Maak jij keuzes op basis van je gevoel, data-gedreven inzichten, of een combinatie van beide?
Stel je eens voor…
Je ziet concurrent X nieuwe elementen toevoegen aan hun website. Zou het voor jou ook interessant zijn om dat te doen?
Of herken je dit?
“Ik zag laatst dat bedrijf X dankzij verandering Y een Z% omzetstijging heeft behaald. Moeten wij dat ook doen?”
Maar laten we eerlijk zijn, hoe betrouwbaar zijn deze conclusies eigenlijk?
Laat me je een geheimpje vertellen: niet erg betrouwbaar.
Waarom dan? Het bewijs is namelijk van lage kwaliteit en bevat te veel mogelijke vertekeningen.
Denk er eens over na: jouw product, doelgroep, prijsstelling, merk, marktpositie, gebruikerservaring, en nog veel meer, zijn allemaal anders.
Nu dat duidelijk is, hoe kun je dan wel beslissingen nemen op basis van data?
Stap 1:
Ontdek wie, waar, wat, en wanneer. Begin met kwantitatief onderzoek om te achterhalen welk segment waar en wanneer vastloopt. Als je geen inzicht hebt in deze gegevens, begin dan met ze te verzamelen.
Bijvoorbeeld, als je een webshop hebt, kun je ontdekken dat 30% van de mensen de afrekenpagina niet bereikt. Dat betekent dat 30 van de 100 mensen die willen kopen hier vastlopen. Dat is zonde!
Stap 2:
Nu wordt het interessant. Je weet waar het probleem zich voordoet, maar nu moet je begrijpen waarom.
Hoe doe je dat? Met kwalitatief onderzoek. Terug naar ons voorbeeld van de webshop: stap 1 zou zijn om opnames te bekijken van gebruikers die afhaken op deze pagina.
Hopelijk kun je uit die opnames afleiden waarom deze mensen niet doorgaan met de aankoop.
Heb je geen webshop maar een fysieke winkel? Ga dan in gesprek met je klanten en ontdek wat hen tegenhoudt.
Stap 3:
Pas nadat je hebt achterhaald wie, wat, waar, wanneer, en waarom is het tijd om oplossingen te bedenken. Doe dit niet andersom.
Heb je een lijst met geprioriteerde ideeën? Fantastisch, dan kun je doorgaan naar de volgende stap.
Stap 4:
In ideale omstandigheden ga je niet zomaar onbezonnen je oplossing uitrollen. Wat is dan wel de juiste aanpak? Testen, bij voorkeur A/B of A/B/n-testen.
Waarom? Omdat dit de meest betrouwbare manier is om te controleren of jouw beoogde oplossing daadwerkelijk het gewenste effect heeft.
Link: https://www.linkedin.com/posts/gustdebacker_cro-growth-marketing-activity-7104707839310323712-AT0Q
0 reacties