超越竞争对手的 20 个转化优化技巧

ziaur95

转化优化 (CRO) 是您作为营销人员可以做的最有影响力的事情之一。 我的意思是，为网站带来流量很重要（因为没有流量，你就是在为蟋蟀的观众设计）。 但是，如果不粗略地了解转换优化（包括研究、数据驱动的假设、a/b 测试和分析能力），您可能会仅凭直觉来为您的网站流量做出决策。 CRO 可以为您的营销团队提供想法，告诉您如何才能更好地将访问者转化为潜在客户或客户，并且它可以帮助您使用 A/B 测试发现哪些体验是真正最佳的。 然而，与许多营销学科一样，转换优化经常被误解。 这绝对不是关于测试按钮颜色，也不是要向你的同事证明你是对的。 这些年来，我学到了很多关于如何正确进行 CRO 的知识，下面我整理了 20 个转化优化技巧，以帮助您也做好它。 转换优化技巧 1：了解如何正确运行 A/B 测试运行 A/B 测试（在线控制实验）是转换优化的核心实践之一。 由于测试软件的日益简化，测试给定页面的两个或多个变体以查看哪个表现最好似乎很容易。 但是，它仍然是一种使用统计推断来决定哪种变体最适合您的受众的方法。 并且有很多细微的区别可以把事情搞砸。


什么是 测试 图片来源 我们可以在这里了解很多细微差别——贝叶斯与常客统计、单尾与双尾测试等——但为了简单起见，这里有一些测试规则应该可以帮助您轻松通过大多数 常见的测试错误 俄罗斯电话号码列表 始终提前确定样本量，并等到实验结束后再查看“统计显着性”。 您可以使用几种在线样本量计算器中的一种来计算出您的样本量。 运行几个完整的业务周期（通常是每周周期）的实验。 在您得出结果之前，正常的实验可能会运行三到四个星期。 选择您将用于确定实验是否成功的总体评估标准（或北极星指标）。 我们将在技巧 4 中对此进行更多介绍。在运行实验之前，清楚地写下您的假设（这里有一篇关于编写真实假设的好文章）以及您打算如何跟进实验，无论它是成功还是失败。 确保正确实施数据跟踪，以便您能够在实验结束后提取正确的数字。 如果您正在运行多个并发实验，请避免交互作用。 对您的测试设置进行质量检查并观察早期数字是否存在任何不稳定的技术错误。 我喜欢将上面所有的细节都放在一个带有唯一 ID 的实验文档中，以便以后可以查看——这样这个过程就可以随着时间的推移得到改进。



实验文档示例 使用唯 的实验文档示例提示确保在开始之前花时间正确设置 A/B 测试的参数。 早期的错误和粗心的测试可能会影响结果。 转换优化技巧 2：了解如何分析 A/B 测试 在测试运行后分析测试的能力显然也很重要（并且可能会非常细微，具体取决于您想要获得的详细程度）。 例如，如果统计显着性高于 95%，您是否称测试为赢家？ 好吧，这是一个很好的起点，但是在开发转化优化技巧时还有一些其他注意事项：您的实验是否存在样本比率不匹配？ 基本上，如果您的测试设置为 50% 的流量进入控制，50% 进入变体，您的最终结果应该反映这个比率。 如果该比率相差甚远，则您可能进行了错误的实验。 （这里有一个很好的计算器可以帮助您确定这一点。）将您的数据带到测试工具之外。 很高兴在工具的仪表板中看到汇总数据趋势，他们的数学初看起来很好，但我个人喜欢访问原始数据。 这样您就可以在 Excel 中对其进行分析并真正信任它。

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