如何創建優化流程？ 建立支持持續增長的實驗文化的指南

如果您想實現持續增長，逐個測試優化程序不會削減它。 在 2019 年，CXL 報告說，38.3% 的優化器有一個未記錄或非結構化的流程，而 17.1% 的優化器沒有任何流程。 推動可持續增長的適當優化是一個需要明確定義的結構來運行和維護的過程。

建立一個讓您的團隊不斷測試和改進的轉化率優化計劃不會是在公園裡散步。 構建優化過程是許多優化者所遭受的事情之一。 有許多挑戰需要克服。

首先，有一種觀念認為優化是一種營銷活動，只有在轉化需要提升或低於可接受的標準時才會運行。 雖然認識到優化的好處，但您的公司並沒有一致的實驗框架。

其次，還有優化程序的年齡。 如果 CRO 實踐在您的公司中還很年輕，那麼在運行測試並試圖獲得勝利的同時建立一個框架可能會令人生畏。 既然您剛剛開始，就有放棄創建優化過程的誘惑。 但是隨著優化程序的成熟，這將再次困擾您。

優化是一個年輕的行業。 2019 年 CXL 研究表明，60% 的優化人員在該行業工作僅 2 年。 優化框架將幫助您的公司充分利用團隊中的優化人員，並推動您制定能夠推動持續增長的優化計劃。

還有很多挑戰需要克服。 那麼，讓我們向您展示如何構建支持持續增長的優化結構！

採用實驗和優化心態

史蒂夫馬拉博利說：

一旦你的心態改變了，外面的一切都會隨之改變。

要建立適合您公司的轉換優化結構，您需要培養正確的心態。 面向優化的一般心態為您奠定了轉化率優化框架的良好基礎。

這裡有一些精神可以讓您的公司更加專注於優化。

數據驅動

由於拆分和多變量測試是由定量（分析）和定性數據驅動的，因此轉變為數據優先的思維方式將為您的公司帶來一個美好的世界。

數據驅動的思維方式不僅可以幫助您的公司持續優化，還可以影響其他業務決策，例如多元化進入新市場或預測未來趨勢。

數據驅動的好處在於您的營銷團隊已經以這種方式運作。 如果您的營銷團隊使用分析數據來通知操作，例如更新內容以獲取更多流量、創建買家角色，那麼他們已經在使用數據優先的方法。 您公司中的其他團隊可能正在使用數據來簡化他們的工作流程和流程。 如果沒有，則將它們放在同一頁面上。

採取敏捷方法

通常，許多公司的期望是結果會產生巨大的影響。 員工承受著巨大的壓力來交付這個完美的獨角獸。 這通常會導致延遲，因為完美優先於完成。

這種態度與優化不一致。 在優化方面，你可以在一周內獲得一個小小的勝利，比等待一年獲得更大的勝利要好。 今天對登陸頁面進行 A/B 測試並在幾週內獲得結果比等待 3 個月來構思、計劃和創建完美的多變量測試要好得多，它可以一口氣解決您網站上的幾乎所有問題（這甚至可能嗎？）。 並不是說複雜的測試不好。 這個想法是從小測試開始，然後逐步進行更複雜的測試。

很難實現從“要么做大要么回家”的工作心態的轉變。 但這是可以完成的。 首先強調團隊中的進展和完成任務（不一定是完美的）。 這將迫使人們從追求完美轉向完成任務，無論多麼小。 就像我們在 Convert 中所說的那樣，進步不是完美。

從失敗中學習

獲勝是令人振奮和令人上癮的。 一旦你獲得第一場胜利，你就想保持連勝。 失敗不再是你喜歡的選擇。

但優化並不認為失敗是一件壞事。 當您運行測試時，您的某些控件將擊敗變化。 雖然您可能將其視為失敗的測試，但實際上並非如此。 這些“測試失敗”為您的客戶行為提供了獨特的業務洞察力。 它還挑戰您的先入為主的觀念，並幫助您提出更好的假設。

將失敗標準化為取得進步的特徵並從中學習。 這將首先將您公司的思維方式轉變為優化。

向整個公司開放實驗

您的實驗計劃不應僅限於您的 CRO 團隊。 實驗心態是你想在整個公司培養的心態。 為您公司中的其他團隊開放實驗流程將極大地改進您的優化計劃。

以 Booking.com 為例，他們有一個強大的實驗計劃，允許來自公司不同團隊的個人通過填寫標準化模板來運行測試。 實驗名稱、結果、學習和迭代都存儲在數據庫中，並且易於搜索。

開放實驗可能會遇到一些挑戰，例如個人的測試可能會破壞網站上的某些內容。 但是讓您的核心實驗團隊密切關注正在發生的事情將防止這種情況發生。

向整個公司開放實驗有助於建立實驗文化和思維方式，其他團隊可以將其引入他們的專業領域

冒險

風險是生活和業務的固有部分。 要在任何努力中取得成功，都要承擔一些風險。

貴公司是否承擔風險？

有些公司非常規避風險。 他們取得了早期的成功，並不願意冒險。 其他人可能只是不喜歡冒險，因為公司總是有可能失敗。

適當的優化計劃涉及冒險。 實驗通常涉及冒險和測試可能成功或失敗的根本變化。 如果變體獲勝，就會實施，每個人都會慶祝勝利。 如果控制超過了變化，則丟棄該假設，並且該測試的經驗用於通知後續測試。

作為一家追求優化的公司，風險保守的態度通常等於測試小的安全變化，即使面對相互矛盾的數據也是如此。 這種不願測試根本性變化的做法通常意味著您的企業會在更大的提升上失敗。 這也可能意味著將市場份額拱手讓給準備冒險測試重大變化的競爭對手。

提高風險偏好的一種簡單方法是停止對優化的位置感到滿意，並放棄對失敗的恐懼。 從小風險開始，一路向上。 更大的風險往往等於更大的回報。

為實驗設置正確的 KPI

您的優化計劃的目的是推動增長並實現其他業務目標。

貴公司的增長究竟是什麼樣的？

增長可能意味著更多的收入、購買、表單註冊、訂閱、評論或網頁瀏覽量。 每家公司都在不同的細分市場中運營，因此，每家公司的增長都會有所不同。 第一步是定義增長對您的業務意味著什麼。 然後附上一個最能衡量貴公司定義為增長的指標。 假設您經營一家電子商務業務，並且您將增長定義為收入的增加，每位訪問者的平均收入將是一個很好的指標，可以附加到您對收入增長的定義中。
借助現有的衡量業務增長的方法，讓我們進一步深入了解您的實驗的主要和次要 KPI 。

選擇主要和次要 KPI

不同的實驗有不同的假設。 一個實驗可能旨在測試對頁面的更改以降低跳出率，另一個可能測試表單字段以增加表單提交，另一個可能測試希望增加每個用戶收入的更改等。因為每個實驗都在測試不同的東西，所以您需要選擇主要 KPI。

主要 KPI是您計劃實驗和判斷其結果的主要指標。 降低跳出率的實驗可能使用跳出率作為主要 KPI，而另一個增加收入的實驗可能具有每位用戶的平均收入。 在跳出率實驗中，降低跳出率意味著您的假設是正確的，您可以認為您的實驗取得了令人振奮的成功。

雖然它不是您設計實驗的主要指標，但您可能有興趣衡量次要 KPI 。 在增加每位訪問者平均收入的實驗中，您可能也有興趣衡量在頁面上花費的時間。 雖然每位用戶的平均收入是您的主要 KPI，但頁面停留時間可以是您的次要 KPI。 次要 KPI 不會影響您何時停止和開始實驗，也不會影響您判斷實驗結果的方式。

在選擇主要和次要 KPI 時，請確保這兩個 KPI 都服務於您組織的主要目標。 如果您的目標是增加收入，那麼您的 KPI 應該反映這一點。

定義您的優化和實驗過程

現在您的整個團隊和業務都採用了優化優先的思維方式，是時候為實驗程序創建優化流程了。

在創建實驗過程時，您將被以下圖像所淹沒：

您可能很想將您的框架基於此類圖像，但這些框架並不是為您的公司而創建的。 大多數在線實驗流程圖都沒有考慮獨特的因素，例如您的網站維護計劃、買家旅程、營銷設置方式以及流量/業務的季節性。

這些是影響優化工作的重要因素。 在線優化過程不會削減它。

以下是如何創建和定義適合您業務的實驗流程：

1. 定義問題

實驗計劃的第一步是定義問題。 你絕對不能優化一個“完美的網站”。 為了進行優化，必須有一些東西需要修復。 您可能正在嘗試增加收入、減少客戶流失、提供更好的體驗，以便向現有客戶追加銷售等。總有改進的餘地。

數據已經為您的營銷工作流程中的許多流程提供信息。 例如，分析數據可能會告訴您，與您網站上的其他頁面相比，登錄頁面的轉化率較低。 該數據指出了一個問題，您可以輕鬆地將其定義為“低轉化率”。

了解和定義問題意味著你可以讓它變得更好。

你絕對不能優化一個“完美的網站”。 為了進行優化，必須有一些東西需要修復。 您可能正在嘗試增加收入、減少客戶流失、提供更好的體驗以便向現有客戶追加銷售等。總有改進的餘地。

數據已經為您的營銷工作流程中的許多流程提供信息。 這些數據可以來自分析軟件、熱圖工具、客戶反饋等。這些數據指出了一個問題或需要改進的領域。 例如，您的分析軟件可能指出高流量著陸頁的轉化率較低。

一旦確定了需要改進的領域，就該研究問題並找到解決方案了。

了解和定義問題意味著你可以讓它變得更好。

2.研究問題

當您的數據表明存在問題或需要解決的問題時，您如何獲得有關該問題的更多見解？

當然，通過收集有關該問題的更多數據！

在我們之前的示例中，數據顯示在獲得大量流量的目標網頁上的轉化率較低。 您需要找出究竟是什麼讓訪問者無法在該頁面上轉換。

這些數據可以來自定量和定性來源的混合。 您可以使用表單分析、會話記錄、可用性研究、客戶反饋、客戶訪談等來進一步調查問題。

通過更多的見解，您可以了解為什麼您的高流量目標網頁具有低轉化率。

在您的低轉化率目標網頁上使用會話記錄和民意調查後，您會發現訪問者發現頁面上的視覺元素過於分散注意力。 怎麼辦？

3. 形成一個假設

假設是對解決您在網站上發現的問題的有根據的猜測。 解決此問題意味著更多訪問者將採取所需的操作，從而提高該頁面/網站上的轉化率。

在前面的示例中，您已將問題識別為分散注意力的視覺元素。 您形成了一個假設，即刪除視覺元素會增加著陸頁上的轉化率。

在現實世界中，永遠不會只有一頁需要改進。 通常，需要改進的是多個頁面和站點。

這就是優先級的用武之地。

假設在多個頁面上，請確定哪些假設很重要並且需要首先進行測試。 您可以使用 PIE 或 ICE 優先級模型來做到這一點。

在PIE 優先模型中，您使用 1-5 的分數在 3 個不同的因素上對您的假設進行評分，其中 5 為最高分。 這些因素是：

• 改進的潛力：假設有多大可能會導致測試頁面的改進。
• 重要性：登陸測試頁的流量值
• 難易度：實現假設變化的難度。

ICE 優先級模型使用類似的系統。 但它的因素是：

• 影響：衡量您的假設對您想要改進的指標的積極影響。
• 信心：你對這個假設的影響有多大把握。
• 輕鬆：估計需要多少資源來實現假設所要求的更改。

跟踪多個假設及其各種優先級分數可能很困難。 您可以使用 Convert Compass 來掌握最新動態。 它使您能夠創建假設並根據任一模型為它們分配優先級分數。

根據設想的階段給出你的假設狀態：草稿、完成、應用於實驗和存檔。 您可以在一個儀表板中查看和管理所有假設。

4. 設計變化並進行實驗

在創建假設並為其分配優先級分數後，您可以設計並針對高分假設進行實驗。 通常，此實驗將採用 A/B 測試的形式，您可以在其中進行控制，例如示例中的登錄頁面，以及您根據假設設計的變體（視覺元素較少）。

考慮到您網站的季節性因素，您現在可以啟動實驗。 在 Compass 中，您可以在幾秒鐘內將任何已完成的假設轉變為體驗。

這使得在轉換體驗儀表板中對您的假設進行測試變得很容易。 通過單擊實驗摘要中的統計和設置並編輯選項來設置您的實驗將運行的天數和統計意義。

5. 分析結果並得出結論

在實驗的最後是對結果的分析。 你的結果在統計上有效嗎？ 在 2019 年對 28,000 多個實驗的分析中，我們發現只有 20% 的實驗達到了 95% 的統計顯著性水平。 在統計顯著性和實驗速度之間存在權衡。

您可以按照上面轉換體驗中所述設置您的置信水平。 現在您可以深入研究您的實驗收集的數據。

您的變體是否針對對照執行？ 你的假設對嗎？ 結果將回答這些問題以及更多問題。

強大的報告使分析結果更容易。 一眼就能看出實驗中哪個測試獲勝、其統計有效性、目標和指標等的能力。

分析結果後，應該清楚結論是什麼。 如果您的變化超出了您的控制，則結論是您的假設是正確的，因此將實施更改。 如果控制獲勝，則結論是假設是錯誤的，可能需要修改。 實驗中的見解可以推動後續實驗。

6. 社交化你的結果

這是優化計劃的重要組成部分 由於您正在構建一個支持持續改進的實驗過程，因此將您的結果社會化至關重要。 這將有助於增加貴公司不同團隊的優化部落知識。 貴公司的團隊（產品、開發、客戶和銷售等）應該能夠理解什麼優化、為什麼重要、它是如何工作的以及它如何幫助建​​立可持續增長。 將您的結果社交化可以幫助您實現這一目標。

除了分享您的結果外，您甚至可以通過將定義問題和假設扔給其他部門來進一步進行社會化。 讓公司中的其他團隊提供測試假設。 這些實驗可以通過團隊名稱和實驗結束後社交化的結果來標記，以加深您公司對實驗的欣賞並促進優化思維。

可以導出的便捷圖表將使社交變得更容易，因為團隊可以立即查看其變化的性能。

7. 這裡有一個警告

這個框架是一個靈活的指南，您可以適應您的組織。 請記住，有些情況的優先級非常高，您可能不需要設計變體和測試，因為您正在失去寶貴的流量、收入等。在這些情況下，您可以從假設和優先級直接轉向實施更改並推動它居住。

例如，您有一個高流量頁面，其中包含訪問者轉換所需的斷開鏈接。 在此頁面上沒有看到任何轉化並調查原因後，您形成一個假設並為其分配高優先級分數。

在這種情況下你會怎麼做？

1. 您會通過設計一個變體並對其進行測試來嚴格遵循優化框架嗎？
2. 您會修復頁面上損壞的鏈接並將其推送嗎？

答案顯然是第二種選擇。 設計一個變體並對其進行測試會浪費資源並花費您的轉換成本。

花時間考慮出現的每個問題或對您網站的改進。 每個假設都不會成為實驗。 在將其轉化為實驗之前，請考慮每個假設的機會成本和重要性。

您仍然可以將跳過優化過程中幾個步驟的更改的結果社交化。 請記住，這個框架足夠靈活，可以遵循不同的路徑。

您的優化團隊應該具備的技能

借助強大的 CRO 實驗流程，對您的優化團隊進行技能分析。 您的團隊與確定實驗框架一樣重要。

以下是對優化團隊至關重要的技能：

• 營銷敏銳度
• 數據分析
• 啟發式/可用性/UX設計
• 視覺設計
• 優化專家
• 文案
• 前端開發
• 項目管理

每種技能在您的優化計劃中都扮演著不同的角色。 例如，視覺設計創造了看起來不同的變化，並以不同的方式傳達信息。 優化專家了解測試，可以創建優化策略、所涉及的技術、方法、統計數據等。 前端開髮帶來了 Javascript、JQuery、標籤如何工作以及瀏覽器渲染如何工作的知識。

這些聽起來對組建團隊來說很重要，但這些技能已經存在於您的團隊中。 對營銷團隊技能的分析將向您保證這一點。 你的營銷團隊很可能有一個文案，一個生活和呼吸谷歌分析的人，一個設計師，一個開發者，等等。

即使您不具備優化團隊所需的所有技能，您也不必直接僱傭新的團隊成員。

首先，確定缺乏的技能並問自己：

• 我可以在內部培訓某人來填補這個技能差距嗎？
• 他們是否有足夠的時間來承擔額外的責任？ 如果沒有，我應該增加他們的工作時間嗎？
• 我可以外包這些技能嗎？ 我如何確定值得信賴的專家來填補這些角色？ 在 Convert，我們有一個經過審查的優秀優化合作夥伴目錄，您可以毫無顧慮地外包給他們。
• 我最終需要雇人嗎？

這些問題將幫助您縮小行動範圍。 在 Convert，如果您進行個性化實驗，我們建議您配備優化專家、開發人員和個性化專家。

優化結構所需的 CRO 工具

好消息，您的優化結構已接近完成。 沒有工具來支持它，任何框架都是不完整的。 您選擇的工具可以啟用您的優化結構或使您的團隊的工作更加困難。

您需要一個工具來：

• 協調資源
• 設計變化
• 文件要求
• 進行實驗
• 分析結果數據
• 社會化實驗結果

這些看起來你需要在你的營銷堆棧中使用很多新工具。 但你沒有。 您可能會使用 Asana、Basecamp 或 Trello 來管理任務。 您的測試工具應該能夠處理大部分（如果不是全部）其餘部分。

在轉換體驗中，您可以記錄您的假設，將它們轉化為實驗並分析結果。 您可以將 Convert Experiences 中的數據導出到您選擇的任何分析軟件，以深入了解結果數據。 Convert 與 Google Analytics（Classic 和 Universal）、Heap Analytics、Amplitude Analytics、Adobe Analytics、Decibel Insight 等集成。 深入了解 Convert Experiences 80 多個集成。

您還可以通過儀表板與公司的其他成員分享您的實驗結果，以社交您的結果並加深部落知識。

包起來

在您的公司中構建支持持續優化的結構需要有意識的行動、出色的實驗框架、出色的工具堆棧和令人印象深刻的技能。

重要的是採取步驟來構建優化程序，無論多小。 請記住練習您已採用的思維方式轉變，培養團隊的技能，並為您的測試解決方案使用出色的 CRO 工具。

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