CTA; Слом шаблона → POV → CTA; CTA → Проблема → Доказательство → CTA

Можно найти вдохновение здесь.

Другие сопутствующие шаги

Кампания не должна быть просто одним письмом. Может быть, вы поэкспериментируете с отправкой ещё нескольких писем. Может быть, разнесёте письма по другому временному интервалу. Может быть, попробуете совершенно другой тип follow-up письма. Может быть, попытаетесь добавить взаимодействия через другие каналы вокруг ваших писем. С чем здесь нужно быть осторожным? Если вы тестируете сопутствующие шаги одновременно с экспериментом, вы можете исказить свои выводы. Это не значит, что так делать нельзя. Но если вы это осознаёте, результаты могут направлять ваш следующий эксперимент.

Построение культуры тестирования

Работая с тысячами sales-организаций, я знаю, что тестирование и экспериментирование — это не норма. На уровне организации важно назначить «квотербека» за этими экспериментами, который знает, какие тесты запущены, какие выводы создаются и какими будут следующие шаги. Убедитесь, что они ведут актуальный документ о том, что работает.

Внедрение тестирования отдельными людьми может быть отличным началом. Это также может стать отличным способом запустить организационные изменения. Единственный риск на организационном уровне — если это распространится широко, ваша команда может неэффективно тестировать вещи, которые уже доказанно не работают.

Если вы не согласны с командой в вопросе того, «как всегда делалось», не ставьте себя в положение, когда вас могут уволить. Вместо этого проведите эксперимент параллельно с вашей текущей работой. Стройте аргумент для изменений на результатах.

Не будьте организацией, которая не тестирует

Большинство команд занимаются cold email так:

Угадать → Рассылка → Надеяться → Угадать снова

Это не процесс. Это не масштабируемо. И это точно не повторяемо.

Отличные команды делают вот так:

Гипотеза → Тест → Обучение → Улучшение → Накопление → Победа

Итерация побеждает гениальность. Каждый раз.

Если вы следуете этому процессу, вы не просто будете запускать лучшие кампании — вы построите систему, которая улучшается каждую неделю.

И именно так вы отличите себя от бесчисленных команд, гадающих свой путь через outbound.

И да, если вы хотите структурированное тестирование без тройных усилий, Ora может генерировать контролируемые варианты и автоматически отслеживать результаты.

Об авторе