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问题是伟大网站的中心

问题是伟大网站的中心
当您优化广告系列或网站时,很容易掌握所有答案。但是专栏作家Brian Massey解释了生成问题如何能够带领你走向成功。

问题变得糟糕。每个人都如此着迷于答案。我们讨好那些聪明,有所有答案的人。

你知道谁有答案吗?机器人拥有所有答案。像天网一样。在“终结者”电影中,机器人的回答是摆脱人类。

答案已经过去了。

我们似乎对几乎任何答案感到满意,通常是因为我们如此放心,以至于有人勇敢地提供一个答案。这就是我们迄今所称的领导力。做出决定比做出正确的决定更重要。专家不需要研究问题。他们是专家。

我们如此着迷于答案,我们忘记审查我们提出的问题。

“我可以养一条鱼吗?”与“你能教我钓鱼吗?”

我们唯一的问题似乎没有答案,比如“WTH?”

当数据便宜时,我们的管理人员可以简单地提供答案,即使这会使其降低意见。如果你有足够的钱,你的意见就有资格作为答案。数据变得便宜了。收集数据很容易帮助我们做出决策。

这让高管处于非常尴尬的境地。他们是有答案的人。但在营销和广告这样复杂的世界中,没有答案。只有指针和线索 – 通过人类思维的不可预测的运作的路标。

当我们忽略了收集数据的能力时,我们忽略了这些指南。

是时候爱上问题了。

问题来自他们自己的衣架。或者它是灯泡的一半?

问号或灯泡?
当您优化广告系列或网站时,您会发现通过生成问题可以获得最成功的结果。

收集问题
产生问题有两种主要方式:探索性和剥削性。在优化活动或网站的过程中,您将经常在这两种状态之间移动。

但要谨慎行事。每个都有它的位置。

我想知道…
当你开始说“我想知道”时,你会引出探索性问题。这些来自“我不知道”的问题往往是定性的,富有主观性。

这不是很令人兴奋吗?

我想知道副本或报价是否可以改进。

在某些时候,我们将结束我们的探索并开始下一阶段的提问。

我认为…
“我认为”问题是剥削性的。这些问题通常在研究探索性问题之后出现。

“我认为”问题有助于数据收集,因为它们可能被证明是错误的。这使它们在性质上更具量。

“我认为世界是平的。”

避免以’我认为……’开头
作为一个营销人员,你可能会发现自己跳过了探索性的“我想知道”阶段和“我认为”的权利。这是受压迫和过度劳累的营销人员的困境,组织以“我认为”的问题开始。

给自己买点时间。做15分钟的冥想或半小时的瑜伽,然后在跳到“我想”之前思考你的“我怀疑”的问题。

例如,转换优化行业正在成熟,有一次,我们认为可能是我们网站采用更加公司(即无聊)方法的时候了。

转换科学主页。
我们的“古怪”网站表现良好多年。

我们从一个“我好奇”的问题开始,问:

“ 我想知道我们古怪的网站是否应该更加公司化?”

这个探索性问题可能很容易变成一种剥削性的问题,“我认为我们需要让网站看起来更加公司化。”许多重新设计都是在如此少的想法上推出的。

这引发了几个探索性问题:

“ 潜在客户是否更喜欢竞争对手的做法?”

“ 如果网站传达专业性和权威性,我们可以问访问者吗?”

“ 有发言人(我)让我们看起来太小了吗?”

这些问题中的每一个都可以快速而廉价地进行研究。

我们决定收集一些这方面的数据。我们使用UsabilityHub对我们的主页和我们最大的竞争对手的主页进行了首选项测试。我们询问了50位访问者,“您觉得哪些公司最适合帮助提高您网站的销售业绩,以及您为什么会选择它?”这主要是定性研究,但价格低廉且可以快速收集。

我们发现,与我们的四大竞争对手相比,仅有2%的参与者更喜欢我们的网站。哎哟。

然后,我们创建了一个更具企业外观的模型,显示了我们网站的外观。我们再次进行了测试。

用户测试参与者更喜欢更加公司化的外观。
用户测试参与者更喜欢更加公司化的外观。

这一次,我们的网站占16%的时间。那是进步。

当我们查看参与者的评论时,我们发现许多人认为在竞争网站上找到的公司徽标赋予他们一定的可信度。这创造了一个剥削性的声明:

“ 我认为我们应该在主页上添加丰富多彩的客户标识。”

这引出了一个问题:

“ 我们主页上的客户标识会让人们更愿意和我们一起花钱吗?”

我们知道如何收集一些数据。所以我们做了一个我们看起来像企业主页的模型,顶部有徽标并运行另一个首选项测试。

即使用户说他们喜欢客户标识,他们也不喜欢我们主页的这种处理方式。
即使用户说他们喜欢客户徽标,他们也不喜欢我们主页的这种处理方式。

10%的新参与者倾向于使用此版本,由于样本量较小(n = 50),因此与之前的16%具有统计关系。这里没有灵丹妙药。

然后我们想,“我认为我们应该尝试一个非常不同的标题。”

一个“过头”的标题并没有改变统计数据。
一个“过头”的标题并没有改变统计数据。

这并未在新的偏好测试中显着改变针。我们将尝试更多的头条新闻。最终,我们将转向更具统计意义的数据收集方法:A / B测试。

留下问题
这归结为当我们坚持我们的问题时,我们会更好地确定支持或丢弃这些问题的数据来源。而不是寻找答案,我们开始接受不可避免的额外问题。

“我想知道”有多少读者会发现新的自由来坚持他们的问题?

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