拼多多掌柜必修课：售前转化+售后服务 A/B 测试：如何进行

拼多多掌柜必修课：售前转化+售后服务 A/B 测试：如何进行有效实验来提高转化率， 

拼多多掌柜必修课：售前转化+售后服务

越来越多人选择在拼多多开店，然而现在想要把店铺做大做强不是一件简单的事情。那些能够成功脱颖而出的店铺在运营过程中都离不开两点：售前转化和售后服务。

售前 ：促进咨询转化

网购商品时，不少买家会通过与客服进行沟通了解产品，这种时候就很考验客服的耐心了。

1.及时回复。当有客户咨询，一定要及时回复，我们可以提前编辑好一些快速回复的语句，提高回复率。虽然官方考核是3分钟达标，但是客服半天不予答复买家很容易就流失，所以建议做到30秒之内回复，回复越快成交率也会越高。

2.耐心解答。有一些客户喜欢打破砂锅问到底，会不停问：尺寸选哪个，有没有色差，如果有问题怎么办等等。这个时候就需要我们体现足够的耐心和专业性，可以提前做好一些常见问答的话术，避免售后投诉。

3.刺激需求。学会适当地推销，推销的时候要注意时机，要迎合买家的需求，有优惠活动也要告知买家。

比如：顾客询问是否有货?

① 如果有货，我们可以在回答的时候适当推销，“您好，能拍的都表示有现货，您看中直接拍下即可，全场满200减80，非常优惠。”

② 如果是无货的情况下，可以适当推销其它关联的相似的爆款，“亲亲不好意思这件商品太热销了目前断货哦!这几款商品也很不错呢!亲可以一起看下哦(发商品链接)”

售后服务：做好售后回访，维护评分评价

1.售后问题不可避免。同样的东西不能保证满足所有的顾客，所以问题就产生了，有的顾客会在收到货后以各种理由要求退货，如描述不符、色差大、质量不行...通过主动回访买家如果不满意的话可以及时解决问题，针对性地改进产品或服务。

2.评分评价影响转化率。维护好评分评价是店铺长久盈利的关键，如果因为低分差评影响后续转化率那就得不偿失了。

我们都知道，拼多多商品评论是无法修改或删除的!如果想要让客户给出高分好评的话，也需要客服及时地跟进工作，通过主动回访买家不仅能将差评扼杀在摇篮里，还能获得更多优质的五星好评，提升好评率和DSR评分。

发布于：吉林


A/B 测试：如何进行有效实验来提高转化率

A/B 测试（或拆分测试）会比较某个网页或应用等的两个版本，以确定哪个版本的效果更好。系统会随机向用户提供两个版本，然后根据特定的转化目标通过分析确定哪个版本的效果更好。“a”表示控制变量，而“b”表示变体。达到转化目标的版本被视为“获胜者”。

A/B 测试使您能够根据数据做出有关网页更改的决策，尤其是在优化和用户体验方面。这种类型的测试是转化率优化(CRO) 中的一种流行策略，因为它可以帮助收集有用的用户见解，让您有信心做出明智的决策。

对于能产生收入的网站来说，A/B 测试可以改变游戏规则。它是一种强大的工具，可以识别和解决访客痛点、最大化流量投资回报率并降低跳出率。此外，它是一种低风险策略，可让您快速且经济高效地更改网站。

A/B 测试如何影响 SEO

A/B 测试对SEO有显著影响，既有积极影响也有消极影响。积极影响在于，它可以增强页面优化，为用户的在线旅程提供独特的见解。反过来，这可以改善页面体验，搜索引擎在对网站进行排名时会非常仔细地考虑这一点。

但需要注意的是，A/B 测试被视为一种短期策略，而 SEO 是一种长期策略。因此，必须确保 A/B 测试结果不会损害 SEO 的长期收益。

Google 鼓励 A/B 测试，但遵循他们的指导方针至关重要。避免使用伪装，这是一种黑帽策略，会向用户提供与 URL 所建议的内容不同的内容。相反，使用 302 重定向和 rel=canonical 链接向 Google 展示您网页的意图并遵守他们的指导方针。

通过遵循这些做法，企业可以进行数据驱动的变革，从而更快地获得投资回报。

A/B 测试示例

A/B 测试可应用于各种情况下的各种元素。以下是一些可以进行 A/B 测试的常见示例：

头条新闻

图片

内容长度

字段数

表单字段

提交按钮文字

菜单结构

链接放置

导航栏设计

主题行

电子邮件内容

发送时间

广告文案

针对不同的人群

不同的价格点

折扣和促销

包括或排除某些功能

博客文章标题

按钮位置

视觉设计

通过系统地测试不同的元素，您可以不断优化和提高您在各个平台和渠道上的策略的有效性，培养成长和进步的感觉。

如何设置成功的 A/B 测试

您可以通过两种不同的方式实施 A/B 测试：用户体验和设计。测试用户体验可能意味着尝试不同的CTA、表单填写或导航。测试设计组件可能意味着尝试字体、图像、颜色和其他图形。您实施的测试类型取决于您的转化目标。

决定测试哪个组件后，请确保测试符合您的目标。A/B 测试的目标包括：

点击率提高

增加网站流量

降低跳出率

降低购物车放弃率

需要注意的是，您每次只能测试一个元素。测试多个元素可能会产生不可靠的结果，从而使测试结果不确定。

接下来，为测试创建一个控件和一个变量（“a”和“b”）。控件应包含测试对象的原始元素，而变量应包含更改后的元素。

最后，请记住，受众规模很重要。为了确保您的 A/B 测试结果具有统计意义，您需要足够的受众。这将帮助您得出有意义的结论并就您的网站做出明智的决定。

一旦处理好所有技术问题，就可以开始测试了。您可以使用 A/B 测试软件在受众中均匀分配变体。使用软件可以帮助确保您的测试获得最佳结果。

应避免的 A/B 测试错误

进行 A/B 测试时，避免某些错误非常重要。这些常见错误可能会导致数据失真并提供不可靠的结果。

同时测试多个变量：并发测试可能会使用户和搜索引擎爬虫感到困惑，难以理解页面的目的和内容。这可能会导致索引不正确和跳出率较高。

在不受控制的时间段进行测试：某些企业可能会在某些时间段看到销售额增加。例如，一家在线办公用品商店在秋季孩子们返校时可能会比在夏季初看到更显著的销售额。这些时期可能会影响测试结果。相反，在典型的销售周期内进行 A/B 测试更能确保获得最佳结果。

测试时间太短：如果 A/B 测试运行时间不够，您可能无法获得做出明智决策所需的结果。测试长度应基于获得足够流量以获得可靠测试结果所需的时间。

第一次测试后停止：A/B 测试是动态的，每次测试都建立在前一次测试的基础上。例如，您可能已经找到了最佳的 CTA 文本，但是当您更改按钮颜色时会发生什么？即使您的第一次测试失败，您也不应该因此而放弃更多测试。多次测试有助于确保您的页面具有最佳元素。

A/B 测试结果：现在怎么办？

测试运行足够长的时间后，您可以比较两组之间的关键指标（如点击次数或转化次数）。查看每组的平均效果。例如，如果有 100 人访问了版本 A，其中 20 人点击了，则版本 A 的点击率为 20%。如果有 100 人访问了版本 B，其中 30 人点击了，则版本 B 的点击率为 30%。

为了确保性能差异是真实存在的，而不仅仅是随机因素，您可以使用统计测试。这部分可能比较技术性，但一些工具和计算器可以提供帮助，确保您的 A/B 测试结果的可靠性。

统计显著性有助于确定两组（例如 A/B 测试中的版本 A 和版本 B）之间的差异是否可能是由随机因素以外的因素造成的。换句话说，它解释了观察到的效果（如更高的点击率）是否真实存在，而不仅仅是偶然。

如果差异具有统计学意义（意味着差异可能不是偶然的），您可以得出结论，认为某个版本更好。例如，如果版本 B 的点击率更高具有统计学意义，那么您可能会继续使用版本 B。

记住考虑可能影响结果的其他因素，例如测试持续时间、群组大小以及可能影响用户行为的任何外部事件。

持续测试和优化将帮助您实现最佳结果，并确保您的网站或应用不断改进。通过从 A/B 测试错误中吸取教训并实施最佳实践，您可以做出明智的决策，从而提高转化率并为您的在线业务带来整体成功。请记住，如果使用得当，A/B 测试是一种强大的工具，因此请花时间计划、执行和分析您的实验，以最大限度地发挥它们对您的业务目标的影响。

发布于：日本[db:内容]