미래를 위한 CRO 전략 구축을 위한 최고의 가이드

대한 수요가 증가함에 따라 소프트웨어 개발의 민첩성, 마케터는 전환율 최적화(CRO) 전략을 재구성해야 합니다. 과거에 잘 작동한 것이 미래에 원하는 결과를 보장하지는 않습니다.

이것은 시장 역학과 행동 과학 때문입니다. 현대 소비자는 똑똑하고 언제 어떻게 기술에 적응해야 하는지 알고 있습니다. 그들은 수많은 데이터에 둘러싸여 있으므로 데이터를 필터링하는 데 능숙합니다.

이러한 소비자의 관심을 끌기 위해 최소한의 시간이 소요되며 이는 독자를 안내하는 CRO 전략의 속도입니다. deep 판매 유입경로로.

앞으로는 CRO를 빠르게 잡는 전략에 대한 수요가 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

그러나 어떻게 CRO 전략을 그렇게 빠르게 만들 수 있습니까?

에 따르면 WordStream, 전환율이 개선된 회사는 평균적으로 50% 더 많은 테스트를 수행합니다.

즉, 현재 CRO 전략을 개선하려면 지속적으로 실험을 수행해야 합니다. 빠르게 변화하는 시대에 랜딩 페이지의 일상적인 최적화와 다변량 테스트는 성공적인 CRO 모델을 고안하는 데 필요한 유일한 상수입니다.

현대 시대에 뒤처지지 않고 미래에 대비한 CRO 전략을 준비하려면 다음 요소를 실험해 보시기 바랍니다. 이는 현재 및 향후 CRO 과제에 공감하며 가까운 미래에 필수적입니다.

 

2021년 CRO 전략 수립의 필수 요소

개인화

사상가에 따르면 BCG, 소비자는 자신의 데이터를 수집하는 회사를 잘 알고 있으므로 그에 대한 대가로 개인화된 경험을 기대합니다.

게다가 소비자들은 점점 더 편리함을 추구하고 있습니다.

덧붙여서, 브랜드가 관심을 끄는 시간이 줄어드는 것을 고려한다면 개인화는 메시지를 전달하는 가장 신뢰할 수 있는 방법입니다.

이는 소비자가 요구하는 것이며, 편의성을 제공하고 귀사 브랜드와 고객의 문제점을 연결하는 빠른 방법입니다.

다양한 수준에서 정보를 개인화할 수 있으며 옴니채널 구현이 최상의 결과를 가져옵니다.

그러나 대규모 개인화를 구현하기 위해 회사는 세 가지 주요 문제에 직면합니다.

 

정보 과부하

과도한 데이터 수집으로 인해 밴드가 다른 정보보다 특정 정보의 우선 순위를 정하기가 어려워집니다.

 

도구 부족

옴니채널 개인화에는 엄격한 모니터링이 필요합니다. 회사는 종종 옴니채널 성과를 모니터링하고 분석하기 위한 도구나 도구에 대한 지식이 많지 않습니다.

 

편향된 전략

데이터 수집 후에는 각 사용자 세그먼트에 대한 전략을 고안하고 구현하기가 어렵습니다.

이러한 전략은 종종 함께 적용할 수 없습니다.

 

이러한 문제를 극복하는 방법?

지능적인 소비자 세분화는 앞서 언급한 모든 문제를 해결하는 한 가지 방법입니다.

구매자 페르소나 생성은 널리 사용되는 소비자 세분화 방식입니다.

그러나 현대에 비하면 너무 일반적이고 창백하다.

방금 논의한 개인화 문제를 극복하려면 심층적이고 정확한 정보가 필요하기 때문입니다.

기본 인구 통계를 제외하고 일반 구매자 페르소나는 많은 것을 제공하지 않습니다.

아마도 행동 세분화를 기반으로 만들어진 페르소나가 더 유용할 것입니다.

소비자 관심사를 그룹화하고 실행 가능한 전략을 고안하는 데 도움이 되며 간단한 도구를 사용하여 모니터링할 수 있습니다.

일반적인 인구통계학적 특성에 초점을 맞추는 대신 행동 세분화는 다음 기준을 광범위한 수준에서 연구합니다.

 

추구하는 이익

이는 소비자가 추구하는 혜택에 기반한 세분화입니다.

예를 들어, 헤어 오일 브랜드의 소비자 세그먼트는 비듬 방지 특성 때문에 제품을 구매할 수 있지만 다른 소비자 세그먼트는 컨디셔닝을 위해 구매할 수 있습니다.

대부분의 고객이 제품에서 원하는 이점을 인식한 후 랜딩 페이지와 이메일 캠페인을 개인화할 수 있습니다.

 

구매 행동

일부 소비자는 가격에 민감합니다.

그들은 시장에서 가장 좋은 가격을 얻은 후에만 구매합니다.

일부는 손실 회피에 중점을 둡니다. 즉, 제품 보증이나 반품 정책 없이는 구매하지 않습니다.

마찬가지로 일부는 사회적 검증이 필요하고 다른 일부는 구매 전에 철저한 조사를 수행하는 것을 좋아합니다.

 

고객 충성도

에 따르면 베인, 회사는 제품을 충성도 및 레퍼토리 범주로 나눌 수 있으며 일반적으로 소비자가 구매할 때마다 브랜드를 변경할 가능성을 나타냅니다.

충성도가 높은 회사의 경우 프로모션 및 고객 경험이 변경됩니다.

새로운 고객을 찾는 것보다 기존 고객을 타겟팅하는 데 더 집중해야 합니다.

 

사용 빈도

식료품과 같이 소비자가 자주 사용하는 제품을 판매하는 경우 헤비 유저 고객 기반을 보유하고 있습니다.

이들은 정기적으로 귀하의 제품을 구매하는 경향이 있는 사람들입니다.

그들은 때때로 귀하의 웹사이트를 방문할 것입니다.

반면 라이트유저 고객층은 컴퓨터, 스마트폰 등 제품을 한 번에 한 번만 구매하는 개인을 말한다.

 

이러한 행동 세분화 카테고리를 기반으로 다양한 마케팅 캠페인을 최적화하고 전체 랜딩 페이지를 변경하며 효과적인 CTA를 준비할 수 있습니다.

예를 들어 손실 회피가 고객의 일반적인 결정 요인이라는 것을 찾으십니까? CTA에서 반품 정책을 강조표시합니다.

고객의 50%-60%가 충성도가 높은 경우 구매할 때마다 보상 포인트를 제공하십시오.

여러 측면에서 고객 경험을 개인화하면 전환율을 크게 높일 수 있습니다.

 

사이트 속도

광섬유에 대한 액세스 증가, 전 세계적으로 확립된 4G 연결, 그리고 현재 5G 기술의 점진적인 출현과 같은 인터넷 기술의 발전은 다음과 같은 몇 가지 변화를 도입하고 있습니다. 디지털 마케팅.

웹사이트 속도가 느리면 방문자가 웹사이트에서 빠르게 돌아올 뿐만 아니라 회사로부터 좋지 않은 고객 경험을 받게 됩니다.

더 자세히 설명하자면 사이트 속도가 좋지 않으면 웹사이트에 다음과 같은 영향을 미칠 수 있습니다.

• 귀하의 웹사이트에서 시작된 모든 제휴 마케팅 캠페인에 영향을 미치는 전체 트래픽 감소
• 모바일 브라우징 경험에 영향을 미치고 검색 순위를 떨어뜨립니다(아래의 모바일 우선 접근 방식 섹션 참조).
• 특히 고객이 결제 페이지를 로드하려고 할 때 장바구니 포기율을 높입니다.
• 인터랙티브 요소를 느리게 하여 사용자 경험 저하
• 전반적인 브랜드 이미지에 영향을 미치십시오.

Google 페이지 인사이트는 지속적으로 확인하는 데 사용할 수 있는 유용한 도구입니다. 사이트 속도 성능.

Core Web Vitals에서 웹 사이트의 속도 기반을 계산합니다.

 

FCP (First Contentful Paint)

여기에는 텍스트, 이미지 및 기타 배경 그래픽과 같이 브라우저가 웹 페이지에 로드하는 초기 콘텐츠가 포함됩니다.

 

첫 번째 입력 지연 (FID)

사용자가 대화형 요소를 클릭할 때 웹 페이지의 응답 시간을 측정합니다.

 

가장 큰 콘텐츠 페인트 (LCP)

웹 페이지에서 가장 큰 정보를 로드하는 데 걸리는 시간입니다.

 

누적 레이아웃 이동: (CLS)

웹 페이지 레이아웃의 불필요한 변경 횟수입니다.

 

다른 탭보다 더 안정적인 Google Page Speed의 필드 데이터 탭에서 이러한 모든 바이탈을 볼 수 있습니다.

필드 데이터 탭은 누군가가 웹 사이트를 실시간으로 방문할 때 수행되는 방식과 관련하여 사이트 성능을 측정합니다.

 

웹 페이지 로드 속도 향상

웹 페이지 로드 속도를 개선하기 위해 다음 조치를 취할 수 있습니다.

 

깔끔한 디자인 사용

너무 많은 요소가 랜딩 페이지의 사용자 인터페이스를 방해하는 것을 원하지 않습니다.

큰 요소를 최대 저장 공간으로 교체하고 더 작은 요소로 교체하십시오.

또한 표시용으로 압축된 이미지를 사용하십시오.

고화질 이미지를 화질 저하 없이 최대 60%까지 압축할 수 있습니다.

 

콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 사용

WordPress와 같은 콘텐츠 관리 시스템(CMS)은 CDN을 사용하여 콘텐츠를 웹 브라우저에 전달했습니다.

CDN은 서버 네트워크에서 작동하므로 일반 웹 호스팅 서버보다 콘텐츠를 전달하는 데 더 강력합니다.

 

타사 플러그인 제거

확장 프로그램 및 타사 통합(TPI)은 웹사이트의 기능을 향상시키는 동시에 웹페이지의 전체 크기를 증가시킵니다.

사용 중인 TPI가 정말 중요한 경우 웹사이트에서 제거하는 대신 특정 랜딩 페이지에서 비활성화할 수 있습니다.

 

캐시 사용

캐시는 시스템에 특수 메모리로 저장되는 임시 데이터입니다.

브라우저와 서버 간에 자주 교환되는 데이터 사본입니다.

간단히 말해서 브라우저가 전송 요청을 생성할 때마다 처음부터 전체 전송 프로세스를 시작할 필요가 없도록 서버에 저장된 웹사이트의 작은 메모리입니다.

 

모바일 우선 접근 방식

Google은 2020년 XNUMX월에 모바일 우선 색인 생성으로 전환했습니다.

즉, 이제 웹사이트는 모바일 장치에서 얼마나 잘 수행되는지에 따라 순위가 매겨집니다.

2021년 중반에 Google은 전반적인 브라우징 경험을 중요한 순위 요소로 간주하는 페이지 경험 업데이트도 출시할 예정입니다.

이 두 가지 중요한 업데이트만으로도 향후 전환을 유지하고 늘리려면 모바일 우선 개발 접근 방식이 필요합니다.

 

모바일 우선 접근 방식은 실제로 무엇을 의미합니까?

웹 개발의 역사에서 웹사이트는 항상 데스크톱 화면용으로 설계되었습니다.

개발 후 개발자는 휴대폰에 맞게 조정했습니다.

다양한 화면 크기에 맞게 스스로를 재조정하는 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 적응형 디자인의 등장으로 데스크톱에서 모바일로의 전환이 더욱 간소화되었습니다.

반대로 모바일 우선 접근 방식에서는 기업이 먼저 모바일 화면용 웹사이트를 개발한 다음 해당 웹사이트를 데스크탑용으로 조정해야 합니다.

따라서 모바일 화면에서 더 높은 성능과 더 나은 경험을 보장합니다.

 

모바일 우선 접근 설계의 예

다음은 모바일 우선 접근 설계의 몇 가지 좋은 예입니다.

 

Tesla 모바일 우선 설계

모바일

 

데스크탑에서

 

Apple 모바일 퍼스트 디자인

모바일

 

데스크탑에서

 

Evernote 모바일 퍼스트 디자인

모바일

 

데스크탑에서

 

모바일 우선 접근 방식을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다.

• 명확하고 간결하며 지연이 없는 디자인
• Google 검색 엔진 결과에서 더 높은 순위
• 손쉬운 관리
• 빠른로드 속도
• 전자 상거래 사이트에 호소

 

모바일 우선 접근 방식은 브랜드가 웹 페이지 콘텐츠를 매우 선별적으로 선택해야 하기 때문에 콘텐츠 우선 접근 방식이라고도 합니다.

 

기술 데이터 분석 및 기능 엔지니어링

전자 상거래 비즈니스는 오늘날 수많은 데이터를 수집합니다.

모든 단일 트랜잭션에 대해 항목 태그, 범주 태그, 가격 태그, 공급업체 이름, 주문 날짜, 배송 날짜 등이 있습니다.

이렇게 다양한 정보가 하나의 데이터베이스에 모여 있을 때 빅데이터라고 합니다.

다양한 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 의미 있는 방식으로 이 데이터를 분석하는 것을 설명적이라고 합니다. 데이터 분석, 현재 대규모로 실행되지 않습니다.

효율적인 설명 데이터 분석은 마케터가 미래에 예측하지 못한 몇 가지 전환 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

 

설명적 데이터 분석과 탐색적 분석

기술적 데이터 분석은 광범위한 수준의 비즈니스에서 수행되는 탐색적 분석과 다릅니다.

탐색적 분석에는 패턴을 찾고 시각적 분석을 준비하기 위한 귀중한 통찰력(예: Hotjar 및 Google Analytics에서 볼 수 있음)의 렌더링이 포함됩니다.

그러나 탐색적 분석만으로는 낮은 전환율에 대한 데이터 기반 답변을 제공하는 효과적인 CRO 전략을 준비하는 데 그다지 유용하지 않습니다.

예를 들어 성별, 연령, 장바구니 포기율과 같은 정보 수집은 탐색적 연구이며 이 데이터를 사용하여 구매자 페르소나를 준비하고 다양한 마케팅 캠페인을 시작할 수 있습니다.

그러나 한 단계 더 나아가 이 데이터를 사용하여 장바구니 이탈률이 높은 이유에 대한 답을 찾는 것은 서술적 데이터 분석입니다.

모바일 장치에서만 쇼핑할 때 장바구니 포기율이 높을 수 있습니다. 이는 모바일 장치에서 전환율을 최적화해야 함을 의미합니다.

 

기능 공학

피쳐 엔지니어링은 기존 원시 데이터에서 새로운 정보를 추출하는 프로세스를 말합니다.

일반적으로 기계 학습 알고리즘에 의해 수행되지만 명시적 프로그래밍에 의해 처리될 수도 있습니다.

기능 엔지니어링의 도움으로 기업은 신뢰할 수 있는 예측 분석을 수행하고 더 나은 전환을 위해 웹 사이트를 최적화할 수 있습니다.

예를 들어 두 가지 기능이 있습니다. A – 방문자가 장바구니에 제품을 추가하는 데 걸리는 시간 B – 체크아웃 시간은 탐색적 분석을 통해 쉽게 수집할 수 있는 원시 데이터입니다.

그러나 Feature C를 도출하는 것, 즉 방문자가 장바구니에 제품을 추가한 후 거래를 완료하는 데 걸리는 총 시간을 Feature Engineering이라고 합니다.

특성 A에서 특성 B를 빼면 특성 C를 계산할 수 있습니다.

이러한 유형의 기능 엔지니어링은 전환율 최적화에 매우 유용합니다.

예를 들어 기업은 체크아웃 단계를 줄여 기능 C의 시간을 줄이거나 단변량 및 이변량 테스트를 수행하여 체크아웃 시간이 긴 이유를 찾을 수 있습니다.

 

단변량 및 이변량 테스트

단변량 및 이변량 테스트는 방문 페이지를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 웹 페이지에서 판매 정보의 위치를 ​​테스트하거나 페이지 길이와 전환 사이의 상관 관계를 찾을 수 있습니다.

거대한 MNC와 Amazon 및 Uber와 같은 대기업은 정기적으로 설명적 데이터 분석 및 기능 엔지니어링을 수행합니다.

그러나 신생 기업과 소기업은 종종 이러한 관행에 늦습니다.

일부 시나리오에서는 마케팅 전문가가 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 없으며 이를 위해 데이터 과학 전문가를 고용해야 할 수도 있습니다.

 

경쟁력 분석

경쟁 분석은 경쟁업체가 높은 수익을 창출하고 다음 행보를 예측하기 위해 무엇을 하고 있는지 파악하는 데 중요합니다.

CRO 외에도 경쟁 분석은 다양한 디지털 마케팅 캠페인을 개선하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 분석을 통해 CRO 전략을 크게 개선하려면 다음 사항을 주의해야 합니다.

1. 당신의 진짜 경쟁자가 누구인지 찾아라
2. 전환 사례에서 배우기
3. 귀하의 웹 사이트에서 동일한 것을 현명하게 구현하십시오.

고객에게 시장 경쟁에 대해 직접 물어보면 경쟁자에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.

대상 지역이나 고객에게 유사한 서비스를 제공하는 유사한 브랜드를 찾을 수 있습니다.

보호된 시장에서는 타겟 청중과 동일한 특성을 가진 멀리 떨어진 지리적 지역의 경쟁자를 찾을 수 있습니다.

경쟁사와 그들의 마케팅 노력을 인식하는 것만으로도 회사가 달성해야 할 이정표를 설정할 수 있습니다.

 

경쟁사로부터 무엇을 배울 것인가?

USP

우선, 경쟁업체가 제공하지만 귀하는 제공하지 않는 추가 가치를 이해하기 위해 그들의 고유한 판매 포인트를 확인하고 싶습니다.

이러한 판매 포인트를 복사할 필요는 없지만 이들과 경쟁하기 위해 더 나은 가치를 제시할 수 있습니다.

 

프로모션 및 할인

경쟁업체가 일요일에 특별 할인을 제공하거나 단순히 더 많은 할인 쿠폰을 보유하고 있을 수도 있습니다.

이것이 경쟁사의 수익 증가 이면에 있는 경우 경쟁하기 위해 몇 가지 할인 제안을 시작해야 할 수 있습니다.

YouTube 인플루언서 및 제휴사와의 파트너십과 같은 모든 프로모션에도 동일하게 적용됩니다.

 

지원 채널

옴니채널 경험은 오늘날의 요구 사항입니다.

경쟁업체가 다양한 채널을 통해 귀하의 비즈니스보다 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다.

이것이 사실이라면 더 많은 지원 채널이 소비자가 요구하는 것이며 이에 응답해야 합니다.

 

카피 라이팅

효과적인 CTA는 매력적입니다.

그들은 독자들에게 브랜드, 제품 및 혜택에 대해 많은 것을 알려주고 클릭하게 만듭니다.

CTA와 함께 웹 사이트의 제목과 제목은 고객의 의사 결정 프로세스에 영향을 미칩니다.

경쟁자의 웹사이트를 살펴봄으로써 카피라이팅에 대해 한두 가지를 배울 수 있을 것입니다.

 

업셀링 및 제품 번들링

더 많은 수익을 창출하기 위해 제품을 상향 판매하고 번들로 묶는 방법을 알고 있기 때문에 경쟁업체의 매출이 높을 수 있습니다.

여기에서 우리는 제품 페이지 끝에 표시되는 제품 권장 사항을 언급하는 것이 아니라 소비자가 구매할 가능성이 더 높은 몇 가지 신중한 조합 및 상향 판매 제품을 언급합니다.

예를 들어 프린터로 잉크를 사용합니다.

이것은 쉬운 예이지만 약간의 생각과 경쟁 분석을 통해 어떤 제품이 가장 잘 어울리는지 찾을 수 있습니다.

 

고객상담

전반적인 내용을 검토할 수 있습니다. 고객 경험 제품 주문을 통해 경쟁자의.

얼마나 많은 배달 업데이트를 받았는지 또는 후속 이메일을 확인하십시오.

그들의 고객 경험이 너무 부드럽거나 귀사보다 더 좋게 들렸습니까? 아마도 그것이 그들이 충성스러운 고객 그룹을 개발한 방법일 것입니다.

분석을 완료한 후에는 변경 사항을 점진적으로 진행하여 웹 사이트의 고유성을 보장하고 처음부터 웹 사이트에 제공했던 진정한 가치의 손실을 방지해야 합니다.

 

전환 기여 모델

판매 깔때기의 다양한 접점에 크레딧을 부여하면 마케팅 노력의 가치를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 비즈니스의 간단한 마케팅 캠페인에는 소셜 미디어 플랫폼, 비즈니스 웹 사이트, 랜딩 페이지 CTA, 이메일 등과 같은 다양한 접점과 채널이 포함됩니다.

어떤 채널이 전환에 가장 많이 기여하는지 알지 못하면 전체 판매 경로를 최적화하기 어렵습니다.

Google Analytics는 각 접점 또는 마케팅 채널의 가치를 이해하는 데 도움이 되는 다양한 전환 기여 모델을 지원합니다.

유입경로를 이러한 모델과 비교하여 어떤 채널이 과대평가되고 있고 어떤 채널에 더 주의를 기울여야 하는지 알아낼 수 있습니다.

 

마지막 클릭 기여

이 기여 모델은 마지막 터치 포인트에 전체 기여도를 부여합니다.

여러 마케팅 채널 및 상호 작용이 있는 캠페인의 경우 마지막 클릭 기여도 모델은 관련성이 매우 낮습니다.

그러나 유기적 결과 또는 PPC 광고에만 전적으로 의존하는 경우에는 계속 사용할 수 있습니다.

 

첫 번째 클릭 기여

이 모델에서는 상호 작용의 첫 번째 채널이 모든 공로를 인정받습니다.

이것은 고객의 구매자 여정을 시작하는 채널이며 더 중요하게 평가될 수 있습니다.

첫 번째 클릭 기여는 마지막 클릭보다 관련성이 높지만 여전히 다른 터치포인트의 가치를 이해하는 데 도움이 되지 않습니다.

 

선형 기여

선형 기여는 모든 채널 간에 기여도를 균등하게 나눕니다.

이 모델은 모든 접점과 채널을 설명하지만 여전히 매우 신뢰할 수 없습니다.

저평가 및 고평가된 채널을 찾는 데 도움이 되지 않습니다.

 

시간 붕괴 속성

이 기여도 모델은 상호작용 순서에 따라 다양한 채널에 부여된 기여도를 높입니다.

예를 들어 마지막 채널은 최대 크레딧을 받고 첫 번째 채널은 최소 크레딧을 받습니다.

시간 소멸 기여 모델은 마케팅 채널을 구성하는 데 도움이 되므로 매우 신뢰할 수 있지만 여전히 채널의 실제 가치를 나타내지 못할 수 있습니다.

 

마지막 비직접 기여 모델

대부분의 판매 퍼널에서 마지막 터치포인트는 CTA 또는 구매 버튼입니다.

마지막 간접 어트리뷰션은 마지막 터치포인트를 간과하고 마지막 클릭 이전에 최대 기여도를 부여합니다.

이 모델은 모든 세일즈 퍼널의 현실을 나타내지만 처음 몇 개 채널의 기여도는 무시합니다.

 

마지막 광고 클릭 기여

 판매 퍼널에 마지막으로 배치된 광고가 모든 크레딧을 얻습니다.

광고 의존도가 높지만 다른 마케팅 채널을 최적화하는 데 도움이 되지 않는 경우 이 모델을 사용할 수 있습니다.

 

위치 기반 기여

위치 기반 기여는 마케팅 캠페인의 첫 번째 터치포인트와 마지막 터치포인트 모두에 40%의 기여도를 부여합니다.

나머지 20%를 첫 번째와 마지막 사이에 있는 모든 터치포인트로 균등하게 나눕니다.

이 기여도 모델은 디지털 마케팅을 정확하게 나타내며 2021년에 가장 널리 사용되는 모델입니다.

 

맞춤 기반 기여

또한 Google 애널리틱스를 통해 기업은 비즈니스 요구 사항과 마케팅 본능에 따라 맞춤 속성 모델을 만들 수 있습니다.

가장 가치 있는 활동을 결정하여 마케팅 활동을 간소화하는 것은 쉽습니다.

전환 기여도 모델은 가장 중요한 접점을 강조함으로써 회사의 마케팅 리소스를 예약하는 데 도움을 주어 스마트 마케팅의 길로 안내합니다.

 

최대 포장

디지털 마케터로서 전환율 최적화에서 빠른 결과를 기대하지 마십시오.

모든 것은 실험을 기반으로 하며 귀사에 가장 적합한 것이 무엇인지 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

그러나 적절한 전략을 사용하면 실제 사실을 기반으로 더 나은 실험을 하고 사소한 최적화를 통해 점진적인 발전을 가져오는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 이전 전략이 실패하더라도 새로운 전략을 만드는 것을 주저하지 마십시오.

CRO 전략의 결과를 관찰해야 하는 최소 시간은 교체하기 전 1-3개월입니다.