Galeria de mapas mentais Experiência prática de crescimento de acampamento de hacking de crescimento avançado
Growth hacking também é um método de crescimento. Com base na análise de dados, as equipes empreendedoras utilizam produtos ou meios técnicos para obter meios operacionais de crescimento espontâneo. Na operação e promoção do growth hacking, precisamos compreendê-lo sob vários aspectos. Isto é Experimentos são necessário para verificar a exatidão.Como conduzir experimentos de crescimento?
Editado em 2022-08-18 14:56:01Compartilhe seis maus hábitos que podem destruir um estudante universitário. Nem sempre finja que está trabalhando duro. Pare de fingir que está trabalhando duro imediatamente. Mantenha os pés no chão e não se desperdice.
Guia de preparação para o exame jurídico: ajuda você a entender o bom senso do exame jurídico, as instruções de preparação para cada disciplina e os melhores professores para estudar. Ele também fornece um guia de plano de revisão e preparação para questões objetivas e subjetivas. Espero que você goste. passe em todos os exames e obtenha-o facilmente.certificado!
Compartilhe um cronograma de trabalho e descanso de saúde humana reconhecido mundialmente, que seja útil para gerenciamento de tempo e aprimoramento pessoal. Espero que possa ajudar a todos ~
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tema central
experimento de crescimento
Zero, sobre experimentos de crescimento
A lógica subjacente da metodologia de crescimento
Encontre alavancagem como um investidor
Faça experimentos como um cientista
Processo de experimento de crescimento
gerar ideias experimentais
Priorização
design experimental
Desenvolvimento e lançamento
Analise e aplique resultados
1. Gere ideias experimentais
essencial
Encontrar insights a partir de dados é fundamental para gerar ideias experimentais de alta qualidade
1. Esclareça os objetivos experimentais
Operação correta: do ponto de vista do usuário e do negócio
Melhore a taxa de conversão de ponto único
Teste de redação
teste de projeto
Teste de página única
Melhore as taxas de conversão de funil completo
Teste de resistência na estrada
Compare indicadores de versões novas e antigas
Novos recursos ou versões estão online
Explore novos recursos
Experimentos complexos: MVP, funções, algoritmos
2. Encontre insights a partir dos dados
Ideias experimentais de alta qualidade
Desempenho
Hipóteses experimentais têm uma alta taxa de sucesso
Os indicadores experimentais melhoraram muito
razão
A hipótese experimental é apoiada por dados
Desenvolva hipóteses de alta qualidade
3 tipos de suporte de dados
Dados quantitativos
Dados qualitativos
Melhores Práticas
Atrair atenção
aumentar a motivação
reduzir a resistência
Considere o cenário
N rodadas de análise de dados
Analise dados e encontre problemas
formar hipóteses preliminares
Analise ainda mais os dados e melhore a qualidade das hipóteses
Melhores práticas: modelo de elevação
proposta de valor
Um slogan de marketing claro e poderoso permite que os usuários percebam com precisão os benefícios que podem obter.
Correlação
Landing pages e páginas de conversão atendem às expectativas do usuário e estão intimamente relacionadas à proposta de valor.
clareza
O processo de experiência é claro e tranquilo e os usuários sabem claramente o que fazer a seguir.
sentimento de ansiedade
Faça subtrações e não dê muitas opções aos usuários
Distração
Reduza a interferência visual e o ruído de informação e atenda apenas a um propósito principal
senso de urgência
Solicitar aos usuários que tomem decisões, façam bom uso do efeito de dotação e percam a aversão
3. Forme hipóteses experimentais
Modelo de saída
Se [alterações específicas] Espera-se que [um determinado indicador possa ser melhorado em X%] Porque [razões profundas-hipóteses apoiadas por dados]
Use modelos para gerar hipóteses experimentais claras
2. Priorização
Modelo GELO
impacto esperado | impacto
Qual é o impacto de uma experiência bem-sucedida?
Probabilidade de sucesso | confiança
Qual é a probabilidade de o experimento ter sucesso?
facilidade | facilidade
Quantos recursos ou custos serão necessários para colocar o experimento online?
Aumentar a influência
A maioria das equipes principais de produtos se preocupa apenas com os usuários principais
Alcance mais usuários
Expandir ativamente a cobertura e focar em “usuários não essenciais”
Comece com páginas e caminhos de alto tráfego e experimente várias vezes
Aumentar a facilidade
Valide hipóteses experimentais com custo mínimo por meio do MVP
Como investir o mínimo de recursos e provar ou falsificar sua hipótese experimental o mais rápido possível
Se o experimento pode fornecer resultados e insights confiáveis e válidos
Não busque classificações absolutamente precisas, mas aumente a frequência e a quantidade de experimentos
3. Projeto experimental
Sobre o experimento
Projete e desenvolva experimentos com ferramentas experimentais de terceiros – simples
Projete e desenvolva experimentos construindo seu próprio sistema experimental do zero – complexo
1. Selecione indicadores experimentais
Indicadores experimentais corretos podem testar de forma abrangente e precisa a autenticidade das hipóteses experimentais, medindo assim o sucesso ou fracasso dos resultados experimentais.
Três tipos de indicadores para medir o sucesso ou fracasso de experimentos
Indicadores principais | 1
Indicadores-chave que determinam o sucesso ou o fracasso de um experimento
Indicadores auxiliares | <10
Taxa de conversão da etapa de segmentação do funil
Indicadores importantes a jusante
Outras métricas importantes do usuário
Indicadores reversos | 1-2
Possíveis efeitos negativos do experimento
2. Determine o público experimental
Quem será incluído no experimento?
Execute experimentos em grupos de usuários específicos
Aproximadamente quantas amostras são necessárias para o experimento?
Significado estatístico
Qual é a probabilidade de que a diferença nas taxas de conversão entre os grupos de controle e experimental seja real e não devido a erro aleatório
Fatores que afetam o número de amostras necessárias para um experimento
Taxa de conversão da versão original
Taxa de conversão de nova versão
Requisitos de significância estatística
Quanto menor o tráfego ou usuários, maiores serão as mudanças no experimento.
3. Projetar versão experimental
Quantas versões são projetadas? Qual é a diferença?
Ponto 1: O número de versões depende do número de hipóteses experimentais
Ponto 2: Esclareça se é um experimento de otimização ou um experimento de exploração
Ponto 3: Quanto mais versões, maior será o número total de amostras necessárias
Como o tráfego é distribuído entre as versões?
Distribuição uniforme de fluxo
Elimine a influência de todos os fatores externos
4. Desenvolvimento e lançamento experimental
Etapas específicas
1. Experimentos de desenvolvimento
Desenvolver versão experimental
Dados enterrados
2. Controle de qualidade experimental e UAT
Confira a versão experimental e os dados dos locais de sepultamento
3. Experiência on-line
Código on-line
Comece a experimentar
Método experimental de enterramento de indicador 1 Ferramentas de teste a/b de terceiros
Determinar indicadores experimentais
Encontre o comportamento do usuário correspondente
Definir requisitos: pontos ocultos de eventos comportamentais
Após a conclusão do desenvolvimento, os dados são retornados ao software de teste A/B
O software de teste A/B calcula automaticamente os indicadores experimentais
Método experimental de enterramento de indicador 2 Analise manualmente os resultados experimentais
Determinar indicadores experimentais
Defina os requisitos: quais usuários estão incluídos no experimento de gravação? Que versão do experimento eles estavam vendo?
Após a conclusão do desenvolvimento, os dados são retornados ao banco de dados.
Análise manual, indicadores experimentais
5. Resultados de análise e aplicação
1. Credibilidade dos resultados da avaliação
Determine se é estatisticamente significativo
2. Analise os resultados experimentais
O experimento foi bem-sucedido ou falhou?
Período de observação
observação de curto prazo
observação de longo prazo
qual é a razão por trás
Funil de segmentação
Pesquisa de usuário
Agrupamento de resultados
Experimentos de acompanhamento
3. Decida a próxima etapa do experimento
Experiência concluída->Analisar resultados
Comercializado
desistir
Continue iterando
Amplifique o impacto experimental
Aproveite a vitória
aprenda por analogia
Ajustar direção
Tudo é uma experiência, ganhe ou aprenda