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注:配图为UCI联合创智设计作品

vi 换行原文分享：

三条通向数字营销optimisationToday的途径，许多公司都在努力改进转换，但没有将不同方法结合在一起作为整体转换战略的一部分的整体战略。我们工具箱中提供的工具分为三个，通常单独使用，但越来越多地一起使用：经典站点分析—使用Web分析工具、站点反馈工具和行为分析来发现问题，并建议fixesA/B和MVTest-AB和多变量测试，这些测试测试多种体验，包括页面和路径以查看哪个是bestPersonalisation—通过目标规则或算法提供相关建议（与电子邮件序列重叠）我经常将这三种方法视为站点优化之旅的路径交叉和互补。每一个都可以促进更有效地利用其他的。但是，虽然这三条优化路径应该是互补的，但它们大多是以孤立的方式部署的，这使得每个学科都能以次优的方式工作。对于这三条路径中的每条路径，我认为重要的是要了解每个学科如何可能融入更大的数字优化战略，并了解它们的优点和缺点。您可以看到，考虑三个approachesLet中的每一个的挑战并不难，请更详细地看一下每种方法：经典的站点优化（Web分析）非常适合用于识别站点问题、查找和定义客户细分以及测量“深度”指标，如终身价值或参与度。另一方面，传统的Web分析很难控制自我选择；这使得它在选择创造性的选择时显得相当糟糕。这也很难做到，而且需要大量的专业知识。另一方面，站点测试在创意版本之间提供了真正明确的答案。它消除了大多数自我选择和控制问题（至少如果做得好的话），这是非常容易做到的，并且它生成一致的值。另一方面，现场测试方法几乎没有能力确定有前途的测试区域、确定良好的客户细分或支持“深度”成功指标。现场测试也很难扩展。每个实验都需要新的创新——几乎不可能使用微分段。您应该使用Web分析来确定要测试的内容并生成您的分段（如我之前编写的，所有测试都应该进行分段）。

注:配图为UCI联合创智设计作品

vi 换行分享总结：

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