Galería de mapas mentales Serie de experimentos de crecimiento de usuarios
El crecimiento de usuarios no puede limitarse a hacer planes y establecer objetivos. Sólo a través de experimentos prácticos podemos comprender verdaderamente los puntos débiles y las deficiencias, de modo que podamos remediarlos rápidamente o mejorarlos continuamente, y obtener mejores resultados en el siguiente experimento. El mapa enumera todo el proceso desde el inicio de la idea experimental hasta el análisis de los resultados experimentales, espero que te sea de ayuda.
Editado a las 2022-06-16 14:05:08,Este es un mapa mental sobre una breve historia del tiempo. "Una breve historia del tiempo" es una obra de divulgación científica con una influencia de gran alcance. No sólo presenta los conceptos básicos de cosmología y relatividad, sino que también analiza los agujeros negros y la expansión. del universo. temas científicos de vanguardia como la inflación y la teoría de cuerdas.
¿Cuáles son los métodos de fijación de precios para los subcontratos de proyectos bajo el modelo de contratación general EPC? EPC (Ingeniería, Adquisiciones, Construcción) significa que el contratista general es responsable de todo el proceso de diseño, adquisición, construcción e instalación del proyecto, y es responsable de los servicios de operación de prueba.
Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
Este es un mapa mental sobre una breve historia del tiempo. "Una breve historia del tiempo" es una obra de divulgación científica con una influencia de gran alcance. No sólo presenta los conceptos básicos de cosmología y relatividad, sino que también analiza los agujeros negros y la expansión. del universo. temas científicos de vanguardia como la inflación y la teoría de cuerdas.
¿Cuáles son los métodos de fijación de precios para los subcontratos de proyectos bajo el modelo de contratación general EPC? EPC (Ingeniería, Adquisiciones, Construcción) significa que el contratista general es responsable de todo el proceso de diseño, adquisición, construcción e instalación del proyecto, y es responsable de los servicios de operación de prueba.
Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
Experimentos de crecimiento de usuarios
generar ideas experimentales
1. Aclarar los objetivos de la prueba.
Funcionamiento correcto: partir de los problemas del usuario y del negocio
Mejorar la tasa de conversión de una sola tienda
prueba de redacción
prueba de diseño
Prueba de una sola página
Mejore las tasas de conversión de todo el embudo
prueba de ruta
Comparar indicadores de versiones nuevas y antiguas.
Nuevas funciones o versiones están en línea
Explora nuevas funciones
Experimentos complejos, MVP, funciones, algoritmos.
2. Encuentre información valiosa a partir de los datos
Ideas experimentales de alta calidad.
espectáculo
Las hipótesis experimentales tienen una alta tasa de éxito.
Los indicadores experimentales han mejorado mucho.
razón
La hipótesis experimental no está respaldada por datos.
Desarrollar hipótesis de alta calidad.
3 tipos de soporte de datos
Datos cuantitativos
Datos cualitativos
Mejores prácticas
Atraer la atención
aumentar la motivación
reducir la resistencia
Considere el escenario
N rondas de análisis de datos
Analizar datos y encontrar problemas.
formular hipótesis preliminares
Analice más datos y mejore la calidad de las hipótesis.
Mejor experimento: modelo de elevación
propuesta de valor
Un eslogan de marketing claro y potente permite a los usuarios percibir con precisión los beneficios que pueden obtener.
Correlación
Las páginas de destino y las páginas de conversión cumplen con las expectativas del usuario y están estrechamente relacionadas con la propuesta de valor.
claridad
El proceso de experiencia es claro y fluido, y los usuarios saben claramente qué hacer a continuación.
sentimiento de ansiedad
Haga restas y no dé demasiadas opciones a los usuarios
distracción
Reduzca la interferencia visual y el ruido de la información y solo sirva para un propósito principal.
sensación de urgencia
Incitar a los usuarios a tomar decisiones y perder la aversión.
3. Formar hipótesis experimentales.
Plantilla de salida
Si [cambios específicos]
Se espera que [un determinado indicador pueda mejorarse en un X%]
Porque [razones profundas-hipótesis respaldadas por datos]
Utilice plantillas para generar hipótesis experimentales claras.
Priorización
modelo de hielo
Impacto esperado (impacto) ¿Cuál es el impacto de un ensayo exitoso?
Probabilidad de éxito (confianza) ¿Cuál es la probabilidad de que la prueba tenga éxito?
Facilidad (facilidad) ¿Cuántos recursos o costo requiere el experimento para estar en línea?
Incrementar la influencia
La mayoría de los equipos de productos principales solo se preocupan por los usuarios principales
Llega a más usuarios
Ampliar activamente la cobertura y centrarse en los usuarios no principales
Comience con páginas y rutas de alto tráfico y experimente varias veces
Aumentar la facilidad
Validar hipótesis experimentales al costo más cercano a través de MVP
Cómo invertir los mínimos recursos y probar la hipótesis experimental lo más rápido posible
Si el experimento puede proporcionar resultados e ideas válidos
No busque una clasificación absolutamente precisa, sino aumente la frecuencia y la cantidad de experimentos.
diseño experimental
1. Seleccionar indicadores experimentales
Los indicadores experimentales correctos pueden probar de manera integral y precisa la autenticidad de la hipótesis experimental, midiendo así el éxito o el fracaso del experimento.
Tres tipos de indicadores para medir el éxito o el fracaso de los experimentos
Indicadores básicos (1)
Indicadores clave que determinan el éxito o el fracaso de un experimento.
Indicadores auxiliares (<10)
Tasa de conversión del paso de segmentación del embudo
Indicadores posteriores importantes
Otras métricas clave de usuario
Indicadores de marcha atrás (1-2)
Posibles efectos negativos del experimento.
2. Determinar la audiencia experimental.
¿Quién será incluido en el experimento?
Ejecutar experimentos en grupos específicos de usuarios.
¿Aproximadamente cuántas muestras se necesitan para el experimento?
significancia estadística
La diferencia en las tasas de conversión entre el grupo de control y el grupo experimental es real y no está causada por un error aleatorio.
Factores que afectan la cantidad de muestras necesarias para un experimento.
Tasa de conversión de la versión original
Tasa de conversión de nueva versión
Requisitos de significancia estadística
Cuanto menor sea el tráfico o los usuarios, mayores serán los cambios en el experimento.
3. Diseñar la versión experimental.
¿Cuántas versiones están diseñadas? ¿Cual es la diferencia?
Punto 1: La versión depende del número de hipótesis experimentales.
Punto 2: Aclare si se trata de un experimento de optimización o de exploración.
Punto 3: Cuantas más versiones, mayor será el número total de muestras necesarias
¿Cómo se distribuye el tráfico entre versiones?
Distribución uniforme del flujo
Eliminar la influencia de todos los factores externos.
Desarrollo y lanzamiento
Pasos específicos
Experimentos de desarrollo
Desarrollar una versión experimental.
datos enterrados
Control de calidad experimental y UAT
Consulta la versión experimental y los datos de los puntos de enterramiento.
experimento en línea
código en línea
Empieza a experimentar
Método experimental de enterramiento de indicadores 1. Herramientas de prueba A/B de terceros
Determinar indicadores experimentales.
Encuentre el comportamiento del usuario correspondiente
Definir requisitos: puntos enterrados de eventos de comportamiento.
Una vez completado el desarrollo, los datos se devuelven al software de prueba A/B.
El software de pruebas A/B calcula automáticamente los indicadores experimentales
Método experimental de enterramiento de indicadores 2. Analizar manualmente los resultados experimentales.
Determinar indicadores experimentales.
Defina los requisitos: ¿Qué usuarios están incluidos en el experimento de grabación? ¿Qué versión del experimento estaban viendo?
Se completa el desarrollo y los datos se devuelven a la base de datos.
Análisis manual, indicadores experimentales.
Analizar y aplicar resultados
1. Credibilidad de los resultados de la evaluación
Determinar si los resultados son estadísticamente significativos.
2. Analizar resultados experimentales.
¿El experimento tuvo éxito o fracasó?
Periodo de observación
observación a corto plazo
observación a largo plazo
¿Cuál es la razón detrás de esto?
embudo de segmentación
Investigación de usuarios
Agrupación de resultados
Experimentos de seguimiento
3. Decide el siguiente paso del experimento.
Experimento completado → analizar resultados
Comercializado
abandonar
Sigue iterando
Amplificar el impacto experimental
Aprovecha la victoria
aprender por analogía
Plan de ajuste