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提升網站轉換率的四步驟優化方案
網站開發完成後,我們在進行網站優化最關鍵的問題就是如何提高整體的轉換率，這也是行銷策略裡最重要的方面之一，也是網站綜合營運實例的結果。文中分享了四大優化策略：調查、研究、最佳化、評估，這四大策略可以很好地幫助使用者設計出高效率的最佳化方案。
php開發的網站優化一個網站最關鍵和棘手的是，如何提高整體的轉換率，這是任何行銷策略裡最重要的方面之一，而提升網站轉換率是網站綜合營運實力的結果。今天，我就分享一個簡單有效的四步驟最佳化方案模型，可以用來建立一個成功的轉換優化方案。
何為轉換率？轉換率是指造訪某一網站訪客中，轉換的訪客佔全部訪客的比例。這裡所說的“轉換”，可以是從單純的訪問您網站轉變成為您網站會員（即註冊會員）的行為，可以是您網站的會員從零購買經歷轉變成為有購買經歷的會員的行為，可以是從單純的網站訪客轉變成為參加您網站活動的訪客的行為，可以是您的潛在客戶轉變成為產品正式客戶的行為。
這個優化方案可以為各類企業實行個人化轉換優化，包括大型企業和產業龍頭企業以及其他各類中等規模的產業企業（如零售，旅遊，保險，遊戲，媒體等）。事實上，製作一個成功的轉換優化方案是一個艱難而複雜的過程，但是採用以下策略，透過有條不紊的步驟，實現這個目標其實並不難。
提升網站轉換率的四步驟最佳化方案
四步驟轉換最佳化方法圖
這張圖表提供了整個最佳化方法的鳥瞰圖。在這個過程中的每一步都使用了一個獨特的顏色。 X軸表示流程的步驟之間經過的時間，每個圓圈代表的特定流程中工作方面所涉及的工作量。當然，在現實中，不同的人能力不同，工作量就可能變化，相對而言，如何進行網路行銷可能會是更複雜的任務。
第1步：調查
這一步驟有一個明確而直接的目標：透過網路資料分析來獲得高層的支持。一般來說，這個過程分為兩個部分：
資料收集-透過資料說話找準癥結所在，在Google Analytics裡設定不同的管道和標籤，確保收集的使用者資料是完整的，在在這個步驟中，你應該可以發現不少實際的錯誤、遺失的資料或缺少標記的頁面等。
資料過濾 -一旦你已經完成了最初的資料收集工作，為了使資料更具可讀性，以及深度的分析，就需要對資料進行處理和過濾。從GoogleAnalytics的數據過濾掉噪音數據，有許多不同的實現方法，建議最先過濾重複數據（例如在報告中重複的URL）、過濾內部IP位址，自動抓取或蜘蛛程式的訪問，機器人和已知的蜘蛛，自動呼叫的網址等。
第2步：研究
現在，當你分析完真實的數據，並且明確了目標後，就到了下一步的時間，研究盡可能多的業務的線上活動情況。
業務目標 -最主要問題是，這個網站為什麼要存在，它的目標是什麼？
網站目標 -接下來，需要搞清楚網站的目標是什麼，它可以幫助我們達到怎樣的預期效果。換句話說：找出我們所期望的業務目標。例如：某零售網站的目標是為了銷售產品，那麼發展業務，增加收入就是一個最終結果。因此這個網站的目標就是增加線上銷售。
網站的KPI- 一旦確定了目標義，就到了確認網站目標的成功或失敗的具體的評價標準。例如：如果一個發布新聞資訊的網站是以提高讀者的忠誠度為目標，那麼可能的關鍵績效指標是：（1）降低跳出率。 （2）提高每次造訪的平均頁面。 （3）增加文章頁內的互動。 （4）增加平均網站停留時間。 （5）增加回訪該網站的百分比。
資料分析與挖掘 - 在這一步，你已經熟悉的網站目的、目標和關鍵績效指標。此外，你對資料結構也非常熟悉並過濾了有效資料。現在，是時候進行更深一層的資料探勘和資料分析，細分受眾群體，尋找使用者痛點和機會，以提高關鍵績效指標。以下是一些基本的範例：（1）設備類型：設定使用者存取的設備類型 - 桌面和行動裝置。 （2）分類目錄：設定分類目錄頁面來分析每個分類的流量。 （3）訪問來源：設定流量存取來源分析不同網路行銷活動的效果。 （4）客戶類型：設定依客戶類別分析，以了解不同客戶的互動對業務的影響。
第3步：最佳化
現在，就可以把你的分析結果付諸於實踐了：
整合測試-優化過程是從整合測試開始，某一些網站的修改可能會（希望）會導致正面的結果，這是我們所期望的結果，但有些可能不是。不要混淆這些測試數據的結果，這些測試只是基於數據分析得到的結果，它只是優化過程的一個起點。
制定最佳化方案- 根據你的設定，開始建立了最佳化方案。要注意的是，你要把原有的資料和設定進行備份，然後觀察執行最佳化後具體的變化結果。
執行 - 現在，在網站上把所有的想法都付諸於行動。整個步驟所需的時間和精力會根據你的行銷優化軟體的易用性和可用性而定。當設定好了以後，記得對於網站不同的內容和目標要配置不同的變量，並且，如果網站使用了個性化軟體，個性化內容也要進行配置。
第4步：評估
一旦有了足夠的數據樣本，就是時候來分析結果，並得出結論：
報告分析- 查看優化報告，找到裡面明顯的變化。確定差異變化的原因，以及方法是否有缺陷，看看是夠優化成功。不要害怕看到失敗的數據，這些數據也會幫助你了解你的目標用戶的想法。
最佳化調整 - 如果有必要，針對不同的目標來修改最佳化措施。務必仔細檢查自己和優化結果，以避免任何錯誤。耐心地調整，根據持續一段時間的訪問流量，來獲得更可靠的數據。
最後的思考
轉換的最佳化不是線性的過程，而是一個循環的過程。它包括研究、測試和分析。一旦你將最後一步完成，那麼最好再回到第三步，指定一個新的最佳化方案，看看能否做的更好。
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