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Wie entwirft man ein Experiment zur Überprüfung der Wirksamkeit von SEA Brand?

Experiments
Brand
Hypothesis Testing
Efficiency
Phillip Grote
15.1.2024

Anfangen - schnell und effektiv

Um mit der Überprüfung von Kampagnen Effektivität zu beginnen, sollte ein Marketingteam die wichtigstes Hypothesen in einer Struktur formulieren. Es ist ratsam, mit kostengünstigen und schnellen Experimenten zu beginnen, um schnell zu lernen. Jedes Experiment hilft, das Risiko zu verringern, dass Marketingteams Zeit, Energie und Geld in ineffiziente Marketingaktivitäten mit übermäßigen Budgets oder überhaupt keiner Wirksamkeit investieren.

Evidence

Jedes Experiment hat eine bestimmte Laufzeit, um ausreichend Aussage zu erzeugen, aus denen ein Team lernen kann. Wir stellen sicher, dass die Experimente wie Wissenschaft durchgeführt werden und dass die Beweise sauber und nicht irreführend sind.

Ein gutes Experiment

Ein gutes Experiment sollte präzise genug sein, damit Teammitglieder es replizieren und verwendbare und vergleichbare Daten generieren können.

  • Definiert das "Wer" genau (Testsubjekt)
  • Definiert das "Wo" genau (Testkontext)
  • Definiert das "Was" genau (Testelemente)

Komponenten eines Experiments

Ein gut geformtes Experiment zur Überprüfung der Marketingleistung besteht aus vier Komponenten:

  1. Hypothese
  2. Experiment
  3. Metriken
  4. Kriterien

Experiment: Wie viel Budget sollte ein Unternehmen für die SEA-Marke bereitstellen?

Es ist wichtig zu erwähnen, dass unser Ansatz von Alex Osterwalter und seiner Methodik "Testing Business Ideas" von Strategyzer inspiriert ist. Wir haben die Testkarte für Marketingzwecke angepasst und stellen sicher, dass unsere Experimente gut strukturiert und an Branchenbestpractices orientiert sind.

Testname: SEA-Markenwirksamkeit
Dauer: 12 Wochen



Schritt 1: Hypothese

Unsere Überzeugung ist, dass SEA-Brand unsere Marke in Suchmaschinen schützt, indem sie pot. Kunden und bestehende Kunden auf unsere Website, statt zu der Website unserer Wettbewerbern leitet.

Schritt 2: Test

Um diese Hypothese zu überprüfen, werden die Auswirkungen des 7.000.000 € SEA-Brand Budgets pro Jahr auf unsere neuen Nutzer und bestehenden Kunden messen.

Schritt 3: Metrik

Und messen die Gesamtzahl der Homepage-Hits, neuen Anmeldungen und Logins von Suchmaschinen bei 1) vorübergehenden Reduzierung und 2) vorübergehendes Pausieren der SEA-Brand Kampagnen, jeweils in vier Intervallen.

Schritt 4: Kriterien

Wir werden richtig liegen, wenn die Gesamtzahl der Homepage-Hits, neuen Anmeldungen und Logins erheblich durch die Präsenz von SEA-Brand beeinflusst ist.

Ergebnis


Durch die Durchführung dieses Experiments wollen wir Daten sammeln, die uns helfen, die Wirksamkeit von SEA-Brand bei der Steigerung der Nutzerbindung und -umwandlung zu bewerten. Die Dauer von 12 Wochen wird uns genügend Zeit geben, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen über unsere Marketingstrategie zu treffen.

Kurzer Einblick, bevor wir tiefer eintauchen: Wir haben mit einem Team zusammengearbeitet, das ein ähnliches Experiment durchgeführt und einen bedeutenden Durchbruch erzielt hat. Infolgedessen konnten sie das SEA-Markenbudget um 80% (5.600.000 €) reduzieren. Sie haben Gerätemodifikatoren und Tagespacing implementiert und 80% des Budgets auf Kampagnen umgeleitet, die auf die Gewinnung neuer Kunden und die Generierung zusätzlicher Einnahmen abzielen.

Wie Richard Feynman, ein amerikanischer theoretischer Physiker, berühmt sagte: "Es ist egal, wie schön Ihre Theorie ist, es ist egal, wie klug Sie sind. Wenn sie nicht mit dem Experiment übereinstimmt, ist sie falsch." Daher glauben wir, dass die Durchführung rigoroser Experimente unerlässlich ist, um Marketingstrategien zu validieren und den Geschäftserfolg voranzutreiben.

Im nächsten Blogpost werde ich die Technologie hinter unseren Experimenten, warum Webanalysen für diese Experimente eine Herausforderung sein können, und die damit verbundenen Herausforderungen diskutieren. Wir werden einen genaueren Blick auf GDPR, Consent-Management, Python-Skripte, Messpunkte, PostgreSQL und Berichtssegmentierung werfen.

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