在沒有假設的情況下進行測試一些網站所有者發起了一項活動然後看看會發生什麼而不考慮正在測試的假設。如果新頁面顯示某種轉換他們就認為測試範例成功。如果不分析頁面目前的表現就無法改善頁面。更新後的結果可能會降低轉換率但站長不會知道這一點因為他不追蹤起始結果。制定關於問題所在原因和解決方案的假設非常重要。如果您知道要改進哪些具體元素您將獲得更多潛在客戶轉換次數或銷售。
注重表面指標並非每一個增加的指標都顯示更新頁面的有效性。避免使用與可衡量結果無關或不產生可衡量結果的指標。例如頁面上分享量的增加並不代表銷售額的增加。您可以花費資源將頁面 伊朗行動數據 重新設計為份額增加的版本但您會浪費精力。刪除社群媒體按鈕看看您獲得了多少潛在客戶。小心虛榮指標按讚數訂閱者觀看次數分享量。如果它們不影響轉換則您可能定位了錯誤的受眾群體或忘記向他們銷售產品。
我們只關注定量數據重要的不僅僅是定量測試數據。例如測試顯示人沒有點擊按鈕但我們只能猜測原因按鈕是看不見的嗎是不是太低了不清楚為什麼點擊優惠與用戶需求不符嗎按鈕看起來無法點擊嗎按鈕根本不起作用嗎定量數據可能並不總是能揭示這些結果的原因。測試人員需要從受眾那裡找出他們需要什麼是什麼促使他們在網站上採取行動以及什麼阻礙了他們並排斥他們。這些資訊將有助於形成新的想法假設和測試。專注於小事先解決小而影響大的任務這會帶來大的成果。當有更重要的頁面導致轉換時網站管理員可能正在測試具有新按鈕設計的頁面的第五次迭代。 |
