每天都有越来越多的公司在进行加速增长的试验，这已经不是什么新闻了。
但他们之间的一个共同问题是，只在客户旅程中的孤立时刻运行测试是多么困难。
通常在旅程的开始就开始尝试比较容易，比如在登陆页。但扩大实验更高级的步骤会带来与技术甚至文化相关的额外复杂性。
这种“短视”会导致许多奇怪的情况。例如:
在Seer的工作中，我们帮助内部增长/营销/CRO团队在实验中发展，我遇到过一些案例——几年来有几次——令人惊叹的SaaS公司面临以下场景:
营销/增长团队过去常常将大部分时间投入到运行测试以最低限度地提高转化率的恶性战斗中(5%、3%、1%……)有时更少)在网站和登陆页面上，已经很好地优化了。与此同时，超过80%开始SaaS试用的人没有回来……
奇怪的情况，我知道。但惊人的普遍。原因与我上面所说的有关:对于增长专业人士来说，尝试优化客户获取是本能上更常见的(在技术上更容易)。
但最大的增长机会往往在客户旅程的前方。
如果说有一件事还没有被探索得太多，那就是在客户保留中应用营销实验技术和文化。
因此，通过实验提高用户留存率是我们这篇文章的主要主题。
通过以下4个步骤学习如何利用实验来提高留存率:
保留还是死亡
留存率很少被视为业务的关键指标。与新客户获取相关的指标通常会成为当前的优先级，因为它们在短期内的影响更大。而且，由于大多数团队都以短期结果为目标(例如，月度或季度目标)，这最终会成为事情的自然趋势。
但客观地看，这是没有意义的不优先保留。
从数学上讲，企业加速和可持续增长的关键在于留住客户的能力，这是无可争辩的。毕竟，赢得新客户往往比保持已经争取到的客户的忠诚度要昂贵得多。
更不用说高留存率对竞争力至关重要的指标产生的积极影响了，比如LTV(终身价值:客户在整个关系中为公司带来的财务回报)和MRR(每月经常性收入)。
注意我在上面强调了“竞争力”这个词。
这是因为，一家在留住员工方面面临挑战的公司，在收购方面也往往会被竞争对手超越。你知道为什么吗?
留存率低的企业往往拥有较低的ltv。当你的LTV很低时，你便不能花太多钱去赢得新用户。换句话说，你需要处理一个紧张的CAC(获得客户的成本)。
问题是，所有CAC的自然趋势是随着时间的推移而增加。最先看到CAC达到不可行的公司是那些留存率最低的公司。
低留存率- >低LTV - >紧张的CAC - >有限的获取=
如果你的在线市场竞争越来越激烈，CAC就变得不可行了。毕竟，你开始与更多的公司争夺注意力和广告空间——其中一些公司有投资支持，疯狂地花钱。
我敢打赌这里的很多读者现在都经历过这种情况，对吧?
这是一场危险的战斗，绝大多数玩家都会输。为了确保你的生存，你不仅需要提高转化率除此之外，你的LTV(用户留存)也会受到影响。
你的LTV越高，你在CAC增长趋势中生存的空间就越大。
所以具有讽刺意味的是，即使对于那些想要优先考虑用户获取的人来说，最好的方法之一就是投资于用户留存。
如何扩大实验以提高留存率
现在，我们已经了解了将测试只集中在漏斗顶部是多么不可行，让我们转向实际行动:你如何开始在你的测试中包含客户保留机会AB测试策略?
可视化客户旅程
为了行动在你的每一个阶段客户的旅程，你需要做的第一件事就是想象旅程。
在您选择的数据可视化软件(谷歌data Studio, Power BI, Looker…)中，创建一个“实时”和可靠的报告，显示您公司中客户所采取的每一步的转化率数据:从最初的流量获取到已经成为品牌传播者的步骤。
在这条道路上推动用户前进的每一个行动都应该被监视其转化率:支付，追加销售，重要功能的使用，啊哈时刻……
如果你以前创建过客户旅程地图，你就知道它可以包含更多的信息，比如客户的情绪、想法、痛苦等。但是这个可视化的重点是每个时刻的转化率。你想知道你的客户在哪里失去了粘性。
这段旅程可以从几个方面来看待。为了说明这一点，上面的图片展示了我们为我之前合作过的一个国际客户创建的可视化图之一。灰色圆圈表示与业务相关的各种转化率。这个仪表板是所有实验的起点。
分析之后，决定下一个实验
在决定你(或你的团队)将进行的下一个实验之前，首先评估你应该专注于旅程的哪个时刻。是否存在转换率比平时下降更多的时刻?最近有什么事情变得更糟了吗?
这可能听起来很傻，但如果你没有在实验本身之前确定应该优先考虑的时刻，你就会冒着被一个听起来有趣的假设所诱惑的风险，但这个假设发生在漏斗中目前不是最紧迫的问题。
给足球迷打个比方:
专注于一个“很酷”的假设，这个假设处于一个已经超越其他人的漏斗阶段，就像拉希姆·斯特林试图通过提高速度和运球来成为一个更好的球员，而实际上他缺乏的是他的终结:
更快、运球更好是不是很好?当然可以。但这并不是增长的最大瓶颈所在。
通过专注于正确的问题，你可以结束在你的登录页面上尝试其他改进的自然倾向，而你的登录页面仍然很糟糕，或者几乎没有人从你的免费计划升级到付费版本，等等。
让我们来看一个例子，在这个例子中，完整的旅程分析是非常有用的。
假设你在Pinterest的增长/CRO团队。你的商业智能(BI)团队已经发现，用户在平台上的钉钉数量与这些用户的留存率之间存在很大的相关性。
您将立即分析您的客户旅程报告，以了解您在这一步中是如何做的。不幸的是，你注意到事情并不是那么好:
请注意，保存密码的用户保持活跃的可能性是其他用户的3倍。然而，70%的新用户没有创建任何pin。
这是客户旅程中的一个巨大差距，值得优先考虑。我们做出了这样的决定:当新用户保存他们的第一个pin时，这段旅程将成为下一个实验的重点。
假设成立
有了专业领域的定义，你(或你的团队)已经知道你需要专注于运行实验，让更多的用户保存他们的第一个pin。目前还没有登陆页面之类的东西。
您可能会注意到，焦点将允许团队对问题进行进一步的分析，这自然倾向于导致更好的假设和解决方案。
运行测试，学习，然后重新开始
- 根据定义的假设，实现测试并监视性能
- 完成测试后，对结果进行定量和定性分析
- 分析中是否出现了新的想法?太好了!将它们记录下来作为将来探索的点
现在是时候重新开始测试周期了。
永远记住，从确定你想要优先考虑的时刻开始，而不是讨论具体的假设。
即使您决定继续在漏斗的同一阶段工作，因为它仍然值得优先考虑，也有必要首先查看整个过程，使用当前数据，以了解是否出现了任何其他相关问题。
过程如下:
- 实时仪表板中的客户旅程文档转化率
- 在分析仪表板的同时，定义应该优先考虑客户旅程的哪个阶段
- 举行团队讨论，确定如何在客户旅程的选定阶段提高转化率(创建假设)
- 实施假设并执行实验
- 分析结果并记录任何出现的新假设
- 重复!
工具
重要的是要清楚，在漏斗中进一步运行测试并不总是简单的。你可能会面临以下挑战:
- 很难为你的产品设置A/B测试工具。特别是如果产品是一个移动应用程序
- 难以追踪一些更底部的指标的结果，这并不总是在谷歌Analytics等工具中可用
- 难以运行依赖后端功能(如推荐算法)的测试
我已经说过，如果您使用谷歌Optimize，您可能在上面的三个例子中都有困难。并不是说它不是web测试的好工具。它是。它与谷歌Analytics的原生集成是一个巨大的优势。但不幸的是，对于更高级的实验项目，它有一些局限性。
但你绝不应该被最终的技术障碍吓倒。特别是因为它不是主要的。
此外，已经有一些AB测试工具可以帮助您解决这些常见问题。
要正确选择，请寻找以下工具:
- 允许服务器端测试
- 允许应用内测试(如果你有应用)
- 与数据源集成以运行具有更多漏斗底目标的测试(例如，30天后的活跃客户数量)
- 与数据源集成以运行针对更复杂细分的测试(例如，仅针对计划X的订阅者)
记住!市场上有几种工具，最适合您的工具取决于您的场景的具体情况。所以在你做出选择之前要做好调查。
无论如何，为了帮助您开始，一些工具的例子可以帮助覆盖您的整个漏斗是Kameleoon, Oracle Maxymiser和VWO。
当然，您还可以根据需要创建自己的内置工具，以防您有真正的需求和内部资源来这样做。事实上，实验工具是一个复杂的主题，值得单独写一篇文章。如果您对这一主题的时事通讯感兴趣，请告诉我!
结论
因为这是当今最有效的方法，所以实验不应该局限于登录页或漏斗顶部的其他部分。它需要成为你整个客户旅程演进的标准方法，包括你的整个产品。
这种方法将使你的企业获得更好的留存结果，这对于在竞争日益激烈的市场中生存是越来越必要的。
不要因为只优化转化漏斗的某些点而自满。从整体上看待你的公司和业务。向所有团队提供实验知识和技术，并看着他们加速成长。
这不是理论。这是所有竞争激烈的市场中业绩最好的公司所做的。
需要帮助识别漏斗中需要优化的区域?联系我们去了解什么阴极射线示波器服务以及我们如何通过实验和测试来提高用户留存率。
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