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詳細(xì)解析網(wǎng)頁(yè)注冊(cè)轉(zhuǎn)化率的優(yōu)化處理發(fā)布者：本站     時(shí)間：2021-12-23 10:12:05

在廣告著陸頁(yè)上，注冊(cè)轉(zhuǎn)化率無(wú)疑是關(guān)系到許多部門業(yè)績(jī)的一個(gè)重要指標(biāo)。當(dāng)某些頁(yè)面的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率不盡如人意的時(shí)候，我們通常需要通過(guò)多種手段來(lái)進(jìn)行注冊(cè)轉(zhuǎn)化率的優(yōu)化。以下是我們?cè)诠ぷ髦型ㄟ^(guò)實(shí)際操作總結(jié)的一些小心得。

理論派：行為層分析著重于快速找出功能/邏輯方面的問(wèn)題

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情緒層分析則用于找到不易發(fā)現(xiàn)的設(shè)計(jì)/使用方面的問(wèn)題

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結(jié)合上述兩種分析的結(jié)論為原頁(yè)面進(jìn)行針對(duì)性KANO模型評(píng)估

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根據(jù)評(píng)估報(bào)告設(shè)計(jì)優(yōu)化方案并測(cè)試

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>實(shí)踐派

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對(duì)原頁(yè)面分析

1、通過(guò)行為層分析發(fā)現(xiàn)，其它指標(biāo)正常但跳出率較高，從而得出是設(shè)計(jì)而非內(nèi)容方面問(wèn)題的結(jié)論。

2、利用用戶模擬測(cè)試進(jìn)行了情緒層分析，發(fā)現(xiàn)原設(shè)計(jì)將用戶直接引導(dǎo)至活動(dòng)部分，導(dǎo)致用戶忽略了注冊(cè)部分。

3、在視覺(jué)線最后的輿論部分，因數(shù)據(jù)因素失去可信度，成為了頁(yè)面上的反向因素。

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優(yōu)化方案

1、利用人設(shè)分割了功能部分與活動(dòng)部分，強(qiáng)調(diào)了注冊(cè)下載的同時(shí)，保證了活動(dòng)部分促進(jìn)注冊(cè)。

2、用背景色區(qū)分了上中下三塊，防止用戶直接被引導(dǎo)至頁(yè)面下方。作為補(bǔ)償，職業(yè)部分使用了富交互。

3、刪除了包含反向因素的模塊。

小結(jié)：該頁(yè)面經(jīng)過(guò)上述步驟優(yōu)化之后的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率獲得大幅提升。受篇幅所限，在此不再給出更多實(shí)例展示。在接下來(lái)的時(shí)間里，希望和大家一起學(xué)習(xí)和分享，致力于提升用戶體驗(yàn)。