CRO 可以为您的营销团队提供想法，告诉您可以采取哪些更好的措施来将访客转化为潜在客户或客户，并且可以帮助您使用 A/B 测试发现哪些体验真正是最佳的。 然而，与许多营销学科一样，转化率优化经常被误解。它绝对不是测试按钮颜色，也不是向同事证明你是对的。 多年来，我学到了很多关于如何正确进行 CRO 的知识，下面我整理了 20 条转化优化技巧，以帮助您做好这件事。 转化优化技巧 1： 了解如何正确运行 A/B 测试 运行 A/B 测试（在线控制实验）是转化率优化的核心实践之一。
由于测试软件的简化程度不断提高
测试给似乎很容易。然而，这仍然是一种使用统计推断 英国华人 来决定哪个变体最适合呈现给受众的方法。而且有很多细微的差别可能会造成问题。 什么是 A/B 测试？ 图片来源 这里我们可以涉及很多细微差别——贝叶斯统计与频率统计、单尾检验与双尾检验等等——但为了简单起见，这里有一些测试规则，可以帮助您轻松避免最常见的测试错误： 务必提前确定样本量，并等到实验结束后再查看“统计显著性”。
您可以使用多种 在线 样本量计算器之一来
计算样本量。 运行实验几个完整的业务周期（通常是每周周期）。正常实验 CA 细胞数 可能运行三到四周后才能公布结果。 选择一个总体评估标准（或北极星指标），用于确定实验是否成功。我们将在技巧 4 中进一步介绍这一点。 在进行实验之前，请清楚地写下你的假设（这里有一篇关于撰写真实假设的好文章）以及你计划如何跟进实验，无论实验成功还是失败。 确保正确实施数据跟踪，以便您能够在实验结束后获得正确的数字。
如果您正在运行多个并发实验请避免相
互作用。 对您的测试设置进行质量保证，并观察早期数据是否存在任何 为什么需要统一的品牌需求战略 奇怪的技术错误。 我喜欢将上述所有细节放在一个具有唯一 ID 的实验文档中，以便以后进行查看，并且随着时间的推移可以改进流程。 实验文档示例 使用唯一 ID 的实验文档示例。 提示 1：确保在开始之前花时间正确设置 A/B 测试的参数。早期的错误和粗心的测试可能会影响结果。
