编辑导语:在互联网营销中,流量获取只是营销进程的一半,通过流量的获取进行转化才是营销的真正目标。
如何提高网站的转化率是很多运营人头疼的一点。本文总结了转化率优化指南,帮助对转化率优化感兴趣的人以及了解如何开始和通过测试程序获得最佳结果。
流量获取只是营销进程的一半。
除了将访问者带到您的网站之外,您还需要将他们留在那里。不仅如此,您还需要将他们从感兴趣的潜在客户转变为客户,将新客户转化为回头客。
转化率优化(CRO)至关重要,对任何规模的企业都是如此。它采用科学的方法来优化网站,并使企业(和组织)能够将更多访问者转化为订阅者或客户。
本指南是为了帮助对转化率优化感兴趣的人,了解如何开始以及如何通过测试程序获得最佳结果,适用于企业家、创始人、营销人员、博主以及其他任何希望提高其网站转化率的人。您会发现该指南对许多不同类型的组织都很有用,包括电子商务商店、SaaS 企业、非营利组织、政治运动等。
这就是本指南的用武之地。让我们开始吧。
一、什么是转化率优化?
在网络营销方面,可以通过以下两种方式之一产生更多收入:为网站带来更多流量以增加销售额,或者可以提高网站转化的有效性以在相同流量下提高销售额。
转化率优化(CRO)侧重于后者。通过转化率优化,可以评估网站的销售漏斗,以确定可以改进网站的方法,以便让更多人注册您的网站或购买您的产品或服务。
比如,提出一个假设进行测试,然后创建一个新版本的网页或登录页面,以针对您当前的版本进行测试,以查看哪个更有效地吸引访问者注册或购买。令人惊讶的是,文案、布局和设计的大小变化都会对注册您的服务或购买您的产品的人数产生重大影响。
例如,Switch Video 发现更改号召性用语按钮副本中的单个词会使从其主页产生的合格潜在客户增加 221%。在另一项测试中,2011 年被 Hubspot 收购的公司 Performable ,通过使用红色按钮而不是绿色按钮将点击率提高 21%。这样的结果使转化率优化优化对公司的价值显而易见。即使是很小的变化也会产生重大影响。
需要注意的是,测试是 CRO 的关键因素。如果不进行测试,就只能依靠直觉来确定哪种方法更有效,但是一旦进行了测试,就能立即知道更改会导致转化率的增加还是减少,所以不要胡乱猜测。
可以运行的测试数量是无穷无尽的。您可以测试不同的标题、新的价值主张、不同的按钮颜色、不同的号召性用语副本等等。每一次变化都有机会影响转化,随着时间的推移,效果会逐渐累积起来。
二、为什么转化率优化如此重要?
转化率优化很重要,因为它可以在现有(相同)的流量前提下产生更多的销售额。与其将额外的资金投入 PPC 广告或其他数字营销方法以吸引更多流量,您可以更有效地将当前流量转化为潜在客户或销售额。
考虑一个假设场景,您是软件即服务(SaaS)业务的所有者,在优化网站之前, 5% 的人注册您的服务,每月费用为 50 元。这相当于每 1,000 名访问者有 50 名新客户,月收入为 2,500 元。现在,假设您优化了网站并将转化率从 5% 提高到 7.5%。按照这个提升率,1,000 名访问者会变成 75 名客户和 3,750 元的月销售额。
看到发生了什么吗?您没有改变业务的任何其他方面,但在使您的转化漏斗更有效之后,对于相同数量的访问者和与以前相同的定价,销售额增加了 1250 元。
要记住的一个关键公式是:如果转化率翻倍,那么每次获取的成本就会减半。
这意味着,如果您目前获客成本是 5.00 元,那么在优化网站和双倍转化后,您的每次获取成本将降至 2.50 元。那时,您可以负担得起更多的广告投资,或者只是从增加的利润中受益。
如您所见,如果您想增加销售额并提高利润,CRO 是您的最佳选择。
A/B 测试究竟是什么?
A/B 测试是当您设置网页或登录页面的两种不同变体,您可以衡量每个变体的转化次数,并根据哪个变体产生最多的转化来决定选择哪一套,一旦确定了方案,您就可以切换到该版本,开始受益。
A/B 测试与前后测试不同。通过前后测试,您可以测量网站上的转化率以设定基准。然后创建一个新版本,看看它是提高还是降低了转化率。这种测试的问题在于它没有采用科学的方法来衡量结果。转化率每周都在波动,因此无法确定转化的变化是来自新版本还是来自特定周期内的更高或更低质量的流量。
需要记住的是,科学的测试方法是高度确定地了解新版本是否对转换产生积极或消极影响的唯一方法。多变量测试是另一个更高级的选项,但我们建议您暂时坚持使用 A/B 测试,直到您更加熟悉转化率优化以及如何在您的网站上进行测试。
以下是成功进行 A/B 测试的步骤:
首先,从用户心理开始。您的主页、产品页面、登录页面或在线广告上的哪些元素可能会影响购买决策?以下是可能对 A/B 测试有意义的示例元素:
- 配色方案
- 头条新闻
- 着陆页副本
- 主题
- 解说视频与无视频
- 号召性用语副本
- 支付资料要求
- 图片
- 页面模板
- 主页概念
- ……
其次,确定要测试的变体数量,这取决于您的流量基数,尽可能保持有意义的样本量。
第三,收集整个团队的观点,包含来自设计师、工程师、文案撰稿人以及其他可能相关的所有人的各种意见。
第四,选择合适的工具来帮助运行您的测试。这些工具将分析您的网络流量。需要注意的是,每组访问者都具有代表性且完全随机,因为数据中不可预见的趋势可能会扭曲结果。
第五,运行测试,直到看到稳定的模式出现。如果过早结束测试,结果可能无效——而您的努力也将白费。如果在数据中没有看到模式,也不要着急,得出不确定的结果是完全可以接受的。哪怕是正式的研究,也会有这种情况出现,这并不意味着你做错了什么。
第六,始终如一。测试是您的公司应该在一致的基础上进行的事情,以便您的团队能不断收集见解和学习。
如果执行正确,A/B 测试会产生强大的结果。
以下是来自Nature Air 公司的示例:
该公司有 17 个独立的着陆页,并在每个着陆页上进行了一次 A/B 测试。唯一的区别是测试的登陆页面有上下文号召性用语,而原始登陆页面没有。
带有新号召性用语的 A/B 测试将转化率从大约 2% 提高到 19% 以上——增加了近 600%。
三、应该多久测试一次?
在进行测试时,应该在每次做出可能影响转化的更改时都进行测试,除非这些更改是隐藏在网站客户服务页面(或类似无伤大雅的页面)上的文案,但如果您更改页面上的文案或设计,尤其是这个页面还是转化渠道的一部分的时候,那么你应该运行一个测试。
这样做的原因是,您永远不可能100%的知道做出哪些更改将如何影响销售,经验丰富的 CRO 顾问和专业人士学会了永远不要相信自己的直觉。很多时候,你确信会赢的测试版本不会有什么效果,而你不太确定的测试版本实际上会“赢”。
采用这种方法来测试您在站点上所做的每一个重大更改的最大好处之一是,您始终可以根据数据解决与同事的争论。如果没有测试结果,与团队中其他成员的偏好、意见来回争论时就没有个结论,而且你永远不知道谁是对的。但是一旦进行了测试,就能确切地知道应该使用哪个版本。通过这种方式来优化转化率是一种很好的方法。
应该期待多少改进?
大家都知道不能一口吃成一个胖子,您不应该总是期待出现巨大的进步,许多博客文章都会吹嘘转化率提高了 100%,甚至更多,虽然您也十分迫切能看到这些结果,但事实是,无论是谁,都不会总是能获得巨大的胜利。
不过也不用失望,如果能在四次测试中平均提高 19% 的转化率,您最终会增加一倍的转化率,这样看待时,你会意识到即使是小小的胜利也可以累积起来并最终带来巨大的进步。
应该测试什么?
一般而言,网站的转化目标分为俩大类:增加试用注册,和增加在线销售额,转化率优化测试应该围绕您的转化目标进行,比如,您网站的目标是增加免费试用和最终付费注册,那么您应该将其作为转化目标,而不是从主页到注册页面的点击量。
当然,过程当中的转化也是需要衡量的,我们称之为微转化,例如,您可以衡量从主页跳转到免费试用注册表的人数。运行测试后,您发现使用新版本访问该页面的人数增加了 10%,因此决定进行更改。
但是您需要清楚,即使它增加了 10% 的注册页面点击率,它也减少了 5% 的付费注册。这就是您需要衡量最终转化目标的原因。微转换改进很棒,但这最终不是您测试的目标,您的目标是增加销售额。
这种场景并不少见:一个版本可能会将注册页面的点击率提高 2%,但另一个版本将实际注册量提高 8%,或者在另一种情况下,两个版本可能会导致相同数量的人点击,但新版本最终会导致更多人订购,所以最好衡量最终转化而不是过分强调微观转化。
为什么应该从收集数据开始
在转化率优化长时间的时间中,我学到的最重要的教训之一就是要在开始测试之前收集定性和定量数据。光凭直觉臆想猜测绝不是一个好主意,这可能会导致浪费时间和金钱。最好花一个月左右的时间来收集数据,根据你学到的洞察力进行测试,而不是你的直觉。
收集定量和定性数据,而不仅仅是查看数字也很重要。定量数据提供了一个很好的起点,但数字并不能描绘出整个画面。
因此,您还需要定性数据,这意味着您需要向当前和潜在客户询问有关您的产品或服务的问题。定性答案会为您提供有关客户为什么购买或不购买您的产品和服务的更多见解,并且通常会带来大的突破。
最后,但并非最不重要的一点是,数据过多总比数据不足好。使用 100 个调查回复比使用 10 个调查回复更容易识别模式和找到有用的信息。您可以从两种样本量中学到一些东西,但是通过附加信息您会学到更多。
如果结果太多,你可以忽略多余的信息,但根据不充分的数据就很难做出决定。这就是为什么您应该在开始测试之前至少花费一个月的时间来收集和分析数据,因为您最终会节省时间和金钱。
四、结论
只有七分之一的 A/B 测试实际上提高了网站的转化率。为什么?因为转化率优化不仅仅是测试颜色或号召性用语按钮。
如果想看到转化率的显着提高,就必须学习如何提出正确的测试,并且需要更好地了解转化优化过程。
通过遵循上面的指南,您将学会立即改进您的转化优化策略,并减少错误。
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