Growth Hacking est plein de mythes. Certains le considèrent comme une panacée pour tous les maux, d'autres - presque un charlatanisme. Les cas avec des chiffres de croissance incroyables de dizaines et de centaines de fois qui essaient de copier sans réfléchir et sans obtenir la même croissance déclarent la méfiance invalide.
Mais pour «pirater la croissance» d'une entreprise, il ne suffit pas de distinguer une équipe et de lui confier la tâche de rechercher des points de croissance. Le Growth Hacking est un processus très complexe qui nécessite une grande expertise et une méthodologie claire.
Depuis la fondation de Retail Rocket, la croissance du piratage est devenue une partie intégrante du travail de l'entreprise. Depuis plus de six ans, nous avons développé un système unique de test et de sélection d'algorithmes. Grâce en partie à cette méthodologie, nous pouvons fournir le meilleur retour sur investissement du marché. Et aujourd'hui, nous voulons partager l'expérience de l'utilisation de Growth Hacking dans le commerce électronique.
Qu'est-ce que le Growth Hacking et pourquoi toute entreprise en a besoin
Growth Hacking est un travail continu d'une équipe distincte sur la formulation, l'organisation et l'analyse d'expériences pour assurer un taux de croissance élevé des performances de l'entreprise. Cela signifie que l'entreprise crée un département distinct, qui est engagé dans la génération et le test d'hypothèses, ce qui devrait affecter la conversion, les revenus, les bénéfices et d'autres mesures.
L'émergence et l'utilisation active de Growth Hacking sont associées à une montée en puissance à grande échelle de la culture des startups, alors qu'il était nécessaire de disposer d'un outil compréhensible et abordable pour tester des hypothèses qui offrent aux entreprises une croissance multiple.
Le Growth Hacking est basé sur trois principes:
- Mise à niveau rapide des métriques
- Optimisation continue des résultats
- Processus ouvert
Si vous décrivez le processus de manière schématique, alors tout semble assez simple: vous devez générer une hypothèse qui augmente soi-disant une ou plusieurs mesures, la vérifier, par exemple, à l'aide de tests A / B, et analyser le résultat. Les hypothèses réussies peuvent être mises à l'échelle et optimisées et, en cas d'échec, le cycle se répète.
En pratique, tout est beaucoup plus compliqué. Du choix d'une hypothèse au processus de test et à l'évaluation des résultats - à chaque étape, une expertise et une expérience considérables sont nécessaires. En partie, nous en avons parlé dans l'article
«Pièges des tests A / B ou pourquoi 99% de vos tests fractionnés sont effectués incorrectement?» .
Chez Retail Rocket, nous avons deux équipes Growth Hacker. L'un est engagé dans la croissance des métriques sur le site, et l'autre est responsable de l'augmentation de l'efficacité des lettres de déclenchement. Les approches des équipes aux processus de croissance de piratage sont similaires à certains moments, mais diffèrent quelque part, que nous discuterons plus en détail au cours de l'article.
Commençons par le processus de sélection des hypothèses.
Comment trouver et sélectionner une hypothèse à tester
À l'échelle mondiale, il existe deux approches du piratage de croissance:
- Génération aléatoire d'idées et leur vérification
- Test systématique d'hypothèses collectées à l'avance
La première méthode est plus coûteuse et consommatrice de ressources, il y a plus de chances d'échec, mais parfois des idées fortes et révolutionnaires naissent.
La deuxième méthode fonctionne très bien s'il y a répétabilité des expériences et que vous pouvez collecter un ensemble d'hypothèses. Il donne des résultats plus prévisibles, car il existe déjà des statistiques collectées à partir des résultats des tests précédents.
Pour les clients Retail Rocket, nous utilisons une combinaison de ces méthodes. Tout d'abord, nous testons les solutions les plus susceptibles de fonctionner sur ce magasin.
Nous avons effectué plus de 2 000 tests sur des sites Web et plus de 5 000 tests dans des lettres de déclenchement, sur tous les râteaux possibles lors de ces tests, ont pris en compte l'expérience non seulement des magasins russes mais aussi étrangers, nous pouvons donc recommander cette option à chaque boutique en ligne en toute confiance qui sera efficace pour lui. À l'aide d'un test d'hypothèse systématique, nous augmentons les attentes mathématiques et réduisons la probabilité d'erreur.
Beaucoup de nos hypothèses, non seulement nous décrivons dans des cas et montrons les résultats de leur mise en œuvre, mais expliquons également pourquoi nous testons cette solution particulière. Certaines hypothèses sont basées sur des postulats psychologiques et des recherches, d'autres détruisent les stéréotypes courants.
Après une vérification systématique des hypothèses recommandées pour le magasin, commence l'étape d'un travail plus expérimental et risqué. Les spécialistes de Growth Hacking recherchent de nouvelles solutions qui apporteront au magasin une augmentation de conversion et un chèque moyen. Pour les lettres de déclenchement, de nouvelles hypothèses, en règle générale, sont créées pendant le remue-méninges et chaque hypothèse doit être corroborée du point de vue de la psychologie. L'équipe du site préfère une approche plus pratique basée sur des études de recherche.
Certaines hypothèses sont proposées par nos clients. Nous évaluons la pertinence de les tester, construisons des calculs approximatifs de la façon dont cela peut fonctionner, et si nous comprenons que le résultat en vaut la peine, nous effectuons un test. Bien sûr, les clients connaissent mieux leur public, donc, en combinaison avec notre expérience, certaines hypothèses donnent d'excellents résultats. Les idées les plus réussies font même partie de notre pool d'hypothèses. Par exemple, le scénario de déclenchement «Notification d'une réduction du prix des marchandises dans le panier» après une série de tests réussis a pris une place digne dans notre carte de déclenchement.
Ainsi, en combinant l'expertise des commerçants en magasin avec l'expérience des spécialistes de la vente au détail de fusées, nous obtenons un système WIN-WIN dont les deux parties bénéficient.
Comment tester une hypothèse ou pourquoi nous avons choisi des tests A / B
Pour tester des hypothèses dans l'espace en ligne, le processus de test AB est excellent. Il a une méthodologie claire et donne des résultats transparents, bien sûr, si vous effectuez un test fractionné correctement.
Nous avons une méthodologie de test claire, qui comprend plusieurs étapes de contrôles et élimine les erreurs possibles. Il existe un outil pour partager le trafic. Il existe une expertise et une expérience grâce auxquelles, lorsque des questions se posent, nous savons où chercher et où chercher les problèmes.
Le test A / B peut être divisé en plusieurs étapes:
- Test en cours. Il pourrait y avoir de nombreuses erreurs potentielles. La liste type contient des erreurs de mise en page et de segmentation incorrectes. Notre méthodologie est basée sur la vérification croisée des tests et une coordination minutieuse de tous les détails avec un détaillant, ce qui contribue à minimiser les erreurs possibles.
- Arrêtez le test. Combien de temps le test doit-il durer pour que les résultats puissent être interprétés sans ambiguïté? Comment comprendre où l'effet de la nouveauté entre dans une méthode de travail pour augmenter la conversion?
- Évaluation des résultats. En partant de la méthodologie de collecte et de nettoyage des données jusqu'aux conclusions que tout analyste peut vérifier, dans les rapports de test, nous donnons les informations les plus complètes et les plus transparentes sur l'effet d'une solution particulière.
Ainsi, selon les résultats des tests, le magasin comprend clairement quelle hypothèse entraînera la croissance du magasin en termes de conversion et de ventes, et laquelle n'a aucun sens à introduire.
À quoi cela ressemble dans la pratique
Voici un exemple de quelques cas de fonctionnement du Growth Hacking dans Retail Rocket.
Cas 1. Utilisation du principe de la preuve sociale dans les lettres de déclenchement
Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, dans les scénarios de déclenchement, les hypothèses sont souvent basées sur divers postulats de la psychologie. Par exemple, un bon résultat dans la plupart des cas montre l'application du principe de la preuve sociale. Son essence est que les gens font confiance aux opinions des autres lorsqu'ils choisissent un produit. La preuve sociale peut être utilisée de différentes manières, par exemple, les avis sur les produits, les évaluations, les informations sur le nombre d'utilisateurs qui consultent le produit en même temps, etc.
Nous avons décidé de tester l'hypothèse d'une augmentation de la demande du produit à travers la mise en place du bloc «Acheté aujourd'hui», qui démontre la quantité de biens achetés par d'autres utilisateurs.
Le travail a été effectué grâce à des tests A / B, dans lesquels tous les destinataires des lettres sont divisés au hasard en deux segments. La version initiale de la lettre est envoyée au segment A, et une lettre avec une hypothèse de changement est envoyée au segment B, ce qui devrait augmenter l'efficacité des envois.
L'hypothèse a été testée dans le scénario de déclenchement «Lettre avec produits associés après commande» au Mamsy sales club:
Selon les résultats du test, la conversion des lettres avec l'hypothèse mise en œuvre en commandes
était de 60,5% supérieure à celle de la version standard (la fiabilité statistique du résultat était de 96,8%).
Cas 2. Choisir l'option la plus efficace pour afficher des recommandations sur la page de recherche
Passons maintenant au site et regardons le test d'hypothèse sur l'exemple de la pharmacie en ligne ZdravCity.
Le principal objectif des tests sur les sites Web des magasins en ligne est de tester l'efficacité de divers algorithmes afin de comprendre quel type de mécanisme de recommandation apportera au détaillant le résultat maximal. Mais nous vérifions également comment divers éléments de conception affecteront les taux de conversion, les recettes moyennes et les revenus. Cela peut être l'introduction d'un curseur dans les recommandations, l'ajout d'étiquettes de réduction ou d'autres décisions de conception.
Dans ce cas, l'hypothèse était que si vous ajoutez un élément CTA aux marchandises dans les blocs de recommandation, il sera plus facile pour l'utilisateur d'ajouter les marchandises au panier et cela augmentera la conversion et le contrôle moyen.
Une étude de performance a été menée en utilisant la mécanique des tests A / B. Tous les visiteurs du site ont été répartis au hasard en 3 segments:
- Le premier segment a montré un bloc de recommandations sans élément CTA (apparence de base)
- Le deuxième segment a été présenté un bloc de recommandations avec l'ajout de l'élément CTA "Ajouter au panier" (ajoute le produit au panier)
- Aucune recommandation n'a été présentée au troisième segment (groupe témoin)
Selon les résultats du test, la
mise en œuvre de l' hypothèse «Bloc de recommandations avec l'ajout d'un bouton CTA« Ajouter au panier »sur la page de recherche de la boutique en ligne Zdravcity.ru augmente la conversion de 1,05% (signification statistique 99,5%). En combinaison avec une augmentation du chèque moyen de 7,3%, ce qui donne une augmentation prévue du chiffre d'affaires de 8,4%.
Ce ne sont que quelques exemples de la façon dont vous pouvez générer et tester diverses hypothèses de croissance métrique. Nous en parlons régulièrement dans les cas, donc si vous souhaitez découvrir des hypothèses plus intéressantes et les résultats de leur vérification, rendez-vous sur notre
blog .
Et rappelez-vous, plus vous faites d'expériences, plus votre résultat sera élevé sur une longue distance. Par conséquent, effectuez des tests A / B, testez des hypothèses et trouvez les solutions qui vous apporteront de la croissance.