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文章分享了提升網站轉化率的一些方法，希望對你有所幫助。

如何在你的網站上采用轉化優化、增加轉化?

正式的轉換優化流程，大致是這樣的：

研究現有數據并找出轉化漏斗中的缺陷

規劃和開發可以被測試的猜測

創建測試變量并執行這些測試

分析測試并在隨后的更多測試中運用分析結果

在這篇文章中，我們將要通過這個科學的改(xiu)良(lian)過程來提高你的轉換率：

第一重：深入研究

研究需要弄清楚你目前的狀況，以及現有流程中哪些流程需要改變或完全刪除。以下是一些可以開始的步驟。

查找當前的轉換漏斗和漏斗上造成用戶流失的漏洞

分別執行定性和定量數據分析

設定優先投資回報的目標

查找當前的轉換漏斗和漏斗上的缺陷之處

首先，最重要的是評估當前的性能和工作流程。你可以參考原有的分析來收集關于當前轉化率的資料，例如，訪問者的訪問過程以及轉化漏斗的用戶流失情況。

從轉化漏斗的映射開始。你可以直觀地看到用戶成為付費用戶的特定順序。這個過程將幫助你創建一個如何將“陌生人”一步步引導為“促進者(用戶主動推薦你的產品)”的藍圖。

建立客戶之旅，以提高轉換率

ConversionXL的轉換優化專家和創始人peep Laja 為創建真正以消費者為導向的用戶流構建了一個分步指南。

除了識別用戶流量之外，研究這些流程是否正常工作也很重要。你是否在不期望看到的地區遇到客戶流失?你的注意力是否比最初預期的要少?你的轉換渠道是衡量整個用戶訪問歷程還是可能錯過一個步驟?

GoogleAnalyticsTest.com的開發者Eric Fettman ，對轉化漏斗和客戶訪問歷程進行了一些有趣的觀察：

漏斗通過一步步拆分轉換數據來實現轉化流程的可視化。

用戶流程分析可幫助你的公司了解客戶混淆的幾個方面，并優化影響客戶行為的文案設計和產品定位。這個分析還會突出顯示你以前可能沒有捕獲的序列中的任何“錯誤”。

執行定性和定量數據分析

找到工作流程和差距之后，下一步就是深入探究其原因。你可以通過研究是什么，為什么，怎么做(經常被稱為Simon Sinek的黃金圈)來做到這一點：

用戶在你的網站上做什么

這包括定量分析你的網站的不同頁面上的訪問流量或轉換量。你可以使用Google Analytics(GA)等工具來達到此目的。

他們的行為如何

現在，你知道有一定數量的人登陸你的網站，那么了解他們在網站上都做了什么就顯得至關重要了。例如，點擊鏈接或CTA，向下滾動，填寫表格等。現在各大SaaS公司提供的訪客行為分析工具(如熱力圖，訪客記錄和表單分析)可以幫助你實現這一目標。

為什么他們這樣做?

你還可以通過定性的頁面調查和啟發式分析，了解你的用戶為什么要這么做。

按照投資回報率設置目標

當你窺見到轉化漏斗上的漏洞，你就應該設定明確的優化目標。

達到量化的預期轉換率非常重要，因為這會為你的測試工作指明方向。否則，你最終可能會僅僅以將頁面上的轉化率提高1%來草草結束，并且誤以為已經做到了極致，而不會意識到其實際潛力。

你應該根據當前的策略找到你業務的主要目標。你現在專注于什么?是獲得的總用戶數，是上傳的圖片文案數量還是實際的營收?

不管它是什么，我希望你都應當把重點放在不太軟的項目(“提高品牌知名度”)和策略上(“增加每個會話的頁面瀏覽量”)。

第二重：策劃你的A / B測試

基于這項研究，是時候開始策劃你的A / B測試，檢測你的轉換率了。

到目前為止，你應該已經獲得了足夠的思路，以對你的網頁或渠道的哪些更改可以帶來值得期待的改變進行有根據的猜測。

構建一個強有力的假設

這里需要提到結構化的假設。它將為你的優化工作鋪平道路。即使這個假設失敗了，你也可以回顧你的各個步驟，并對出錯的地方加以糾正。如果沒有這個結構化的過程，優化的努力可能會走入歧途，偏離目標。

其核心是假說是一個由三部分組成的陳述：

你認為，如果我們[做出改變]，我們預計[期望的結果]，因為[相應的研究]。

舉個栗子：

我相信，將可信度證明放置到更接近結算表單的地方，將提高百分之五以上的成功付款幾率，因為根據研究，56%的人在該頁面最終取消訂單的原因可能是由于缺乏信任感。

第三重：執行A / B測試以提高轉換率

計劃完成后，是時候申請執行了。你制定的優化業務流程的計劃需要部署。除非你在BAT之類的龐大公司工作、有自建A/B測試項目組的能力、物力、精力，否則還是建議與國內的SaaS服務商合作來使用A/B測試。

運行哪種類型的測試

根據你所要實現的計劃類型來做一些小的適應性改動：

當面臨這類情況時構建普通的A/B測試：

變化較小，整體風格并沒有太大變化。比如banner改動，CTA更迭之類。常見于App的小改動

在以下情況下使用多鏈路測試：

設計需要對原始頁面進行重大更改，以便創建單獨的頁面(位于不同的URL上)更容易。

要測試的頁面已經存在于不同的URL上。

另外，如果頁面的多個元素需要測試，即要進行多變量測試的時候，使用Testin云測的流量分層機制效果更佳。

測試應當持續多長時間

在開始運行測試之前，你還需要確定測試持續時間。

測試持續時間取決于你的網站收到的訪問者數量和你正在查找的預期轉換率。具體的計算公式就不說了，非常繁瑣，你可以直接使用網上那些免費的A/B測試時間計算器來查找你應該運行測試的持續時間。

務必要算好測試時間再開始，別一拍腦袋決定做多久。那樣只會導致你的結果不可信。

第四重：分析測試結果

最后，你還應該能夠檢查和分析測試結果。這將會給你帶來至關重要的情報，你不僅可以將其應用到當前頁面，而且還可以用作將來的經驗參考。

不管結果如何——積極的，消極的或不確定的——你都必須深入研究并積累經驗。

當你分析A / B測試結果時，要留意你是不是正確處理了各項指標。如果涉及多個指標(輔助指標以及主要指標)，則需要分別分析所有指標。說到這一點，目前國內市面上成熟的A/B測試SaaS服務商都支持對實驗結果的進一步分析，所以并不用擔心缺乏相關知識導致對著結果干瞪眼的情況

作者：Vaishali Jain

譯者：一顆糯米

來源：Visual Website Optimizer Blog

原標題：《A 4-Fold Approach to Increasing Conversion Rate on your Website》

一顆糯米，Testin數據運營事業部的一小只，微信公眾號：云測數據(testindata)

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