如何创建优化流程？ 建立支持持续增长的实验文化的指南

如果您想实现持续增长，逐个测试优化程序不会削​​减它。 在 2019 年，CXL 报告说，38.3% 的优化器有一个未记录或非结构化的流程，而 17.1% 的优化器没有任何流程。 推动可持续增长的适当优化是一个需要明确定义的结构来运行和维护的过程。

建立一个让您的团队不断测试和改进的转化率优化计划不会是在公园里散步。 构建优化过程是许多优化者所遭受的事情之一。 有许多挑战需要克服。

首先，有一种观念认为优化是一种营销活动，只有在转化需要提升或低于可接受的标准时才会运行。 虽然认识到优化的好处，但您的公司并没有一致的实验框架。

其次，还有优化程序的年龄。 如果 CRO 实践在您的公司中还很年轻，那么在运行测试并试图获得胜利的同时建立一个框架可能会令人生畏。 既然您刚刚开始，就有放弃创建优化过程的诱惑。 但是随着优化程序的成熟，这将再次困扰您。

优化是一个年轻的行业。 2019 年 CXL 研究表明，60% 的优化人员在该行业工作仅 2 年。 优化框架将帮助您的公司充分利用团队中的优化人员，并推动您制定能够推动持续增长的优化计划。

还有很多挑战需要克服。 那么，让我们向您展示如何构建支持持续增长的优化结构！

采用实验和优化心态

史蒂夫马拉博利说：

一旦你的心态改变了，外面的一切都会随之改变。

要建立适合您公司的转换优化结构，您需要培养正确的心态。 面向优化的一般心态为您奠定了转化率优化框架的良好基础。

这里有一些精神可以让您的公司更加专注于优化。

数据驱动

由于拆分和多变量测试是由定量（分析）和定性数据驱动的，因此转变为数据优先的思维方式将为您的公司带来一个美好的世界。

数据驱动的思维方式不仅可以帮助您的公司持续优化，还可以影响其他业务决策，例如多元化进入新市场或预测未来趋势。

数据驱动的好处在于您的营销团队已经以这种方式运作。 如果您的营销团队使用分析数据来通知操作，例如更新内容以获取更多流量、创建买家角色，那么他们已经在使用数据优先的方法。 您公司中的其他团队可能正在使用数据来简化他们的工作流程和流程。 如果没有，则将它们放在同一页面上。

采取敏捷方法

通常，许多公司的期望是结果会产生巨大的影响。 员工承受着巨大的压力来交付这个完美的独角兽。 这通常会导致延迟，因为完美优先于完成。

这种态度与优化不一致。 在优化方面，你可以在一周内获得一个小小的胜利，比等待一年获得更大的胜利要好。 今天对登陆页面进行 A/B 测试并在几周内获得结果比等待 3 个月来构思、计划和创建完美的多变量测试要好得多，它可以一口气解决您网站上的几乎所有问题（这甚至可能吗？）。 并不是说复杂的测试不好。 这个想法是从小测试开始，然后逐步进行更复杂的测试。

很难实现从“要么做大要么回家”的工作心态的转变。 但这是可以完成的。 首先强调团队中的进展和完成任务（不一定是完美的）。 这将迫使人们从追求完美转向完成任务，无论多么小。 就像我们在 Convert 中所说的那样，进步不是完美。

从失败中学习

获胜是令人振奋和令人上瘾的。 一旦你获得第一场胜利，你就想保持连胜。 失败不再是你喜欢的选择。

但优化并不认为失败是一件坏事。 当您运行测试时，您的某些控件将击败变化。 虽然您可能将其视为失败的测试，但实际上并非如此。 这些“测试失败”为您的客户行为提供了独特的业务洞察力。 它还挑战您的先入为主的观念，并帮助您提出更好的假设。

将失败标准化为取得进步的特征并从中学习。 这将首先将您公司的思维方式转变为优化。

向整个公司开放实验

您的实验计划不应仅限于您的 CRO 团队。 实验心态是你想在整个公司培养的心态。 为您公司中的其他团队开放实验流程将极大地改进您的优化计划。

以 Booking.com 为例，他们有一个强大的实验计划，允许来自公司不同团队的个人通过填写标准化模板来运行测试。 实验名称、结果、学习和迭代都存储在数据库中，并且易于搜索。

开放实验可能会遇到一些挑战，例如个人的测试可能会破坏网站上的某些内容。 但是让您的核心实验团队密切关注正在发生的事情将防止这种情况发生。

向整个公司开放实验有助于建立实验文化和思维方式，其他团队可以将其引入他们的专业领域

冒险

风险是生活和业务的固有部分。 要在任何努力中取得成功，都要承担一些风险。

贵公司是否承担风险？

有些公司非常规避风险。 他们取得了早期的成功，并不愿意冒险。 其他人可能只是不喜欢冒险，因为公司总是有可能失败。

适当的优化计划涉及冒险。 实验通常涉及冒险和测试可能成功或失败的根本变化。 如果变体获胜，就会实施，每个人都会庆祝胜利。 如果控制超过了变化，则丢弃该假设，并且该测试的经验用于通知后续测试。

作为一家追求优化的公司，风险保守的态度通常等于测试小的安全变化，即使面对相互矛盾的数据也是如此。 这种不愿测试根本性变化的做法通常意味着您的企业会在更大的提升上失败。 这也可能意味着将市场份额拱手让给准备冒险测试重大变化的竞争对手。

提高风险偏好的一种简单方法是停止对优化的位置感到满意，并放弃对失败的恐惧。 从小风险开始，一路向上。 更大的风险往往等于更大的回报。

为实验设置正确的 KPI

您的优化计划的目的是推动增长并实现其他业务目标。

贵公司的增长究竟是什么样的？

增长可能意味着更多的收入、购买、表单注册、订阅、评论或网页浏览量。 每家公司都在不同的细分市场中运营，因此，每家公司的增长都会有所不同。 第一步是定义增长对您的业务意味着什么。 然后附上一个最能衡量贵公司定义为增长的指标。 假设您经营一家电子商务业务，并且您将增长定义为收入的增加，每位访问者的平均收入将是一个很好的指标，可以附加到您对收入增长的定义中。
借助现有的衡量业务增长的方法，让我们进一步深入了解您的实验的主要和次要 KPI 。

选择主要和次要 KPI

不同的实验有不同的假设。 一个实验可能旨在测试对页面的更改以降低跳出率，另一个可能测试表单字段以增加表单提交，另一个可能测试希望增加每个用户收入的更改，等等。因为每个实验都在测试不同的东西，所以您需要选择主要 KPI。

主要 KPI是您计划实验和判断其结果的主要指标。 降低跳出率的实验可能使用跳出率作为主要 KPI，而另一个增加收入的实验可能具有每位用户的平均收入。 在跳出率实验中，降低跳出率意味着您的假设是正确的，您可以认为您的实验取得了令人振奋的成功。

虽然它不是您设计实验的主要指标，但您可能有兴趣衡量次要 KPI 。 在增加每位访问者平均收入的实验中，您可能也有兴趣衡量在页面上花费的时间。 虽然每位用户的平均收入是您的主要 KPI，但页面停留时间可以是您的次要 KPI。 次要 KPI 不会影响您何时停止和开始实验，也不会影响您判断实验结果的方式。

在选择主要和次要 KPI 时，请确保这两个 KPI 都服务于您组织的主要目标。 如果您的目标是增加收入，那么您的 KPI 应该反映这一点。

定义您的优化和实验过程

现在您的整个团队和业务都采用了优化优先的思维方式，是时候为实验程序创建优化流程了。

在创建实验过程时，您将被以下图像所淹没：

您可能很想将您的框架基于此类图像，但这些框架并不是为您的公司而创建的。 大多数在线实验流程图都没有考虑独特的因素，例如您的网站维护计划、买家旅程、营销设置方式以及流量/业务的季节性。

这些是影响优化工作的重要因素。 在线优化过程不会削减它。

以下是如何创建和定义适合您业务的实验流程：

1. 定义问​​题

实验计划的第一步是定义问题。 你绝对不能优化一个“完美的网站”。 为了进行优化，必须有一些东西需要修复。 您可能正在尝试增加收入、减少客户流失、提供更好的体验，以便向现有客户追加销售等。总有改进的余地。

数据已经为您的营销工作流程中的许多流程提供信息。 例如，分析数据可能会告诉您，与您网站上的其他页面相比，登录页面的转化率较低。 该数据指出了一个问题，您可以轻松地将其定义为“低转化率”。

了解和定义问题意味着你可以让它变得更好。

你绝对不能优化一个“完美的网站”。 为了进行优化，必须有一些东西需要修复。 您可能正在尝试增加收入、减少客户流失、提供更好的体验以便向现有客户追加销售等。总有改进的余地。

数据已经为您的营销工作流程中的许多流程提供信息。 这些数据可以来自分析软件、热图工具、客户反馈等。这些数据指出了一个问题或需要改进的领域。 例如，您的分析软件可能指出高流量着陆页的转化率较低。

一旦确定了需要改进的领域，就该研究问题并找到解决方案了。

了解和定义问题意味着你可以让它变得更好。

2.研究问题

当您的数据表明存在问题或需要解决的问题时，您如何获得有关该问题的更多见解？

当然，通过收集有关该问题的更多数据！

在我们之前的示例中，数据显示在获得大量流量的目标网页上的转化率较低。 您需要找出究竟是什么让访问者无法在该页面上转换。

这些数据可以来自定量和定性来源的混合。 您可以使用表单分析、会话记录、可用性研究、客户反馈、客户访谈等来进一步调查问题。

通过更多的见解，您可以了解为什么您的高流量目标网页具有低转化率。

在您的低转化率目标网页上使用会话记录和民意调查后，您会发现访问者发现页面上的视觉元素过于分散注意力。 怎么办？

3. 形成一个假设

假设是对解决您在网站上发现的问题的有根据的猜测。 解决此问题意味着更多访问者将采取所需的操作，从而提高该页面/网站上的转化率。

在前面的示例中，您已将问题识别为分散注意力的视觉元素。 您形成了一个假设，即删除视觉元素会增加着陆页上的转化率。

在现实世界中，永远不会只有一页需要改进。 通常，需要改进的是多个页面和站点。

这就是优先级的用武之地。

假设在多个页面上，请确定哪些假设很重要并且需要首先进行测试。 您可以使用 PIE 或 ICE 优先级模型来做到这一点。

在PIE 优先模型中，您使用 1-5 的分数在 3 个不同的因素上对您的假设进行评分，其中 5 为最高分。 这些因素是：

• 改进的潜力：假设有多大可能会导致测试页面的改进。
• 重要性：登陆测试页的流量值
• 难易度：实现假设变化的难度。

ICE 优先级模型使用类似的系统。 但它的因素是：

• 影响：衡量您的假设对您想要改进的指标的积极影响。
• 信心：你对这个假设的影响有多大把握。
• 轻松：估计需要多少资源来实现假设所要求的更改。

跟踪多个假设及其各种优先级分数可能很困难。 您可以使用 Convert Compass 来掌握最新动态。 它使您能够创建假设并根据任一模型为它们分配优先级分数。

根据设想的阶段给出你的假设状态：草稿、完成、应用于实验和存档。 您可以在一个仪表板中查看和管理所有假设。

4. 设计变化并进行实验

在创建假设并为其分配优先级分数后，您可以设计并针对高分假设进行实验。 通常，此实验将采用 A/B 测试的形式，您可以在其中进行控制，例如示例中的登录页面，以及您根据假设设计的变体（视觉元素较少）。

考虑到您网站的季节性因素，您现在可以启动实验。 在 Compass 中，您可以在几秒钟内将任何已完成的假设转变为体验。

这使得在转换体验仪表板中对您的假设进行测试变得很容易。 通过单击实验摘要中的统计和设置并编辑选项来设置您的实验将运行的天数和统计意义。

5. 分析结果并得出结论

在实验的最后是对结果的分析。 你的结果在统计上有效吗？ 在 2019 年对 28,000 多个实验的分析中，我们发现只有 20% 的实验达到了 95% 的统计显着性水平。 在统计显着性和实验速度之间存在权衡。

您可以按照上面转换体验中所述设置您的置信水平。 现在您可以深入研究您的实验收集的数据。

您的变体是否针对对照执行？ 你的假设对吗？ 结果将回答这些问题以及更多问题。

强大的报告使分析结果更容易。 一眼就能看出实验中哪个测试获胜、其统计有效性、目标和指标等的能力。

分析结果后，应该清楚结论是什么。 如果您的变化超出了您的控制，则结论是您的假设是正确的，因此将实施更改。 如果控制获胜，则结论是假设是错误的，可能需要修改。 实验中的见解可以推动后续实验。

6. 社交化你的结果

这是优化计划的重要组成部分 由于您正在构建一个支持持续改进的实验过程，因此将您的结果社会化至关重要。 这将有助于增加贵公司不同团队的优化部落知识。 贵公司的团队（产品、开发、客户和销售等）应该能够理解什么优化、为什么重要、它是如何工作的以及它如何帮助建立可持续增长。 将您的结果社交化可以帮助您实现这一目标。

除了分享您的结果外，您甚至可以通过将定义问题和假设扔给其他部门来进一步进行社会化。 让公司中的其他团队提供测试假设。 这些实验可以通过团队名称和实验结束后社交化的结果来标记，以加深您公司对实验的欣赏并促进优化思维。

可以导出的便捷图表将使社交变得更容易，因为团队可以立即查看其变化的性能。

7. 这里有一个警告

这个框架是一个灵活的指南，您可以适应您的组织。 请记住，有些情况的优先级非常高，您可能不需要设计变体和测试，因为您正在失去宝贵的流量、收入等。在这些情况下，您可以从假设和优先级直接转向实施更改并推动它居住。

例如，您有一个高流量页面，其中包含访问者转换所需的断开链接。 在此页面上没有看到任何转化并调查原因后，您形成一个假设并为其分配高优先级分数。

在这种情况下你会怎么做？

1. 您会通过设计一个变体并对其进行测试来严格遵循优化框架吗？
2. 您会修复页面上损坏的链接并将其推送吗？

答案显然是第二种选择。 设计一个变体并对其进行测试会浪费资源并花费您的转换成本。

花时间考虑出现的每个问题或对您网站的改进。 每个假设都不会成为实验。 在将其转化为实验之前，请考虑每个假设的机会成本和重要性。

您仍然可以将跳过优化过程中几个步骤的更改的结果社交化。 请记住，这个框架足够灵活，可以遵循不同的路径。

您的优化团队应该具备的技能

借助强大的 CRO 实验流程，对您的优化团队进行技能分析。 您的团队与确定实验框架一样重要。

以下是对优化团队至关重要的技能：

• 营销敏锐度
• 数据分析
• 启发式/可用性/UX设计
• 视觉设计
• 优化专家
• 文案
• 前端开发
• 项目管理

每种技能在您的优化计划中都扮演着不同的角色。 例如，视觉设计创造了看起来不同的变化，并以不同的方式传达信息。 优化专家了解测试，可以创建优化策略、所涉及的技术、方法、统计数据等。 前端开发带来了 Javascript、JQuery、标签如何工作以及浏览器渲染如何工作的知识。

这些听起来对组建团队来说很重要，但这些技能已经存在于您的团队中。 对营销团队技能的分析将向您保证这一点。 你的营销团队很可能有一个文案，一个生活和呼吸谷歌分析的人，一个设计师，一个开发者，等等。

即使您不具备优化团队所需的所有技能，您也不必直接雇佣新的团队成员。

首先，确定缺乏的技能并问自己：

• 我可以在内部培训某人来填补这个技能差距吗？
• 他们是否有足够的时间来承担额外的责任？ 如果没有，我应该增加他们的工作时间吗？
• 我可以外包这些技能吗？ 我如何确定值得信赖的专家来填补这些角色？ 在 Convert，我们有一个经过审查的优秀优化合作伙伴目录，您可以毫无顾虑地外包给他们。
• 我最终需要雇人吗？

这些问题将帮助您缩小行动范围。 在 Convert，如果您进行个性化实验，我们建议您配备优化专家、开发人员和个性化专家。

优化结构所需的 CRO 工具

好消息，您的优化结构已接近完成。 没有工具来支持它，任何框架都是不完整的。 您选择的工具可以启用您的优化结构或使您的团队的工作更加困难。

您需要一个工具来：

• 协调资源
• 设计变化
• 文件要求
• 进行实验
• 分析结果数据
• 社会化实验结果

这些看起来你需要在你的营销堆栈中使用很多新工具。 但你没有。 您可能会使用 Asana、Basecamp 或 Trello 来管理任务。 您的测试工具应该能够处理大部分（如果不是全部）其余部分。

在转换体验中，您可以记录您的假设，将它们转化为实验并分析结果。 您可以将 Convert Experiences 中的数据导出到您选择的任何分析软件，以深入了解结果数据。 Convert 与 Google Analytics（Classic 和 Universal）、Heap Analytics、Amplitude Analytics、Adobe Analytics、Decibel Insight 等集成。 深入了解 Convert Experiences 80 多个集成。

您还可以通过仪表板与公司的其他成员分享您的实验结果，以社交您的结果并加深部落知识。

包起来

在您的公司中构建支持持续优化的结构需要有意识的行动、出色的实验框架、出色的工具堆栈和令人印象深刻的技能。

重要的是采取步骤来构建优化程序，无论多小。 请记住练习您已采用的思维方式转变，培养团队的技能，并为您的测试解决方案使用出色的 CRO 工具。

通过免费试用 Convert Compass 和 Convert Experiences 15 天，迈出构建强大优化框架的第一步。（不需要讨厌的信用卡！）