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做运营的同学应该经常会遇到这样的情况：你运行了一个转化率测试，并且得到了很好的数据反馈，于是你马上和老板建议应该大规模开展整改。
老板看到你的反馈之后直夸你是个工作小能手，马上批准了你的请求。但是当公司开始大规模开展整改之后一个月，发现公司的业绩并没有按照测试中的数据曲线那样变动，反而下滑了。
很大程度上其实就是因为测试中的样本数据并不足以支撑结论，如果你的网站每天只有几十次访问，一个月下来访问数量也并没有很大。很明显，几百次的点击并不能准确反映某个行业的问题，而如果想积累到几万次数据再去分析，那恐怕要等几年之后。
几年之后，雕栏玉砌应犹在，只是朱颜改。
当然，数据样本不够这只是CRO优化中常犯错误的一个。CRO对现代企业来说是非常有必要的一种工作思路，但是错误的CRO同样会给公司造成巨大的损失，甚至是灭顶之灾。
A/B测试是CRO的一个重要方法，但是绝对不等于CRO优化。A/B测试具有一定的局限性，它只适合那些单个变量的测试。
放到实际的商业项目上，影响用户选择的因素实在是太多、太复杂了。首先我们要清楚地认识到，用户不是一段程序代码，他们是活生生的，具有主观能动性的人，大可能之下并不会按照我们设计好的路线完成预定动作。
A/B测试是个很好的方法，但是千万不要过度依赖，人性的复杂不是简单的几次测试就能得出结论的。
很多时候我们喜欢那些模糊的、慕凌两可的概念，尤其是在营销上。
比如很多人喜欢用笼统的转化率上升描述工作成绩，事实是转化率是一个非常广泛的概念，在公司季度财报上出现没什么问题，但是对一线营销人员来说，不应该这么不清不楚。
某一个阶段、某一个维度下的工作，目标一定是清晰到具体的标准上，比如用户量增长、成交金额的增长、页面访问人数的增长等等。
你的每一项工作都应该清晰地对应其中一个或几个目标进行，而不是输出一张笼统的数据报表。
对待统计数据会有两个极端的错误，一个是过分看重经验，一个是过分依赖数据，这两种思想都是不对的。
很多运营新同学容易犯的错误是过分相信学校学到的数据分析课程，一切工作唯报表是从。
但是商业项目的运行不是学校的模拟项目，这中间有很多边际因素的干扰。同时如果没有足够的一线工作经验，很容易被手里的表报误导。
因为你并不了解数据为什么会呈现出这个样子，它有什么内在因素，什么外在因素。
而另一种错误是走了经验主义的老路。这种情况往往出现在职场老人中。
老人很容易过度相信自己的感觉、经验，而视数据于不见。哪怕数据出现了问题也会给自己找各种理由解释，这也是要不得的。
在CRO工作中，输出的一切结论首先是给自己看的，要做到足够的客观。CRO结论允许出现数据不良反馈，只有真实才能指导工作。
下意识的美化报告是很多人会犯的错误，后果就是得到的永远都是看似美好的报告，但是这除了增加排版技能之外，对公司并没有什么帮助。
在实行CRO优化的时候，先从主要矛盾开始，也就是那些问题最严重的内容，这是没有问题的。
但这并不意味着那些暂时表现还不错的内容就没有CRO的必要。CRO和SEO的工作性质很类似，都是通过一定的运营手段让内容变得更加合理。
这个更加合理永远都是个过程，不会有终点。不是说优化到某一个位置之后就可以停止，对内容转化的优化也是这样。
现在这个页面的购买转化率可以做到50%，已经达到了行业中上等的水平。这做得确实不错，但是它是否有机会变得更高呢，那些剩下的50%没有选择购买的人，为什么没有购买呢？
找到原因，逐步修正，这往往就意味着你发现了新的商机。现在的商业环境下，差不多、大概这种态度是行不通的，各个行业竞争的白热化要求我们必须做到更好，发现那些对手没有发现的机会。
商业，就是无休止的战争，而且不是阵地防御战，永远都在进攻的路上。
做过SEO的应该都深刻的知道这个道理，你对网站的优化并不是每一项工作得到的反馈都是正向的。
甚至十有八九都是没有什么正向反馈的。CRO也是一样，做了十次测试，可能只有一次得到了正向的反馈。
那是不是说剩下的八九次测试都是无用功呢，不是的。我们认为正是这八九次没有反馈的测试的经验的积累，才能够让我们认识到哪些方法是不行的，从而帮助我们找到更多对的方法。
对于CRO工作来说，有良性数据反馈的测试给你带来的是商业利益的更大化，而那些没有良性数据反馈的测试带给你的是经验的积累。
一将功成万骨枯，所有伟大的商业模式都是在无数次失败垫底发展起来的。所以在公司内部，值得记录的不只是那些正确的方法，那些错误的尝试也非常重要。
知对不知错，非良将也。
之所以最近在聊CRO的事情，是因为越来越觉得SEO不应该还局限在排名优化上。甚至在未来是不是还要把SEO单独拉出来作为一个岗位去谈都未可知。
既然大家的目的都是为了实现更大化的商业利益，而且现在的市场环境似乎都更青睐小而精的商业模式，那莫不如在保证效率的前提下模糊掉固有的工作职责划分，一专多能也没什么不好。
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