通過在線客戶反饋優化您的 A/B 測試 2018 年 4 月 19 日

隨心所欲是我們在英語中經常拋出的一句古老格言。 這意味著跟隨你的直覺或直覺（基於你的“直覺”感覺）。 然而，當我們將這個表達式應用到商業世界時，它並不總是合適的，更不可取——尤其是在A/B 測試方面。 A/B 測試用於測試網頁或應用屏幕的多種變體，是提高轉化率的最流行方法之一。 根據 eConsultancy 的數據，大約 61% 的公司每月進行的測試少於五次。 然而，這些公司中的許多公司在他們的測試策略中遺漏了一種為未來的 A/B 測試構建假設的具體方法。 值得慶幸的是，有在線客戶反饋......

在本文中，我們將解釋為什麼在線客戶反饋對A/B 測試如此重要，並深入探討您可以收集的不同類型的反饋以幫助優化您的網站。

為什麼要使用在線客戶反饋？

想想看。 在您的網站或移動應用程序上進行 A/B 測試（沒有事先從客戶反饋中獲得洞察力）實際上只是測試您自己的假設。 而且您使用的假設可能是基於您認為可以解決客戶問題的假設。 雖然這種方法可能適用於某些企業，但它的效率並不高，並且會真正限制您的優化工作。

但是，如果您將客戶反饋納入方程式，您將能夠更好地就您的假設應該是什麼做出明智的決定。 這是因為您將定性數據與定量數據相結合。 它將幫助您識別您以前使用網絡分析工具未識別的困難領域。



想像一下。 假設根據您從客戶那裡收集的反饋，您了解到在您的一個產品頁面上，許多客戶說“我不知道如何下訂單”。 有了這些信息，您可以建立一個有效測試反饋的假設。 例如——“增加立即購買按鈕的大小將使其更加突出，從而增加轉化率”。 瞧！ 您有一個有用的假設可用於 A/B 測試。

現在讓我們看看您可以收集哪些不同類型的反饋來優化 A/B 測試……

通過視覺反饋識別可用性/設計缺陷

當我們想到 A/B 測試時，我們經常會想到頁面設計，例如比較兩個不同顏色的 CTA 按鈕、各種圖像。 但是您知道客戶反饋也可以幫助您進行此類測試嗎？

一些反饋工具在其軟件中提供視覺反饋選項。 視覺反饋使網站訪問者能夠查明特定的頁面元素（包括表單、圖像、按鈕或段落）並就這些頁面元素提供反饋（使用軟件呈現的屏幕截圖）。 識別這些問題可以讓您立即改善其網站的用戶體驗和可用性，從而增加客戶之間的在線轉化。 這些見解還可用於創建更縮小的假設，然後可以在拆分測試或 A/B 測試中進行測試。


突出顯示頁面元素或文本塊

使用退出反饋來了解訪客離開的原因

使用退出反饋表，企業可以了解很多關於訪客的意圖以及他們遇到的問題。 例如，當訪問者試圖離開網站或點擊離開購物車而不進行轉換時，就會出現這些類型的反饋表。 在訂購漏斗或您的購物車（對於電子商務企業）等位置應用退出反饋表可以幫助訪問者實現他們的在線目標（例如訂購產品或獲得在線支持），但它也可以幫助您快速識別網站上的問題區域。 了解影響訪問者行為的因素後，您可以開始運行 A/B 測試來確認您的假設。


退出反饋表示例

例如，您在結帳頁面上的跳出率可能很高（例如，客戶沒有購買就離開了他們的購物車）。 這是收集退出反饋的好地方。 然後根據您在退出反饋表中從訪問者那裡收到的回复，您可以開始在頁面上進行相關測試。

注意：正如您在上面的反饋表中看到的，有一個開放的評論字段。 這些字段的優點在於，這裡提交的反饋可以稍後使用文本分析和情感分析進行分析，讓您更好地了解新興趨勢（例如基於詞頻或詞配對）。

收集有關網站內容的反饋

另一種對優化 A/B 測試有益的反饋是網站內容反饋。 這可以使用包含大量文本的頁面上的嵌入式反饋表來收集，例如常見問題解答、說明或電子手冊。 或者，您可以在訪問者滾動到頁面底部時啟用主動觸發器。 了解訪問者如何接收此內容至關重要，因為糟糕的內容可能會影響銷售，也可能會推遲訪問您品牌的訪問者。

讓我們看看產品信息。 此類內容通常包括產品描述、視頻和圖像。 所以讓我問你這個。 您或您認識的人有多少次在網站上研究產品，但在查看了規格後，您仍然找不到您要找的東西？ 這在許多不使用客戶反饋的網站中很常見，僅僅是因為他們不知道自己缺少重要的內容。 發生的情況是您的訪問者無法找到他們正在尋找的答案，因此他們被迫在其他地方搜索。


產品頁面上的反饋表示例

對於在線內容，有多種測試選項。 您可以嘗試文章長度、圖片、整體佈局、頁面標題，當然還有文本塊。


內容頁面上的嵌入式反饋表單示例

那麼如何在 A/B 測試中使用這些反饋呢？ 假設您收到客戶的反饋：“我在您的常見問題解答部分中找不到任何有關退貨的信息”。 這可能是兩件事之一的結果。 您的常見問題解答部分中根本不存在該信息 - 在這種情況下，您現在知道並且可以在必要時添加一些信息 – 或者該信息可用，但由於您的常見問題解答頁面的佈局，您的訪問者很難找到它. 如果是後者，您可以使用收到的反饋形成假設並測試以下內容，“為常見問題解答部分製作更清晰的標題將使信息更容易找到”。

這是一個非常簡單的解決方案，可以幫助您了解網站內容的錯誤（或正確！）。

將客戶反饋與訪客角色相結合

如果將在線反饋與從您網站上的各種角色/客戶資料收集的數據相結合，則可以進一步幫助優化您的網站。 為什麼？ 它使您能夠了解特定客戶檔案如何體驗在線旅程。 更具體地說，它可以幫助您確定每個角色的用戶體驗以及它們與其他角色的比較。



將這些角色與您的反饋結合起來非常簡單。 Mopinion 等許多在線反饋工具使您可以收集網站數據和反饋。 這些數據可以包括人口統計、興趣、位置等。 例如，您可以將 cookie ID 或存儲在 Google 數據層中的數據（例如客戶或細分數據、產品信息等）與反饋相結合，並深入了解特定角色或客戶群如何體驗您的網站或在線旅程。

在 A/B 測試中，這非常有用，因為您可以根據從這些角色中收到的反饋將某些測試針對某些角色。 這將使您深入了解這些不同的訪問者群體如何體驗任何給定的頁面。 有了這些信息，您一定會為每個角色提供最強大的 CTA 或內容。

停止盲目地運行 A/B 測試……

你現在看到這兩者如果一起使用有多麼強大嗎？ 通過收集客戶的反饋，您可以保證對 A/B 測試中應該優先考慮的內容有更好（和更深入）的理解。 更不用說您的網站或移動應用程序的持續優化可以為您節省大量時間和金錢，並與您的客戶建立忠誠度。 這是雙贏的！

想開始收集在線客戶反饋嗎？