Quiz Öneri Motoru
Quiz öneri motoru, bir katılımcının yanıtlarını ürün, plan ya da içerik yolu gibi uygun bir öneriye eşleyen mantıktır.
Önemli noktalar
- Yönlendirme mantığını sorular değil, yanıt seçeneklerine iliştirilen nitelikler taşır.
- Eklenen her sonuç, soru kümesinde kendi ayırt edici kanıtını gerektirir.
- Önce sonuç listesini tasarlayın, sonra bu sonuçları ayıran soruları yazın.
- Hiçbir sonucun durumunu değiştirmeyen soru süstür ve tamamlamadan götürür.
- Her sonucun ne sıklıkta çalıştığını kaydedin; hiç çalışmayan sonuç erişilemez mantığı gösterir.
Derinlemesine
Motor, toplanan yanıt kümesi ile olası sonuçlar kitaplığı arasında durur. Her yanıt seçeneği ağırlık, etiket ya da bayrak gibi bir veya birkaç nitelik taşır ve motor bu nitelikleri tek bir karara indirger. Üç kalıp öne çıkar: bantlarla karşılaştırılan bir toplam puan, belirli yanıtların sonraki dalları açtığı bir karar ağacı ve her aday sonucun zorunlu ile tercih edilen etiketleri bildirdiği nitelik eşleştirmesi. Çoğu canlı motor, etiketle eleyip puanla sıralayarak bunları birleştirir.
İsabet, ayırt edici soru sayısı arttıkça yükselir; sonuç sayısı arttıkça düşer, çünkü her yeni sonuç kendi ayırt edici kanıtını ister. Üç sonuçlu bir motor dört soruyla çalışabilir; aynı dört soruyla on iki sonuçlu bir motor insanları neredeyse rastgele atar. Karşı ağırlık uzunluktur: eklenen her soru tamamlamadan götürür. Pratik çözüm, soru kümesinin gerçekte ayıramadığı çok sayıda dar sonuç yerine, içinde kişiselleştirilmiş ayrıntı taşıyan az sayıda geniş sonuçtur.
Kurulum sorulardan değil sonuçlardan başlar. Gerçekten sunabileceğiniz önerileri listeleyin, her biri için neyin doğru olması gerektiğini yazın ve tam da bu koşulları sınayan sorular tasarlayın. Her soru en az bir sonucun durumunu değiştirmelidir; hiçbir şeyi değiştirmiyorsa süstür. Scorecard funnel'ında öneriyi seçen nitelikler lead kaydını da doldurur; böylece satış temsilcisi yalnızca etiketi değil önerinin gerekçesini de görür.
Motor yalnızca sorduğunu bilir. Katılımcılar özlemle yanıt verir; yürüttükleri süreci değil yürütmek istedikleri süreci anlatır, bu yüzden öneriler pohpohlayıcı seçeneğe kayar. İkinci sınır kapsam boşluklarıdır: durumu tanımlı hiçbir sonuca uymayan katılımcı yine de bir yere, genellikle en yakın yedeğe yönlendirilir ve hangi sonucun ne sıklıkta çalıştığı kaydedilmedikçe bu uyumsuzluk görünmez. Nadir yanıt bileşimleri en az test edilir ve en sessiz biçimde bozulur.
Pratikte örnek
Nasıl ölçülür
Sonuç dağılımıyla başlayın: bir dönem boyunca her önerinin kaç katılımcıya gittiğini sayın ve beklediğiniz kitle bileşimiyle karşılaştırın. Çok sayıda sonuca yayılmış düz bir dağılım genellikle mantığın gürültü üzerinden ayırdığını gösterir; hacmin çoğunu tek bir sonucun alması ise bir kuralın fazla geçirgen olduğunu. İki sorun da hiçbir satış verisi olmadan görülebilir.
Ardından önerinin tutup tutmadığını ölçün. Her sonuç için önerilen sonraki adımı atanların payını ve bu kişilerden sonradan dönüşenlerin payını ayrı ayrı izleyin. Kabulü yüksek ama dönüşümü zayıf bir sonuç, yanlış kişilere öneriliyordur. O sonucun içinde dönüşenlerle dönüşmeyenlerin yanıt profillerini karşılaştırmak, genellikle ağırlığı yanlış verilmiş soruyu adlandırır.
Sık yapılan hatalar
Sık görülen bir hata, mantığın onları önemsiz farklarla ayırmak zorunda kaldığı kadar örtüşen sonuçlar yazmaktır. İki öneri aynı sonraki adıma çıkıyorsa katılımcılar etiketlerin farklı, tavsiyenin aynı olduğunu fark eder ve sonuca duyulan güven düşer. Her biri gerçekten farklı bir eylem gerektirene dek sonuçları birleştirin; ayrıntıyı sonuç sayfasındaki koşullu bloklarla değiştirin.
İkinci hata, hangi sonuçların gerçekten çalıştığını hiç denetlememektir. Aylar önce yazılmış mantık çoğu zaman hiçbir yanıt bileşiminin ulaşamayacağı bir dal ile kazara trafiğin çoğunu toplayan bir başka dal içerir. Sonuç sayımlarını aylık dışa aktarın ve beklentinizle karşılaştırın. Neredeyse herkesi alan sonuç eşiğin düşük, kimseyi almayan sonuç ise koşulların çelişkili olduğunu gösterir.
Sıkça sorulan sorular
Lead nitelemeyi nasıl destekler?
Katılımcıya bir sonuç vermenin ötesinde motor, yanıtlarından yapılandırılmış niyet verisi yakalar. Bu zenginleştirilmiş veri puanlamanızı, yönlendirmenizi ve kişiselleştirilmiş takibinizi besler.
Quiz öneri motoru hangi sonucu göstereceğine nasıl karar verir?
Toplanan yanıtları puan bantları, karar ağacı ya da bir sonuç kitaplığına karşı nitelik eşleştirmesi kullanarak tek bir karara indirger. Çoğu kurulumda her yanıt seçeneği ağırlık ve etiket taşır; etiketler uygulanamayacak sonuçları eler, puan ise kalanları sıralar. En yüksek sırada kalan sonuç katılımcıya gösterilir.
Bir öneri quiz'i kaç soru gerektirir?
Sunduğunuz her sonucu ayıracak kadar; bu genellikle karıştırılabilecek her sonuç çifti için en az bir ayırt edici soru demektir. Üç sonuç dört beş soru gerektirebilir, bir düzine sonuç ise çoğu katılımcının tamamlayacağından fazlasını. Sayı rahatsız edici olmaya başlarsa ayıran soruları silmek yerine sonuç sayısını azaltın.
Öneri motoru kurmak için makine öğrenmesi gerekir mi?
Bir pazarlama quiz'inin ürettiği hacimlerde nadiren. Kural tabanlı mantık denetlenebilir, satışa açıklanabilir ve bir pazarlamacı tarafından yayına gerek kalmadan değiştirilebilir. Öğrenen modeller, iyi yazılmış kuralları geçmek için çok sayıda etiketli sonuç verisi ister ve birinin neden o öneriyi aldığını açıklamayı zorlaştırır; bu da satış görüşmesinde önemlidir.
Motorun hep aynı sonucu seçmesini nasıl engellerim?
Eşikleri ve yedek seçeneği denetleyin. Alt sınırı fazla düşük bir bant katılımcıların çoğunu emer; hiçbir kural tutmadığında kullanılan varsayılan sonuç ise kuralların kaçırdığı herkesi sessizce toplar. Sonuç sayımlarını dışa aktarın, baskın olanı bulun ve ya eşiğini yükseltin ya da onu komşularından ayıran bir soru ekleyin.
Katılımcılar öneriyi neden aldıklarını görmeli mi?
Evet. Sonucu belirleyen iki üç yanıtı adlandırmak öneriyi denetlenebilir kılar ve gerekçeyi doğrulayabilen kişi sonraki adımı daha kolay atar. Ayrıca yararlı bir hata kipi doğar: gerekçe katılımcıya yanlış görünüyorsa, kişiyi sessizce kaybetmek yerine kuralın hatalı olduğunu öğrenirsiniz.
Öneri motoru ile quiz puanlaması arasındaki fark nedir?
Puanlama bir sayı ve bir kademe üretir; öneri motoru ise somut seçenekler arasında seçim yapar ve bu puanı yalnızca girdilerden biri sayabilir. Bir quiz hiçbir şey önermeden puanlayabilir, bir motor da puan toplamadan etiketle eşleştirebilir. Pratikte çoğu funnel sıralamak için puanı, uygunsuz seçenekleri elemek için etiketleri kullanır.