我开始研究Facebook广告和其他基于销售页面转化率的关键决策领域。当我深入研究这个问题时,我越来越关心这个数字到底有多准确,以及它到底意味着什么。
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问题在于,转化率只能告诉你刚刚发生了什么,而不能告诉你未来发生的可能性有多大。它决定未来的能力很大程度上取决于有多少人访问了这个页面。这对我们来说很直观。
假设我们决定玩一个抛硬币的游戏,每正面我得到1美元,每反面你得到1美元。如果抛4次后3次正面朝上,你可能就不用担心了。但如果在抛1000次之后,正面朝上的次数达到750次,你就会叫我作弊!
转化率也是如此。我们大多数人都会同意,如果有10个人来到你的销售页面,其中4个人购买了产品,那么很难说将来还有40%的人会购买。如果有100万人来到这里,其中40%的人买了,我们就会觉得基于它来做预测很舒服。
我的问题是如何在不需要100万访问者的情况下,知道实际转化率是多少。经过大量研究,我发现了沃尔德置信区间,这是一个非常简洁的度量。在一个较高的水平上,它告诉你,如果你有相同数量的访问者,你实际上可以期望多少转换。
例如,它不会说“23次购买,你有1.66%的转换率”,而是会告诉你“大多数情况下,你有14到32次购买,1%到2.4%的转换率”。
这可以让你更准确地计划你的广告预算。如果你指望通过1.66%的转换率来赚钱,那么在你投入资金之前,知道1%的转换率是非常重要的信息。就像抛硬币一样,你的销售页面的访客越多,不确定性就越小,范围就会越来越小。
例如,下面是如何根据相同的转换百分比缩小范围。
游客 | 销售 | 测量速度 | 预测率 | 区别 |
---|---|---|---|---|
100名游客 | 2销售 | 2% | 0%到5% | 5% |
200名游客 | 4个销售 | 2% | 0%到4% | 4% |
500名游客 | 10个销售 | 2% | 0.7%到3.2% | 2.5% |
1000名游客 | 20个销售 | 2% | 1.1%到2.8% | 1.7% |
10000名游客 | 200年销售 | 2% | 1.73%到2.27% | 0.5% |
100000名游客 | 2000年销售 | 2% | 1.9%到2.1% | 0.2% |
一旦你知道了实际的转换范围,你就可以对你的销售页面在未来的表现做出明智的决定。
计算Range是非常复杂的,所以我为你们准备了一个很好的工具。只要输入你的访问者和总转化率,它就会给你一个转换率区间,这样你就可以开始做出明智的决定。
总游客:销售 | 转化率 | |||
---|---|---|---|---|
类型 | 最小值 | 马克斯 | 最小值 | 马克斯 |
实际的数据 | ||||
80%的时间 | ||||
90%的时间 | ||||
95%的时间 | ||||
99%的时间 |
我通常只使用95%置信范围,但我提供了一些其他的供您参考。
你有什么工具可以帮助你提高转化率吗?告诉我们评论!