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为什么你的A / B测试失败了

《为什么你的A / B测试失败了》

eConsultancy%EF%BC%86RedEye” b>对他们的业务“非常有价值”。

然而,只有超过四分之一(28%)的报告对其转换率感到满意。

《为什么你的A / B测试失败了》

有趣的是, VWO的另一项研究发现,每7次A / B测试中只有1次是统计上显着的获胜测试。 《为什么你的A / B测试失败了》 在我们在Convert.com的研究中,我们分析了700个实验,并再次发现7个实验中有1个(14%)对所有非代理商的转换率产生了积极影响

但这里就是它得到的有趣……对谁使用专门的转换优化,1,每3(33%)的测试开着统计显著结果的机构客户

是的,您正在阅读这一点:许多转换优化机构在A / B测试输出为正的情况下与使用相同A / B测试工具的其他客户相比几乎有三倍的机会。

是什么让这些机构获胜? 我将分享我们研究的所有知识。 《为什么你的A / B测试失败了》

编者注: Matt Gershoff %E5%9C%A8%E4%BB%96%E5%85%B3%E4%BA%8EP%E5%80%BC%E7%9A%84%E6%96%87%E7%AB%A0%E4%B8%AD%E6%8C%87%E5%87%BA%EF%BC%8C%E4%BB%85%E4%BB%85%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E6%9F%90%E4%BA%9B%E4%BA%8B%E7%89%A9%E5%85%B7%E6%9C%89%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E6%84%8F%E4%B9%89%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E4%B8%8D%E4%B8%80%E5%AE%9A%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80%E5%AE%83%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%9C%9F%E6%AD%A3%E7%9A%84%E8%B5%A2%E5%AE%B6%E3%80%82″>

它只是意味着,如果有更多的人接触到这种特定的变体,那么更多人采取所需行动的概率会更大。

Peep还表示,它本身的“转换”是一个愚蠢的指标,如果你有一个显示全价90%的变化,当然变化将“赢”但如果它不会带来额外的收入,而不是公制它本身就是胡说八道。

这就是说,在我发现了我最近在文章中研究的光%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%A1%86%E6%9E%B6“>一吨本文。 好了,现在回到丹尼斯。)

A / B测试仅占转换过程的20%

作为Convert.com的首席执行官,我从每次测试中获得每一个数据。

我可以坦诚地告诉你的一件事是,那些来到我们的工具(或其他任何其他人)的客户期望A / B测试平台能够为他们带来魔力,他们几乎看不到他们的成功期待着。

A / B测试本身就是这个过程的最后一部分,而不是第一部分。 因此,在您成为A / B测试平台的客户之前,请至少具备以下条件:

  • 某种可用性测试工具
  • 热图软件
  • 对您的分析有一定程度的了解

《为什么你的A / B测试失败了》

只有在您了解行为后,您才有机会实施成功的测试。 以下是我们看到Convert的最佳客户做他们的时间:

  • 总转换优化项目时间的60%用于管理项目和导航客户内部政治。
  • 20%的时间专注于理解页面上的问题并获得有关访问者行为的见解。
  • 20%用于设计,开发,测试和报告。

最后20%的时间涉及A / B测试和实际测试设置。 实际上,挑战者页面的开发可能只占项目总时间的10%。 因此,当像Peep或我这样的人在会议或Page” fights>上进行这些“站立式”着陆页评估时,请不要忘记。

这些很有趣,但只涉及到实际转换优化过程的表面。 批评者和专家意见是为了让客户对转换率优化这一主题感兴趣,但他们在实际开始这个过程时却反对我们所有人,因为它并不像我们听起来那样迷人。

CRO是一个过程,其中大部分涉及盯着分析,查看热图和观看用户会话。 这就是观看会话就像使用像mouseflow这样的工具。

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令人兴奋的权利? 以下是我看到我们最成功的代理商所取得的成就:

了解您的分析

当MarketingSherpa发布他们%E7%9A%84%E7%94%B5%E5%AD%90%E5%95%86%E5%8A%A1%E5%9F%BA%E5%87%86%E6%97%B6“>

从接受调查的1657年开始,六个收入最高的收入增加的企业中,有五个企业通过使用广泛的历史数据与直觉上实现这一目标的数据,使得优化成功的机会增加了一倍。 《为什么你的A / B测试失败了》 同样的MECLabs研究表明,使用历史数据时,大多数公司依赖直觉和最佳实践进行优化,成功的可能性更高。 只有13%的公司使用广泛的历史数据作为其测试策略的一部分。 《为什么你的A / B测试失败了》 这个博客上有很多很好的例子,公司使用他们的分析数据来制定成功的测试。

最引人注目的是Casey Armstrong最近关于%E5%87%8F%E5%B0%91%E5%AE%A2%E6%88%B7%E6%B5%81%E5%A4%B1%E7%9A%84%E6%96%87%E7%AB%A0%EF%BC%8C%E5%85%B6%E4%B8%ADGroove%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%96%E4%BB%AC%E6%89%80%E8%B0%93%E7%9A%84%E2%80%9C%E7%BA%A2%E6%97%97%E6%8C%87%E6%A0%87%E2%80%9D%E6%9D%A5%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%B5%81%E5%A4%B1%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E5%B9%B6%E4%B8%BB%E5%8A%A8%E8%B5%A2%E5%9B%9E%E5%AE%A2%E6%88%B7%EF%BC%8C%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E4%BB%96%E4%BB%AC%E5%BC%80%E5%A7%8B%E6%98%BE%E7%A4%BA%E4%B9%8B%E5%89%8D%E5%8F%96%E6%B6%88%E7%9A%84%E4%BA%BA%E7%9A%84%E8%BF%B9%E8%B1%A1%E3%80%82″>

摘要:对于运行更成功测试的代理商而言,这种成功主要归因于测试是对站点上特定流量段内观察到的数据的直接响应。

有关查找这些分析的更多信息,请查看:

了解您的市场

《为什么你的A / B测试失败了》 你会惊讶于有多少公司不了解他们的客户是谁。 当然,您可能会理解将它们带给您的关键字,但您知道吗:

  • 他们为什么选择你参加比赛?
  • 您的价值主张是什么让您在他们的脑海中独一无二?
  • 为什么最忠诚的客户会不断回来?
  • 为什么新客户离开?

此外,您是否%E6%8C%96%E6%8E%98%E8%BF%87%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%AA%92%E4%BD%93%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E5%8F%91%E7%8E%B0%E6%82%A8%E5%B0%9D%E8%AF%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%98%AF%E5%90%A6%E7%A1%AE%E5%AE%9E%E5%AD%98%E5%9C%A8%EF%BC%9F” jen havice>

这是深入挖掘产品/适合性很好的地方,但它也是制定测试假设的一种方法,这种假设并非无处不在。

摘要:许多使用我们平台的最成功的代理商花费大量时间研究消费者行为,以了解对客户最重要的事情以及为什么会发生某些行为。

这样,当他们进行测试时,已经非常清楚地了解了什么会起作用和为什么,而不是盲目地拍摄测试并希望有某种积极的结果。 有关了解市场的更多信息,请查看:

致电客户并询问“为什么?”5次

《为什么你的A / B测试失败了》 图像源

我很喜欢Eric” ries lean startup movement>和Running” lean maurya>作为了解客户的工具。 精益方法的一个重要部分是问为什么5次理解问题,看看你是否有合适的解决方案。这是改编自丰田太一大野开发的方法。

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“当遇到问题时,你有没有停下来问过为什么要五次? 即使听起来很容易也很难做到。 例如,假设机器停止运行:

  1. 为什么机器会停止? (发生了过载,保险丝烧坏了。)
  2. 为什么会出现过载? (轴承没有充分润滑。)
  3. 为什么没有充分润滑? (润滑泵没有充分泵送。)
  4. 它为什么不能充分泵送? (泵的轴磨损了,发出嘎嘎声。)
  5. 为什么轴磨损了? (没有连接过滤器,金属废料进入。)

将这个“5 why”框架应用于转换项目,我建议您拿起电话,亲自与客户会面,并安排Skype电话以获得与客户的实际面对时间,并直接了解他们为何在竞争中选择您的服务。

您可以做的其他事情是挖掘客户服务电话(如果有的话),以探索取消和购买原因背后的“原因”。

摘要:与上一节类似,许多使用我们工具的代理商都不遗余力地与真正的客户面对面并挖掘问题的根源。

但是,面对面会议的有趣之处在于,您可能还会注意到针对您的客户的类似姿势或肢体语言。

考虑到这些额外的小提示可以构建到网站的整体色调中。 这种%E6%83%85%E6%84%9F%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%B6%B5%E7%9B%96%E5%A4%8D%E5%88%B6%EF%BC%8C%E5%9B%BE%E5%83%8F%EF%BC%8C%E5%B8%83%E5%B1%80%E7%AD%89%E6%89%80%E6%9C%89%E5%86%85%E5%AE%B9%E3%80%82″>

有关了解客户行为的更多信息:

使用调查更好地制定假设

《为什么你的A / B测试失败了》 由于客户访谈难以扩展,因此发送使用开放式问题的客户调查也是明智之举。

Ott写了一篇关于过去收集%E5%AE%9A%E6%80%A7%E5%8F%8D%E9%A6%88%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%A7%80%E6%96%87%E7%AB%A0%EF%BC%8C%E6%88%91%E6%9C%80%E5%96%9C%E6%AC%A2%E7%9A%84%E4%BA%8B%E6%83%85%E6%98%AF%E4%BB%96%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E7%BC%96%E5%86%99%E7%AD%94%E6%A1%88%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E4%BE%BF%E5%AF%B9%E5%8F%8D%E9%A6%88%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E2%80%9C%E4%B8%80%E7%9B%AE%E4%BA%86%E7%84%B6%E2%80%9D%E7%9A%84%E8%A7%82%E5%AF%9F%E3%80%82″>

除此之外,精心设计的客户调查将提供您可能以前不知道答案的问题的见解。 例如, 转化率专家客户TopCashback.co.uk发现,许多潜在客户认为该报价“太好了,不可能成真” – 当然,这最终会在测试变体中得到解决。

摘要:通过注册阅读潜在客户的犹豫可以帮助您制定直接响应他们关注的测试。 有关客户调查的更多信息,请查看:

创建线框

《为什么你的A / B测试失败了》 图像源

在收集和分析尽可能多的研究之后,我与他们谈论过程的许多机构将创建线框模型,以快速让客户了解挑战者页面的外观。

在某些情况下,这些模型也将向客户展示,他们将通过一些基本的可用性测试。 通过与实际客户一起浏览模型,该机构可以在进入更昂贵的设计和开发流程之前发现其挑战者设计和迭代的潜在问题。

摘要:智能代理商不会浪费时间和资源来实施可能无效的设计解决方案,而是尽早测试他们的假设。 相比之下,线框图是一种更快速,更灵活的解决方案,可以让参与流程的每个人都有一些有形的评估。

有关线框图的更多信息:

A / B测试

《为什么你的A / B测试失败了》

只有在收集和分析尽可能多的研究之后,并使用线框进行一些基本的假设测试,代理商才能进入实际的A / B测试过程。

关于运行适当的A / B测试还有很多要说的,但这是一篇关于它自己的文章。

现在,请查看:

结论

我们发现了更多的原因,为什么代理商获得更好的转换率,但在这篇文章中,我想在实验开始前专注于准备工作。

转换率优化中没有秘密公式,也没有插入的神奇大数据工具。这是一项艰苦的工作,之前有大量的研究,然后进行A / B测试以验证所有这些。

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