Galleria mappe mentale Serie di esperimenti sulla crescita degli utenti
La crescita degli utenti non può limitarsi a fare piani e stabilire obiettivi. Solo attraverso esperimenti pratici possiamo veramente comprendere i punti deboli e le carenze, in modo da poter rimediare tempestivamente o migliorare continuamente e ottenere risultati migliori nell'esperimento successivo. La mappa elenca l'intero processo dall'inizio dell'idea sperimentale all'analisi dei risultati sperimentali. Spero che ti possa essere utile.
Modificato alle 2022-06-16 14:05:08Condividi 6 cattive abitudini che possono distruggere uno studente universitario. Non fingere sempre di lavorare duro. Smetti di fingere di lavorare duro immediatamente. Tieni i piedi per terra e non lasciarti sprecare.
Guida alla preparazione all'esame di legge: ti aiuta a comprendere il senso comune dell'esame di legge, le indicazioni per la preparazione per ciascuna materia e gli insegnanti migliori con cui studiare. Fornisce inoltre una guida al piano di revisione e preparazione per domande oggettive e soggettive. Spero che lo farai supera tutti gli esami e ottieni facilmente il certificato!
Condividi un programma di lavoro e riposo per la salute umana riconosciuto a livello mondiale, utile per la gestione del tempo e il miglioramento personale. Spero che possa aiutare tutti~
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Esperimenti di crescita degli utenti
generare idee sperimentali
1. Chiarire gli obiettivi del test
Corretto funzionamento: partire dai problemi dell'utente e dell'azienda
Migliora il tasso di conversione del singolo negozio
Prova di copywriting
prova di progettazione
Prova su una sola pagina
Migliora i tassi di conversione dell'intera canalizzazione
prova del percorso
Confronta gli indicatori delle versioni nuove e vecchie
Nuove funzionalità o versioni sono online
Esplora nuove funzionalità
Esperimenti complessi, MVP, funzioni, algoritmi
2. Trova informazioni approfondite dai dati
Idee sperimentali di alta qualità
spettacolo
Le ipotesi sperimentali hanno un alto tasso di successo
Gli indicatori sperimentali sono notevolmente migliorati
motivo
L'ipotesi sperimentale non è supportata dai dati
Sviluppare ipotesi di alta qualità
3 tipi di supporto dati
Dati quantitativi
Dati qualitativi
Migliori pratiche
Attirare l'attenzione
aumentare la motivazione
ridurre la resistenza
Considera lo scenario
N cicli di analisi dei dati
Analizzare i dati e trovare problemi
formulare ipotesi preliminari
Analizzare ulteriormente i dati e migliorare la qualità delle ipotesi
Miglior esperimento: modello di sollevamento
proposta di valore
Uno slogan di marketing chiaro e potente consente agli utenti di percepire con precisione i vantaggi che possono ottenere.
Correlazione
Le pagine di destinazione e le pagine di conversione soddisfano le aspettative degli utenti e sono strettamente correlate alla proposta di valore.
chiarezza
Il processo di esperienza è chiaro e fluido e gli utenti sanno chiaramente cosa fare dopo.
sensazione di ansia
Fai delle sottrazioni e non dare agli utenti troppe scelte
distrazione
Riduci le interferenze visive e il rumore delle informazioni e serve solo uno scopo principale
senso di urgenza
Invita gli utenti a prendere decisioni e a perdere l'avversione
3. Formare ipotesi sperimentali
Modello di output
Se [cambiamenti specifici]
Si prevede che [un determinato indicatore possa essere migliorato del X%]
Perché [ragioni profonde-ipotesi supportate dai dati]
Utilizza modelli per produrre ipotesi sperimentali chiare
Priorità
Modello ICE
Impatto previsto (impatto) Qual è l'impatto di una sperimentazione riuscita?
Probabilità di successo (fiducia) Qual è la probabilità che il test abbia successo?
Facilità (facilità) Quante risorse o costi richiede l'esperimento per andare online?
Aumentare l'influenza
La maggior parte dei team di prodotto principali si preoccupano solo degli utenti principali
Raggiungi più utenti
Espandi attivamente la copertura e concentrati sugli utenti non principali
Inizia con pagine e percorsi ad alto traffico e sperimenta più volte
Aumenta la facilità
Convalida ipotesi sperimentali al costo più vicino tramite MVP
Come investire le risorse minime e dimostrare l'ipotesi sperimentale il più rapidamente possibile
Se l'esperimento può fornire risultati e approfondimenti validi
Non perseguire un ordinamento assolutamente preciso, ma aumentare la frequenza e la quantità di esperimenti
design sperimentale
1. Selezionare gli indicatori sperimentali
Indicatori sperimentali corretti possono testare in modo completo e accurato l'autenticità dell'ipotesi sperimentale, misurando così il successo o il fallimento dell'esperimento.
Tre tipi di indicatori per misurare il successo o il fallimento degli esperimenti
Indicatori chiave (1)
Indicatori chiave che determinano il successo o il fallimento di un esperimento
Indicatori ausiliari (<10)
Tasso di conversione dei passaggi di segmentazione della canalizzazione
Importanti indicatori a valle
Altre metriche utente chiave
Indicatori inversi (1-2)
Possibili effetti negativi dell'esperimento
2. Determinare il pubblico sperimentale
Chi sarà incluso nell'esperimento?
Esegui esperimenti su gruppi specifici di utenti
Quanti campioni sono necessari approssimativamente per l'esperimento?
significato statistico
La differenza nei tassi di conversione tra il gruppo di controllo e il gruppo sperimentale è reale e non causata da errori casuali
Fattori che influenzano il numero di campioni richiesti per un esperimento
Tasso di conversione della versione originale
Tasso di conversione della nuova versione
Requisiti di significatività statistica
Minore è il traffico o gli utenti, maggiori saranno le modifiche nell'esperimento.
3. Progettare la versione sperimentale
Quante versioni sono progettate? Qual è la differenza?
Punto 1: La versione dipende dal numero di ipotesi sperimentali
Punto 2: Chiarire se si tratta di un esperimento di ottimizzazione o di esplorazione
Punto 3: Maggiore è il numero delle versioni, maggiore sarà il numero totale di campioni richiesti
Come viene distribuito il traffico tra le versioni?
Distribuzione uniforme del flusso
Eliminare l'influenza di tutti i fattori esterni
Sviluppo e lancio
Passaggi specifici
Esperimenti di sviluppo
Sviluppare la versione sperimentale
Dati sepolti
QA sperimentale e UAT
Controlla la versione sperimentale e i dati sui punti di sepoltura
Esperimento in linea
Codice in linea
Inizia a sperimentare
Metodo di seppellimento dell'indicatore sperimentale 1 Strumenti di test A/B di terze parti
Determinare gli indicatori sperimentali
Trova il comportamento dell'utente corrispondente
Definire i requisiti: punti sepolti di eventi comportamentali
Una volta completato lo sviluppo, i dati vengono restituiti al software di test A/B
Il software di test A/B calcola automaticamente gli indicatori sperimentali
Metodo di seppellimento dell'indicatore sperimentale 2 Analizzare manualmente i risultati sperimentali
Determinare gli indicatori sperimentali
Definire i requisiti: quali utenti sono inclusi nell'esperimento di registrazione? Quale versione dell'esperimento stavano vedendo?
Lo sviluppo è completato e i dati vengono restituiti al database
Analisi manuale, indicatori sperimentali
Analizzare e applicare i risultati
1. Credibilità dei risultati della valutazione
Determinare se i risultati sono statisticamente significativi
2. Analizzare i risultati sperimentali
L'esperimento è riuscito o è fallito?
Periodo di osservazione
osservazione a breve termine
osservazione a lungo termine
Qual è la ragione di ciò?
Imbuto di segmentazione
Ricerca sugli utenti
Raggruppamento dei risultati
Esperimenti di follow-up
3. Decidi il passaggio successivo dell'esperimento
Esperimento completato → analizza i risultati
Commercializzato
abbandonare
Continua a ripetere
Amplificare l'impatto sperimentale
Approfitta della vittoria
imparare per analogia
Piano di adeguamento