案例分析 •2019年5月22日

数据驱动设计领导者到32％增加在会员资格报名速度

概述

风险管理协会（RMA）是一个非营利的成员驱动的专业协会，服务于金融服务业。RMA的一大部分业务依赖于产生新成员。RMA的成员资格确保用户可以访问他们独家的行业领先的财务专业知识。我们的挑战是通过RMA网站上的会员资格类型页面增加会员注册。

我们将测试方法应用于此挑战：

此过程确保我们没有对我们的用户做出的假设，而是对数据的所有建议备份。

SEER的分析和创意团队通过以下方式分析了现有的会员类型页面：

这笔丰富的数据逐到两次初级观察结果：

这些数据导致我们相信人们困惑，也许可以来回弹跳，以弄清楚哪种会员类型适合他们。这种摩擦，通过不明确的呼叫动作复合，可能是妨碍会员注册。

根据RMA的流量和转换率，我们推荐了一个“大挥杆”测试，其中我们将基于奇异概念的所有重大变化 - 看看是否与用户赢得了新的方法。

我们形成了以下假设：

澄清基于受众动作的成员资格类型的成员资格信息 - 将提高所有应用程序类型的转换率。

我们的创意团队挖掘了新页面，向两种内容和设计提出建议，这些内容和设计直接返回我们分析的数据以及我们创建的假设。

通过与RMA的合作，我们最终确定了该页面并在网站上启动。虽然我们通常会通过Google Optimize运行A / B测试，但在为所有用户推出新页面之前，GDPR的一些技术并发症会导致我们枢转。我们推出了所有用户的页面，历史上历史上的影响与实时。

在5个月内完成会员类型，我们已经看到会员注册率增加了32％。我们还看到较少的用户在页面中跳跃的用户，导致我们相信我们有助于减轻混淆。我们还观察到更高的常见区域，例如学生会员资格。

令我们兴奋的结果，我们开始使用RMA进行我们的下一次测试。