结果发现最终组合的转化率显着提高了
您可以拆分测试以微调各个元素。 您还可以使用 A/B 测试来找到最佳页面布局，并使用多变量测试来调整页面上不同元素之间的交互。 这些转化优化测试的效果如何？ 如果您想知道这些优化设计的科学方法是否真的有效，那么这三项研究就是您的最佳选择： 1. WebFx – 新泽西州大洋城 Ocean City 是一家公司，希望为其网站添加全新的外观，以强调其企业的家庭氛围。 重新设计后，WebFx 进行了彻底的转换测试，网站整体访问量增加了 87%。该页面的跳出率下降了 11%，转化次数猛增了 40%。 这只是多变量测试帮助您实现业务目标的力量的一个示例。 2. Unbounce –达斯汀·斯帕克斯 该案例研究涉及的控制页面的转化率仅为 3.12%。通过有效的规划，使用单次对比测试将该页面的转化率提高了 336%。这就是达斯汀·斯帕克斯（Dustin Sparks）所说的“苹果与橙子”对比测试。 根据您所在的行业或利基市场，3.12% 的转化率可能是好、坏，也可能是平均水平。 然而，通过针对变体运行控制版本，该公司能够记录惊人的结果。这些是简单的 A/B 测试可 电话号码清单 以为您的 B2B 或 B2C 业务带来的结果。 3. VWO——普罗维登斯酒店及度假村 VWO 进行了一项多变量测试，旨在帮助 Provident Hotels and Resorts 增加号召性用语按钮的点击次数。 测试团队决定通过分析以下变化来优化 CTA 按钮文本和表单标题的组合： 结果？经过一个月的测试，对 12 个页面使用等量的流量，
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9.1%。 经过一次 MVT 测试后，他们发现该页面版本最能激发网站访问者检查房间的可用性和价格。 正如您从这三个案例研究中看到的，A/B 和多变量测试对于帮助您优化网页设计非常有效。 虽然收集信息只是数字化客户生命周期的开始，但优化此流程将增加您的潜在客户数量，这将不可避免地导致优化后销售额和收入更高。 如果您渴望开始自己的测试，可以使用以下三种经济实惠的工具来进行转化优化分析。 3 个顶级 A/B 测试和多变量测试工具 下面推荐的三种工具是希望进行有效转化测试的营销人员和企业主可用的一些最佳选择。 但是，如果您只是想要一些快速建议，以下信息将会有所帮助。 1. 使用 Google Analytics 进行 Google 优化 这是一个免费工具，
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