丹麦数据

排行。测试不同的设计和星形布局选项。 其他元素：计时器、动画图标、视频。 如何执行 A/B 测试 让我们考虑一下操作的顺序。 收集数据。首先，您需要收集有关哪些元素需要改进的信息。例如，转化率低或跳出率高的页面。谷歌分析或其他跟踪用户行为的分析系统将会有所帮助。 找出问题所在。 “网站转化率低”这个问题太抽象了。仔细想想哪些因素可能对其产生直接影响。例如，统计数据显示，促销横幅不会被注意到——没有人点击它。 横幅的位置或其外观可能有问题 提出一个假设。说明为什么新版本应该比旧版本 丹麦数据 表现更好。例如，如果您将电话号码放在主页顶部，而不是像当前版本的网站那样以小字体显示在底角，那么您会接到更多客户的电话。或者，如果您更改页面上横幅的颜色、文本或位置，您的销售横幅的点击次数将会增加。 设定你的目标。考虑可以用来评估这两个选项中哪一个更好的参数。这可能是提交申请、订阅时事通讯、在网站上停留的时间比预期更长或进行购买。 创建变体使用其中一 项专业服务对网站或应用程序进行更改。例 SV 列表 如，更改 CTA 按钮的颜色或信息块的顺序、隐藏或添加导航元素。 进行实验。在此步骤中，您的网站访问者将随机看到选项 A 或 B。他们与每个选项的交互都会被测量、计数和比较。 结果分析。分析数据以了解页面的两个版本的执行情况。转化率提高了多少？或者也许结果并不那么重要？要检查这一点，您可以使用特殊的计算器。如果新的选择更有效，则需要做出改变。