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• 营销优化
• 转化率
• 数据分析
• 用户行为
• A/B测试
• 增长黑客
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• 电商营销

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 电子工业

ISBN：9787121244568

商品编码：1473705283

开本：16

出版时间：2014-10-01

基本信息

• 商品名称：测出转化率(营销优化的科学与艺术)
• 作者：(美)高尔德|译者:谭磊//唐捷
• 定价：68
• 出版社：电子工业
• ISBN号：9787121244568

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2014-10-01
• 印刷时间：2014-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：344
• 字数：459千字

内容提要

《测出转化率(营销优化的科学与艺术)》作者 Chris Goward(高尔德)通过己成功实现大幅提升转化 率的案例，展示了大量以营销为核心的电子商务网站 的测试设计方法及转化优化方案。书中作者强调了测 试及优化思维的重要性，并就实现方法做了详细讲解 。
     通过本书，读者将学到如何能够在网站遇到发展 和收入瓶颈时，测试出存在的问题并找到解决方案； 如何可以深入地了解客户需求，并以此为基础优化网 站，使其达到提升转化率的目的；如何提升网站的竞 争优势，把在线营销渠道变成高效的转化通道。
     对于互联网营销和广告行业的从业人员，想要通 过电子商务网站做营销的企业管理层，以及任何想要 通过电子商务提高营销效果的人，该书都是必备读物 。
    

作者简介

Chris Goward是WiderFUnnel的创始人兼CEO，Wide rFunnel是一个转化优化代理公司，曾经帮eBay、Google、BabyAge．com、SAP、Electronic Arts、Iron Mountain、Expensify、Hair Club等很多公司提升高达400％的转化率。Chris被认为是一个转化优化的思想先驱者，他的博客(WiderFun—nel.com／blog)相当有影响力，并且他经常在一些国际性的会议上做演讲。

目录

推荐序
译者序：测了才知道
序言：倍儿爽
引言
1 为什么你要测试一下
1.1 你的网站对你的生意至关重要
1.2 你的网站表现不佳
1.2.1 所有的网站都可以改进
1.2.2 表现不佳的“光环效应”
1.3 为了结果而做的网页设计（不是为了美观）
1.4 为什么“*优方法”不是*优的
1.5 房间里有一只“河马”吗
1.6 网站重新设计的风险和成本
1.6.1 新的网站设计可能伤害你的结果
1.6.2 错误使改进失色
1.6.3 网站重新设计要逐步进化
1.7 转化率优化提升营收而不增加广告支出
1.8 转化率优化和你的生意
1.8.1 各行业的转化率优化结果
1.8.2 计算转换率优化的收益
1.9 CRO和SEO一起工作
1.9.1 SEO和
1.9.2 怎样做CRO才不会损害你的
1.10 你要测试一下
2 转化优化是什么
2.1 转化优化需要受控测试
2.1.1 受控测试的科学方法
2.1.2 选择一个测试样本（不是任意的，而是统计的）
2.1.3 使用受控测试的专门工具
2.1.4 “*优方法”不是转化优化
2.1.5 前与后法不是转化优化
2.1.6 外在因素干扰你的数据
2.1.7 可用性测试不是转化优化
2.1.8 访客调查不是转化优化
2.1.9 热力图点击跟踪不是转化优化
2.2 转化优化是什么
2.3 谁是你的目标受众
2.4 设置目标
2.4.1 目标定义
2.4.2 目标瀑布
2.4.3 给目标排优先级
2.4.4 应该优化微转化吗
2.4.5 网站分析目标与转化优化目标的对比
2.5 持续的改进循环
2.5.1 持续的改进是成功的关键
2.5.2 从宏观走向微观
3 给测试对象定优先级
3.1 用数据来给测试排优先级
3.1.1 你的网站分析数据
3.1.2 你的主页不是你的正门
3.1.3 看页面模板层面的数据
3.2 PIE优先框架
3.3 优先测试有大量提升空间的页面
3.3.1 *常退出页
3.3.2 分析你的转化漏斗
3.3.3 收集定性的数据
3.4 优先测试重要的页面
3.4.1 流量高的页面*重要
3.4.2 高访问代价的页面*重要
3.5 优先测试容易测试的页面
3.5.1 考虑技术实施
3.5.2 考虑体制障碍
3.6 用权重表排优先级
3.7 定期重排优先级
4 用LIFT模型来设置假设
4.1 方法比窍门*有价值
4.2 我们大脑中的大猩猩
4.3 LIFT模型
4.3.1 价值主张
4.3.2 相关性
4.3.3 清晰度
4.3.4 焦虑感
4.3.5 注意力分散
4.3.6 紧迫感
4.3.7 问题就是机会
4.4 把弹珠罐装满
4.5 创建合理的假设
4.5.1 假设是结构
4.5.2 从好的到超棒的假设
4.6 启动测试的窍门
5 优化你的价值主张
5.1 价值主张的等式
5.2 访客的认知过滤
5.3 有形的性能
5.3.1 产品或服务的性能
5.3.2 奖励和提供物
5.4 无形的好处
5.4.1 信誉度
5.4.2 社会认同
5.4.3 个人利益与公司利益的关系
5.5 成本
5.5.1 价格
5.5.2 递送成本
5.5.3 免费的惊人力量
5.5.4 关联成本
5.6 你的价值主张是什么
5.7 测试你的价值主张
6 为相关性优化
6.1 营销漏斗相关性
6.2 来源媒体的相关性
6.2.1 广告信息的相关性
6.2.2 搜索关键词的相关性
6.2.3 电子邮件的相关性
6.2.4 创建落地页面来源相关性的三种方式
6.3 目标受众的相关性
6.3.1 客户细分
6.3.2 用户召唤行为相关性
6.3.3 腔调的相关性
6.4 导航的相关性
6.5 竞争的相关性
7 为清晰化优化
7.1 信息层级清晰化
7.1.1 网站层面的信息层级
7.1.2 页面层面的信息层级
7.2 设计的清晰化
7.2.1 视觉流向的清晰化
7.2.2 图片的清晰化
7.2.3 色彩的清晰化
7.3 用户召唤行动清晰化
7.4 文案的清晰化
8 为焦虑感优化
8.1 隐私的焦虑感
8.2 可用性的焦虑感
8.2.1 表格的可用性
8.2.2 网站的错误
8.2.3 网站的速度
8.3 努力度的焦虑感
8.4 完成度的焦虑感
8.4.1 安全
8.4.2 细则
8.4.3 品牌的信誉
8.4.4 交付的承诺
8.4.5 保证、退货和取消订阅
8.5 把焦虑感变成你的优势
9 为注意力分散优化
9.1 两个分散注意力的点
9.2 **印象的注意力分散
9.2.1 通过潜在客户的双眼来看
9.2.2 内容太多
9.2.3 令人望而生畏的文字
9.2.4 复杂的图形
9.2.5 超大的标题
9.2.6 冗余
9.3 消息的注意力分散
9.3.1 太多信息
9.3.2 不相关的内容
9.3.3 选项太多
9.3.4 导航条
9.3.5 图片的注意力分散
10 为紧迫性优化
10.1 内在紧迫性
10.1.1 紧迫性的季节效果
10.1.2 制造内部的紧迫性
10.2 外在紧迫性
10.2.1 优惠效果的紧迫性
10.2.2 创造优惠紧迫性
10.3 回复的紧迫性
彩插 色彩对转化效果的影响
热力图
清晰性和注意力分散
引起注意力分散的可信度问题
视觉上的重点
按键
色彩对比
内容过于臃肿
复杂的图形
超大的标题
挑战者和优胜者
EA公司提升了128%的游戏注册转化率
Nurse.com提升15.7%的订阅数
BabyAge.com提升22%的电子商务销售额
Hair Club提升20%的潜在客户转化率
SAP提升32.5%的潜在客户转化率
Travel Media的市场人员通过全站的转化优化测试让收入翻倍
AllPopArt.com整站的产品页面测试提升42%的平均访客收入
11 测试你的假设
11.1 设置测试目标
11.1.1 目标的类型
11.1.2 小心使用点击率
11.1.3 目标触发器
11.1.4 一个目标的目标
11.1.5 多目标的跟踪
11.2 选择测试区域
11.2.1 模板页面
11.2.2 单独的静态测试页面
11.2.3 单独的动态内容页面
11.2.4 整站的部分测试
11.3 选择测试种类
11.3.1 考虑流量
11.3.2 多元测试
11.3.3 A/B/n测试
11.3.4 我的建议：重点做A/B/n测试
11.3.5 可选路径测试
11.4 分离并洞察
11.5 如何得到*棒的结果
11.5.1 大胆测试
11.5.2 测试尽量少的版本
11.5.3 尽量避免委员会测试
11.5.4 胜出要有足够的统计置信度
11.5.5 保持控制
11.5.6 请测试专家
12 分析你的测试结果
12.1 读懂茶叶
12.2 监控你的测试
12.2.1 等到足够的统计数据
12.2.2 拿掉表现落后的网页
12.2.3 不要过早放弃
12.3 评估结果
12.3.1 你的结果有多准确
12.3.2 多个目标
12.3.3 收入结果
12.3.4 分离性比较
12.4 下一步测什么
12.4.1 重新调整优先级
12.4.2 重复测试没有结论的测试
13 战略市场优化
13.1 目标是对市场的洞察性
13.2 优化宣言
13.3 成为市场优化的倡议者
索引

洞悉人性，驾驭增长：探索商业策略、用户行为与数据驱动决策的深度指南 一、 商业世界的底层逻辑与增长引擎的秘密 本书旨在为追求卓越商业成就的实干家们提供一套系统性的思维框架，深入剖析现代商业环境中驱动增长的核心要素。我们不再满足于表面的营销口号或直觉判断，而是深入挖掘驱动市场波动的深层力量——人性、市场结构与数据洞察的交汇点。 第一部分：重构商业认知——从线性思维到系统化增长 在信息爆炸的时代，成功的企业不再是线性发展的产物，而是复杂适应系统的优化者。本部分将系统地介绍如何打破传统的“投入产出比”陷阱，建立起一个能够自我学习、自我优化的增长循环。 1. 企业即生态系统： 探讨一个成功的商业体系是如何由产品、市场、用户社群和技术基础设施共同构成的。重点分析生态系统中的关键节点——例如，首次用户体验（Onboarding）的摩擦系数如何决定了后续的留存率。我们将剖析那些看似微小的流程优化，如何积累成巨大的竞争壁垒。 2. 价值共创而非单向价值交付： 市场正在从“推销”时代迈入“共创”时代。本书详细阐述了如何识别并激活用户群体中的“超级用户”或“倡导者”，将其转化为产品迭代和市场推广的共同创造者。讨论社区驱动增长（Community-Led Growth, CLG）的实操模型，以及如何设计机制鼓励用户贡献价值，而非仅仅消费价值。 3. 机会成本与稀缺性经济学： 分析在资源有限的市场中，企业资源分配的艺术。重点讲解如何量化不同增长路径的机会成本，避免陷入“什么都想做”的无效努力。通过对时间、资本和注意力这三种核心稀缺资源的精确管理，实现资源的最大化效能。 第二部分：用户行为的深度解码——心理学在商业决策中的应用 商业决策的本质是对人性的预测与引导。本部分将深入探讨行为经济学、认知心理学与社会影响理论，并将这些理论转化为可执行的商业策略。 1. 认知负荷与决策疲劳： 现代用户面临着过载的信息和选择。本书提供了一套“极简主义”设计原则，教你如何通过减少认知负荷（Cognitive Load）来提升关键决策点的完成率。案例分析将聚焦于复杂的购买路径、信息架构的优化，以及如何利用“默认选项”的力量。 2. 锚定效应、损失厌恶与价值感知： 深入解析用户如何形成价格感知和价值判断。我们不仅讨论如何设置有竞争力的价格，更关注如何通过“框架效应”（Framing Effect）和“损失厌恶”心理，让用户感觉获得的价值远大于他们付出的成本。涉及定价策略的设计、订阅模型的升级以及附加价值的有效沟通。 3. 社会证明与从众心理的精妙运用： 研究在数字环境中，信任是如何快速建立和传播的。从传统的客户评价，到新兴的KOL合作、UGC（用户生成内容）激励机制，本书提供了一份构建社会信任图谱的指南，旨在安全、有效地利用人类对群体认同的本能需求。 第三部分：数据驱动的迭代艺术——从“指标崇拜”到“洞察驱动” 数据是燃料，但洞察才是引擎。本部分的核心在于教授读者如何建立一个真正能够产生指导性洞察的数据文化，而非陷入无休止的指标跟踪。 1. 构建指标健康体系（Metric Health System）： 区分“虚荣指标”（Vanity Metrics）与“行动指标”（Actionable Metrics）。我们将介绍如何设计一个层次分明的指标体系，确保团队关注的焦点始终与企业的核心战略目标保持一致。重点讲解如何定义领先指标（Leading Indicators）来预测未来的业务表现。 2. 实验设计的科学性与严谨性： 在一个快速变化的市场中，A/B测试是必需品，但如何设计一个高效、无偏见的实验至关重要。本书提供了关于实验周期、样本量计算、多变量测试（MVT）的实战经验，以及如何避免常见的实验陷阱，如“观察者效应”和“时间依赖性偏差”。 3. 因果推断而非相关性陷阱： 商业决策的风险在于将相关性误认为因果性。本部分将介绍非实验性因果推断方法（如倾向得分匹配、断点回归等在市场营销中的应用），帮助决策者更准确地评估某项干预措施（如新的广告投放、产品改版）对最终结果的真实贡献。 第四部分：组织能力的构建与规模化增长的挑战 伟大的战略需要高效的组织来执行。本书的最后一部分关注于如何将科学化的增长思维融入企业文化，并应对规模化带来的结构性挑战。 1. 跨职能协作的“增长回路”： 分析传统“竖井式”部门结构对增长效率的扼杀。提出建立以用户旅程为中心的、由产品、技术、市场和运营共同参与的“增长小组”（Growth Pods）模型，确保决策的流畅性与执行力。 2. 构建“试错安全网”的文化： 增长的本质是持续的试错。讨论如何建立一种鼓励大胆假设、快速验证、并从失败中快速学习的组织文化。重点在于区分“可接受的失败”（Exploration Failure）与“不可接受的失误”（Execution Failure）。 3. 技术栈的选择与数据伦理： 探讨在数据驱动决策过程中，所需基础技术架构的选型原则，以及如何在利用用户数据最大化商业价值的同时，严格遵守数据隐私与伦理规范，维护长期用户信任。 结语：持续精进的旅程 商业世界没有终点，只有不断优化的过程。本书提供的是一套思考的工具箱和一套严谨的方法论，引导读者建立起永不满足于现状的探索精神，将商业活动从猜测提升到科学的层次，最终实现可持续、可预测的高质量增长。 --- 目标读者： 市场总监、产品负责人、增长黑客、数据分析师、企业创始人及任何致力于通过科学方法驱动业务增长的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我的第一反应是“终于有救了！”。我是一名小型电商的运营者，每天都在为流量和转化率绞尽脑汁。我们投入了很多精力做推广，也花费了不少钱，但效果总是起起伏伏，很难找到稳定的增长点。很多时候，我们都是凭经验或者听别人说的，感觉哪里有问题就改哪里，但却很难说清楚具体是哪个环节出了问题，以及改了之后到底有没有用。这本书的标题“测出转化率(营销优化的科学与艺术)”，就像一束光，照亮了我前行的方向。我最看重的是它提到的“科学”，这说明它会教我用一种系统性的、可量化的方式来分析问题，而不是凭主观臆断。我希望书中能有关于用户行为分析的详细讲解，比如如何通过数据追踪用户的点击路径，了解他们在哪个页面流失最多，以及为什么会流失。更重要的是，我希望它能教我如何设计有效的转化率测试，比如在落地页上测试不同的标题、图片、按钮文案，甚至是页面布局，并且能够准确地判断出哪个版本的效果更好。而“艺术”部分，我理解为如何将这些数据洞察转化为具有吸引力的用户体验，让用户在看到营销内容时，能够产生共鸣，并最终完成转化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“测出转化率(营销优化的科学与艺术)”给我一种非常实在和落地的感觉。作为一名营销从业者，我深切体会到，在实际工作中，如何真正“测出”效果，并基于这些“测出”的结果进行优化，是多么重要且具有挑战性。很多时候，我们投入大量的资源进行营销活动，但最终却难以清晰地评估其ROI，更不用说找到持续提升转化率的有效方法。我期待这本书能够提供一套系统性的解决方案，帮助我理解转化率背后的逻辑，并掌握科学的测试方法。例如，我希望书中能详细讲解如何设定清晰的转化目标，如何设计有效的A/B测试，以及如何分析测试结果并做出明智的决策。同时，“艺术”这个词的出现，也让我看到了这本书的独特之处。它似乎在暗示，除了科学的数据分析，我们还需要具备一定的创意和洞察力，才能将冰冷的数据转化为打动人心的营销内容。我希望书中能有一些关于用户心理学、行为经济学在转化率优化中的应用，以及如何通过文案、视觉设计等元素来提升用户体验和转化率的精彩内容。这本书，将是我提升营销实战能力的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，没有过多的花哨元素，反而透露出一种沉稳和力量感，正如书名所传达的“科学与艺术”的精髓。我最近一直在思考如何更有效地进行数字营销，特别是对于线上销售渠道，转化率的提升直接关系到业务的生死存亡。市面上关于营销的书籍很多，但很多都偏向于理论的空谈，或者是经验的分享，缺乏一套可操作的、有数据支撑的框架。而这本书的标题“测出转化率”，直接点出了核心痛点，即“测出”这个动作，意味着它会教你如何去衡量、去验证，而不是凭感觉猜测。我特别想知道书里面是如何讲解“转化漏斗”的，以及如何识别和优化其中各个环节的瓶颈。再者，我希望书中能有一些实际案例的分析，能够让我看到理论如何在真实世界中落地，并且取得显著的效果。我期待这本书能提供一些具体的工具和技术，帮助我建立一个持续优化的循环，让我的营销活动能够像科学实验一样，不断迭代，精益求精。同时，书中提到的“艺术”部分，也让我期待能够从中获得一些创意上的启发，如何将数据分析的结果转化为能够打动人心的营销内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就充满了吸引力，"测出转化率(营销优化的科学与艺术)"，听起来就感觉掌握了某种秘密武器，能够让营销投入不再是盲目烧钱，而是精准高效地产生回报。我一直对数据驱动的营销策略非常感兴趣，但很多时候，在实际操作中会遇到各种各样的问题，比如如何准确地衡量效果，哪些数据才真正有价值，以及如何在看似冰冷的数字中提炼出艺术般的洞察。这本书似乎正好解答了我心中的疑惑，它将“科学”和“艺术”这两个看似矛盾的概念巧妙地融合在一起，暗示着我们不仅要懂数据分析，更要懂得如何将这些分析转化为具有吸引力和说服力的营销活动。我期待这本书能提供一套系统性的方法论，帮助我理解转化的本质，并学习如何通过严谨的测试和优化，不断提升营销活动的ROI。尤其是“科学”部分，我希望它能详细介绍一些常用的转化率测试方法，比如A/B测试、多变量测试等，以及如何设计有效的实验，收集可靠的数据，并进行科学的分析。同时，“艺术”部分也让我充满好奇，它会是如何将数据洞察转化为创意和策略的呢？是关于用户心理的解读，还是关于文案和设计的优化技巧？这本书的内容，一定会让我耳目一新。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉就是它的专业性和深度。在如今这个信息爆炸的时代，想要在营销领域脱颖而出，就必须掌握科学的方法和精妙的艺术。这本书的名称“测出转化率(营销优化的科学与艺术)”，精准地概括了它所要探讨的核心内容。我一直认为，有效的营销并非纯粹的创意堆砌，更需要严谨的数据支撑和持续的优化迭代。我对书中如何构建一个完整的转化率监测和优化体系非常感兴趣。例如，它是否会介绍如何从零开始建立一套数据分析的流程，如何选择合适的指标来衡量转化效果，以及如何解读这些数据并从中发现潜在的问题。同时，“艺术”这个词的加入，也让我对接下来的内容充满了期待。它意味着这本书不会仅仅停留在冰冷的数据分析层面，而是会引导读者如何将这些数据洞察转化为更具人性化、更打动人心的营销策略。我希望书中能有一些关于用户心理学在营销中的应用，以及如何通过创意设计来提升转化率的精彩讲解。这本书，无疑将是我在营销优化道路上的一个重要指引。