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测出转化率:营销优化的科学与艺术读后感100字

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》是一本由【美】高尔德(Goward,C.)著作,电子工业出版社出版的348图书,本书定价:68.00元,页数:2014-10-1,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》精选点评:

  ●书籍举了很多优化实践的例子,在看完的两个星期的后的今天大体都记不住了。整书的核心在于传递通过测试进行营销代替以往的凭直觉的尝试,核心的LIFT模型记了下来。落地页分析是个十分具有争议时常带来扯皮的事情,目前自己的解决方案是热力图+GlowingIO提到的一个渠道分析模型+LIFT三个一起,基本上按这思路可以解决大部分落地页问题,后续如果有更优的模型再加以替换。本书更适合产品人员而非数据分析人员,还是值得一看的。

  ●你得测试一下!!

  ●官网站内优化的宝典。系统梳理思路+实例说明具体怎么思考和测试。掌握以后转化率得到质的飞跃

  ●对于CRO(转化率分析优化)的研究,本书非常具有参考意思,给出了一个完整的测试元素列表和测试流程。对于市场营销、运营人员,建议细度和实践。

  ●不如说是如何优化网站

  ●practical in optimizing Apps

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》读后感(一):测出转化率:营销优化的科学与艺术——怎么推

  在产品运营中,激活用户阶段,我们应该主要做好以下三方面的工作:

  1、通过埋点等手段收集新用户人群画像及用户行为轨迹,创建转化漏斗模型。

  2、通过数据,帮助用户更快体验产品亮点,满足用户需求,促进产品传播;

  3、观察活跃用户与非活跃用户人群差异,定位到相关问题,进行优化调整;

  ————转自推广人交流网站“怎么推”

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》读后感(二):提升流量转化率(CRO),市场和运营人员必读

  

前言

营销、SEO、SEM 等运营手段统统都是在官网的基础上进行的,如果我们的基础都没有打好,谈什么都没有价值。

  怎样的官网才是用户真正需要的呢?测了才知道!

内容纲要

  我大概归纳了全书的内容纲要,框架如下。本书内容的描述上有些啰嗦,可能是语言环境的原因,但是不妨碍这本书的理解。

  建议市场和运营人员,充分结合自己的实际业务问题,理论+实际方可落地这些方法论。

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》读后感(三):利用A/B测试优化落地页

  

销售额=流量 × 转化率

精细化运营阶段,用户基数大,转化漏洞模型每提高1%对成交额都会有较大提成。

  在对所有转化节点优化,也应采用MVP思维,以A/Bn数据结果为依据后,再全面实施。

  优化没有“最优方案”,需要不断的进行假设、对比测试、迭代循环。

LIFT模型

  给转化提供载体的是价值主张,要提高相关性与清晰性,降低焦虑感与注意力分散,并增加一些紧迫性助推。

  价值主张:明确有力的营销口号,用户可以精准感知到自己能获得怎样的好处。

  相关性:落地页、转化页符合用户预期,与你的价值主张紧密关联。

  清晰度:体验流程清晰流畅。用户清晰的知道下一步该做什么,怎么操作。

  焦虑感:做减法,不要给用户过多的选择。不要做不符合用户预期、习惯的事。

  注意力分散:减少视觉干扰,信息噪音。只为一个核心目的服务。

  紧迫感:营造紧迫、饥饿感促使用户决策,善于利用禀赋效应、损失厌恶等用户心理

  《测出转化率:营销优化的科学与艺术》读后感(四):我的一点点收获

  书的大部分内容其实面向产品经理,UI设计师,视觉设计师,倒不是我读此书的目的。所以收获很少,如果想了解设计,我觉得不必要这本书。

  1、LIFT分析页面框架:价值主张,清晰,无干扰,相关性,焦虑感,紧迫感。

  通俗地说就是用户进了这个页面,如何抓取呢?分五个方面来分析:

  1)产品本身是否足够好

  2)与这个用户有关吗?(渠道,来源,用户属性这些维度细分一下)

  3)清晰,无打扰地展示你的产品

  4)减轻用户的焦虑感(隐私啦,易用性啦,订阅了后可否取消之类的)

  5)增加用户紧迫感(恐吓等来催促用户赶紧转化)

  基本上用户访问你的页面,就得走过这五步吧,不同情况略有不同,反正当你诊断一个页面时可以尝试下这个分析框架。

  2、分析的局限性:最终页的跳出率很高,原因可能是用户一直在寻找送货和退货的信息,但你的数据分析无法告诉你这些。

  3、分析容易疏忽的地方:

  1)退出页问题,不要老是考虑蹦失率,退出页也值得好好分析,尤其是最常退出页,容易发现问题。

  2)优化页面的转化率是为了最终目标,比如销售,注册等,而不是肤浅的一个点击率,所以AB测试时不要仅仅盯着点击率看,可能还会影响整个链路。

  3)大胆测试:当每个人都同意测试方案时,创新想法可能就已经被排除在外了。

  4、最后,人们都是感性地购买,理性地为之辩护。

  安利一下我的微信公众号:有耳人二,更新得很少,但都是关于数据产品经理的一些文章

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