고객 인텔리전스를 통한 웹사이트 전환 개선

웹사이트 디자인하기 더 나은 전환 어려운 일이다. 웹사이트를 열 때 고객이 무엇을 찾을지 염두에 두고 가능한 한 정보에 접근할 수 있도록 노력해야 합니다. 

또한 고객이 제시된 정보 더미로 인해 혼란을 겪지 않도록 좋은 사용자 인터페이스를 유지해야 합니다.

따라서 여기서는 사용자 경험이 중요합니다. 

그리고 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 신뢰를 쌓고 의심스러운 고객이 귀하의 웹사이트와 경쟁업체의 웹사이트 간 전환을 중단하게 만드는 요소를 통합하기를 원한다는 것입니다. 

이제 디자이너는 추측에 의존하는 대신 디자인 프로세스에서 실제 고객 데이터를 사용할 수 있습니다.

고객 인텔리전스는 고객으로부터 데이터를 수집하고 분석하여 고객 선호도와 문제점에 대한 유용한 통찰력을 얻는 행위입니다. 

웹사이트 전환율을 향상시키는 데 사용할 수 있는 데이터 유형과 이를 올바르게 사용할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아 보겠습니다. 

회사가 웹사이트를 위해 추적하는 고객 데이터 유형

기업은 사용자 경험을 향상하고 웹사이트 전환을 개선하기 위해 많은 고객 데이터 포인트를 추적합니다.

일부 데이터는 내부 문서, 데이터베이스, CRM 시스템을 통해 수집할 수 있지만 기업에서는 데이터 수집 도구 이 정보를 보완합니다. 

 

행동 지능

기업은 이 데이터를 사용하여 고객 습관을 이해하고 추세 분석을 수행합니다. 이를 사용하여 고객 참여도를 측정할 수도 있습니다. 

온라인 비즈니스의 경우 이는 조회한 페이지 수, 웹 사이트에서 보낸 시간, 클릭률, 리드 마그넷 다운로드 횟수 등과 같은 지표를 추적하는 것을 의미합니다. 

또한 고객이 귀하의 웹사이트를 방문하는 위치도 기록해야 합니다.

이를 통해 마케팅 캠페인의 효율성에 대한 통찰력을 얻고 리소스를 관리할 수 있습니다. 이는 추천 URL을 모니터링하여 수행할 수 있습니다.   

고객 인구통계 인텔리전스  

다음과 같은 경우 사용자는 15초 이내에 웹페이지를 떠나는 경우가 많습니다. 콘텐츠가 충분히 매력적이지 않습니다..

그렇기 때문에 이 정보는 다양한 고객 프로필에 맞는 공감 콘텐츠를 생성하고 맞춤화하는 데 매우 유용합니다. 

기업은 연령, 지리적 위치, 결혼 여부, 직업 등과 같은 특정 데이터 포인트를 사용하여 고객을 철저히 이해하고 더 나은 페르소나를 만듭니다. 

거래 인텔리전스  

거래 인텔리전스는 특히 거래와 관련된 웹사이트에서 수집한 정보입니다.

기업은 이 정보를 사용하여 가장 인기 있는 제품을 식별하고, 제품 개발을 강화하고, 상향 판매 및 교차 판매 기회를 창출할 수 있습니다. 

주요 지표에는 구매 내역, 주문 빈도, 평균 주문 금액, 제품 선호도 등이 포함됩니다. 때로는 기업에서 카트에 보관된 항목 및 보다 포괄적인 맥락을 만드는 데 사용되는 할인과 같은 데이터 포인트도 포함합니다. 

사용된 장치 유형 

장치는 크기, 해상도, 기능이 다양하므로 다양한 장치에서 원활하고 반응성이 뛰어난 UX를 보장하려면 이 정보를 수집하는 것이 중요합니다.

이는 또한 다양한 탐색 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 여정 다양한 장치에 따라 다릅니다. 

모바일 계정은 모바일 웹사이트 경험에 특히 유용합니다. 전 세계 웹 트래픽의 약 절반.

여기에서 수집되는 데이터 포인트는 장치 유형(데스크톱, 모바일, 태블릿), 운영 체제 유형, 사용된 브라우저 및 화면 해상도입니다. 

사이코그래픽 데이터 

이 데이터는 고객의 기본 관심사, 페르소나, 성격 특성을 이해하는 데 유용합니다.

이 정보는 개인화된 경험을 창출하고 브랜드 이미지를 타겟 고객의 가치 및 신념에 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다. 

이 정보는 설문조사, 리뷰, 피드백 양식, 소셜 미디어 댓글을 통해 수집될 수 있습니다. 

CRO에 고객 데이터가 사용되는 방식

고객 세그먼트 만들기 

고객 인텔리전스를 사용하면 고객 세그먼트를 만들고 다양한 인구 통계 및 행동을 기반으로 고객을 나눌 수 있습니다.

이를 통해 다양한 고객 프로필에 맞게 웹사이트의 UI와 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 

이는 또한 다양한 그룹과 채널에 대한 마케팅 커뮤니케이션을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

이를 세그먼트별 프로모션이라고 하며, 세분화를 사용한 조직의 80%가 매출 증가를 보고했습니다.. 

UI/UX 최적화 

고객 인텔리전스를 사용하면 UI를 크게 개선하고 더욱 매력적이고 사용자 중심적으로 만들 수 있습니다.

예를 들어, 종료 의도 팝업을 사용하여 사용자에게 웹사이트를 떠날 경우 머물도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 이탈률이 줄어들고 전환율이 향상됩니다.

또한 이 정보를 사용하여 고객이 웹 사이트를 사용할 때 직면하는 일반적인 문제(페이지가 올바르게 로드되지 않음, 페이지가 느리게 로드되는 등)를 식별하고 진단할 수 있습니다. 이를 통해 귀하의 웹사이트를 개선할 수 있습니다. UX 디자인. 

마지막으로, 이 데이터를 통해 어떤 페이지가 전환되지 않고 있는지 정확히 찾아내고 최적화를 위해 구체적으로 타겟팅할 수 있습니다.

의사 결정 트리 간단한 지도에서 사용자 선택과 선호도를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이 지도를 사용하면 고객 여정의 각 단계에 가장 적합한 옵션을 제공할 수 있습니다.

개인화된 메시지 

기업은 쿠키 및 웹사이트 가입을 통해 수집된 고객 인텔리전스를 사용하여 다양한 사용자를 위한 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다.

이를 통해 제품 프로모션을 위한 타겟 광고를 실행할 수도 있습니다. 

이 웹사이트에 따르면 고객의 49%가 구매했기 때문에 이는 웹사이트 전환에 큰 영향을 미칩니다. 맞춤형 제안을 받은 후 제품. 게다가 소비자의 80%가 그 이상입니다. 개인화된 경험을 제공하는 회사와 비즈니스를 할 가능성이 높습니다..

웹사이트는 또한 이 정보를 사용하여 행동 유발 요인을 식별하고 이를 사용하여 행동 기반 메시징을 시작할 수 있습니다.

이러한 행동 기반 마케팅은 표시되는 콘텐츠가 소비자의 특정 관심 사항 및 요구 사항과 일치하도록 보장합니다.

깔때기 분석

고객 인구통계 및 거래 인텔리전스는 판매 유입경로를 분석하고 문제를 식별하는 데 매우 유용합니다.

히트맵을 사용하면 고객의 여정을 추적하고 정확한 사용자 이탈 지점을 찾아낼 수 있습니다.

이를 통해 기업은 전환율을 향상시키기 위해 목표에 맞는 수정 조치를 취할 수 있습니다. 

또한 웹사이트에서 리타겟팅된 메시징을 실행하여 손실된 판매를 복구할 수도 있습니다. 또한 다양한 가격 모델과 할인 번들을 실험하여 전환을 평가할 수 있습니다. 

A/B 테스트 실행 

기업은 고객 인텔리전스를 사용하여 타겟 A/B 테스트를 위해 웹사이트의 특정 요소를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 특성과 행동을 기반으로 예시를 선택할 수도 있습니다. 

이는 다양한 사용자 여정에 따라 고객 프로필을 분류하고 전환 경로를 최적화하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

또한 이 정보를 사용하여 행동 트리거를 테스트하고, 메시징을 개선하고, 적응형 사용자 환경을 만들 수 있습니다.  

A/B 테스트는 업계에서 매우 일반적이며 전 세계 많은 기업에서 웹사이트 최적화를 위해 이를 사용합니다. 예를 들어 WallMonkeys는 A/B 테스트를 통한 홈페이지 테스트로 550% 증가.  

장바구니 포기 이해  

장바구니 포기율은 여러 부문에 걸쳐 79.53%. 과 사용자 중 18%는 결제 과정이 너무 길거나 복잡할 때 장바구니를 포기합니다.. 그렇기 때문에 장바구니 포기 문제를 이해하는 것은 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문에 비즈니스에 매우 중요합니다. 

기업은 고객 인텔리전스를 사용하여 결제 프로세스에서 사용자의 우려 사항과 마찰 지점을 파악할 수 있습니다. 장바구니 포기를 줄이기 위해 콘텐츠를 동적으로 변경할 수도 있습니다.

이는 장바구니 포기 요인을 식별하고 리마케팅 ​​전략을 사용하여 수행됩니다. 고객 재참여. 

최종적으로

전환율 최적화를 위한 실행 계획을 수립하는 것은 고객에 대한 구체적인 데이터와 정보를 많이 요구하는 영역입니다.

인구통계 및 심리통계 데이터, 거래 인텔리전스, 사용된 장치, 행동 데이터 등 다양한 종류의 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.

이 데이터를 사용하여 고객 세그먼트를 만들 수 있습니다. 웹사이트 UI/UX 최적화, 메시징을 개인화하고, 퍼널을 분석하고, A/B 테스트를 실행하거나 장바구니 이탈을 줄입니다.