Zuko + Convert：通过表单分析发现 A/B 体验洞察

了解您的 A/B 测试如何影响表单和结帐中的用户行为

因此，您已经使用 Convert 设置了 A/B 测试，并准备开始优化您的网站。 您知道它会告诉您通过您的注册表单或结帐为每个变体进行转换的人的百分比。

那太棒了。

假设变体 A 比变体 B 表现更好。您现在了解到，变体 A 上的表单将比变体 B 带来更多的转化。

但为什么？ 你知道那些变体 B 的用户和那些在变体 A 上的用户退出的时间和地点吗？ 更重要的是，你知道导致他们放弃的阻碍、烦恼和挫折是什么吗？ 通过表单改变路径是帮助还是阻碍用户到达他们和你想要的地方？

这就是 Zuko 表单分析的用武之地。Zuko 允许您在粒度级别分析表单的性能，对所有受众和变体的数据进行细分，以便您可以真正了解您所做的任何测试更改的影响。

将转换体验与 Zuko.io 集成

Zuko Form Analytics 是一个平台，可让您查看用户何时、何地以及为何放弃您的 Web 表单或结帐。

Zuko 专注于八个关键报告，这些报告由数十个表单指标构建而成：

• 表格概述，
• 现场下车报告，
• 最正确的字段，
• 实时报告，
• 完成时间，
• 问题领域报告，
• 提交前的字段，
• 现场时间报告。

Zuko 还根据比较指标对现场表现进行了细分：

• 与您的行业相比，一个领域的表现，
• 祖科平均水平，
• 您网站的其余部分。

与 Convert 的集成使您可以更深入地挖掘并分析不同表单变体对用户行为的影响。

以下是它的工作原理：

• Zuko.io 会自动检测您网站上的转换实验。
• 您可以通过转换实验 ID 及其变体过滤您的 Zuko.io 字段。
• 您的会话浏览器列表将被整理，以向您展示体验您的测试变体的用户会话。

设置集成：

验证集成：

安装完成后，通过安装 Convert Chrome 调试器来验证设置，并检查哪些变量正在发送到 Zuko.io。

正在使用什么数据？

启用集成后，您的 Zuko.io 帐户中的每个会话都将使用以下格式标记：“Test#xxxxxxx – Varxxxxxxx”，其中：

• Test#xxxxxxx – 在您的转换帐户中找到的实验名称或实验 ID，具体取决于您是否启用了数据匿名化。
• Varxxxxxxx – 在您的转换帐户中找到的变体名称或变体 ID，具体取决于您是否启用了数据匿名化。

在您的 Zuko.io 帐户中，您可以根据某个实验 - 变体对过滤会话，以分析提供特定变体时的表单行为。

下一步是什么？

启动并运行 Convert with Zuko.io 后，下一步是什么？

以下是转换体验的基本使用如何帮助您改进表单、表单字段、CTA、响应式设计等等。 您可以深入了解：

• 您的网站有多少访问者，
• 如果某些类型的表格在某些类型的情况下效果更好，
• 如果您的用户在不同页面上与相同表单的交互方式不同，
• 您的访客在此逗留了多久，
• 您的访问者使用哪些设备（移动设备、台式机、平板电脑）来填写注册表，
• 如果表格能激发访问者的行动，
• 如果表单在页面上的定位对客户来说很麻烦，
• 如果访问者必须向下滚动太远才能到达表单并完成它。

您可以获得的信息量可能会让人感到不知所措，我们建议您一开始不要深入研究。 专注于对您真正重要的关键指标。

将表单数据与 A/B 测试相结合

虽然 A/B 测试可能非常有效，但在与表单交互时，要真正了解客户需要或想要什么并不总是足够的。 您应该融合一系列技术，以尽可能最好地了解用户如何使用您的表单。

与 A/B 和多变量测试一起，表单数据分析是转化率优化 (CRO) 模块的新手。 表单数据分析的强大之处在于它超越了单个登录页面、标题或号召性用语。 相反，它考虑了整个转化路径——从网站访问到购买。

在您运行转换实验的页面上，您可以使用 Zuko.io 表单数据模块根据对整个客户体验的分析确定需要改进的领域：

• 根据会话是否以完成或放弃结束来过滤会话，
• 仅查看与特定字段或输入交互的会话，
• 探索用户或组通过表单的路径并快速扫描以查看字段返回发生的位置，
• 扫描会话以查找表明表单存在潜在问题的行为模式。

使用此模块将帮助您专注于痛点并更好地支持促销计划。

哪个测试变体总体上表现最好？

好的，这是您至少希望从任何软件包中获得的基本概述。 无论如何，您可能都可以在 Google Analytics 中配置一个解决方法来获得它，但很高兴知道它包含在 Zuko.io 中。 跟踪客户数量、开始和完成表单的人的比例、在表单上花费的时间以及用户返回字段的次数。

在您的测试中比较这些指标以了解以下内容：

• 一个表单版本是否邀请用户实际启动表单的数量比另一个版本多？
• 用户启动表单后，哪种变体转换效果最好？
• 是否有一种变体导致用户在表单上花费更多时间或更频繁地返回字段，从而导致相应地更多的放弃？

用户在哪里退出？

这是它开始变得更有趣的地方。 Zuko 分解了每个表单变体中每个字段的性能，并让您比较它们。 您可以了解：

• 哪些领域正在推动您表现最差的变体中的放弃？ 表现最差的领域是否有比表现最好的领域更好的领域？
• 哪些字段被返回最多，与变体相比如何？ 您对一种变体中的格式或说明的选择是否让您的用户感到困惑，从而导致更多的表单被遗弃？
• 每个变体之间显示的错误消息是否存在差异？ 你能从中得到什么启示？ 您是否需要使消息传递不那么模棱两可？

更深入地了解要关注的客户群

过滤、排序和导出从 Web 表单整理的数据，以满足您的业务需求。 通过关注最关键的数据点来构建单独的数据视图，并进一步使用它们来实现业务目标。

至少，您可以为放弃表单的会话创建自定义细分。 只需使用（您的表单页面的）综合浏览量创建一个细分，但没有该表单的目标完成。

您可以从这个细分市场中学到什么？ 一方面，这是一种快速发现技术问题或收集有关其他潜在缺点的提示的方法：

• 是否有不成比例的会话份额来自特定设备或浏览器上的用户？ 表格可能无法正确显示。 您可以在 Chrome 中欺骗设备或打开其他浏览器以查看其呈现方式。
• 来自特定位置的用户是否有不成比例的会话份额？ 下拉列表中是否缺少国家/地区名称？ 它是否被埋在了一个意想不到的地方（例如英格兰 vs. 英国 vs. 英国）？ 这是众多可能性之一。
• 是否有不成比例的会话份额来自单个产品或潜在客户页面？ 页面上的另一个元素是否使表单无法正确显示？
• 某个人口统计或流量来源的表现是否比另一个差？ 表格放弃者的简单细分不太可能给您“为什么”，但将其包含在其他研究中是有用的。

跟踪用户是否与表单字段交互（以及他们交互的顺序）

您可以创建一个 Javascript 目标来区分与表单交互的用户和未与表单交互的用户。 您还可以识别他们交互的最后一个字段。

如果您将事件跟踪应用到每个字段，您可以将这些交互构建成有序的叙述，可视化用户在您的表单中的进展情况（在放弃之前）：

firstName > lastName > address > creditCardNumber > expirationDate > creditCardNumber

在上面的假设示例中，信用卡字段表示用户在离开之前与表单的最后一次交互。 一旦出现模式，您就会更好地了解哪些字段可能是最有问题的。

此外，发现：

• 挫折点在哪里？ 用户是否不断返回同一领域？ 如果您更改所需的格式、解释器文本或错误消息，这是否会因变体而有所不同？
• 您错过的低挂水果在哪里？ 相当一部分的辍学者将是尝试提交表单但由于表单问题而无法完成的用户。 这简直就是烧钱。 会话资源管理器可帮助您确定让这些用户感到沮丧的原因，并制定解决方案来阻止这种情况。

这如何因受众而异？

Zuko Form Analytics 最强大的功能之一是能够使用自定义属性进一步细分数据。 开箱即用，您可以按浏览器和设备类型查看差异，但如果您已经按任何其他细分跟踪性能，那么导入它们也相对容易。 调查：

• 每个变体如何针对不同的流量来源执行？ 也许您的调整使其更有可能实现付费流量转换，但这是否对您的自然用户产生了不利影响？
• 您的更改如何影响每个产品？ 变体 A 可能会促使更多用户转向产品 X，但他们或多或少可能会转化？ 这对 Y & Z 产品有什么影响？
• 地理重要吗？ 您的变体对欧洲用户的表现是否与对北美用户的表现不同？ Zuko 让您可以轻松地审问它。

表单分析和隐私

如果您在您的网站上使用 Zuko.io 表单分析，您将需要制定隐私政策。 这包括披露 Zuko 的使用、您收集的数据是如何收集和处理的，以及您如何使用 cookie。 您的网站（或应用程序）的访问者需要能够轻松访问此通知。

无需明确同意； 只需包含通知就足够了，尽管您可以让用户选择退出 cookie。 与某些 Session Replay 产品不同，Zuko 不跟踪单个个人身份信息，甚至不跟踪 IP 地址，使其完全符合 GDPR。

Convert + Zuko.io 不会收集用户在表单中输入的数据。 我们的工具仅分析有关已输入数据（例如表单访问者的数量、完成表单的平均时间）或未输入数据（例如，表单放弃、字段留空）、设备类型以及用户所走路径的统计数据到达表格。

结论

表单分析数据不会告诉您该怎么做。 但它可以提供有用的线索来融合其他定量和定性数据。

您可以在转换体验报告中收集放弃表单的人的特征（例如设备、人口统计）等基线指标。 您还可以使用自定义事件获取字段级数据。

要开始在您的表单或结帐上使用 Zuko 见解，请注册免费试用。 然后，您可以通过与 Convert 集成来开始通过 A/B 测试进行优化，从而使影响翻倍。