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起度过的时间，对吧？你们有多少，多少，呃，互动。所以有人在听，呃，嗯，我想我永远不会有机会与兄弟姐妹或家庭成员一起工作。就好像，好吧，没关系。嗯，与那些在职业或其他方面与你有长期联系的人一起工作，你可以得到一些非常酷的好处。”在我的多年职业生涯中，我致力于实验和转化率优化。 如果你不熟悉， 这个过程 是这样的： 进行研究和分析，以确定数字体验（网站、产品等）中的改进领域 进行研究以提出潜在的解决方案或假设 根据您的假设进行对照实验 如果实验成功，就将其上线。如果没有，请继续尝试。 研究非常有价值，但他们没有告诉你：人们 所说的 和所做 的 往往是非常不同的。 例如，我当时对客户的电子商务结账流程进行了调查，大多数答案都提到了优惠券代码字段。 我们进行了一项实验，以提高该领域的知名度并改善表单字段的用户体验。转化率下降。我的预感是人们看到了这个字段，然后离开网站去搜索优惠券代码。 因此，我们尝试删除该字段，只保留一个非常微妙的文本链接（“优惠券代码？”），转化率增加了。 然而，更疯狂的是，我进行的最有利可图的 比利时电话号码表 实验是一个根本没有研究支持的实验。我在另一个电子商务网站上看到了一个很酷的 Instagram 小部件，决定在我客户的网站上尝试一下，结果很糟糕。 人们所说的他们想要的并不总是符合他们实际想要的。 人们 不知道他们愿意为某种产品支付多少钱 ，直到你要求他们掏出钱包。 在有人拉动投票站的杠杆之前，你并不真正知道他们 会投票给谁。人们可能会夸大他们对高雅娱乐的兴趣，但《虎王》 是 有史以来 最受欢迎的节目之一。 这并不是说研究没有用；而是说研究没有用。只是我们需要持保留态度并建立系统来帮助我们了解人们所揭示的偏好是什么。
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以下是我关于如何做到这一点的两个启发： 优先考虑行为研究 提高你的阿尔法学习率 优先考虑行为研究 “推断人们想买什么的方法就是观察他们买了什么！” ——加里·哈尔伯特 Ronny Kohavi 在 Airbnb、微软和亚马逊负责实验团队，他分享了他的证据层次： 下载 (5) 在底部，你有轶事证据，在顶部，你有对照实验的荟萃分析。 当我进行搜索引擎优化和内容研究时，我会使用访谈、调查和陈述偏好来为更客观的行为兴趣指标添加色彩。 如今每个人都讨厌关键词研究，但这确实是一种显性的偏好。您的目标受众可能会说他们想阅读一些高调的内容，但他们正在搜索的是“ABM 的实际含义是什么？” 另一个富有洞察力的研究池是论坛和社区。 人们闲逛，自然地提出问题，没有意识到你在观看。所以他们是诚实的，他们的问题反映了真正的兴趣和好奇心。 他们不会受到 霍桑效应的影响。
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