После анализа ряда практических опытов по увеличению конверсии, мне пришлось осознать, что в различных случаях анализ конверсии сильно отличается. Не существует единой формулы на все случаи жизни, хотя специалисты и пользуются математическими расчетами. И я задался вопросом: в чем причина такого разброса в оценке каждого конкретного случая? Свои выводы я приведу далее..
Самое сложное - это точно определить, какую конверсию мы имеем в данном случае. Это может быть конверсия читателей в подписчики, посетителей в покупателей, при размещении рекламного блока в контекстной рекламе и так далее. От того, насколько точно вам удастся определить до мелочей тип конверсии, будет зависеть успех анализа и правильность последующих ваших действий.
Приведу пример, простое изменение слова soft на software в тексте привело меня к увеличению конверсии продаж на 40%. И таких нюансов множество, иногда их помогает выявить A/B (сплит) тестирование, но чаще приходится исследовать до осознания корня проблемы самому.
Производя сложные расчеты самостоятельно понимаешь, что формула: Коэффициент конверсии = ([кол-во посетителей купивших ваш товар или услугу] / [общее кол-во посетителей сайта]) x 100 не всегда учитывает все моменты. Пример следующий: если было 500 посетителей, а только 70 из них купили продаваемый инфопродукт, то коэффициент конверсии сайта - (70 / 500) x 100 = 14%. Это в теории, а на практике...
Крайне советую особое внимание обратить именно на аналитику, поскольку она первый и главный шаг к дальнейшему успеху!
Самое сложное - это точно определить, какую конверсию мы имеем в данном случае. Это может быть конверсия читателей в подписчики, посетителей в покупателей, при размещении рекламного блока в контекстной рекламе и так далее. От того, насколько точно вам удастся определить до мелочей тип конверсии, будет зависеть успех анализа и правильность последующих ваших действий.
Приведу пример, простое изменение слова soft на software в тексте привело меня к увеличению конверсии продаж на 40%. И таких нюансов множество, иногда их помогает выявить A/B (сплит) тестирование, но чаще приходится исследовать до осознания корня проблемы самому.
Производя сложные расчеты самостоятельно понимаешь, что формула: Коэффициент конверсии = ([кол-во посетителей купивших ваш товар или услугу] / [общее кол-во посетителей сайта]) x 100 не всегда учитывает все моменты. Пример следующий: если было 500 посетителей, а только 70 из них купили продаваемый инфопродукт, то коэффициент конверсии сайта - (70 / 500) x 100 = 14%. Это в теории, а на практике...
Или свежий случай, когда я твитнул сообщение в подогретой 100 тысячной аудитории фолловеров и получил 105 кликов. Это не холодный трафик, где можно списать многое. Иными словами, что - то явно не учитывается. Что именно? Тщательная общая и более точная сегментация:
- Контекстная реклама (клики и показы);
- Баннерная реклама (клики и показы);
- Продажа инфопродуктов;
- Партнерские программы.
- Общее количество всех посетителей;
- Количество потенциальных посетителей;
- Количество целевых посетителей.
Крайне советую особое внимание обратить именно на аналитику, поскольку она первый и главный шаг к дальнейшему успеху!