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你能相信优化的“科学”吗?

《你能相信优化的“科学”吗?》

事实: 为客户提供更多选择会导致转换率下降。

. 科学研究证明了这一点

事实:您可以通过某些短语,图像或想法让客户以某种方式行事。

. 研究人员已证明这是真的

事实:如果你给潜在客户一个小礼物,你将创造一个客户将急切回报的债务。

years ago in his popular book, Influence: The Psychology of Persuasion . 罗伯特·西亚迪尼(Robert Cialdini) 多年前在他的畅销书“ 影响力:说服心理学”中 写到了这一点

这些想法(以及其他几十种想法)被广泛接受,几乎没有人质疑它们。

但也许我们应该。

有关选择的研究? decreasing choices doesn’t increase response . 有时 减少选择不会增加响应

关于启动的那些东西?

this notorious study (mentioned by Malcolm Gladwell in his book Blink ) where participants were “primed” with words like “Florida” and “bingo” then were observed walking more slowly—like the elderly. 好吧,科学家们一直在努力重现几项关于启动的研究的影响,包括 这项臭名昭着的研究 (Malcolm Gladwell在他的书 Blink中 提到 ),其中参与者用“佛罗里达”和“宾果”这样的词语“准备好”然后被观察到走路更多慢慢地像老人一样。

但我们仍然可以相信Cialdini,对吗?

为什么你不能相信科学家告诉你的一切。

在过去的一两年里,科学研究因其如何进行和推广而受到越来越多的批评。 scientists are starting to talk about the problems with their research . 从研究的目的是从政府和私营行业补助资金依赖的方式,即使 科学家们开始讨论 关于 学习和研究的问题

从优化者的角度来看,在阅读有关确定让客户采取行动的新方法的最新科学发现时,有几个理由要谨慎。 像…

有时研究人员会犯下诚实的错误。

没有人是完美的。

设计一项控制所有正确输入的研究,包括足够的参与者以实现统计可靠性,消除偏差和误报,并且可复制是非常困难的。

Why Most Published Research Findings are False . 事实上,在2005年,科学家John Ioannidis发表了一篇题为“ 为什么大多数公布的研究结果都是假的 ”的论文是如此困难 在他说,他说,

false findings may be the majority or even the vast majority of published research claims . “人们越来越担心,在现代研究中, 错误的发现可能是大多数甚至绝大多数已发表的研究报告 但是,这不应该是令人惊讶的。 可以证明,大多数声称的研究结果都是错误的。“[强调增加。]

Ioannidis概述了研究人员常犯错误的几个方面。 statistical power . 通常,模型不会考虑所有可能的输入,或者没有达到适当的 统计功效 其他时候研究人员无法克服自己的偏见,导致他们错过,埋葬或忽略重大发现。 研究团队几乎总是​​独自工作,孤立地解释结果 – 这意味着随着工作的进展,他们的工作没有立即反馈。

Proceedings of the National Academy of Sciences found that of 2,047 studies retracted over the review period, 21.3% were retracted because the researchers made an honest mistake in their work. 发表在“ 美国国家科学院院刊”上的 一篇综述 发现,在审查期间,有2,047项研究被撤回,21.3%被撤回,因为研究人员在工作中犯了一个诚实的错误。

错误发生了。 有时他们被发表和宣传为“最新的科学突破”。

有时科学家会把东西搞得一团糟。

《你能相信优化的“科学”吗?》
可能不是科学家,但…… 图像来源

我上面提到的评论? 它还报告说, 43.4%的撤回文件因欺诈或不当行为而被撤销 。 研究人员捏造数字以提供他们所需的结果。 实验室助理添加虚假数据以节省时间和工作。 科学家妥协了同行评审过程。 如果他们在华尔街工作,其中一些人将被关进监狱。

欺诈数量令人担忧 – 自1975年以来,由于欺诈而收回的论文数量增加了10倍。

Retraction Watch has taken on the thankless task of tracking the hundreds of scientific papers retracted each year. Retraction Watch 的团队 承担了追踪每年收回的数百篇科学论文的费力不讨好的任务。 这些包括心理学,社会学,神经科学,消费者研究和营销领域的数十项撤销和更正 – 所有领域都有助于我们了解客户行为。

他们为什么作弊?

钱。 工作机会。 宣传。

学术界给科学家施加了巨大压力,要求他们在“出版或灭亡”环境中进行突破性研究。 数百万美元的研究经费用于发表积极成果的科学家。 再加上媒体报道令人难以置信的结果时出现的恶名。 它创造了烹饪数据的强大动力。

对于许多在自己的研究和测试中遇到类似压力的优化者来说,这听起来很熟悉。

3.有时样本量或正效应太小。

statistical significance . 优化者熟悉测试的挑战和 统计意义 large number of participants , which is difficult for any study, but even more difficult for research involving fMRI machines used in many of the studies looking for a neurological response to certain inputs (marketing ideas, storytelling, brand preference, etc.). 为了成功地做到这一点,你需要 大量的参与者 ,这对于任何研究来说都是困难的,但是对于涉及fMRI机器的研究来说甚至更加困难,这些机器在许多研究中用于寻找对某些输入的神经学反应(营销理念,讲故事,品牌)偏好等)。

操作fMRI机器的成本很高。 这意味着使用它们的研究通常依赖于少数参与者的脑部扫描来得出结论。 some researchers disagree . 一项神经科学研究包括20-30名参与者并不罕见 – 尽管 一些研究人员不同意 ,这几乎肯定太低而无法得出适用于一般人群的任何真实结论

但这个问题不仅仅是神经科学。 关于我与上述联系的启动的研究? 它只有61名参与者。

那些证明选择较少的果酱研究会增加转化率? 在走过的502名顾客中,只有249人停在了展示台上。 共购买了35个客户。

这并不意味着结果是错误的。 但这确实意味着它们可能不会普遍适用于地球上70亿居民。 . 或者您的客户

doesn’t mean that the effect of the study is meaningful . 同样,仅仅因为一项研究达到统计学意义, 并不意味着研究的效果是有意义的 统计显着但微不足道的影响大小将使研究的实际结果几乎为零差异。 依靠这种研究来进行营销工作将浪费时间。

4.许多研究根本无法复制。

每年都有成千上万的研究期刊发表数以万计的新研究成果。 几乎所有这些都是原创研究。 科学家进行研究的动机很少,其唯一目的是确保以前的研究是正确的。

但随着每年大量的撤稿(大约500次并且不断增加),试图复制这些发现的行动越来越多。

不幸的是,这一运动的结果令人震惊。

去年,一个研究小组报告了他们努力重现在三个高级心理学期刊上发表的100项研究的结果。 他们只能重现其中39个的结果。 Nature in a separate survey said that the lack of reproducibility is a major problem for science today. 此外, 自然界 在另一项调查中调查 的研究人员 中有 三分之二 表示, 缺乏可重复性是 当今科学的 一个主要问题

5.否定结果不会发布。

你最后一次读这样的标题是什么时候?

研究人员证明咖啡对癌症发病率没有影响。

或者,对于阅读CXL的优化者来说更合适……

新的研究表明,价格四舍五入使转换没有区别。

它不会发生。

或者说,它并不经常发生。

“Negative results are disappearing from most disciplines and countries” in which she analyzed 4,600 scientific papers published between 1990 and 2007 to measure the frequency of positive results. 2012年,Daniele Fanelli发表了一篇题为 “负面结果正在从大多数学科和国家消失”的 论文,其中她分析了1990年至2007年间发表的4,600篇科学论文,以衡量积极结果的频率。 她报告说:

“积极支持的整体频率增长了22%以上……”

这是问题所在。 研究人员经常从失败的研究中学到更多,而不是那些成功的研究。 但是发表这些研究更加困难。 由于显而易见的原因,这会影响研究设计 更糟糕的是,追求研究结果为阴性的科学家获得的赠款金额较少,发表的论文较少。

优化者面临着类似的问题。 我们专注于提高转化率的策略和想法。 here , optimizers “are completely incapable of studying what factors are correlated with negative behavioral outcomes.” 正如Brian Cugelman博士 在此 指出的那样 ,优化者“完全无法研究哪些因素与负面行为结果相关”。

we often don’t understand the factors that might depress response and we don’t get the full picture as we conduct our tests. 这并不一定是坏事,但它确实意味着 我们经常不了解可能会抑制反应的因素, 而且在我们进行测试时我们无法全面了解。

6.有时被称为“科学”的是什么。

《你能相信优化的“科学”吗?》
它有点像科学…… 图像来源

写出“研究表明”和很多人的话都很容易。

如…

“研究表明绿色按钮的点击次数是红色的两倍。”

不成功。

另一个例子…

您是否看过许多关于色彩心理学的文章或信息图表中的一个,说红色会让你感到饥饿?

this , this and this repeat that claim “according to research results”. 这样的 页面 这个 这个 重复声称“根据研究结果”。

但是好运找到了这项研究。

我花了两天时间看。 纳达。

study that says Nile Talapia fish will eat more in red light. 有一项 研究表明,尼罗河T鱼将 在红光下 吃得更多 但是将它应用于餐馆用户是相当有吸引力的。

one study that suggests people eat less off red plates and drink less out of red cups. 而且违背了要求,至少还有 这表明人们少吃 红色关闭板 一项研究 少喝出的红色杯子。

如果红色可以让你感到饥饿,科学似乎并不急于展示它。

但这并不能阻止人们将这种说法重复为科学。

或者食品工业设计师使用红色而错误地假设他们正在推动客户行为。

仅仅因为有人写“根据研究”并不意味着有任何实际的研究表明它。

7.实验室或核磁共振成像仪中发生的事情与您网站上发生的事情不同。

精心设计的研究通常发生在与客户所处情况完全不同的受控条件下。让我们回到果酱研究中。 购物者被暴露在一张带有各种果酱的桌子上,然后由助手鼓励他们在商店的其他地方找到货架上的果酱。

您的客户是如何将产品添加到您网站上的购物车中的?

这是值得怀疑的。

在线体验完全不同,这意味着本研究的结果可能不适用于您的业务。 您的客户将采取不同的行动

大多数启动研究涉及将测试参与者暴露于某些“素数”,如某些词或潜意识提示,然后观察他们的行为。 这听起来像是你的营销工作吗?

可能不是。

还记得Cialdini如何讲述Hari Krishnas在机场给人们送一朵小花然后要求捐款的故事吗? 人们给予的部分原因是礼物产生了社会义务。 但是,您是如何通过免费鲜花,在机场接受小额捐款来与您的客户联系的?

当然不。

这意味着研究人员在实验室(以及他们的实地研究中)发现的内容可能无法直接应用于您的电子邮件广告系列,销售渠道或目标网页。

那么这是否真的意味着我们不能相信科学研究?

一点也不。

这并不意味着所有科学家都会捏造这些数字。 事实上,很少有人这样做。

这并不意味着所有的研究都很糟糕。

并不意味着我们无法从中学习(即使是糟糕的研究)。

绝大多数研究人员都是善于尝试理解非常复杂的科目的好人。

但它确实表明,在我们将其视为解决营销或优化问题的解决方案之前,我们需要了解科学实际所说的内容。 没有人应该假设在实验室中有效,将在网站上工作。 他们也不应该假设因为某些东西适用于其他网站或UX实验室,它也可以在您的网站上运行。

那么该怎么办?

a study that reports pictures of smiling faces create positive feelings in customers . 想象一下这种情况:您的CEO或客户看到 一份报告微笑面孔图片的研究会为客户带来积极的感受 他立即向营销团队发送了一封电子邮件,要求他们用微笑的人替换网站上的所有照片。

因为科学。

停止。

而不是对每个新的(可能是可疑的)研究发现采取被动方法,遵循流程将有助于确保客户需求推动您的工作。 你的过程看起来像这样……

1.从问题开始。

你想达到什么目的? 如果您只是想让您的客户感到更快乐,那么更换网站上的照片可能就足够了。 但更快乐的顾客并不一定会购买更多。

不要从科学开始。 从营销目标开始。

问,我们需要做什么? 增加客户对滴灌活动的反应? 在挤压页面上改善客户点击率? 将客户从您的Facebook页面拉回到您的博客? 在您的目标网页上推动转化?

2.了解什么阻止你现在达到目标。

为什么你的潜在客户现在不这样做? 确定营销中导致摩擦的元素。

understand your customer and why they aren’t doing what you want them to do. 您需要 了解您的客户 以及他们为什么没有按照您的意愿去做。 你使用正确的词语让他们感到被理解吗? 页面上是否有其他元素会分散他们对目标的注意力?

是否有太多选项或号召性用语混淆了? 他们需要社会证明还是保证来帮助消除风险? 你提供的选择太多了吗? 太少了? 或许他们感觉不到你的产品所解决的痛苦。

qualitative research . 找到这个的好方法是 定性研究 无论您是使用电子邮件调查,电话采访,用户测试还是其他方法,您都不应该猜测客户的想法。 你需要做研究。

3.运用科学来告知你的战略和策略。

《你能相信优化的“科学”吗?》
是的,我可以使用其中之一。 %E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%9D%A5%E6%BA%90“>

一旦您更好地了解了客户的需求以及他们的行为方式,就应该让科学告知您的想法。

Influence will do the trick. 也许你需要在你的登陆页面上推动转换,并认为Cialdini写的关于在 影响力中 创造稀缺性的内容 将会 起到作用

Brainfluence , will help solve the problem. 或者,您需要增加对电子邮件广告系列的参与度,并相信在Roger Dooley的书“ Brainfluence”中 有关增强个性化的想法 将有助于解决问题。

cognitive bias could provide the solution. 也许您需要将客户从您的社交媒体页面转移到您的网站上,您从CXL博客获得的关于 认知偏差 的想法 可以提供解决方案。

无论是什么,通过提供与客户一起测试的新想法,科学可以带来巨大的变化。 但营销需求应该推动你使用的科学,而不是反过来。

4.测试。 学习。 然后再次测试。

test your tactics and evaluate what happens. 无论你如何理解客户的想法……无论你的策略有多好……无论科学如何改变人类行为……你必须 测试你的策略 并评估会发生什么。 然后进行更改并再次测试。

结论

实际上,营销人员需要更多科学,而不是更少。

我开始时有一些我们需要警惕科学研究的原因。 都是真的。 但这并不意味着我们应该忽视它。

事实上,大多数优化者应该花更多的时间来审查心理学,人类行为学,社会学和神经科学等各个领域的研究。 在这里,您可以找到许多新的测试想法,可以帮助您更好地与客户建立联系并满足他们的需求。

如果你想知道如何从好的科学中讲出好的科学,那就从同行评审的研究开始吧。 寻找显示出显着效果的研究(不仅仅是%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B8%8A%E6%98%BE%E7%9D%80%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C%EF%BC%89%E3%80%82″>

做得好,这有点像雇佣几千名研究人员给你提供源源不断的思路。 你能负担得起忽视它们吗?

注意:没有时间关注那里的所有研究? CXL研究所为您服务,然后为您提供最佳创意,以便您可以测试并将其投入使用。 %E5%9C%A8%E8%BF%99%E9%87%8C%E6%9F%A5%E7%9C%8B“>

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