客户访谈和数据分析等方法识别问题将帮助您确定目标

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假设形成
第二步是创建一个假设，即通过数据驱动的猜测哪些变化可能会改善你的登陆页面的性能。这不是随机猜测，而是基于对受众、产品和过去结果的了解而计算出的假设。

例如，您可能假设更改号召性用语按钮上的文本将提高点击率，或者添加客户推荐将提高转化率。你的假设应该基于以下工具提供的数据、研究和信息：

谷歌分析
客户访谈
调查
热图
用户测试
您还可以选择一个多功能平台，例如内置EventTracker的 Landingi ，来跟踪微转化 所有者数据 的真实数据。展示您页面的潜力并提供需要改进的领域的见解。

3. 创建变体
第三步是开发用于测试的页面变体。每个变体都应包含单一更改，以隔离其对转换的影响。为想要测试的每个元素创建单独的版本。这可以是不同的标题、图片或号召性用语按钮。

创建这些变体时，变化必须足够大，才能潜在地影响用户行为。例如，在创建着陆页测试变体时，请牢记以下几点：

如果您正在测试标题，则替代标题在信息、语气或价值主张方面应该与原始标题有所不同。
如果您正在测试图像，请考虑使用风格、配色方案或主题不同的视觉效果。
至于号召性用语按钮，您可以尝试不同的颜色、文本或页面上的位置。
对这些变体进行重大更改会增加发现有关页面性能的重要见解的可能性。

4. A/B 或多变量测试
第四步是对您的变体运行 A/B 或多变量测试，这将帮助您确定哪个版本的页面表现最佳。在这个阶段，您需要选择正确的工具来开始测试。最好的选择是找到一个提供测试执行功能并允许您从不同测试元素检索数据的登陆页面构建器。

这个关键阶段包括将原始设计与新版本进行比较，以了解哪个最能引起公众的共鸣。

A/B 测试是一个简单的过程，您一次更改页面的一个元素并衡量其对微转换或主要转换的影响。

另一方面，多变量测试稍微复杂一些，因为它允许您同时测试多个变化并了解这些变化的综合效果。这两种测试方法都提供了有价值的见解，并帮助您做出基于数据决策以优化转化率。