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3非正统的方法来增强成熟的优化程序

《3非正统的方法来增强成熟的优化程序》

当找到您网站上最相关页面的%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%97%B6%EF%BC%8C%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%90%8E%E9%98%B6%E6%AE%B5%E5%B0%B1%E5%BC%80%E5%A7%8B%E4%BA%86%E3%80%82″>

你怎么能处理这种情况?

首先要意识到的是,这不是一个典型的情况。

大多数企业仍在学习基础知识。 尽管近年来人气越来越高,但就在线营销而言,增长优化%E6%98%AF%E4%B8%80%E9%97%A8%E6%96%B0%E9%B2%9C%E7%9A%84%E5%AD%A6%E7%A7%91“>

《3非正统的方法来增强成熟的优化程序》
58%的优化者已经在他们的角色中工作了0到2年。

即使那些拥有内部知识和火力来运行持续优化计划的公司也可能达到死胡同并开始遇到麻烦,如果他们完全依赖传统方法,就会超越收益递减规律。

本文旨在帮助您扩展优化工具,并为您提供超越当前优化策略限制的想法。 我将分享三种方法,当我们在高度优化的数字属性中进行提升时,我找到了很好的成功。 这三个都有自己的模板供实施。

方法#1:优化客户终身价值

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这些指标可确保您的大多数工作都与货币价值挂钩。 您的KPI的提升意味着您的公司在一天结束时比以前更成功。

专注于长期影响

然而,即使有如北方明星这样的良好指标,您仍可能错过可能添加到业务中的潜在长期价值。 所有这些指标的共同点是,它们只能衡量您的测试所带来的短期影响。

优化%E5%AE%A2%E6%88%B7%E7%BB%88%E7%94%9F%E4%BB%B7%E5%80%BC%EF%BC%88LTV%EF%BC%89%E8%A1%A5%E6%95%91%E6%8E%AA%E6%96%BD%EF%BC%8C%E4%B8%BA%E6%82%A8%E6%8F%90%E4%BE%9B%E6%9B%B4%E5%B9%BF%E6%B3%9B%E7%9A%84%E8%A7%86%E8%A7%92%EF%BC%8C%E4%BA%86%E8%A7%A3%E5%AE%A2%E6%88%B7%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%9C%A8%E6%9B%B4%E9%95%BF%E7%9A%84%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%86%85%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E5%A4%9A%E5%B0%91%E8%B4%A7%E5%B8%81%E6%95%88%E7%94%A8%EF%BC%8C%E8%80%8C%E4%B8%8D%E6%98%AF%E6%82%A8%E5%B8%8C%E6%9C%9B%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%97%A8%E5%9C%A8%E6%94%B9%E5%96%84%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%89%80%E8%A7%82%E5%AF%9F%E5%88%B0%E7%9A%84%E6%9B%B4%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%85%B3%E9%94%AE%E7%BB%A9%E6%95%88%E6%8C%87%E6%A0%87%E3%80%82″>

选择一个模型来计算客户终身价值(LTV)

第一步是确定一个模型来衡量现有客户的当前LTV。 有%E5%BE%88%E5%A5%BD%E7%9A%84%E4%BE%8B%E5%AD%90%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%BE%88%E5%AE%B9%E6%98%93%E5%9C%B0%E4%BD%BF%E7%94%A8%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E4%B8%BA%E6%82%A8%E6%8F%90%E4%BE%9B%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%B7%9F%E8%B8%AA%E6%AD%A4%E6%8C%87%E6%A0%87%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E4%B8%80%E5%88%87%E3%80%82″>

Google Analytics(分析)为想要尽快走这条路线的人提供了开箱即用的%E7%BB%88%E8%BA%AB%E4%BB%B7%E5%80%BC%E6%8A%A5%E5%91%8A“>

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Google Analytics内置终身价值报告。

实施用户ID跟踪

由于您将在更长的时间范围内监控人们的行为(他们作为您品牌客户的整个生命周期),因此您需要一种可靠的方法来跟踪这些数据。

谷歌分析是一个很好的例子来说明为什么这是一个问题。 该工具依赖于cookie来确定“返回的访问者”是什么 – 这是一个脆弱的结构,因为人们可以在任何时间删除cookie,这样,他们将在您的报告中显示为新访问者。

想象一下,同一个人来到您的网站并反复购买。 如果没有用户ID的帮助,Google Analytics会在每次删除Cookie时看到一个新访问者,然后再次返回您的网站。 删除cookie之前的所有经验都不会用于计算CLV。

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大多数工具无法在不同设备或浏览器中识别同一用户,从而削弱了具有多设备旅程的客户的价值。

鉴于这些权衡,最佳做法是将客户数据与用户ID相匹配,以计算终身价值。 如果您的网站没有为用户提供可以登录的界面,则%E7%94%B5%E5%AD%90%E9%82%AE%E4%BB%B6%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E7%94%A8%E4%BD%9C%E6%A0%87%E8%AF%86%E7%AC%A6“>

但是没有用户ID并不是一个完整的交易破坏者。 您仍然可以使用基于cookie的数据优化LTV,但您看到的数字将不太可靠。

根据购买行为创建客户细分

与针对传统短期指标的优化相比,长期效应的优化会带来不同的结果。 将LTV作为您的KPI,测试将产生您可能仅在将来看到的涟漪。

将客户细分为群组可以用于跟踪和利用这些效果。 %E8%BF%99%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%A4%9A%E7%A7%8D%E6%96%B9%E5%BC%8F%E5%AE%8C%E6%88%90“>

RFM是一种分析模型,用于根据过去12个月内评估的三个参数对客户进行分组:

  • 最后一次转换的新近度(R),通常以月为单位;
  • 它们转换的频率(F),也以月为单位;
  • 到目前为止,他们为您的企业在客户生命周期中产生的货币价值(M)。

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RFM如何将您的客户群划分为同类群组

使用过去12个月的数据评估您的客户并获得每个参数的分数。 然后根据参数中收到的数字分数将每个客户分配到一个三分位(一个包含总人口的33%的箱子)。

三个参数中每一个的得分范围从1到3,其中1是最佳得分(分配给该参数的前33%客户),3得最差(分配到最低33%)。

然后连接每个参数的个体客户分数,成为3个数字的序列:新近度分数,频率分数和货币分数(RFM)。 这种连接将创建同类群组。

RFM队列示例

示例#1:所有三个参数中排名前33%的客户将属于“1-1-1”队列。

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示例#2:另一位在新近和频率中占33%的客户,但在货币价值的前66%中,将进入“3-3-2”队列。

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解释队列

1-1-1队列中的客户应该是您最好的客户。 他们最近一次购买的新近程度,他们从您那里购买的频率以及他们与贵公司共同支出的金额占据了客户群的前33%。

在频谱的另一端,3-3-3应代表您最差的队列,每个参数的最低33%。 那些客户在很长一段时间内没有转换,不经常转换,也没有花费那么多钱。

队列截止决定

通常使用五分位数而不是三分位数来进行RFM分析。 这会创建具有更高粒度的群组,允许您对每个群组进行更详细的分析,但缺点是您还需要更多的群组进行分析。 Tertiles是一个很好的起点,因为最终结果更容易处理。

为了说明:在三分位数上使用截止值,最终会得到3 * 3 * 3 = 27个队列,这个数字对于大多数企业来说应该是可管理的。 使用四分位数的截止值,您可以获得64个队列。 昆泰给你125个队列。 对大多数团队而言,对如此众多的群体进行深入分析是不可行的。

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请记住,仅仅将分数归于每个客户并构建同类群组是不够的。 您仍然需要深入了解它们并找出要解决的问题以及如何解决这些问题。

您拥有的群组越多,维护分析流程所需的工作就越多,从而充分利用他们提供的信息。 这并不意味着你永远不应该这样做 – 拥有大量客户的公司可以从更加微观的方法中获益更多,即使需要付出更多努力。

了解哪些群组拥有最高的LTV

您的RFM群组将与您之前选择的模型(或Google Analytics)提供的LTV号码相辅相成。 从理论上讲,具有最高LTV值的客户也应该是最佳RFM群组中的客户,但它并不总是这样。

可以针对不同的见解探索这些群组,但有些可以帮助您比其他人更快地赚钱。

首先按终身价值订购客户列表。 然后检查具有最高生命周期价值的10%的客户群组。 这些群组是您最有利可图的客户拥有的购买活动行为的指标。

寻找可重复的模式

现在,您需要在每个RFM参数的队列中找到模式。 这将产生一些经验法则,可用于制定未来的测试和活动,使得不同群组中的客户能够在最有利可图的群体中复制客户的相同购买行为。

通过新近度 ,您可以找到可在两次转换之间传递的最佳时间窗口,以便客户获得高终身价值。 使用此信息可以创建可以说服人们在此窗口中再次转换的广告系列和优化实验。

这可以通过多种方式完成:通过电子邮件/推送通知激活相关内容(让人们访问您的平台并可能进行转换); 对于即将离开转换之间的时间范围阈值的客户的有限促销; 这些客户以前添加到购物车中的商品的独家优惠等。

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Duolingo使用电子邮件和推送通知来保持用户活跃。

频率显示有价值客户从您那里购买的次数的趋势。 深入了解这些客户的购买历史,并尝试找到他们所购买的商品的模式。 他们做的与那些不经常购买的顾客有什么不同? 他们会做出哪些促销活动?

您可能会发现,最佳策略并不总是推广具有较高平均票价的项目,而是让人们进行较小的交易,使其保持活跃并重复转换。

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Pinterest通过激励机会和紧迫性来提高购买频率。 图片来源: %E7%9C%9F%E7%9A%84%E5%BE%88%E5%A5%BD%E7%9A%84%E7%94%B5%E5%AD%90%E9%82%AE%E4%BB%B6“>

与此相关, 货币价值将在您应向客户提供的优惠选择中定义票据大小。 尝试找出具有高货币分数和良好终身价值的长期客户的交易中的平均票据大小 – 这将有助于您了解可以为其他客户复制的购买模式。

货币参数得分高的客户不一定是具有最高终身价值的客户。 有可能客户从你那里买了几次,花了很多钱并且因为现在有很大的货币分数,但是如果他/她再也没有回来再购买,那么这将不会转化为高生命值。

将导航数据添加到分析中

你现在知道了:

  • 获得最高LTV的最佳机会窗口;
  • 最赚钱的客户从您那里购买的频率;
  • 你应该尝试推动每个队列的最佳票价大小是多少……

…但访问者在浏览数字资产以触发这些RFM模式时的行为仍然未知。

以下是您在探索RFM细分后将尝试回答的一系列问题,以便将您在此处观察到的内容与您网站页面上发生的情况相关联:

  • LTV最高的客户的导航模式是什么?
  • 用户执行的与重复转换具有最强相关性的操作是什么?
  • 在即将流失/属于具有低终身价值的群组的客户的行为中是否存在模式?
  • 转换两次的客户有多少与您的增长漏斗接触点?
  • 这些接触点是什么?
  • 转换三/四/五/ N次的客户怎么样?
  • 客户更有可能对促销做出反应?
  • 在特定触发条件下,哪些客户更有可能批量购买?
  • 无论机票大小如何,哪些类型的促销/优惠最有可能让客户即时购买?
  • 平均而言,最赚钱的客户访问您的平台多少次?
  • 当他们访问时,他们最常见的页面是什么?

将更多客户推向有利可图的RFM群组

您现在对更有利可图的客户的转换模式有了更为发达的概念。 您确定了网页中的用户旅程,以便为您提供最高的生命周期价值。

此信息可用于在整个增长漏斗中创建实验,从而使更多客户能够复制您学习的模式。

这与“a-ha时刻”的增长营销概念非常相似,但不是让客户加速到他们意识到产品价值的旅程中,你会找到让用户来的正确触发器返回并陷入RFM模型帮助您识别的盈利模式。

短期与长期盈利能力

优化LTV可能意味着您将在短期内赚更少的钱。 例如,有可能归因于其初始转换的货币价值较低的用户将成为将来成为重复买家的用户。 他们的行为现在转化为收入减少,但随着时间的推移逐渐变得更有利可图。

这是否适合您的公司取决于您的目标。 需要根据具体情况评估短期与长期盈利能力之间的权衡取舍。

LTV优化为您的整个渠道增添价值。 它促进了更高阶的效果。 将此包含在您的武器库中将扩展您对长期优化计划的选择。

RFM分析模板

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RFM分析模板。

该模板包含两张纸:

“用户数据和RFM分数”表

这是您将插入所有客户数据以获取RFM分数的工作表。 这是您在每个客户群体中看到的地方。

保留虚拟数据以使用法更容易理解 – 在开始使用模板之前删除紫色列中的值。

在L列中,在文档的右侧,您将找到有关如何插入数据以获取同类群组的说明。 对于您将需要的每个客户:

  • 用户ID
  • 终身价值(来自您选择的模型或Google Analytics)
  • 上次购买日期
  • 购买数量
  • 花的总金额

将数据插入紫色字段,其他字段将自动计算。

“概述”表

包含您的同类群组的分布,它们代表总数的多少以及每个群体的平均LTV。 使用它来识别最有利可图的群组。

方法#2:跟踪和减轻隆起衰减

测试完成后,优化人员通常会进行分析以了解结果,记录学习情况并继续采取必要措施推出测试变量,以防其成为赢家。

完成该部分后,管道中下一个实验的准备工作已经开始。 反复经历这个循环导致错过这样一个事实,即有时在测试中发现的隆起不是永久性的。

这值得关注,因为从长远来看它会减少你的收益,并可能对你的优化计划有害。

作为一个例子,这就是我去年针对电子商务页面进行的两次单独测试的结果(两者在95%置信水平下均具有统计显着性):

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有了这样的结果,两种变体都立即推出。

推出后的隆起衰减

在测试获奖者推出后几个月,控制页面仍保持在线,只占流量的一小部分。 这使得可以比较优化变体的性能与他们之前几个月打过的页面。

要进行类似的比较,请重新运行完全相同的测试设置,在此设置中,您会找到性能随时间下降的获胜者。

你将失去一段时间内看到性能变化的能力,但你仍然可以了解现在正在发生的事情。 重要的是,在推出后的某个时候,获胜版本是否仍能胜出控制权。

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如图表所示,在初始测试结果后五个月,转换率不再那么好了。 增加的性能在第3和第4个月开始消失。变体cv-hm-0004(深蓝色线)从未从倾角中恢复过来。

在获胜变种上线后,增长漏斗中没有其他相关变量发生变化。 表现没有明显的理由下降。

为什么不论如何都会发生隆起衰减,以及可以采取哪些措施来减轻它?

新奇效果

如果您怀疑某个获胜变体没有按预期执行,那么第一步就是排除%E6%96%B0%E5%A5%87%E6%95%88%E6%9E%9C“>

促进页面的更改可以让您的访问者感受到新鲜感,但这种感觉会随着时间而消失。 您的观众可能已经习惯了旧版本,他们对变体中某些元素的反应可能只是因为他们所看到的与以前的不同。

通过将受众分为新访者和回访者来细分您的搜索结果。 如果新颖性产生了影响,那么新的访客应该对它免疫,并且它会显示在数字中。

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用于检查Google Analytics上新访问者与回访者的转化率的报告示例。

虚构的提升

确保正确计算了统计参数和测试持续时间。 至少遵循最常见的最佳实践:在完整的商业周期中运行测试,如果您有流量,请将显着性水平保持在95%左右,并等待达到必要的样本量(统计意义不是停止标准)。

违反最佳做法的测试最终会产生%E6%83%B3%E8%B1%A1%E7%9A%84%E6%8F%90%E5%8D%87%E3%80%82″>

技术实施

如果您的流程涉及使用Unbounce等工具使用页面构建器构建和测试您的变体,请在测试时测试变体的技术实现,以及变体何时上线。

当您使用自己的技术堆栈在永久推出之前重建获胜页面时,与您测试的版本相比,您构建的版本在前端必须看起来相同。 否则,您可能会引入%E6%B7%B7%E6%B7%86%E6%95%88%E6%9E%9C“>

环境因素

寻找可能导致腐烂的环境变化。 一些要检查的项目:

  • 是否有任何迹象表明客户行为发生了变化?
  • 您是否在测试推出后获得了新的受众群体?
  • 从技术角度来看,某些东西是否可能无法正常工作?
  • 有没有新的竞争者进入市场或开始活动?
  • 旅程中的前一页和下一页是否仍然与最初运行测试时相同?
  • 哪里有其他测试同时运行? 他们能否影响结果?

后续衰减测试和分析

如果您已确定这些因素不是原因,请对观察到隆起衰减的事件进行分类。 您将必须构建一个结构,使您能够发现和学习模式。

对于发生衰变的每个变体,回答下面列表中的所有要点将帮助您批判性地思考影响背后的潜在原因:

  • 衰变研究
    • 从获胜变体上线到后续测试结束时的性能(%)损失了多少?
    • 原始测试和后续测试之间的时间差距是多少?
    • 在漏斗的特定页面/接触点中进行测试的衰减是否更加陡峭?
    • 漏斗中的任何微转换/其他步骤是否也受到影响?
    • 在页面上花费的平均时间是否显着变化?
  • 测试特征研究
    • 哪个页面受到获胜变体的影响?
    • 获胜变体会影响哪些因素?
    • 类似页面/元素的其他获胜测试是否也表现出这种衰退?
    • 测试对转换过程的影响是什么?
    • 影响同一部件的其他测试是否有类似的衰减?
    • 转换的过程是否与测试获胜时相同?
    • 测试会影响哪些情绪驱动因素(如果有的话)?
    • 您能否发现类似驾驶员受影响的其他测试的衰退趋势?
  • 受众(人口统计和行为)研究
    • 在测试推出后,是否在采购计划中引入了任何新的营销渠道?
    • 不同用户群的衰减是否相同? 校验:
      • 区域
      • 浏览器
      • 设备(测试推出后在移动设备上开始的更多旅程是常见的罪魁祸首)
      • 一天中的时间
      • 交通来源
      • RFM队列(如果你有的话)

您的衰变分析方法将受到衰变发生的背景的严重影响。

你不会总是得到一个明确的答案来解释为什么获胜变体的表现会随着时间的推移而减少,但是记录这些问题的结果可能会带来模式,你可以在将来设计测试时考虑到这些模式使它们更耐腐烂。

隆起衰变分析模板

当您识别提升衰减时,此模板将帮助您组织后续测试。 %E5%8D%95%E5%87%BB%E6%AD%A4%E5%A4%84%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%96%87%E4%BB%B6“>

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隆起衰变分析模板。

您将在文件中找到两张(标签):一张用于定量分析,另一张用于定性分析。

在定量分析表中,填写原始测试的所有参数和后续测试。 将它们放置在适当的字段中将有助于您了解现在的性能与原始测试运行时的差异。

在定性分析表中,您将找到探索性问题,以帮助您发现显示衰变的变体中的模式。 当您只有一个测试时,可能很难看到可以利用的趋势,但随着您进行更多后续测试,模式将逐渐变得更加明显。

方法3:优化竞争力

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在竞争对手的网站上分析页面是一种强有力的方式,可以解决这些竞争对手试图解决的问题。 他们有可能找到您没有想到的转换漏斗特定部分的解决方案。

这是获得测试概念的沃土。 也许您可以成功复制竞争对手在其页面中实施的一些解决方案,通过一些新材料为您的积压创意提供动力,并可能节省研究时间。

如果您认为品牌是竞争对手,这可能意味着您的受众在某种程度上重叠。 这种重叠可以帮助您确定应该更详细地分析哪些竞争对手 – 您希望确保您正在寻找的解决方案在您的页面中用于创建测试的灵感时也具有为您的受众工作的良好潜力。

测量观众重叠

让我们从观众重叠开始。 我们将此作为一个标准来选择要分析的竞争对手或竞争对手。

要了解与竞争对手分享的受众群体数量,您可以采用的一种策略是使用Facebook的受众群体重叠工具。 请注意,这仅适用于您正在分析的竞争对手也有公共Facebook页面。

这是你如何做到的:

  1. 转到您的Facebook for Business帐户并进入受众群体界面。

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  1. 将您之前收集的联系人列表导入%E5%88%B0Facebook%E4%B8%AD%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E5%8F%97%E4%BC%97“>
  2. %E7%8E%B0%E5%9C%A8%E5%88%B6%E4%BD%9C%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%96%B0%E5%B9%BF%E5%91%8A“> 广告无法投放,您只需要广告制作屏幕中提供的选项即可。
  3. 跳过所有设置并直接转到“详细定位”。输入竞争对手的名称并从下拉列表中选择他们的名字(不要在下面的屏幕截图中选择任何特定兴趣,如“拥有:iPhone 6”) 。

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  1. “潜在覆盖面”上的数字将会更新。 写下来。 这是Facebook上竞争对手观众的规模。
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竞争对手观众的规模。
  1. 现在,在广告制作框中,找到“自定义受众群体”部分,然后添加您在第2步中构建的受众群体。

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  1. 您会注意到右上角的“受众定义”编号会发生变化。 再记下来。 这是竞争对手的观众与您自己的观众之间重叠的人数。
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既是受众群体又是竞争对手受众群体的人数。
  1. 现在,将您在步骤7中找到的重叠大小除以自定义受众的大小。

在我们的示例中,这意味着划分1.3 M / 5.2 M.您将找到的比率是您的品牌受众与此特定竞争对手之间重叠的估计百分比。 在我们的例子中,1.3 M / 5.2M =约25%的观众重叠。

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这种方法有一些警告。 其中最大的一点是,除非您的竞争对手在Facebook上有存在,否则您无法使用它。 尽管如此,这是一种廉价而快捷的方式,至少可以为您提供一个可以用来决定哪些竞争对手值得您花时间的球场。

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Alexa的新工具提供免费试用。 资料来源: Alexa.com“>

为何计算受众重叠?

您的受众与竞争对手的重叠程度越高,他们实施的创意就越有可能对您有用。 我的经验法则是,如果与竞争对手的观众重叠至少10% ,我会看看他们的网站,看看我是否可以获得测试的想法。

如果这个过程提供了一个适用于网站中大约十分之一的访问者的变体,那么至少有可能以不同的方式探索这个想法。 学习可以调整并转化为全球变化,能够为其余的交通带来提升。

请注意,并非所有内容都要复制。 你的竞争对手也会犯错误。 %E5%81%9A%E5%A5%BD%E7%AB%9E%E4%BA%89%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E5%8A%9F%E8%AF%BE“>

选择竞争对手以获得测试创意

根据您刚刚计算的重叠数据,从您的列表中选择一个竞争对手,您觉得这个竞争对手在他们的网站上做得最好。 找到您共同的页面(例如:主页,电子商务的产品页面,博客的“关于”页面等)

优先考虑您的版本与竞争对手版本之间存在很多差异的网页。 这些将为您提供更多关于同时更改多个元素的测试的想法,更有可能在您的目标指标中产生更大的影响。

为测试灵感寻找有用的元素

为了向竞争对手学习,您必须在其页面上评估一系列定量和定性功能。 检查元素如:

  • 按钮的数量和特征
  • 其他可互动的
  • 计算和选择单词
  • 表单和表单字段
  • 图像和视频
  • 内容块,它们的结构以及它们的组织方式
  • 商品交易顾问
  • 情绪化的驱动力
  • 主题和风格

本节末尾的可下载模板将帮助您进行此评估。

决定使用竞争对手页面中的一系列元素来激发灵感,创建一个您想要测试的页面的新设计(变体),实现您的竞争对手给您的所有想法。 然后在您选择的工具中设置变量并运行测试。

测试分析

测试完成后,评估并细分结果以查找更多详细信息。 %E6%82%A8%E5%8F%AF%E8%83%BD%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%9C%A8%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%B5%8B%E8%AF%95%E4%B9%8B%E5%89%8D%E5%AF%B9%E6%AD%A4%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%A7%84%E5%88%92%EF%BC%8C%E5%9B%A0%E4%B8%BA%E6%9C%89%E8%AE%B8%E5%A4%9A%E7%BC%BA%E9%99%B7%E9%9C%80%E8%A6%81%E9%81%BF%E5%85%8D%E3%80%82″>

问问自己为什么竞争对手的方法对您正在分析的受众有效或无效。 这将带来有关如何与不同用户群进行通信的知识 – 您也可以使用RFM群组进行评估。

与提升衰减分析方法类似,只需根据竞争对手的想法进行一次测试,就很难说出结果背后的“为什么”。 您运行的竞争对手的测试越多,就越容易发现可以推广到整个受众的提升模式。

可以对所有最重要的站点部分重复此过程。 不要仅限于一个竞争对手 – 分析您认为是直接竞争的所有已知玩家。

竞争优化模板

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《3非正统的方法来增强成熟的优化程序》
竞争优化模板。

选择要更详细分析的页面,粘贴它们的屏幕截图并填充屏幕截图下方的空白。 模板文件包含一个表单,其中包含有关如何填充它的说明。

在定量分析中,您将主要分离您正在观察的页面上存在的元素,并计算存在多少元素。 这对于揭示在没有任何结构的情况下难以注意到的差异非常有用。

定性分析可帮助您考虑情感激励因素,单词选择以及页面上使用的任何其他机制,以使访问者成功完成页面要启用的任务。 根据您认为适合每个评估标准的内容编写。

结论

无论您在增长优化方面走多远,总会有新的事情需要做。 我在这篇文章中的目标是说明一些非正统的方法,以超越当前优化计划的限制,并通过不同的方式找到增长。

如果您获得为每个方法创建的免费模板,您将更容易实现本文中的方法。 所有这些都可以%E5%9C%A8%E8%BF%99%E4%B8%AA%E9%A1%B5%E9%9D%A2%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E3%80%82″>

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