森林那麼大,影響轉換率的因素有哪些

轉換率是結果,是一個聚集了很多影響變因的龐大綜合指標,有很多因素會影響轉換率,僅僅知道轉換率這個數字並不能幫助我們了解造成轉換率上升或下降的原因,就像發燒量體溫一樣,量完體溫,你知道自己發燒了,但不知道病因是什麼。

要對症下藥之前,至少要知道生了什麼病,或是知道找哪一科醫生讓醫生幫你。先試著想想看,在紙上或是電腦上打出你認為能影響轉換率的因素有哪些,看看自己能想到多少種因素?

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企業如何選擇適當的使用者研究方法

在企業中成立使用者經驗(User Experience,UX)部門、對產品進行研究與優化等,已然成為許多企業爭相進行的事。要提升使用者經驗,進行使用者研究(User Research)是不可或缺的一塊。Nielsen Norman Group甚至提出"沒有使用者研究的UX不是UX"一說(詳見原文)。

然而,使用者研究的方法多達數十種,從田野調查、日記研究、深入訪談到問卷調查等;研究方法又可分為量化或質化…。當企業要開始進行使用者研究時,面對這麼多可行的方法,究竟該從何下手呢?

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留下新朋友:打造一見鍾情的使用體驗

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你是不是也有過同樣經驗呢:花費了大把預算跟精力之後,新造訪的使用者卻留不下來。為了吸引更多的人,不斷嘗試不同的行銷方式和管道,但仍有不少的新訪客會流失。我們的確應該持續嘗試更好的行銷作法,但同時也可以去思考:是不是可以透過甚麼方式,降低新訪客的流失率?如何讓新手第一次就上手?

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四個步驟告訴你,設計者怎麼獲得啟發

設計的點子到底都是從哪來?有一個對設計人員很常見的刻板印象:這些人都非常的有創造力,有多於常人的靈光乍現的時刻。但是實際上有很多想法想法並非天馬行空,而是設計人員透過大量的閱讀、觀察、溝通交互影響下所產生出來的,所以才會有「天下沒有新鮮事、世界無原創」這麼一說。這篇文章要為您介紹,怎麼有效的參考其他的人的作品。 繼續閱讀 “四個步驟告訴你,設計者怎麼獲得啟發”

如何有效利用數據檢測網站改善案

開始數據分析的第一步文中,提到網站數據分析的目的可分為兩種:①確認每月的狀況並進行微調改善;②檢測改版或措施的效果。後者在我們對網站進行改版或微調後,扮演著重要的驗證角色。文中將介紹在進行此舉時常見的迷思,以及有效檢測的技巧。

其中最常見的錯誤是,直接藉由檢測網站最後的轉換率(CV),來衡量網站改版或調整的成效。然而,從「合計」的結果無法得知各個措施的效用,必須為各措施一一設定KPI(Key Performance Indicator,關鍵績效指標),並分別確認結果才行。

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開始數據分析的第一步

所以你在HTML裡加入了Google Analytics(GA)的追蹤碼,登入GA之後出現了許多數據可以查看。非常好,那麼,下一步應該做甚麼?在茫茫數據海中,有哪些指標是最重要的?

一般來說,網站數據分析的目的可分為兩種:①確認每月的狀況並進行微調改善;②檢測改版或舉措的效果。其中第一種是相對容易,且建議定期進行的,也是本文將要探討的範圍。

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在開始改網站前,請先從數據理解整體狀況

在一次跟客戶的會議中,我們和客戶針對如何改善其網站首頁與內容頁面討論的相當熱烈,由於每個人意見不同,甚至到爭論的不可開交的程度,遲遲無法下定論。這時後突然有人打斷了討論:"等等,我們做這些頁面的修改,對於最終的轉換率到底有多少貢獻?"

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AB測試進階篇~如何發掘更好的測試變數

本篇重點:在AB測試前先透過使用者調查來找出網站關鍵的議題,有助於使測試專注在真正對網站成效有影響的變數上。

AB測試雖然可以理解不同設計元素(不同變數)對網站帶來的成效,同時也存在一些可能發生的潛在錯誤,例如:變數並不能反映真正造成問題的原因、變數的選擇是基於直覺或猜測等。

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優化轉換率的基本概念:提高轉換、流失控管

繼續談 Call To Action (行為召喚)之前,要先談一下轉換率優化的基本觀念,優化轉換的基本觀念有兩個,第一個是提高轉換,第二個是控管流失。

提高轉換的是指”透過一些措施或方法去增加原本沒有的轉換量“,例如增加訂單或會員註冊。這個觀念很好理解,不太需要多解釋。

要多做解釋的部分是流失控管,流失控管是指今天本來應該拿到的訂單或是會員註冊,今天應該要拿到,不能讓它白白流走。 繼續閱讀 “優化轉換率的基本概念:提高轉換、流失控管”