如何為著陸頁設計合適的A/B測試

獨立負責轉化率優化,很有挑戰,是吧?

你已經答應為新的著陸頁增加轉化率,現在每個人都在關注你的所作所為。

現在方法似乎很簡單,你想復制別人用過并且有效的A/B測試方法,并看看轉化率是不是有了提升。

但一點用也沒有。

一個一個的實施別人做過的測試,但沒有帶來任何結果。

F**k!

ab測試技巧

你看到的是,別人適用的很大可能對你沒用。你的著陸頁是不一樣的,并且目標受眾也不一樣。商業模式,產品及報價還有很多別的因素都不一樣。而且最重要的是,這些人解決的是跟你完全不一樣的問題。

所以,如果你現在不得不提出一個A/B測試來提高轉化,并且換一種思考方式,這篇文章是你的菜。著陸頁A/B測試快速指北。

有效A/B測試基本法則

很多因素影響一個A/B測試的成功,但在我看來,最重要的卻不外乎以下幾點:

首先,永遠不要同時運行超過一個測試。任何高于一個的測試只會混淆結果,這些測試可能真的有效,標記的元素可能提高轉化率,但因為你同時運行了好幾個測試,你永遠不知道是那個真正起作用了。

此外,一次測試只測試一件事。即使你只運行單一測試,也不要通過它測試多個變量。否則,你搞不清楚那個變量起了作用。

測試重要的但不要跳過細微的變化。測試一個按鈕顏色或另外比較關鍵的元素很容易,但即使是標題里一個字的改變也可能把轉化率提升一個臺階。因此,規劃測試時不要忽略較小的變量。

有一個明確的成功指標。只定義一個成功指標來衡量結果。

現在,了解了有效A/B測試的基本法則,接下來讓我們來看看設計一個合適的著陸頁A / B測試的過程。
測試過程

進行實驗有很多方法,我個人贊成科學方法。

牛津詞典將科學方法定義為:“一種自十七世紀以來具有自然科學特征的方法,包括系統的觀察、測量和實驗,以及對假設的制定、測試和修正。

科學方法始于識別潛在的問題,驗證過的問題又成為進一步研究的基礎。然后,根據初步研究結果,研究人員通過設計合理的實驗來測試構建的假設。一旦測試通過,分析測試結果并提出有關假設的結論,這些結論構成了開始新觀察過程的基礎。

聽起來很…嗯…,很科學,不是嗎?雖然這是一個簡單的過程。

這里有一個小圖,可以解釋得更清楚:

ab測試

如何把科學方法應用到設計一個A / B測試

通過詢問問題或產生問題開始。比如:“為什么這個著陸頁的轉化率小于1%?”然后分析頁面的性能,這是你最初的研究階段。將 Google Analytic 的數據跟你設定的關鍵績效指標(KPI)進行比較,KPI 能幫你搞清楚一個頁面是如何運行的并明確了它的目標。

例如,在我們的低轉換頁面下,這些關鍵績效指標可能包括:

總流量,

網頁平均時間,

跳出率,

每個來源的流量,

具體目標達成等等。

ab測試工具

這個練習的要點是分析網頁的整體表現,并得到性能的完整概述。

接下來,查看訪問者的行為。

它可以讓你暴露出潛在問題以供測試。熱圖, clickmaps ,屏幕錄像,漏斗等轉化工具能幫你確定下面的問題:
訪客如何與網頁互動。

訪客實際看到那些內容,如果大多數訪客不要到滾動頁面的最底部,而這也正是你操作引導(Call to Action)的位置,這里可能需要做一個測試。

訪客在那里離開。

訪客點擊哪些區域(或者他們嘗試點擊什么)等等。

使用軟件,如 Hotjar 收集數據,來需要確定訪問者的行為。

網站優化工具

根據所收集的數據,你現在可以構建一個假設進行測試。

這個假設在你看來是造成轉化率低下的原因,在低轉化率的著陸頁基于已經收集到的數據,你做的假設是“訪客看不到 C2A,應該在標題旁邊顯示額外的 C2A 來增加轉化”。

在這個假設的基礎上,就可以創建頁面進行A/B測試,觀察數據變化。

計算運行的測試收到顯著效果你需要多長時間。

通常有兩種方法來運行A / B測試:有些人運行測試,直到他們記起來才停止測試。我不提倡這種做法。相反,你應該計算出你需要多長時間運行測試,以獲得顯著成果。做到這一點最快捷的方法是使用市場上現有的工具之一,例如,VWO 的測試持續時間計算器。

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只需輸入所需的所有數據,工具將輸出的運行測試需要的天數。

現在是時候來測試你的假設了。

這是你做的A/B測試。要運行它,你需要創建第二個版本的頁面,稱為實驗組,這個版本中將包括你的假說提出的變化。原始版本的頁面,稱為控制組,保持不變。

在測試中,分一半流量給到控制組的頁面,而另一半,分給對照組。

在我們的例子中,實驗組的標題旁邊添加了額外的 C2A 。你會測試其對原有的性能的改變并統計注冊率等的差異。

一旦測試結束,對數據進行分析并得出結論。
如果添加第二個 C2A 帶來了更高的轉化率,那么你可以有把握地斷定它是可能增加頁面轉換的因素之一。但如果轉化沒有提升,退回并構建另一種假設。

記住,不是所有的推測都是正確的。這就是A/B測試的理念,確定哪些有效,哪些是無關緊要的,并通過科學的手段做到這一點。

最后,報告您的發現。讓每個參與這場特殊市場營銷的人都知道,他們應該在目標網頁上整合什么元素來提高轉化。

獎勵:潛在元素的測試列表

下面是一些影響轉化率和目標網頁的表現中最常見的元素。到目前為止,你不應該簡單地隨機選擇,而是開始依次測試每個元素。但是,一旦你有一個假設,來看看這些可能證明潛在測試正確與否的元素來尋找靈感。

C2A ,它們出現的位置,顏色,大小。

頁面文字,要表達的信息以及頁面上的所有內容。

頁面的布局,各種元素,它們的大小和顏色/對比度的位置。

圖片,圖片類型,與頁面話題的相關度,及它們的功能,大小,位置。

定價, USP 和價格。

 

本文由吆喝科技編譯,如需轉載,請聯系吆喝科技(微信 ID:appadhoc)

閱讀原文:adespresso.com/academy/blog/how-to-design-a-proper-landing-page-ab-test/

 

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