使用定性和定量數據進行更好的生長實驗

增長營銷不是為了速戰速決； 它是關於建立一個數據驅動的基礎，使您能夠無限期地擴展您的公司。 在那個基礎上是您的客戶——如果您希望您的基礎強大，您需要首先投資於滿足您的客戶。

要成功發展您的公司，您需要了解是什麼促使您的客戶在您的網站上採取行動（或不採取行動）。 這需要全面了解您的客戶、他們的決策過程和他們的旅程。 只有擁有定量和定性數據，才能獲得完整的視圖。 定量數據源於分析並提供“什麼”（他們正在採取的行動），而定性數據來自用戶研究並提供“為什麼”（他們採取這些行動的原因）。

“在漏斗的每個部分同時擁有定量和定性指標並同時查看它們以確保您不僅在改善業務指標，而且在提高客戶滿意度，這一點非常重要。” – Nikunj Kothari，Opendoor 增長產品主管

將來自 Amplitude 的豐富產品分析與來自 UserLeap 等工具的持續研究相結合，是全面了解您的銷售漏斗的最佳方式，因此您可以做出最佳的增長營銷決策。

使用產品分析來識別客戶問題

產品分析通過跟踪和揭示定量數據來幫助識別客戶問題。 定量數據，如保留率、跳出率和註冊率，可以表明您的營銷工作中存在的問題，如果這些比率的發生率過高或過低。

定量數據告訴你問題是什麼，無論是低保留率還是高跳出率。 如果沒有定量數據，您對營銷問題的任何想法都只是猜測。

要獲得定量數據，您需要運行 Amplitude 提供的產品分析。

識別問題

要正確利用產品分析，您必須首先使用 Amplitude 在高水平上分析您的渠道，以找到改進機會，例如整體客戶生命週期價值和表現最佳的收購活動。 這些高級信息突出了明顯的危險信號，例如在某些日子與客戶的急劇下降或表現不佳的活動，這些信息對成長型營銷人員和產品團隊都很有價值。

比方說，在查看您的渠道時，您發現用戶數量在廣告系列之後激增，但不久之後就下降了。 到月底，您的用戶數量比前一個月多，但與月初不同。 在仔細檢查您的 n 天保留率後，您會注意到在第五天留下了許多新註冊。 給你一個具體的問題來解決：人們在使用你的應用程序五天后就放棄了。

仔細看看你的觀眾

接下來，超越典型的分析——頁面流量和跳出率——並查看同類群組或受眾細分。 與一般交通信息不同，群組可以分為行為組。 使群組信息比一般流量更有意義，因為群組與現實生活中的行為和行為相關聯。

您的高級分析顯示，在使用您的產品的第五天，客戶急劇下降，因此您深入研究了同類群組，看看誰實際上在流失。 在查看了您的 n 天留存率和第五天離開的同類群組後，您意識到其中許多客戶並未使用您應用中的社交分享功能。 現在，人們在五天后離開的問題有一個線索可以解決：推動社交共享功能的使用。

為問題設置轉換驅動程序

一旦您確定了您正在解決的問題的潛在解決方案，請設置可以解決或解決該問題的轉換驅動程序。 轉化驅動程序是您想要監控的理想操作，例如在您的應用中使用社交分享或創建播放列表。 轉化驅動因素因隊列和活動而異。 想一想：我希望這個特定的小組做什麼？

您知道使用社交分享的用戶往往會停留更長時間，因此社交分享是您此次活動的轉化驅動力。 使用 Amplitude 為社交分享創建轉換驅動程序，然後繼續假設您可能如何吸引更多客戶嘗試此功能。

假設和 A/B 測試

此時，您知道要修復什麼，並且設置了轉換驅動程序。 現在，您需要集思廣益來提高轉化驅動力並測試這些假設。 問問自己：我們如何才能使這些轉變成為現實？

如果您希望人們使用社交共享功能來查看這些客戶是否停留超過五天，您可以 A/B 測試各種強調社交功能的應用程序佈局，例如將其調用或投放廣告的彈出式教程展示社交分享功能的好處的活動。 從那裡，密切監視您的轉換驅動程序性能，並查看哪些更改影響最大，微調最有效的方法。

值得注意的是，在運行這些 A/B 測試時，您需要捕獲盡可能多的數據——失敗的測試可以提供盡可能多的有用數據，甚至比成功的測試更多。

然而，這些定量數據僅揭示了部分情況。 定性數據提供了更精細的細節，並允許您確保使用盡可能多的信息進行定量驅動的更改。

運行用戶研究以深入了解客戶問題背後的原因

在確定客戶漏斗中的問題後，改進增長營銷的下一步是查明問題所在。 而且您只能通過定性數據（通過第一手調查提供的數據）確定您的問題存在的原因。

直接向您的受眾詢問特定問題或增長實驗的調查，例如新更改的號召性用語或按鈕位置，為您提供了單一的事實來源：您的客戶。 這消除了一般分析可能留下的任何疑問，並允許您直接解決問題。 但請記住：定量數據提供了通過定性研究提出正確問題所需的信息。

因此，如果定量數據表明您的問題是用戶註冊後第五天的保留率較低，那麼您可以使用定性數據來幫助確定用戶在五天后離開的原因。

收集定性數據的最佳方法之一是使用微調查，這是一種嵌入到您的網站或應用程序中的快速調查，UserLeap 提供。 從那裡，您可以要求客戶提供有關某項功能的反饋 - 再次消除您的數據留下的任何疑問。

讓我們回到不使用社交分享的人群。 使用定量分析，我們發現了早期離開應用程序和不使用共享功能的人之間的相關性。 我們甚至嘗試了各種佈局和彈出窗口來嘗試推動該功能的使用——所有這一切都是可能的，因為我們有來自 Amplitude 的定量分析。

接下來，使用 UserLeap，我們可以利用微調查來詢問人們為什麼使用或不使用社交共享功能。 我們甚至可以向人們詢問用於推廣它的功能或彈出窗口的新位置，以確定這些更改為什麼有意義或沒有意義。 這使您可以深入問題的核心並使該功能對更廣泛的受眾更具吸引力，從而提高保留率。

定性研究的有用性超出了上述單個用例。 持續研究可以幫助您在構建假設的同時發現原因，並幫助您檢驗假設，讓您在問題真正成為問題之前嘗試解決問題。

例如，您可以使用註冊障礙微觀調查在各種登陸頁面上線之前對其進行測試，以查看哪些頁面表現最好或最差，以及原因。 這些微調查的反饋將幫助您在上線之前構建最有效的網站或應用程序，從而為您留下最好的第一印象。

使用 UserLeap 強大的、人工智能驅動的文本分析，您可以快速篩選任何調查，無論是關註註冊障礙還是改進實時功能。 UserLeap 的文本分析將從答案中提取關鍵術語、情緒和主題，以幫助您找到共同點或反復出現的問題。 有了這些信息，您可以快速做出有意義的改進，以滿足客戶的需求。

使用定量和定性數據創建更好的生長實驗

借助定量和定性數據，您現在可以獲得有關如何、什麼、何時、何地以及為什麼的答案，使您能夠通過 UX 實驗做出明智的決策，解決客戶問題，並更好地了解您的受眾。

在為實驗創建假設時，利用您現在擁有的全部數據：構思和測試滿足潛在客戶問題的解決方案，而不是僅僅解決表面級的業務指標。 結合 Amplitude 和 UserLeap 的強大功能，使這個過程盡可能輕鬆和無縫。 但不要相信我們的話：

“在 Opendoor，Amplitude 和 UserLeap 都是我們 PM 技術堆棧的重要組成部分。 Amplitude 向我們展示了我們何時何地遇到問題，而 UserLeap 幫助我們快速找出原因。 如果沒有 UserLeap 提供的定性見解，我們將需要花費數週時間部署許多 A/B 測試來解決我們最緊迫的問題。” – Nikunj Kothari，Opendoor 增長產品主管

無論您的網站或應用程序是上線還是處於早期測試階段，您的客戶都是您的真實來源。 找到具有定量和定性數據的來源，並創建一個可以想像出最佳第一印象的應用程序。

了解 Opendoor 如何通過將定性和定量分析與 UserLeap 和 Amplitude 相結合來加速實驗並推動產品增長。 立即觀看錄製的網絡研討會。