Несколько недель назад я написал статью под названием «5 простых способов улучшить частоту ответов на тесты прямо сейчас», где я поделился простой 5-шаговой структурой, которая поможет вам добиться большего и лучшего качества ответов на тесты. 5 A, чтобы увеличить ваш ответ:
- признать
-
спросить
-
окружающая среда
-
анализировать
-
ценить
После написания статьи я понял, что каждая из этих статей может иметь более подробную статью, поэтому я хотел провести углубленный анализ каждого из шагов в структуре.
Во-первых, убедитесь, что вы узнали, кто ваш клиент, и какую проблему вы пытаетесь решить для своего клиента. Во-вторых, вы должны задать правильные вопросы. В-третьих, вы должны создать подходящую среду для вашего пользователя. Сегодня я объясню, как «проанализировать» ваши результаты и повторить вашу анкету для улучшения.
Создайте свой собственный тест сейчас!
Как узнать, работает ли ваша анкета?
Для начала нам нужно проанализировать результаты теста. Во-вторых, нам нужно выполнить итерацию, чтобы увеличить частоту ответов в будущем.
Проанализируйте свои результаты:
Я часто могу быть слишком уверен, что моя анкета работает, потому что я был очень уверен в своей первоначальной гипотезе и что она будет работать идеально. К сожалению, я тоже часто ошибаюсь, поэтому мне нужно быть скромным и анализировать результаты с объективной точки зрения.
Лично я работал над калькулятором главы 13, который позволит людям понять различные варианты облегчения бремени задолженности. У пользователя есть два варианта: 1] приблизительная оценка и 2] точная оценка. Приблизительная оценка содержит менее 10 вопросов и занимает около 2 минут, а точная оценка содержит около 30 вопросов и занимает около 5-10 минут. Точная версия гораздо более полная и позволяет нам лучше ориентироваться, но она длиннее и требует электронной почты.
Для этого эксперимента я попробовал два разных варианта целевой страницы:
-
Перейти непосредственно к вопроснику точной оценки
-
Перейдите на домашнюю страницу, где вы сможете решить, выбрать ли тест для точной оценки или тест для приблизительной оценки.
Interact имеет потрясающую функцию анализа, которая позволит вам точно измерить разницу в данных преобразования. Что мне нравится, так это то, что он имеет воронкообразное преобразование с точками данных о том, как отслеживаются его преобразования.
Давайте посмотрим результаты моей анкеты. Для моей предыдущей анкеты мы получили следующие результаты:
-
Когда пользователь перешел непосредственно к вопроснику для точной оценки, у нас было 63 представления по 258 кликов.
-
Когда у пользователя была возможность выбора между вопросником с точной оценкой и вопросником с приблизительной оценкой, мы получили 94 представления из 155 кликов.
Теперь я могу подключить его к калькулятору A / B-теста, чтобы определить, являются ли мои результаты статистически значимыми. Это кажется немного очевидным, но я обычно проверяю свои данные на A / B калькуляторе только для подтверждения. Есть много калькуляторов статистической значимости, но я обнаружил, что калькулятор теста Нила Пателя работает хорошо, и мне нравится пользовательский опыт.
Вот мои результаты:
Чтобы сделать еще один шаг вперед, я хотел бы перейти на вкладку «Вопросы и ответы» Interact Analytics, на которой детально представлены впечатления и ответы, чтобы измерить процент вовлеченности. Понимание обязательства жизненно важно для понимания того, где ваши пункты доставки могут быть в вашей анкете. Для нас мы поняли, что точка доставки обычно – это когда пользователь должен ввести личную информацию, такую как электронная почта или номер телефона. Вам могут понадобиться эти данные по той или иной причине, но идеи Q & A могут быть полезны для изучения всех взаимодействий ваших пользователей. Вы также можете увидеть больше случайных возвратов, что может быть связано с тем, что ваш пользователь ожидает более короткий тест. В любом случае, понимание вашего процента участия очень полезно для анализа ваших результатов.
Итерация и повторение:
Как вы можете видеть, «возможность выбора» версии дает статистически значимый результат. Однако вы должны понимать, как работают все данные, потому что верно то, что вывод версии «возможность выбора» выглядит намного лучше, но проблема в том, что большинство людей взяли только приблизительную оценку, поэтому вы можете не захотеть переходить на статистически значимый результат только потому, что данные выглядят лучше. Вам нужно убедиться, что вы понимаете данные.
Что я сделал На самом деле я переключился на статистически значимый результат, потому что некоторые люди сразу хотят получить версию с точной оценкой, а другие примут версию с приблизительной оценкой, а не версию с точной оценкой. Посмотрим что получится.
При оспаривании вашей первоначальной гипотезы важно понимать данные с объективной точки зрения. Цель состоит в том, чтобы продолжить тестирование и повторение, пока вы не сможете устранить слабое место вашего клиента на основе собранных данных.
Создайте свой собственный тест сейчас!
