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做運營的同學應該經常會遇到這樣的情況:你運行了一個轉化率測試,并且得到了很好的數據反饋,于是你馬上和老板建議應該大規模開展整改。
老板看到你的反饋之后直夸你是個工作小能手,馬上批準了你的請求。但是當公司開始大規模開展整改之后一個月,發現公司的業績并沒有按照測試中的數據曲線那樣變動,反而下滑了。
很大程度上其實就是因為測試中的樣本數據并不足以支撐結論,如果你的網站每天只有幾十次訪問,一個月下來訪問數量也并沒有很大。很明顯,幾百次的點擊并不能準確反映某個行業的問題,而如果想積累到幾萬次數據再去分析,那恐怕要等幾年之后。
幾年之后,雕欄玉砌應猶在,只是朱顏改。
當然,數據樣本不夠這只是CRO優化中常犯錯誤的一個。CRO對現代企業來說是非常有必要的一種工作思路,但是錯誤的CRO同樣會給公司造成巨大的損失,甚至是滅頂之災。
A/B測試是CRO的一個重要方法,但是絕對不等于CRO優化。A/B測試具有一定的局限性,它只適合那些單個變量的測試。
放到實際的商業項目上,影響用戶選擇的因素實在是太多、太復雜了。首先我們要清楚地認識到,用戶不是一段程序代碼,他們是活生生的,具有主觀能動性的人,大可能之下并不會按照我們設計好的路線完成預定動作。
A/B測試是個很好的方法,但是千萬不要過度依賴,人性的復雜不是簡單的幾次測試就能得出結論的。
很多時候我們喜歡那些模糊的、慕凌兩可的概念,尤其是在營銷上。
比如很多人喜歡用籠統的轉化率上升描述工作成績,事實是轉化率是一個非常廣泛的概念,在公司季度財報上出現沒什么問題,但是對一線營銷人員來說,不應該這么不清不楚。
某一個階段、某一個維度下的工作,目標一定是清晰到具體的標準上,比如用戶量增長、成交金額的增長、頁面訪問人數的增長等等。
你的每一項工作都應該清晰地對應其中一個或幾個目標進行,而不是輸出一張籠統的數據報表。
對待統計數據會有兩個極端的錯誤,一個是過分看重經驗,一個是過分依賴數據,這兩種思想都是不對的。
很多運營新同學容易犯的錯誤是過分相信學校學到的數據分析課程,一切工作唯報表是從。
但是商業項目的運行不是學校的模擬項目,這中間有很多邊際因素的干擾。同時如果沒有足夠的一線工作經驗,很容易被手里的表報誤導。
因為你并不了解數據為什么會呈現出這個樣子,它有什么內在因素,什么外在因素。
而另一種錯誤是走了經驗主義的老路。這種情況往往出現在職場老人中。
老人很容易過度相信自己的感覺、經驗,而視數據于不見。哪怕數據出現了問題也會給自己找各種理由解釋,這也是要不得的。
在CRO工作中,輸出的一切結論首先是給自己看的,要做到足夠的客觀。CRO結論允許出現數據不良反饋,只有真實才能指導工作。
下意識的美化報告是很多人會犯的錯誤,后果就是得到的永遠都是看似美好的報告,但是這除了增加排版技能之外,對公司并沒有什么幫助。
在實行CRO優化的時候,先從主要矛盾開始,也就是那些問題最嚴重的內容,這是沒有問題的。
但這并不意味著那些暫時表現還不錯的內容就沒有CRO的必要。CRO和SEO的工作性質很類似,都是通過一定的運營手段讓內容變得更加合理。
這個更加合理永遠都是個過程,不會有終點。不是說優化到某一個位置之后就可以停止,對內容轉化的優化也是這樣。
現在這個頁面的購買轉化率可以做到50%,已經達到了行業中上等的水平。這做得確實不錯,但是它是否有機會變得更高呢,那些剩下的50%沒有選擇購買的人,為什么沒有購買呢?
找到原因,逐步修正,這往往就意味著你發現了新的商機。現在的商業環境下,差不多、大概這種態度是行不通的,各個行業競爭的白熱化要求我們必須做到更好,發現那些對手沒有發現的機會。
商業,就是無休止的戰爭,而且不是陣地防御戰,永遠都在進攻的路上。
做過SEO的應該都深刻的知道這個道理,你對網站的優化并不是每一項工作得到的反饋都是正向的。
甚至十有八九都是沒有什么正向反饋的。CRO也是一樣,做了十次測試,可能只有一次得到了正向的反饋。
那是不是說剩下的八九次測試都是無用功呢,不是的。我們認為正是這八九次沒有反饋的測試的經驗的積累,才能夠讓我們認識到哪些方法是不行的,從而幫助我們找到更多對的方法。
對于CRO工作來說,有良性數據反饋的測試給你帶來的是商業利益的更大化,而那些沒有良性數據反饋的測試帶給你的是經驗的積累。
一將功成萬骨枯,所有偉大的商業模式都是在無數次失敗墊底發展起來的。所以在公司內部,值得記錄的不只是那些正確的方法,那些錯誤的嘗試也非常重要。
知對不知錯,非良將也。
之所以最近在聊CRO的事情,是因為越來越覺得SEO不應該還局限在排名優化上。甚至在未來是不是還要把SEO單獨拉出來作為一個崗位去談都未可知。
既然大家的目的都是為了實現更大化的商業利益,而且現在的市場環境似乎都更青睞小而精的商業模式,那莫不如在保證效率的前提下模糊掉固有的工作職責劃分,一專多能也沒什么不好。
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