提高转化率!

出版社:人民邮电出版社
出版日期:2013-2
ISBN:9787115305527
作者:麦克法兰德
页数:150页

章节摘录

版权页:   插图:    目标单一简明的优化测试效果是最好的,一个目标对应一个成果,这个成果可以明确地告诉你这次测试效果是好是坏,还是没什么差别。 不过大多数时候我们都会发现现实没那么简单。许多公司都有一个以上的关键绩效指标(KPI)。那么你需要关注的,首先是转化率、平均订单价值(AOV)这些首要目标,其次还有注册、评价和顶一下的数量。对于每项测试,你都需要关注对这些KPI产生的影响。 每次测试都设立一个能够界定测试成败的简明目标非常重要,这个目标需要考虑到每项KPI对收益的影响。这也就意味着我们终归要在这些首要和次要的KPI之间作出权衡,最终将测试价值统一起来。还有一点至关重要,此时我们考虑的不是仅仅几天的收获,而是针对长期价值的长远目标。 我们可以对不同的测试设立不同的目标,重要的是要确保每一项测试对应的目标都正确无误。确定了在未来测试中如何界定成功的方法,你也就可以公平地度量每项测试了。 目标范例 简明目标(理想):提升预订,增加需求量,增加注册量。 复杂目标(现实):增加订单量及AOV,或在不损失超过1%订单量的前提下将AOV提高10%。 现在你已经清楚了解了自己要达成的目标是什么,接下来让我们继续讨论如何创建情景设想。 1.3.2情景设想 情景设想是指你认为你在优化测试中会见到什么。你会希望找到特定变因与特定结果之间的联系,无论变因是已存现象在还是仅仅出于假设,也无论成果影响是正面还是负面。在你搭建情景设想时,你需要为你的计划找一些证明: “如果我们观察X,它将会证明这一变因与那个结果之间必然存在某种联系”。 情景设想,是指我们尝试性地进行推测,以便通过逻辑判断或主观经验挖掘及测试获知行为结果。 ——韦氏词典 如果你希望提升优化“马马虎虎”的内容,保护表现优秀的内容,又或者是找到那些没用的内容(以便把它换成有用之物),情景设想都可以支持你达成测试目标。 优化与提升 我们做测试的目的很可能主要是想提升网站效果,销售更多的商品、预订更多的坐席、获得更多的订阅者,总之是促成各种提升。 优化与提升也恰恰是优化测试诞生的目的,而且,毫无疑问,优化与提升也是测试工作的核心。当你的测试工作日臻成熟,优化与提升甚至将成为你工作的全部焦点。 保护与留存 提升效果是好事,但是还有一项同样重要却常常被忽视的工作,就是即使在糟糕的设计选择下也能保护好你现有的东西,使之不蒙受损失。设计选择不尽如人意是常有的事,测试依旧是鉴别新变更是否反而招致不良影响的唯一方法。

媒体关注与评论

...最后,如果你认真读这本书,你会发现译者是在用心翻译,这原本最基本的要求竟是今天最可贵的东西。 所以,这本书给了我乐趣,更给了我信心,让我相信诚恳治学,勤奋踏实和不急功近利仍然幸存。善莫大焉。——宋星

内容概要

作者:(英国)麦克法兰德(Colin McFarland) 译者:李莹  麦克法兰德,资深用户体验设计师与优化测试专家,曾借助A/B测试与多变量测试为世界诸多大型品牌主持优化测试项目,促成企业获得数百万美元的价值增长。 李莹,互联网数据分析行业产品经理,供职于Ptmind公司,致力于培育易于解读、富有情感、契合互联网新特征的新生代网站分析工具。

书籍目录

第一部分 入门指南
第1章 关于优化测试 3
1.1 优化测试 4
1.1.1 优化测试的概念 4
1.1.2 对优化测试的误解 5
1.1.3 我该从何入手 5
1.2 转化技巧 7
1.2.1 体验 7
1.2.2 选择 10
1.2.3 行为 13
1.3 创建测试计划 15
1.3.1 测试目标 16
1.3.2 情景设想 17
1.3.3 测试成果 19
1.4 优化测试失败 19
1.4.1 接受失败 20
1.4.2 败而有因 22
第2章 关于测试方式 25
2.1 测试宜尽早,对象需主流 26
2.1.1 测试宜尽早 26
2.1.2 对象需主流 27
2.2 掌控优化测试 29
2.2.1 掌控测试的重要性 29
2.2.2 测试存在成本耗损 29
2.2.3 如何掌控测试 30
2.3 一切皆可测试 32
2.3.1 测试日臻成熟 32
2.4 持续进行测试 37
2.4.1 开放日程 37
2.4.2 不要止步于优胜方案 38
2.4.3 回顾测试 38
2.4.4 让测试成为习惯 39
2.5 勇气与责任心 40
2.5.1 勇气 40
2.5.2 责任心 41
第3章 关于测试方法 45
3.1 A/B测试与多变量测试 46
3.1.1 什么是A/B测试与多变量测试 46
3.1.2 我应该选用哪种方法 47
3.2 收集数据 49
3.2.1 测试何时结束 49
3.2.2 流量与曝光率 52
3.3 非主流方法 54
3.3.1 仿造测试,直至成功 54
3.3.2 缺失的代价 55
3.4 工具对比与安装 56
3.4.1 服务工具 56
3.4.2 开发者工具 59
第二部分 插曲
第4章 关于用户体验 65
4.1 设计思考 66
4.1.1 把握全局 66
4.1.2 用户体验的整体性 68
4.2 最佳实践 71
4.3 可用性测试 75
4.3.1 观察得到问题 75
4.3.2 无用的功能 76
第5章 关于设计 79
5.1 为设计而设计 80
5.1.1 你希望达成哪些提升 80
5.1.2 为什么这种方案更优秀 80
5.2 情感与期望 81
5.2.1 情感依附 82
5.2.2 设计师预期 82
5.3 竞品偏见 84
5.4 管理层参与设计 84
5.4.1 “领导同志”不容忽视 85
5.4.2 量化用户体验 86
5.5 支持设计决策 86
5.5.1 展示测试,而非创意 87
5.5.2 用测试取代繁冗会议 88
第6章 关于创意 91
6.1 数据驱动创意 92
6.1.1 优化提升 92
6.1.2 网站分析 92
6.1.3 质量型数据 93
6.1.4 测试结果数据 95
6.2 创新理念 96
6.2.1 未知领域 96
6.2.2 直觉 97
6.2.3 关联 98
6.2.4 持续创新 99
6.3 设计激发创意 100
6.3.1 社交网络 101
6.3.2 流行设备 101
6.3.3 设计的最佳实践 102
6.3.4 线下创意 102
6.3.5 探索现实生活 102
6.4 分享创意 104
6.4.1 共同工作 104
6.4.2 带动大家参与 104
第三部分 继续正题
第7章 关于测试分析 109
7.1 信任你的发现 110
7.1.1 统计显著性 110
7.1.2 稳定性、标准差、离群值 112
7.2 细分 113
7.3 数据净洁度 116
7.3.1 内部流量 116
7.3.2 机器人和蜘蛛 117
7.4 时间因素 117
7.4.1 首因效应 117
7.4.2 新奇效应 118
7.4.3 周末与销售季效应 118
第8章 关于测试结果 121
8.1 清晰传达信息 122
8.1.1 展示测试结果 122
8.1.2 将测试结果货币化 124
8.1.3 给出建议 126
8.2 可预见的波折 127
8.2.1 高管人员不满测试结果 127
8.2.2 测试结果不尽人意 127
8.2.3 A/A测试 128
8.3 出乎意料的结果 129
8.3.1 功能未起作用 129
8.3.2 意外成功 129
8.3.3 关于实施负面影响的测试方案 129
8.4 分享测试结果 131
8.4.1 公司内部分享 131
8.4.2 对外分享 131
8.5 得到测试结果之后 132
8.5.1 重复利用测试经验 133
8.5.2 重复利用测试代码 133
第9章 结语 137
9.1 入门指南 138
9.2 插曲 139
9.3 继续正题 140
第10章 推荐阅读 143
致谢 149

编辑推荐

● 了解如何通过测试提高转化率!● 学习各种测试方法!● 挖掘测试创意, 无论优化还是创新!● 认识优化测试中的用户体验和设计实施!● 学会分析数据和传达结果!

作者简介

《提高转化率!:网页A/B测试与多变量测试实战指南》由麦克法兰所著,优化测试是显著促进网站转化率及提升收益最保险的方法。通过针对设计方案或内容变更进行测试,你可以快速找到哪些变化能够更好地刺激用户行动。《提高转化率!:网页A/B测试与多变量测试实战指南》将向你展示如何从访客的行为和决定中吸取经验;如何有效解读访客回应,了解网站的优缺点;掌握用户体验、设计与创意;以及优化网站效果与提升转化率的种种方法。


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计3条)

  •     与其说介绍提高转化率的方法,不如说是鼓励大家建立公司的A/B测试文化。书中并没有详细介绍ab测试方法,而是介绍了如何在公司中建立这样的文化,例如如何说服高管,为什么要发送测试报告,如何取消掉占用版面的功能,给页面腾出空间,甚至,当有很多任务需要进行,而人力又不足时,如何快速的取舍功能。当然如果你没有测试的决心,不打算用数据来说话,那么又何必开展AB测试呢?所以在使用优化测试这种方案时,一定要配备足够的资源和时间,以及考虑到成本的消耗。其实就是让公司意识到做这件事的重要度,这不是简单的方案,也不是最省成本的办法,而是需要牵动整个公司各个部门共同关注的话题。就如书中的一个案例:沃尔玛针对客户的一次错误改进竟然损失了100万!
  •     这本书不厚,100多页;观点也不见得新鲜,毕竟A/B测试已经是硅谷公司的成熟方法了。简单的说,这本书是一本可以在短时间内让你了解A/B测试全貌的快速入门书,虽然在具体的方法上没有太多的涉及(想要了解具体方法,自己用用书中提到的工具,绝对比买上一本厚厚的书快多了),但其中对“测试文化”的推崇,和不断提醒你用测试的方法改善网站,光这一点就值回票价了。从心理学的角度来说,人总是会受各种非理性的影响。例如,“光环效应”使得人会更愿意相信所谓的权威;“害怕损失的心理”又使得人更愿意固执己见,在投入大量成本后无法从沉没成本中及时抽身。具体到Web应用的设计和实现上,在软件公司,一个常常能够见到的情景是:PM对自己的决定信心满满,然而却常常被现实中用户的反应弄得目瞪口呆。难难倒真的没有什么办法解决这个问题?不然。如果坦白承认自己“并不像自己想象的那么有把握”,抱定“一切皆可测试”的态度来面对所有的决策,用测试来说话,是不是可以最大限度地减少不必要的损失?当然,可以想象,建立测试文化最难的恐怕不是技术侧的限制,而是让具体的产品设计者承认“自己并不准确知道用户的需求”这一点。然而,我绝对相信,只有能够坦然承认自己不是上帝,愿意用数据而不是其他东西证明自己的人才能真正成为快速变化的世界的赢家。这本书并非基于细致的方法讲述,你可以更多地把它当成是一个经验丰富的A/B测试实施者的心得。对我来说,他至少回答了两个长期以来我赶到比较模糊的问题:1,A/B测试是否只能用于小规模的改进,而不能用于大的变化上?2,如何才能真正的用“数据说话”?顺便提一下,这本书附录中列出的书单值得一读。
  •     对于互联网营销分析和网站分析,我总是认为这是一个从目标开始,再到监测和数据获取的实施,然后再到分析,再至优化方案提案,再至优化方案的实验和测试,最终落地后提出新的目标的一个闭环过程。在这个过程中,人们常常为“分析和提出优化方案”倾注了大量的心血,但我却有一丝遗憾,因为我们对第一步(目标)和第五步(优化方案的实施和测试)的关注并不足够,而这两步,是怎么强调都不过分的。毫无疑问,分析是寻求真相之旅的非常重要的部分,但肯定不是全部。无论如何,你的分析结论在经过实践的检验之前,都只是写在纸上的“理论”,而并不真正意味着大获全胜的“优化结果”。在接受检验前就被认为完全正确的分析结果确实存在,但要么是因为其分析对象是一眼就被看穿的“常识性错误”,要么是极佳的运气。然而,对于成熟运行的组织和业务而言,这二种情况都是罕见的。我们面临的情形往往不是缺乏对实际情况的描述,而是缺乏对实际情况背后原因的描述和针对性的对策,单纯的分析能够给我们一些建议,但不能告诉我们这些建议是否真正可靠有效。在我们的方法论的闭环中,为寻求真正的真相——我们无法摆脱对实验和测试的依赖。这种方法在所有自然科学和社会科学的领域中,都是完全一样的。分析帮我们提出理论,实验和测试帮我们验证理论。事实上,我们在互联网营销绩效的评估与优化的过程中,与实验与测试打过太多交道。我们未必会对此留心,但这种方法不啻为最为普遍使用的方法。例如,当我们做EDM营销,仅仅是为了测试标题对人们点击邮件的影响,就可能会使用超过十种的不同标题。在显示性广告(Display Ads)中,我们会在一个广告位上测试不同类型的创意,以研究人们对何种信息传达的视觉方式更为敏感。搜索引擎PPC营销中,对不同的文案反复测试实在是家常便饭,以帮助我们研究什么样的文案创意最能触动普罗大众的心弦。但我们可能并不把这种方法经常用在网站上。我接触过的一些电子商务网站,其中一些常常使用A/B测试去解决它们未决的争议,而另外一些则完全不使用任何这些方法。后者的页面永远只有一个正在线上的版本,若意识到某个版本不对,则设计一个新的 页面代替旧的,但新旧页面不需要也没有理由让它们共存。我不敢妄下结论,认为后者是一种不合时宜的方式,或许对一个组织的文化而言,任何一种正在运行的方法都有其合理性。但那些利用A/B测试的组织,在我了解的范围内,确实具有更为精细的运营管理能力,并且似乎更能够平息因为网站和页面在用户体验上的不同看法而发生的“纷争”。这或许是我对A/B测试和其他实验方法如此推崇的一个原因。另外一个原因,是这些实验和测试确实是非常“无损”的,即,我们并不会担忧任何一个新的改变会让事情变得更糟,即使实验本身所需要做出的改变本身真的存在问题,我们也有非常完整的方法论与预案去控制这些改变能够影响的范围以及持续的时间,并且随时能够中止这些改变。这意味着我们不需要担心实验或测试会为用户体验带来负面影响,除非你非要把事情“故意搞砸”,但我实在看不到这么做的理由。不过,强调实验和测试重要性的最大原因,还是在于只有这个方法能够帮助我们挖掘真正的真相。在这个世界上,或许除了X-Men,我们没有能力直接窥视别人的想法和愿望,所以也就无从直接获得人们喜爱或者憎恶的真相。在互联网营销和网站优化领域中,真相其实只涉及一个问题——用户背后行为的驱动力——是什么促使了他们愉快与满足,又是什么引起了他们的失望或不快。分析可以给我们提出一些可能的假设,但这些假设是否成立,在没有常识帮助的情况下,我们只能通过修改这些假设的前提条件,即某些我们认为对用户施加影响了的、我们可控的驱动因素,来对比和分析这些不同驱动因素条件下用户的反应,从而探知这些假设是否可以称得上左右用户的真正原因。这个逻辑还给了我们一个附加的好处——要么我们可以通过它排除那些并不影响用户的方面,要么通过它发现确定那些确实影响用户的方面。它给了我们是与否的定案,而不是可能是或可能不是的似是而非的猜测。我们直接可以用这些定案指导我们影响用户或顾客的策略。我没有什么理由不推荐这种方法。我甚至可以举出很多案例和数字来说明这些实验和测试对商业绩效带来的翻天覆地的变化。在我过去的工作中,一个页面与另外一个页面仅仅是商品上标签和推荐的小小不同,即会数倍的改变用户点击的行为并直接影响最终转化的效率。但是,如何让这种方法真正发挥同案例一样的价值,则是一个值得学习和探索的问题。首先,这个方法不是万能的,它有其适用范围。其次,从原理上讲,实验和测试所使用的都是效果对比的方法,因此如何通过技术方式控制非对比因素的影响(即确保除了对比因素之外的所有其他条件都统一)是首先要解决的问题。再者,即使技术上没有问题,组织和文化所施加的影响也极大地左右着实验和测试是否能够开展以及开展之后的实际效果。最后,一个完美的实验或测试离不开最后对过程和结果的详细分析和进一步提出问题。这些可能都不似我们预想的那么简单。如果确实简单,那么这本精致的小册子大概没有存在的必要;但如果你想专业地经历这个发现真相的过程,的确值得学习其中深入浅出的原理、方法与经验。最后,如果你认真读这本书,你会发现译者是在用心翻译,这原本最基本的要求竟是今天最可贵的东西。 所以,这本书给了我乐趣,更给了我信心,让我相信诚恳治学,勤奋踏实和不急功近利仍然幸存。善莫大焉。宋星

精彩短评 (总计12条)

  •     薄薄的一本书,但至少把概念讲清楚了,而且重点只讲了概念,入门书
  •     观点还是比较新颖的,就是书小了点
  •     我刚开始对这本书抱有厚望。实际上无论是内容,还是翻译都不怎样,特别是翻译,正文第一页就有错误:“真正粗声了价值提升”,这几个字是什么意思? 编辑也应负一定责任。总之,不建议购买!
  •     这是我买过的价值最低的一本书,32开,150页(中间有十几页插页),彩色,大字,没有一丁点有用的东西,讲得都是空话废话
  •     通俗易懂,案例较多。更为不容易的是用这么短的篇幅写出了很精彩的书籍。不错,值得细细研读!
  •     理论多与实践,一口气读完还是比较爽的。
  •     鸡肋
  •     这本书比较薄,对A/B Testing做了一些泛泛的介绍,可以看看。
  •     干货太少,没有什么实际内容及操作方法。
  •     抄了两个案例到书里。
  •     不值一读。
  •     内容单薄,且翻译太差,引用的资料也都是写流行的blog文章
 

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