網(wǎng)站分析：電子商務關(guān)鍵數(shù)字優(yōu)化線上部分（下）
來源:網(wǎng)站推廣 2012-07-10
【每期一句】
沒有對創(chuàng)新的有效保護,就沒有創(chuàng)新。我們沒有喬布斯,沒有扎克伯格,不是國民素質(zhì),而是制度使然。
【前言】
在這個系列的前面兩回文章中(上篇點此,中篇點此),我們談到了如何優(yōu)化電子商務關(guān)鍵績效數(shù)字的兩個方面:識別關(guān)鍵驅(qū)動因素、著手分析和嘗試提升關(guān)鍵驅(qū)動因素。在這個部分中,我們將向大家展示,如何通過一些特定的方法,讓我們提升關(guān)鍵驅(qū)動因素的努力能夠最終落地獲得成效。
【正文】
還記得我們前文談到的優(yōu)化路徑嗎?在這個路徑中,我們強調(diào)從定義KBR開始,然后分解影響KBR績效的驅(qū)動因素,然后再確定這些驅(qū)動因素中哪些是基礎(chǔ)驅(qū)動因素,哪些是非基礎(chǔ)驅(qū)動因素,再嘗試分析基礎(chǔ)驅(qū)動因素并著手改進,同樣,嘗試分析非基礎(chǔ)驅(qū)動因素并著手改進,這之后測試你的這些改進是否有效并固定有效的改進(優(yōu)化)。由于優(yōu)化不可能是針對所有人群和興趣的,所以最后你要在優(yōu)化的基礎(chǔ)上進行動態(tài)處理(定制化)。
圖1
今天我們來看看測試和定制化,以及它們二者是如何讓我們優(yōu)化的努力最終落地的。
分析不是全部
網(wǎng)站分析(Web Analytics)也好,數(shù)字營銷分析(Digital Marketing Analytics)也罷,都在無意中為我們強調(diào)“分析”的重要性。
分析當然重要,尤其在我們所處的這個國家和如此復雜真假難辨的亂象之中,沒有認真獨立尊重事實的分析,我們就無從發(fā)現(xiàn)各種馬腳得知諸多真相,就會更被某種我們不得不敬畏崇拜的力量忽悠的團團轉(zhuǎn)。但對于我們想要優(yōu)化的網(wǎng)站商業(yè)目的而言,分析卻完全不是全部。
本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請聯(lián)系作者
我曾經(jīng)說過(最近的《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中將會為大家分享點擊熱圖的一些可愛和缺陷的地方),但可以給我們至少一個解答,那就是在這個頁面中哪些區(qū)域激發(fā)了用戶繼續(xù)探究的興趣。
圖4
在這個點擊熱圖報告中(左右兩張圖實際上是頁面的上下兩部分,因為原頁面太長,所以我們把它切割為兩張圖),我們看到了一些明顯的興趣點——“展開報價”、“圖片”、“鄰近酒店”還有“隱藏報價”獲得了比較多的點擊量。有一點令人吃驚的是,“評論”并沒有獲得意想中的高關(guān)注。
“評論”關(guān)注度不高的問題顯然讓我們疑惑,網(wǎng)站分析工具很好的告訴了我們“what”,但在這里無法明確地告訴我們“why”。我們可以猜測“評論”關(guān)注度不高的原因是因為它沒有獲得理想的位置,但現(xiàn)在只能是猜測,只能。(在《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧》系列文章中,我們會向大家展示,用什么樣的工具和方法能夠進一步驗證這種猜測)
這一類困惑在我們進行網(wǎng)站分析的過程中常常發(fā)生。很多時候我們不禁要感嘆,知道的更多或許不是好事,我們不得不承受更多的未知。
這個案例并沒有到此結(jié)束,因為我們需要解決什么元素對轉(zhuǎn)化率有最重大的影響這個問題。于是我們接著探究,看看這些獲得最高點擊和我們認為它們原本重要的元素對轉(zhuǎn)化的影響有多大。我們根據(jù)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù),做出了下面的這個表格:
圖5
每一列都是某一個元素的點擊量以及在這些點擊之后發(fā)生的訂單轉(zhuǎn)化的對應數(shù)量。從上表中可以看到,如果用戶發(fā)生了查看評論或是查看圖片的行為,那么發(fā)生轉(zhuǎn)化的幾率要大于點擊其他元素的用戶。尤其是“查看評論”,它雖然沒有獲得很好的點擊量,但卻有最高的轉(zhuǎn)化發(fā)生傾向。
數(shù)據(jù)做到這里,我們可以確定一些事情,但我們也多了一些疑問。為什么評論對轉(zhuǎn)化的促進在這個案例中看起來最顯著?什么樣的評論都促進轉(zhuǎn)化,還是只有部分更促進轉(zhuǎn)化呢?為什么隱藏報價對轉(zhuǎn)化率的促進要比展開價格對轉(zhuǎn)化率的促進還要大?這些疑問,尤其是與評論內(nèi)容相關(guān)的,我相信你網(wǎng)站分析工具無法直接給你解答。
但沒有解答并不意味著我們無法實現(xiàn)優(yōu)化,下面的內(nèi)容將會幫助大家用其他方法解決這個問題。
在上面的這個例子中,我們能夠通過網(wǎng)站分析工具知道有一些網(wǎng)站元素對轉(zhuǎn)化有更為重大的意義,但我們還無法知道應該如何修改這些元素以進一步促進轉(zhuǎn)化的提升。分析告訴了我們該要努力的方向,但沒有給出我們應該做出何種努力的答案。
答案從何而來?
現(xiàn)在,你和我一樣,都想問一個問題,我們應該如何獲得答案呢?
我們需要依賴兩件事情,其一,是這個宇宙賦予我們的偉大財富——我們的經(jīng)驗和直覺;其二,是這些經(jīng)驗和直覺經(jīng)過驗證之后形成的事實。
在上面的例子中,我們知道“查看評論”對轉(zhuǎn)化率有很大的相關(guān)性,我們也知道“查看評論”并沒有獲得很大的關(guān)注,因此我們憑著我們的經(jīng)驗和直覺,對這個問題提出我們認為可能會奏效的解決方案:
1. 我們需要把“查看評論”按鈕,乃至評論本身放在頁面中更顯著的位置上,甚至給予更加明確的引導,以獲得用戶更大的關(guān)注;
2. 我們認為“查看評論”之所以能夠與轉(zhuǎn)化率極為相關(guān),是因為正面評論的作用,我們需要引導用戶發(fā)出更多積極正面的評論,以打消其他用戶的顧慮。
這兩個解決方案會奏效嗎?有經(jīng)驗的從業(yè)者會說,沒問題,但是否真的靠譜,我們誰也不能在做出這些改變前就做出100%有效的承諾,不僅我們不能,所有的星座分析家也都不能。
如果你是分析優(yōu)化師,最好的“保護”自己和公司的方法是告訴自己的老板——我相信這些措施對于進一步改善我們的轉(zhuǎn)化率具有積極作用,但是保險起見,我們需要做一些測試以確保它們真的奏效,并且這些測試能夠告訴我們更多關(guān)于用戶習慣和想法的關(guān)鍵信息。
本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請聯(lián)系作者
如果你這么說,那真的好極了。分析師最大的特點是不會輕易對任何事情下斷語,他們看起來似乎有些優(yōu)柔寡斷——你的朋友現(xiàn)在這么評價你了嗎?恭喜你,你已經(jīng)是一個合格的分析師了。
測試
毫無疑問,測試是上帝給我們的最棒的武器。測試不代表著某種正式的東西,如果我們失敗了,我們大可以說,這是一次測試而已。于是我們有更大的自由度和更放松的心態(tài)——這對找到真正有價值的東西是大有裨益的。
測試的另外一個重要意義在于,沒有任何一個人能代表所有的用戶,老板的意見、運營部門的經(jīng)驗以及你自己的直覺都不是用戶的感受。難道你沒有生過悶氣嗎?——你的老板的意見讓你冥思苦想兩個月的方案在一分鐘之內(nèi)就付之東流,因為你的老板相信自己最能代表用戶的感覺,但你明白也許不是這樣,但你沒有辦法說服,甚至連施加一點點正面影響的可能性都沒有。這個時候,或許我們需要做一些測試,讓真正的用戶來參與,來投票,來證明到底誰最接近正確。
沒有測試就沒有最后的勝利,或是通過暫時的挫折引導我們走向勝利,不管怎么樣,測試才能給我們一些真正落地的結(jié)論,否則我們的分析可能只能在天空中飄著,我們的工作也大抵只能在空中飄著或者只是出幾個數(shù)據(jù)做幾張報表。
測試的種類有很多,例如下面這個圖中所展示的。事實上很多用戶可用性實驗本身就是測試的一種。
圖6
AB測試是最重要也最常用的工具。遺憾的是,我的博客中竟然還沒有一篇專門描述AB測試的文章,以至于我無從引用。這篇文章本不太想講述非�；A(chǔ)的內(nèi)容,但對于AB測試,我還是想說這是網(wǎng)站分析乃至所有分析最為重要的基本功課之一,因此我在下面的引用部分中會介紹AB測試,如果已經(jīng)很了解的朋友可以直接跳過。
本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請聯(lián)系作者
AB測試
沒有比較沒有真相。
在我們的鄰國,那里的統(tǒng)治不允許人們獲得任何外來的信息,乃至于當這個國家派出一些IT人員到我們這里工作的時候,整個世界都在驚呼——他們不怕這些人腦子被“污染”?這個國家不允許外部信息,是因為不希望老百姓做出比較。
但網(wǎng)站分析卻必須比較,我們無時無刻不在比較。做細分是為了比較,我曾經(jīng)總掛在嘴邊的“沒有細分沒有真相”,其實就是說的沒有比較就沒有真相。
AB測試幫助我們實現(xiàn)比較。AB測試好用的原因在于,它提供了一個公平的比較的環(huán)境——我們不會把一個大象和一個河馬相比,我們比較大象和大象。
對比最害怕的幾個問題AB測試都幫我們避免了。其一,進行對比時會受到很多外部環(huán)境的影響,例如時間。你可以在不同的時間比較同一個事物,例如一個網(wǎng)站在6月1日上線了新的首頁,你可以比較整個5月和整個6月首頁的表現(xiàn),但問題是,5月和6月有很多不同,例如6月可能會做促銷,或者5月的流量來源主要是搜索引擎流量而6月主要是直接流量。其二,比較本身也可能受到樣本的影響,尤其是在進行用戶可用性測試的時候,我們不大可能隨機選取一萬個人進行可用性測試,因此我們只能認為某幾個我們選取的樣本能夠代表大多數(shù),但事實上任何個體都不無法真正代表大多數(shù)。
網(wǎng)站分析所應用的AB測試能夠解決這兩個主要問題的原因在于它能夠?qū)崿F(xiàn)對同時發(fā)生的隨機的總體(而不是樣本,除非你要限定樣本)的比較。這句話有點拗口,簡單說來,就是AB測試能夠在同一個時間、基于所有的用戶,對兩個或者多個不同的比較對象進行對比。
本文版權(quán)歸“網(wǎng)站分析在中國CWA”及其作者宋星,欲轉(zhuǎn)載,請聯(lián)系作者
舉一個網(wǎng)站分析常見的例子——我們現(xiàn)在覺得首頁不那么好了,于是我們讓設計部門設計了一個新的首頁。新的首頁看起來很不錯,但我們不知道我們目前網(wǎng)站的用戶是否喜歡它。于是我們做AB測試——我們把原來的首頁(A頁面)和新設計的首頁(B頁面)同時上線,我們的用戶還是輸入以前網(wǎng)站的域名,所有的流量渠道也仍然都指向以前的首頁(A頁面)。但奇妙的是,盡管所有的流量都是進入的A頁面,但一部分的用戶(一般都是一半的用戶)看到的并不是A頁面,而是B頁面,并且他們將一直看到B頁面,而另外一部分用戶則還是一直看到A頁面,直到測試結(jié)束。這部分看到B頁面的用戶使我們專門選出來的嗎?完全不是,他們是完全隨機被分配到B頁面的。
圖7
因此,AB測試做同一頁面的不同版本分析真是太好了——它不受時間的影響,因為測試是同時發(fā)生的,它也不受樣本的影響,因為所有的用戶都可以參與測試,而且用戶的分配也是完全隨機的。
這里順便描述兩個概念,值得被記住——分配到原始的A頁面的用戶叫做對照組(control group),分配到B頁面的用戶叫做曝光組(exposure group)。
AB測試并不是只用于測試兩個對象,其實可以測試兩個或兩個以上的對象,在測試多于兩個對象的情況下,對照組就相應增加而已,每個對象分配到的用戶比例就相應減少了。
AB測試的原理就是這么簡單,但還有一些其他的注意事項和使用方法,在今天的文章中就不多談了,我們在未來的文章中做相應的專門的介紹。
AB測試確實能夠幫助我們解決一些懸而難決的問題。在前面的那個酒店網(wǎng)站的例子中,我們可以通過AB測試決定什么樣的圖片或者評論更能夠增加轉(zhuǎn)化。
產(chǎn)品經(jīng)理告訴我,他的經(jīng)驗是帶有干凈浴室的圖片更能引起人們對于整個酒店好的感覺(事實上這個經(jīng)驗可以通過網(wǎng)站分析的方法進行驗證,即查看那些洗浴間的照片是否會被更多的查看,但由于照片排放位置因素的影響,這個驗證稍微有些麻煩),于是我們把一個酒店的圖片分為三類,一類沒有洗浴間的照片(A),另外一類帶有普通洗浴間的照片,并未做特別的優(yōu)化(B),最后一類是選擇性優(yōu)化拍攝和處理的洗浴間的照片(C)。在此基礎(chǔ)上,我們?yōu)檫@個酒店的booking page做了專門的三個版本,除了照片不同,其他完全一樣。
文章編輯: 365webcall在線客服(www.365webcall.com)
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