Ben Labay skizziert wesentliche Rahmenbedingungen für einen strategischeren, taktischeren und disruptiveren Ansatz beim Experimentieren
Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science verbrachte Ben Labay ein Jahrzehnt in der akademischen Welt mit einem breit gefächerten Hintergrund in Forschung und Experimenten, geprägt von der Arbeit mit technischen Daten.
Heute ist er CEO der Experimentier- und Conversion-Optimization-Agentur Speero. Ben beschreibt seine Arbeit im Bereich Experimentieren als seine „Geek-Out“-Area, d. h. Forschung im Bereich Customer Experience und Umgang mit Kundendaten.
Bei Speero arbeitet Ben daran, Forschungs- und Testprogrammstrategien für Unternehmen wie Procter & Gamble, ADP, Codecademy, MongoDB, Toast und viele andere auf der ganzen Welt zu entwickeln und zu implementieren.
Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Ben darüber, wie man Mechanismen für Unternehmen schaffen kann, um nicht nur zu optimieren, sondern auch disruptiver zu sein, wenn es um Webexperimente zur Förderung des Wachstums geht.
Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.
Erwäge ein Portfoliomanagement beim Experimentieren
Inspiriert durch das Buch „Built to Last“ von Jim Collins und Jerry I. Porras erörtert Ben ein Framework, welches das Buch für das Wachstum eines Unternehmens auf der Grundlage der besten Praktiken von 18 erfolgreichen Unternehmen bietet.
Er identifiziert eine große Säule, die viele Unternehmen oft vernachlässigen: das Experimentieren. Um das in Angriff zu nehmen, schlägt Ben ein Portfoliomanagement für Experimente vor, das aus drei Portfolio-Tags besteht, die ein Lösungsspektrum für iterative Änderungen zur Optimierung bieten.
Die erste Stufe besteht darin, auf der Grundlage von Kundenfeedback kleine Verbesserungen oder Änderungen an einer Website vorzunehmen, wie z. B. die Verbesserung des Layouts. Die zweite Stufe umfasst umfangreichere Änderungen, wie z. B. neue Inhalte.
Aber es gibt noch eine dritte, größere Ebene, die Ben als „disruptiv“ und „innovativ“ bezeichnet, wie z. B. ein brandneues Produkt oder Preismodell. Dinge, die eine enorme Lernerfahrung darstellen können.
Da es drei verschiedene Stufen der Veränderung gibt, ist es wichtig, dass die Zeit, die für jede Stufe aufgewendet wird, klar aufgeteilt wird und dass sich deine Teams untereinander abstimmen.
Um es mit den Worten von Ben zu sagen: „Lasst uns 20 % unserer Energie in die Iteration stecken, 20 % in das Wesentliche und 20/30 oder 40 % in das Disruptive. Und diese Karte – dieses Framework – hat sich als wirklich gesundes Werkzeug erwiesen, um die Teams auf dieselbe Seite zu bringen.“
Für Ben ist die Anwendung eines solchen Frameworks der Schlüssel, um alle Teams auf die gleiche Seite zu bringen, da es dazu beiträgt, dass Unternehmen nicht zu wenig Ressourcen für disruptive und „Big Need Movers“ bereitstellen. Das Arbeitstempo ist neben der Qualität der Idee wichtig, argumentiert er.
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Lass dich von deinem Baumdiagramm leiten
Jeder A/B-Test oder jede Personalisierungskampagne muss mit guten Zutaten gefüttert werden, die die Qualität der Hypothese bestimmen.
„Jede Agentur, jedes interne Unternehmen recherchiert. Wir betreiben Forschung. Wir sammeln Daten, wir haben Informationen, wir bekommen Einblicke, und dann wird auf Basis dieser Einblicke getestet. Aber da kann man nicht aufhören.“ sagt Ben.
Der Trick besteht darin, nicht bei den Erkenntnissen stehen zu bleiben, sondern auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ein Thema zu entwickeln. Auf diese Weise können die Unternehmen die zugrunde liegenden Stärken und Schwächen herausfinden und sie in ihren OKRs abbilden.
Du kannst z. B. eine Reihe von Erkenntnissen haben, wie bspw. dass eine Seite unterdurchschnittlich abschneidet, dass die Nutzer über die Preisgestaltung verwirrt sind oder dass Social Proof übersprungen wird. Der Schlüssel liegt in der Durchführung einer thematischen Analyse und der Suche nach Mustern auf der Grundlage dieser verschiedenen Erkenntnisse.
Folglich ist es für Unternehmen wichtig, ein Baumdiagramm zu erstellen, um zu verstehen, wie die Dinge kaskadenartig abwärts laufen. Das ist wichtig, um taktischer und SMARTer in Bezug auf Ziele zu werden und um OKRs entsprechend festzulegen, um die riesige Menge an Daten zu organisieren und sinnvoll zu nutzen.
Wenn es an der Zeit ist, ein Testprogramm aufzustellen, verfügen die Teams über einen strategischen Testfahrplan für ein bestimmtes Thema, der mit diesen OKRs verknüpft ist. Das hilft dabei, die Metriken in besser umsetzbare Frameworks umzuwandeln.
Am Ende eines jeden Quartals können die Unternehmen ihre Leistung auf der Grundlage dieser Scorecard mit Kennzahlen bewerten und feststellen, wie sich die im Quartal durchgeführten Tests auf diese Kennzahlen ausgewirkt haben.
Integriere Engagement und Effizienz in deine Testprogrammstrategie
Der Hauptnutzen des Testens konzentriert sich auf die Erzielung von Gewinn, aber Ben plädiert für einen zweiten Nutzwert, der sich um die Arbeitsweise des Unternehmens dreht. Dies erfordert eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Effizienz und die Art und Weise, wie verschiedene Teams in einem Unternehmen zusammenarbeiten.
Ben zieht Parallelen zwischen der A/B-Testing-Branche und Devops, da sie versucht, Elemente der DevOps-Kulturbewegung einzubringen, wenn wir uns auf eine Kultur des Experimentierens und der Datenorientierung beziehen. In vielerlei Hinsicht spiegelt dies die DevOps-Methodik wider, die sich darauf konzentriert, Silos zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams aufzubrechen, um die Zusammenarbeit und Effizienz zwischen diesen Teams zu verbessern. „Die ganze Idee ist, die Effizienz eines großen Teams, das zusammenarbeitet, zu optimieren“, sagt Ben.
Das bedeutet, dass Unternehmen ihr Testprogramm und die Komponenten, aus denen das Programm besteht, genau unter die Lupe nehmen sollten, wozu auch gehört, dass die richtigen Leute dahinter stehen. Es geht auch darum, kundenorientierter zu werden und Misserfolge in Kauf zu nehmen.
Ben bezeichnet dies als die „programmatische Seite“ des Programms, die als Rahmen oder Blaupause für die Entscheidungsfindung dient. Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen wie „Wie organisiere ich meine Teamstruktur?“ oder „Wie sieht mein Besprechungsrhythmus mit dem Team aus?“
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Letztlich geht es darum, deinen aktuellen Prozess zu ändern und in Frage zu stellen und deine Kultur intern zu verändern. Das funktioniert indem du dein Team dazu bringst, dein Programm und die Art und Weise, wie du Daten zur Entscheidungsfindung nutzt, zu testen.
Was kannst du aus unserem Gespräch mit Ben Labay noch lernen?
- Wie man aus dem Trott des Testens herauskommt
- Wie man Experimentation Meetings strukturiert, um Hindernisse zu beseitigen
- Wie das Experimentieren mit der Spieltheorie zusammenhängt
- Wie wichtig es ist, einen handlungsfähigen Rahmen für die Entscheidungsfindung anzunehmen
Über Ben Labay
Ben Labay kombiniert eine jahrelange akademische und statistische Ausbildung mit Kundenerfahrung und UX-Wissen. Derzeit ist Ben der CEO von Speero. Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science (Ressourcenmanagement) begann Ben seine akademische Laufbahn als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Texas. Dort konzentrierte er sich auf Forschung und Datenmodellierung. Dies bildete die Grundlage für seine derzeitige Leidenschaft und Arbeit bei Speero, die sich darauf konzentriert, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung anhand von Kundendaten zu unterstützen.
Über den 1,000 Experiments Club
Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.
Kennst du diese Folge schon?
Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Carlos González de Villaumbrosia, mit dem wir über den Zweck, die Zugänglichkeit und die Umsetzung von Experimenten gesprochen haben.
