6 errores más frecuentes al implementar estrategias de Growth Marketing

Actualizado: 11 oct



Hoy hablaremos un poco sobre cómo Marisha Lakhiani, VP de Marketing en MindValley, llevó a la marca a obtener 150 millones de dólares en ingresos anuales, esto gracias a que lograron un ROAS neto de 2,7 veces respecto al año anterior, 50% de aumento en la tasa de suscripción y 40% en el Lifetime value del cliente.


Además, te contaremos cuáles son los 6 errores más comunes en los especialistas de marketing cuando intentan ejecutar experimentos de Growth en sus empresas.



¿Cómo logró MindValley crecer exponencialmente?


Marisha cuenta que lo lograron a través del Growth, pero específicamente a través de uno de los puntos claves del Growth: La experimentación.


Antes de entrar a eso es importante que entendamos que el crecimiento realmente se ve así.

Fuente: Marisha Lakhiani


Es curvo, ya que el crecimiento se compone de pequeñas ganancias (quick-wins) que a lo largo del tiempo se combinan para lograr resultados exponenciales.



Los 6 errores más comunes de marketing al experimentar con Growth


Hay comprender que las pruebas deben seguir una metodología de prueba muy específica y protocolos de prueba muy específicos.



1. No probar lo suficiente


En su lugar, lo que se debe hacer es probar tanto como sea posible para aprender rápido y ganar tantas pruebas como sea posible para poder escalar rápidamente. Hay que concentrarse en las tareas que van a tener un gran impacto. Con esto se logrará una ganancia del 30 o 40%.




2. Hacer A/A/B testing


En vez de utilizar el A/B testing, se debe usar en su lugar el A/A/B testing, esto brinda datos más limpios y conclusiones más precisas. Hay 2 lados:

  • La página estándar se duplica y se hace una réplica exacta, siendo la página control.

  • Se ejecuta la idea sobre la página que será la variación.

Por lo tanto, el control es un duplicado del estándar y la variación es la idea. Entonces, si se tiene mil personas que van al estándar, se divide el 100% del tráfico y se envía el 50% al control y el 50% a la variación. Pero, lo que sucede aquí es que si alguien se queda fuera de la prueba debido a cualquier falla tecnológica, permanece en el estándar. Así que, sí se tiene mil personas y 100 personas quedan fuera de la prueba, 900 personas se dividen en partes iguales para control y variación, por lo que sería 450/450. Al hacer esto, se obtiene data concluyente más precisa.

Fuente: Marisha Lakhiani



3. No tener una hipótesis clara


Tener una hipótesis clara es muy importante porque así se tiene un esquema claro sobre lo que se quiere probar. Entonces, ¿Qué es una hipótesis? Es una declaración que define claramente cómo se ve el éxito de una prueba.


Ejemplo:

Al personalizar el headline para que coincida con el anuncio se verá un aumento del 20% en la conversión del landing page, esa es una hipótesis.


Esto se basa en la investigación, por lo que no se puede simplemente adivinar, realmente se necesita investigar y ver qué está sucediendo en la industria, qué ven otras personas, definir cuál es la medida de éxito, redactar la declaración y luego validar la declaración mediante una prueba. Al hacer esto, realmente asegura que las pruebas estén alineadas con los objetivos del negocio.


Una hipótesis puede resolver un problema.



4. Ejecutar pruebas y finalizarlas cuando ves resultados


Se necesita probar en ciclos de ventas específicos.


Ejemplo:

Sí se comienza una prueba un lunes, se debe finalizarla un lunes, e idealmente se debería realizar la prueba durante al menos dos ciclos, es decir, 2 o 4 semanas.


No se debe finalizar la prueba antes de tiempo. Es imperativo hacerlo así, ya que esto influye en la estacionalidad, porque algunas empresas tienen un pico a las 6 p.m. o tienen un pico un viernes, y al medir los ciclos de ventas y mantener la prueba abierta durante más tiempo, se podrá tener en cuenta la estacionalidad para que los datos sean más concluyentes.


Asimismo, tampoco se debe finalizar una prueba hasta que sea estadísticamente significativa en un 95%. Se puede calcular esto en línea con calculadoras, solo ingresas los datos y el programa lo dirá. Esto da certeza, por lo que antes de implementarlo, se sabrá con certeza que esta prueba realmente moverá la aguja.




5. Mala elección del tamaño de muestra


Las personas no calculan cuántas personas se necesitan para ejecutar una prueba antes de configurarla, por lo que se están ejecutando pruebas durante largo tiempo y no se obtienen datos concluyentes. Lo que se necesita hacer en su lugar es usar una calculadora de tamaño de muestra.


Hacer esto realmente permite guardar la prueba de alto impacto para los funnels de alto tráfico, por lo que se obtiene datos más rápido. Y guardar las pruebas de bajo impacto para los funnels más pequeños y de bajo tráfico. Hay tener mucho cuidado con el lugar donde se ejecutará una prueba.


Grandes ganancias en funnels de alto tráfico; pequeñas ganancias e ideas inciertas en funnels de bajo tráfico.



6. No refinar.


Las personas ejecutan una prueba, luego la cierran y deciden "Esta prueba fue un éxito" o "Esta prueba fue un fracaso". Pero así no es como se prueba. Lo que se debe hacer en su lugar es:

  • Cuando se quiera cerrar la prueba, hay que sentarse a pensar y entender por qué la prueba falló o por qué tuvo éxito, y luego planificar las pruebas de seguimiento con mejoras.

Hay que hacer esto para la prueba que falló y para la prueba que tuvo éxito, porque lo que se necesita hacer es seguir avanzando y seguir obteniendo mayores victorias.




Con esto, realmente se espera haber inspirado a probar mucho más, que se sientan equipados para comprender qué son las pruebas y cuáles son los protocolos de prueba específicos que se deben seguir para lograr pequeñas victorias que a lo largo del tiempo se combinarán para obtener grandes resultados.


 

Sobre Revenue

Revenue, es la primera agencia de Growth Marketing que ha logrado llevar a uno de sus clientes de USD100 Millones a USD300 Millones de dólares en 12 meses.


Cuenta con un equipo multidisciplinario de Estrategas expertos, Creativos, Diseñadores, Analistas de datos, Ingenieros, CopyWritters, Audiovisuales y más; que juntos crean estrategias de Crecimiento para las marcas. Desde Empresas Grandes hasta Startups.


Revenue forma parte de IAB, CAPECE y nuestro Head of Growth es miembro de Reforge, el programa de Growth más importante del mundo.


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