转换优化的步骤是什么-转换框架

“我们必须提高转化率。”

“这个转化率是行业最低的。”

“我们能做些什么来将更多客户转化为优质买家？”

上述短语在电子商务世界中无处不在。 获得更高的转化率已成为一种痴迷。

这种痴迷的问题在于，总会有人寻找捷径和最快的转化途径。 没有足够多的人知道，不断提高转化率是一个需要耐心和持续努力的过程。

在本文中，我们将介绍转化率优化过程及其附带的所有内容。

让我们跳进去！

一个好的转化率取决于很多因素。 这可以是您设定的个人目标、使用您所在行业的平均转化率的基准，或者完全任意的东西。

请记住，还有其他因素会影响转化率，例如用于购买的设备、地理位置、流量来源等。

Shippypro收集了各种电子商务领域的结果，包括农业用品、食品和饮料、婴儿和儿童等等。

转化率可以从 0.87% 到 1.50% 甚至更多。

资料来源：ShippyPro 博客

转化率表示访问您网站的访问者成为实际客户的百分比。

转化率优化就是使用各种方法增加成为客户的访问者数量。

如果您是电子商务企业主或经营任何类型的在线业务，那么了解转化率优化 (CRO) 是必不可少的。

为什么？

好吧，因为我们生活在一个选择太多的时代。 这意味着，如果您不能满足他们的需求，即使不是数百万，也有成千上万的其他商业客户可以访问。

说到需求，他们和客户本身一样善变。 从您的在线商店加载速度到您使用的颜色，一切都可以提高或降低您的转化率。

拥有一套久经考验、功能强大的转化率优化技术工具包，您可以在购买旅程的任何阶段使用这些技术，这将为您带来显着优势。

转化率优化周期有 5 个步骤。 以下是每个步骤的内容：

1. 研究阶段：这是您发现需要调整的转化漏斗部分的地方。

2.假设阶段：这是您根据您的指标和研究形成工作假设的地方。

3. 优先级阶段：这是您确定首先要攻击什么以进行优化的阶段。

4. 测试阶段：这是您将假设与您网站的现有版本相提并论的地方。

5. 学习阶段：这是您部署获胜假设并为未来的测试和计划收集信息。

第一阶段：研究和数据收集

CRO 的第一部分要求您正确收集数据以通知您的测试。

尽管此阶段可能是一个漫长的过程，但值得正确地执行它可以为自己节省大量时间和头痛。

通过咨询关键绩效指标开始您的数据收集，例如客户获取成本、客户生命周期价值、每月经常性收入和销售周期持续时间。

冷硬的数字，也称为定量数据，可以清楚地显示您的客户点击率、网站上的时间等等。

可以通过热图、调查、KPI 分析和 A/B 测试收集此类数据。

冷硬的数字很棒，但不一定能描绘出最清晰的画面。 这就是定性数据出现的时候。数据类型为解释留下了更多空间，可以进行主观分析。

定性数据不仅仅是接受数字所说的，而是询问“为什么”。

• 为什么流量这么少？

• 用户在网站上可能会遇到什么问题？

• 为什么购物车放弃率如此之高？

这些都是定性数据可以回答的问题。

收集这些数据的一些流行方法包括：客户访谈、焦点小组和其他观察方法。

当您有效地收集了这些数据后，您需要了解它的实际含义。 让我们以客户调查为例。 收集调查回复后，您需要查看其中使用的模式、反对意见和语言。

记下重复的词、强调词、“阻力点”或使您难以浏览或购物的地方。

最后，仔细分析这些调查中使用的语言的语气。 它们可以作为社交证明、销售文案和其他个性化信息的强大工具。

如今，几乎所有内容都可以使用 Google Analytics 进行跟踪。

每个企业都有自己的关键绩效指标和不同的优先级，但无论行业/利基如何，都有或多或少相同的转换指标。 查看这篇文章，以帮助您确定哪些转化指标值得跟踪。

尽管 Google Analytics（分析）是一个令人难以置信的工具，但它并不完美。

还记得我之前提到的那些令人头疼的问题吗？ 好吧，当您花时间收集所有错误的数据时，就会发生这些情况（这绝对很糟糕，但经常发生）。

避免做出错误的选择并被您的数据误导，并前往此处了解如何运行Google Analytics（分析）审计。  

第 2 阶段：假设

假设是试验性行为的逻辑和经验结果的试验性假设。

在 CRO 演讲中，这意味着“如果我改变 X，它将产生 Y 效应”的工作理论（基于您的研究和数据）。

建立假设列表后，您需要将该列表从最紧急到不太紧迫的顺序排列。 我们将在下一章深入探讨这一点。 在此之前，让我们看一下假设的组成部分。

资料来源： Optimizely 博客

第 1 部分：变量 (IF)

• 这是一个网站元素，可以修改、添加或删除以产生预期的结果。

第 2 部分：结果（THEN）

• 预测结果（例如：对行动号召的更多点击、登录页面上的更多注册等）。

组成部分 3：基本原理（由于）

• 这是您表明结果发生的地方，因为它是由研究（定量和定性）提供的。

这看起来是一件很简单的事情——只要做得对，就可以做到，但许多电子商务企业主未能在他们的假设中提供足够的细节来真正推动他们的 CRO 流程。

这是一个较弱且过于常见的假设的示例：

“如果我让我们的着陆页副本更加客观，那么我们将获得更多的点击率，因为客户在调查中表示他们认为以前的副本过于笼统并且感到冷漠”。

现在，一个更强大、更详细的假设如下所示：

“根据我们的热图、调查结果和定量数据，产品页面 #3 太长，访问者没有转换，因为他们没有滚动到底部以查看号召性用语。 如果我们缩短文案，突出关键功能，并将号召性用语放在首位，我们将看到转化率从当前的 0.8% 变为网站平均 2.6%。”

第三阶段：优先考虑想法

优先事项，优先事项，优先事项。 它们帮助我们做出正确的决定并指导我们的生活选择。 我们优先考虑的事情使我们成为我们自己。 在 CRO 过程中，这也适用。

优先考虑想法和假设不仅可以帮助您解决业务中最紧迫的问题，而且还可以为未来的优化实践开创先例。

正确完成后，您将拥有一个有效的测试系统，可以为所有事情做好准备。

优先考虑不是很好吗？ 让我们看看一些著名的优先级框架！

饼图框架

不是美味的甜点，而是Potential For I mprovement 、Importance 和 Ease的缩写。

来源：实用电子商务

“改进潜力”方面着眼于假设将导致整体改进的可能性有多大。 “重要性”是指观察到的问题的严重性，而“轻松”则很好地说明了实施假设需要多少努力（小时、天、周等）。

使用从 1 到 10 的等级，假设从最低到最高排列。

这个模型的问题？

潜力部分通常难以量化/估计。 其次，从 1 到 10 的优先级规模可以导致一些企业优先考虑小问题，以期取得显著成果。

热线框架

旅游网站 HotWire 有一种附加优先级方法，可以消除 A/B 测试中的情绪。

如果一个想法符合要求，则给予 1 分。 如果不满足要求，则归零。

然后在电子表格中将这些分数相加，为每个想法提供 10 分的总分。然后根据总分对这些想法进行排名。 要了解有关此框架的更多信息并构建类似的框架，请查看此博客文章。

这种方法最适用于积压成百上千个优化想法的大公司，也适用于想要快速实施想法的小公司。

PXL 框架

该框架由流行的转换博客 ConversionXL 的 Peep Laja 创建，专注于询问一组有关用户行为的问题，以更好地优先考虑想法。

这种方法的目标是使任何“潜在”或“影响”评级更加客观，培养一种以数据为基础的文化，并使“易于实施”评级更加客观。

框架中的问题如下所示：

• 变化是否超出预期？ → 首屏上的变化会被更多人注意到，从而增加了测试产生影响的可能性。
• 变化是否在 5 秒内明显？ → 显示一组人控制然后变化，他们能在看到它 5 秒后分辨出不同吗？ 如果没有，它的影响可能会更小。
• 它会添加或删除任何东西吗？ → 更大的变化，如消除干扰或添加关键信息往往会产生更大的影响。
• 测试是否在高流量页面上运行？ → 高流量页面的相对改进会带来更多绝对收益。

该框架的一个可靠方面是它从根本上植根于数据。

它询问是否在用户测试、地图/热跟踪或任何其他分析工具中发现了每个观察到的问题。 这将优先级从“我认为我们应该关注 X”转变为“数字表明 Y 和 Z 是我们低转化率的两个最可能的原因” 。

TIR 框架

TIR 代表时间、影响和资源。 除量表外，TIR 模型中的排名系统从 1 到 5。

时间——这个测试需要多少天、工时、开发时间等才能达到最大的影响？

“执行和实现影响所需时间最少的项目将获得 5 分。”

影响 –测试成功后将发生变化的收入（或降低的成本）金额。 您是在整个客户群上进行测试，还是仅对一部分客户进行测试？ 你看的是 3% 还是 15% 的增长？

“执行和实现影响所需时间最少的项目将获得 5 分。”

资源——与此测试相关的工具、人员和其他一切将花费多少？

“当所需资源很少且可用于项目时，得分为 5。”

TIR 模型由转化率优化资深人士 Bryan Eisenberg 创立，它鼓励您深入挖掘转化率优化的人性方面。

这个模型让你在测试前思考三个重要问题：

1. 我们试图说服谁？

2. 我们希望他们采取什么具体行动？

3. 他们真正想采取什么行动？

您经常会发现您希望访问者采取的行动不一定与他们想要采取的行动相同。 这是真正的客户反馈派上用场的地方。

当您真正深入挖掘并从客户调查和其他数据收集工具中挖掘出那些可操作的点时，您可以对特定页面、电子邮件渠道等进行更强大的改进。

第 4 步：实施和测试

既然您已经确定了假设的优先级并且您知道哪些测试是最紧迫的，那么是时候将这些假设付诸实践了。

可能会改变游戏规则的测试需要您拥有最好的工具供您使用。 为了帮助您做到这一点，这里列出了用于实验的主要工具：

1）优化

Optimizely 是世界领先的实验平台之一，允许营销和产品团队测试、部署、审查和部署各种数字体验。 更具体地说，Optimizely 让您可以访问一套 A/B 测试工具，使您能够有效地定位您的消息传递并启动更个性化的活动。

2) 退弹

无论是您的主页还是注册页面，您都需要一个可靠的工具来帮助您从该页面中“榨取最多的汁液”。 Unbounce 是登陆页面优化的领导者，可让您轻松自定义和测试最重要页面的不同版本。 然后，您可以研究哪些版本最有效（以及为什么）以提高您的转化率。

如果您不想在编码或图形设计方面大惊小怪，Unbounce 会变得更具吸引力，因为您可以在几分钟内获得漂亮、响应迅速的页面。

3) 可用性中心

可用性中心是一个远程用户研究平台，它通过与实际用户进行验证来消除设计决策中的猜测。 也被称为用户研究的瑞士军刀，您可以执行各种测试，例如首次点击测试、偏好测试和五秒测试，以确认您的假设。

有了这个工具，不再有“我认为这是用户喜欢的颜色”和“我们执行的研究和测试证明用户对这个调色板最敏感”的更多信息。

您是否已经掌握了这篇文章的首要主题？ 这是因为您的数据源支持您的想法，因此您的决策几乎可以确定！

4）AB美味

AB Tasty 是一个多合一的转化率优化平台，可让您对几乎任何东西进行大量测试。 借助 AI 驱动的实施和个性化，您可以快速获得用户洞察、实验、个性化并提高参与度和转化率。

各行各业的一些知名人士都使用 AB Tasty 作为他们的测试平台，因此您可以确定在转化率优化方面您使用的是市场上最好的产品之一。

5) 谷歌优化

谷歌优化是一个基于谷歌分析的优化平台。 这意味着您可以使用现有的 GA 数据快速查看可以改进的地方。 您还可以从先进的统计建模工具以及一套复杂的定位工具中受益。

6) VWO

VWO 是另一个用于转化率优化的一体化平台，可帮助您进行访问者研究、构建优化路线图并运行持续实验。

我们谈到了创建可靠的转换实验系统的重要性，这样您就不必总是从头开始进行未来的实验。 好吧，您会很高兴知道 VWO 植根于流程驱动的优化，可以帮助您找到不断改善用户体验的方法。

此外，您可以在不降低性能的情况下大规模运行 A/B 测试，因为 VWO 是为处理企业级测试而构建的。

7) 品牌重塑

Rebrandly 是用于创建和管理自定义短 URL 的知名平台。 它也是一个强大的分析工具，可以帮助您在您的网站上运行转化率优化测试。

自定义短 URL（或品牌链接）可用于收集大量基于点击的源数据——这些数据可用于测试您创建的任何页面上的小而重要的元素，从按钮到导航菜单选项等等。

A/B 测试与拆分测试与多变量测试

资料来源：温盖特媒体

A/B 测试是指您通过查看对您的业务很重要的转化率和指标（例如点击、浏览、注册等）来比较同一页面的两个或多个版本。

例如：如果您更改着陆页上的标题，您可以一次定位所有着陆页，它们将被视为同一组的变体。 该组是您为特定测试指定的名称或观察标题（例如：登陆页面标题 testgroup1）。 希望你有一个更酷的组名，但你明白了。

最后，A/B 测试是获得快速结果并实现和最大化测试时间的好方法。

如果您的网站有大量流量并且想要测试页面上的关键部分，那么您可以在此处运行多变量测试。 A/B 测试着眼于对整个页面进行更改，而多变量测试着眼于页面上的关键部分以及它们如何相互交互。

话虽如此，多变量测试比 A/B 测试更复杂，因为涉及的层更多。 当您测试不同的关键部分时，您可以获得大量可能的组合，如果您不是经验丰富的营销人员，这些组合可能会被证明是难以应对的。

查看这篇文章以了解多变量的外观。

拆分测试是您测试页面上的一个元素并查看该页面的结果与原始版本有何不同的地方。 这可能看起来类似于 A/B 测试，因为它是相同的。

A/B 测试（又称拆分测试）和多变量测试之间的区别在于前者测试一个变体，而后者一次测试多个组合。  

A/B 测试的主要元素

确定要测试的顶级元素可能很困难。 测试您网站的每个随机方面显然会适得其反（除非您有时间和资源这样做）。 请参阅上一章中的优先级排序方法以帮助解决此问题。

为了让您在页面上开始测试的明显位置抢先一步，这里有一个来自营销大师 Neil Patel 的有用列表。 如果有任何“营销大师”的转化率优化技术你应该遵循，那就是他。

在本文中，您将了解排版、颜色、定位、定价方案、视频、图像等测试背后的逻辑！

请记住，尽管 Neil 是一位受人尊敬的数据驱动型营销人员，但他提到的某些元素可能与您的特定业务目标不一致。 这完全没问题。

请记住，很多转化率优化都是主观的，每个企业都有不同的目标！

A/B 测试应该持续多长时间？

这是一个棘手的问题，因为其中有很多因素。 样本量、统计置信度、季节性、样本的代表性和时间等因素。 关于 A/B 测试应该持续多长时间没有明确的答案，因为……鼓声……这取决于您所在的行业以及许多其他因素。

然而，这并不意味着运行一两天的测试就足够了。 一般来说，几周到一个月的范围可以被认为是一个安全的测试区域，因为数据收集正确，条件没有异常，测试是由经验丰富的营销人员进行的。

确定赢家和专家犯的错误

确定测试的有效性可以通过 3 个步骤完成：

第 1 步：计算最小样本量

定义您希望测试结果的置信水平（例如：90-95% 在很大程度上被认为是一个可靠的目标）并根据该数字计算样本量。 这将为您提供您的变体所需的最少访问者数量。

第 2 步：检查细分中的差异

在完成测试之前，您应该知道如何细分访问者。 使用最少的样本和分段，检查主要差异，如果没有，则保持其余部分运行。

第 3 步：评估您的业务周期

如上所述，商业周期和季节性可以在任何优化测试的有效性中发挥重要作用。 在不同的周期中运行测试并比较它们的表现（例如：第四季度的访客和销售额是否与圣诞节/新年的其他时间相同？）

即使世界上有所有正确的数字，也有可能犯错误。 以下是即使是专业人士也会犯的主要测试错误的摘要：

• 在没有足够流量或转化的情况下进行 A/B 测试
• 不基于假设的检验
• 不向 Google Analytics 发送数据
• 第一次测试失败后放弃
• 无法理解误报
• 不定期运行测试

这些只是 A/B 测试中常见的许多错误中的一小部分。

这是一个永恒的过程，会多次打击你，但如果你学会接受它，也会将你的业务提升到一个新的水平。 这适用于新手和专业人士。

分析你的结果

如果您希望增加注册免费试用产品的人数，您可能需要为进入注册页面的人以及实际成功注册并注册的人设置目标.

在您使用的任何测试平台中，您都应该看到正在运行的测试和某种指示，表明新变体是否提高了转化率。 仔细查看这两个数字（原始变体与新变体）并查看增长百分比以及它有可能（也以百分比表示）击败原始数据。 如果该百分比低于理想的 90-95% 目标，请继续优化并继续运行测试以达到该目标。

如果您最终得到不确定的结果，您可以执行以下操作：

1）分割数据

单个段通常比集中段显示更清晰的数据。 查看流量来源、设备和其他对您的业务有意义的部分。 有时，您需要更深入地挖掘数字才能弄清楚，尤其是在 A/B 测试中。

2）不要测试无关紧要的东西

结果不确定的另一个原因通常是在对业务实际上并不重要的事情上运行的测试。 确保你的所有测试都有假设的支持，并且在测试页面上的每一件事之前都明确了优先级。

3）挑战你的假设

如果您遵循一个过程但仍然得到不确定的结果，那么可能是时候修改您的假设甚至将其全部废弃。 您可以测试相同假设的新变体，或者返回绘图板以更好地理解您收集的数据并形成更强大的假设。

在本文中，您了解了转化优化过程的 5 个阶段。

您了解了收集数据的最佳方法，您发现了如何形成数据驱动的假设，您发现了最好的格式来确定您的假设的优先级，然后您学会了如何接受这些想法并使用最好的工具进行测试世界。 最后，你学会了如何为你的研究得出结论并挑战你的假设。

请记住：转化率优化是一个不断发展的过程。

CRO 流程的几乎每个阶段都有一个巨大的学习曲线，有时可能会让人不知所措。 致力于学习过程，致力于定期优化并始终以更好的结果为目标，致力于成长。

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