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服务器公司_便宜的_物联网定位系统

时间:2021-04-08 00:50 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

在过去的6个月里,我在Swish的团队通过使用振幅来测量和实施产品变更,将转化率提高了251%。这篇文章解释了我们的故事,并一步一步地详细说明了我们是如何实现这一改进的。凭直...

服务器公司_便宜的_物联网定位系统

在过去的6个月里,我在Swish的团队通过使用振幅来测量和实施产品变更,将转化率提高了251%。这篇文章解释了我们的故事,并一步一步地详细说明了我们是如何实现这一改进的。凭直觉做出产品决策一年前,当我们第一次开发一款名为Swish的新的消费追踪应用程序时,我们的许多产品会议都是杂乱无章的,充满了争论。我们的许多产品决策都是基于直觉,没有太多来自用户的定量数据或定性反馈。毫不奇怪,该产品的第一个版本有一些问题。虽然我们的入站渠道带来了足够多的新用户,但他们中的许多人在将自己的银行账户与应用程序连接之前就退出了。链接账户是我们用户入职的关键步骤,因为它允许Swish分析用户的交易,并自动为他们创建一个简单的每月预算。如果没有链接帐户,应用程序就无法工作。我们团队中的每个人都对错误的地方和我们需要做什么来修复它有不同的看法,而这些潜在的解决方案中有许多是相互排斥的。利用数据做出产品决策就在这个时候,我们聘请了一位新的产品设计师蒂姆·诺泽尔(Tim Noetzel),他从一个全新的角度(也很受欢迎)介绍了如何使用数据来帮助做出产品决策。他让我们迷上了精益分析和布莱恩·巴尔弗为成长黑客撰写的时事通讯。没过多久我们就喝上了kool aid。我们团队的关键转折点是,我们开始说"我有一个假设",而不是说"我想我知道如何解决这个问题"每一个潜在的产品变化都是基于一组尚未被验证的假设。我们第一次承认,每一个提议的产品变更都是基于一组尚未得到验证的假设。关键的问题是:我们如何快速验证我们改进产品的想法是否真的有效?答案,在某种程度上,是启动A/B测试,几乎每一个重大的UX变更。我们开始收集产品使用数据的振幅,并排比较当前的用户界面和建议的更改,直到其中一个达到统计显著性。在振幅的帮助下,我们已经能够将链接用户数提高251%。在仅仅4周的A/B测试改变了Swish入职流程并以振幅查看结果后,我们能够将转换率提高40%以上。6个月后,我们的转化率提高了251%。A/B带振幅的登机流量测试以下是我们经过6个月的培训后学到的一些技巧和技巧:1先检测一般事件如果你正在释放你的第一个入职流程,你显然除了勇气之外没有什么可依赖的。一个不需要实现任何东西就可以获得反馈的低接触策略是创建模型并与朋友和家人分享。问一些不带偏见的问题,看看他们会如何解决这个问题流量。检查out Amplitude的快速入门指南提供入门概述。但是除了用户测试之外,你能做的最重要的事情就是测试第一次登录流程。使用振幅,您可以在几分钟内测量您的入职流程。为了保持事件的组织性并防止事件架构变得笨拙,我们建议从两个通用事件开始:已查看页面-将每个页面的状态名称或页面路径作为事件属性包含在内。点击页面元素-包括按钮或链接标签和页面路径作为事件属性。您可能会为漏斗中的关键点添加一些额外的事件(例如"用户注册"或"用户请求的推送通知"),但这两个事件应该覆盖95%的用户交互。通过保持这些事件名称的通用性,可以很容易地在进行更改时比较漏斗的不同版本。如果您确实决定添加其他事件类型,那么可以创建捕捉可在任何类型的入职流程中翻译的操作的事件。一些示例包括"用户注册"或"用户请求的推送通知"在某些情况下,"用户注册"事件比使用带有按钮标签"Sign Up"的"Clicked Button"要好,因为在将来的流中,您可能不会使用标签为"Sign Up"的按钮。拥有更高级别的事件名称将允许您直接比较错误较少的漏斗。2设置漏斗,过滤掉自己使用振幅的漏斗分析工具,您可以根据这些新事件快速创建漏斗。以下是我们的一个新员工通道的早期发布:振幅漏斗图。正如您从屏幕截图中看到的,我们使用了通用事件名称,如"已查看页面"以及一个非通用的"用户链接银行帐户"事件。我们还使用filters功能从漏斗中删除Swish团队成员,这样就不会扭曲结果。三。分析你的表现在测量振幅之后,你的漏斗将提供关于你的用户行为的关键见解。用户是否很容易取得进展,或者在你的流程中是否有一个明确的步骤让他们放弃?在任何给定的流程中,您可能会发现一些问题,但您应该关注最大的改进机会。寻找可能导致两位数改进的潜在变化。漏斗早期的改进通常更有价值,因为它们会导致更多的用户进入后续步骤。根据推荐源、用户角色、浏览器和设备以及其他可能影响性能的因素来划分渠道也很有价值。通过这种方式比较不同用户组的性能,通常可以发现关键的见解。4运行A/B测试随着收购渠道的增长和潜在用户的增多,您可能需要A/B测试您的入职流程,以便更快地获得增长问题的答案。对于较年轻的产品,这可能意味着用截然不同的方法测试两个完全不同的流或页面。你可以向你的一半用户显示一个流,另一半显示另一半。对于成熟的产品,这可能意味着在单个页面中测试单个组件,如文本块、按钮或颜色。"我们必须做出一些权衡。"当有疑问时,优先考虑测试戏剧性的变化而不是简单的变化,因为更大的变化更有可能产生有意义的结果。当Swish开始考虑如何A/B测试我们的流时,我们不得不做出一些权衡:我们不愿意花钱购买像Optimizely这样的服务,我们不想运行和维护一个六包的设置,其他解决方案在我们现有的堆栈中很难实现。我们选择构建一个非常轻量级的A/B测试机制。我们知道我们将在多个页面组上测试巨大的变化,因此我们专注于构建一个机制来决定在整个流中注册一个用户。下面是我们使用的逻辑的简要说明:一个用户登录到我们的入职流程的第一页。我们的实验注册者问:这个用户是否见过这种入职流程的变化?如果是,向他们展示同样的流程。如果没有,则随机选择一个流并将此用户注册到该流中。如果我们是一个用户,如果我们坚持这个实验的话。这有两个原因:我们希望始终向用户显示相同的流,我们需要引用一个experimentID属性,该属性将随后续事件一起发送到振幅,以便于跟踪。一旦用户看到新的流,我们将使用包含所选流的ID的属性experienceid来触发一个已查看的页面事件。这对于跟踪目的至关重要。我们需要能够区分哪些实验用户已经注册,这样我们就可以根据这个属性创建漏斗。如果您愿意,可以将此实验ID附加到每个事件。但是,正如前面提到的,我们保持这个过程非常轻量级,并使用带有experitid的初始查看页面事件作为用户看到的实验的指示器。实现这个简单版本的A/B测试帮助我们的团队大大加快了速度。我们不必担心复杂的工具,而是让振幅来完成繁重的工作。"我们的实验注册者将用户分成不同的测试变量,当我们收集到足够的数据后,我们使用许多免费的A/B/n测试计算器来验证其重要性。最终,我们能够在几天内完成并启动实验,而不是之前花了我们几个星期的时间。5使用A/B测试的结果来推动您的成长会议对话这个过程最好的部分是我们很快看到了结果。我们只用了几天时间就实现了这个逻辑,然后我们就可以完全依靠振幅来完成这项繁重的工作。我们不需要为任何额外的东西付费,也不需要实现另一个工具。我们简单地利用振幅的事件跟踪、漏斗分析和属性来创建对流如何运行的分析性理解。有了数据,我们的成长会议谈话从"我认为这会很好,因为这似乎是个好主意"转变为"我认为如果我们在第五步解决掉货问题,这个漏斗会表现得更好。"这不仅改进了我们对流的定量分析,还启发我们以用户访谈和可用性测试的形式收集更多来自用户的定性反馈。这种定性的反馈帮助我们理解了为什么我们的渠道表现不佳,导致我们实施、衡量和反复改进。斯威什的数据驱动未来振幅不仅鼓励我们的团队实施更好的流程,使之成为数据驱动的,并与我们的用户保持一致;它实际上还推动了结果。我们对我们的一个入职流程进行了65次迭代。我们重复了65岁以上的一个入职流程时代。和每次迭代,我们都会改变设计、功能和语言。对于我们的入职流程来说,最重要的一步就是l

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