Beste gids voor het bouwen van een CRO-strategie voor de toekomst

Met toenemende vraag naar flexibiliteit in softwareontwikkeling, moeten marketeers hun strategieën voor conversieratio-optimalisatie (CRO) herzien. Wat in het verleden goed werkte, zorgt niet voor de gewenste resultaten in de toekomst.

Dit komt door marktdynamiek plus gedragswetenschap. Moderne consumenten zijn slim en weten hoe en wanneer ze zich moeten aanpassen aan technologie. Ze worden omringd door hordes data en zijn dus goed in het eruit filteren.

Om de aandacht van deze consumenten te trekken, krijg je een minuscule hoeveelheid tijd en zo snel zou je CRO-strategie moeten zijn om je lezers te begeleiden deep in uw verkooptrechter.

In de toekomst zal de vraag naar een snel grijpende CRO-strategie belangrijker zijn dan ooit.

Maar hoe maak je je CRO-strategie zo snel?

Think WordStream, bedrijven waarvan de conversiepercentages verbeteren, doen gemiddeld 50% meer tests.

Dit betekent dat je, om je huidige CRO-strategie te verfijnen, constant experimenten moet uitvoeren. In de snel veranderende tijden zijn routinematige optimalisatie van bestemmingspagina's en multivariate testen de enige constanten die nodig zijn om een ​​succesvol CRO-model te ontwikkelen.

Om bij te blijven met de moderne tijd en een toekomstbestendige CRO-strategie voor te bereiden, raden we u aan om met de volgende factoren te experimenteren. Ze resoneren met de huidige en toekomstige CRO-uitdagingen en zijn absoluut noodzakelijk in de nabije toekomst.

 

Essentials om CRO-strategie te ontwikkelen in 2021

Personalisatie

Volgens de opinieleider BCG, zijn consumenten zich er terdege van bewust dat bedrijven hun gegevens verzamelen en verwachten ze in ruil daarvoor gepersonaliseerde ervaringen.

Bovendien neigen consumenten steeds meer naar gemak.

Als we kijken naar de afnemende hoeveelheid tijd die een merk krijgt om hun aandacht te trekken, dan is personalisatie de meest betrouwbare manier om uw boodschap over te brengen.

Het is wat consumenten vragen, brengt gemak en is een snelle manier om uw merk in verband te brengen met pijnpunten van klanten.

Op verschillende niveaus kan men informatie personaliseren en omni-channel implementatie levert de beste resultaten op.

Om personalisatie op grote schaal te implementeren, hebben bedrijven echter te maken met drie grote problemen:

 

Overbelasting van informatie

Vanwege de overmatige verzameling van gegevens wordt het voor bands moeilijk om de ene informatie boven de andere te prioriteren.

 

Gebrek aan gereedschap

Omni-channel personalisatie vereist strikte monitoring. Bedrijven hebben vaak niet zoveel tools of kennis van tools om omnichannel performance te monitoren en te analyseren.

 

Scheve strategieën

Na het verzamelen van gegevens wordt het bedenken en implementeren van strategieën voor elk gebruikerssegment moeilijk.

Deze strategieën zijn vaak niet samen toepasbaar.

 

Hoe deze problemen te overwinnen?

Intelligente consumentensegmentatie is een manier om achter alle bovengenoemde problemen te komen.

Het creëren van buyer persona's is een veelgebruikte praktijk van consumentensegmentatie.

In vergelijking met de moderne tijd is het echter te generiek en staat het bleek.

Dit komt omdat we diepgaande en nauwkeurige informatie nodig hebben om de personalisatie-uitdagingen die we zojuist hebben besproken te overwinnen.

Afgezien van basisdemografische gegevens bieden algemene koperspersona's niet veel.

Misschien zijn persona's gemaakt op basis van gedragssegmentatie nuttiger.

Ze helpen je consumentenbelangen te groeperen, bedenken een werkbare strategie en zijn met eenvoudige tools te monitoren.

In plaats van zich te concentreren op algemene demografische kenmerken, bestudeert gedragssegmentatie de volgende criteria op breed niveau:

 

Voordelen gezocht

Dit is een segmentering op basis van de voordelen die de consument zoekt.

Terwijl een consumentensegment van een haaroliemerk het product bijvoorbeeld koopt vanwege de anti-rooseigenschappen, kopen anderen misschien voor conditionering.

Nadat u de voordelen heeft herkend die de meeste klanten van uw product zoeken, kunt u uw bestemmingspagina's en e-mailcampagnes personaliseren.

 

Koopgedrag

Sommige consumenten zijn prijsbewust.

Ze kopen pas in nadat ze de beste prijs op de markt hebben gekregen.

Sommigen richten zich op verliesaversie, dwz dat ze niet kopen zonder productgarantie of retourbeleid.

Evenzo vereisen sommigen enige sociale controle en anderen doen graag grondig onderzoek voordat ze tot aankoop overgaan.

 

Klantenbinding

Think bad, kunnen bedrijven producten onderverdelen in loyaliteits- en repertoirecategorieën, wat over het algemeen aangeeft hoe waarschijnlijk het is dat consumenten bij elke aankoop van merk veranderen.

Voor bedrijven met een groot aantal loyalisten zullen de promoties en klantervaring veranderen.

Ze moeten zich meer richten op het targeten van bestaande klanten in plaats van op het vinden van nieuwe.

 

Gebruiksfrequentie

Als u producten verkoopt die consumenten vaak gebruiken, zoals kruidenierswaren, heeft u een groot klantenbestand.

Dit zijn de mensen die regelmatig uw product kopen.

Ze zullen af ​​en toe je website bezoeken.

Aan de andere kant verwijst een light-user klantenbestand naar die personen die slechts één keer per keer een product kopen, zoals computers en smartphones.

 

Op basis van deze gedragssegmentatiecategorieën kunt u uw verschillende marketingcampagnes optimaliseren, de algehele bestemmingspagina wijzigen en effectieve CTA's voorbereiden.

Vindt u bijvoorbeeld verliesaversie een veelvoorkomende doorslaggevende factor bij uw klanten? Markeer uw retourbeleid in de CTA.

Als 50%-60% van uw klanten loyalisten zijn, geef dan beloningspunten bij elke aankoop.

Door uw klantervaring op meerdere facetten te personaliseren, kunt u de conversieratio aanzienlijk verhogen.

 

Site snelheid

De vooruitgang in internettechnologie, zoals verbeterde toegang tot glasvezel, wereldwijd gevestigde 4G-connectiviteit en nu de geleidelijke opkomst van 5G-technologie, introduceren verschillende veranderingen in digitale marketing.

Een lage websitesnelheid betekent niet alleen dat bezoekers snel terugkomen van uw website, maar ze krijgen ook een slechte klantervaring van uw bedrijf.

Om verder uit te werken, kan een slechte sitesnelheid de volgende effecten hebben op uw website:

• Verminder uw totale verkeer, wat gevolgen heeft voor eventuele affiliate marketingcampagnes die op uw website zijn gestart
• Beïnvloed de mobiele browse-ervaring en verlaag zoekrangschikkingen (zie het gedeelte Mobile-first-benadering hieronder)
• Verhoog het aantal verlaten winkelwagentjes, vooral wanneer de klant de afrekenpagina probeerde te laden
• Verslechtert de gebruikerservaring door interactieve elementen te vertragen
• Creëer een impact op uw algehele merkimago

Google Page Insight is een handige tool die u kunt gebruiken om constant controle te houden prestaties van de sitesnelheid.

Het berekent de snelheid van uw website op basis van Core Web Vitals:

 

Eerste inhoudelijke verf (FCP)

Dit omvat de initiële inhoud die de browser op een webpagina laadt, zoals tekst, afbeeldingen en andere achtergrondafbeeldingen.

 

Eerste invoervertraging (FID)

Meet de responstijd van een webpagina wanneer een gebruiker op een interactief element klikt.

 

Grootste Contentful Paint (LCP)

De tijd die nodig is om de grootste stukjes informatie op een webpagina te laden.

 

Cumulatieve lay-outverschuiving: (CLS)

Het aantal onnodige wijzigingen in de lay-out van de webpagina.

 

U kunt al deze vitale gegevens bekijken op het tabblad Veldgegevens van Google Page Speed, dat betrouwbaarder is dan andere tabbladen.

Het tabblad Veldgegevens meet de siteprestaties in relatie tot hoe deze presteert wanneer iemand uw website in realtime bezoekt.

 

Verbeter de laadsnelheid van uw webpagina

U kunt de volgende maatregelen nemen om de laadsnelheid van uw webpagina te verbeteren:

 

Gebruik een schoon ontwerp

U wilt niet dat te veel elementen de gebruikersinterface van uw bestemmingspagina verstoren.

Vervang grote elementen door maximale opslag en vervang ze door iets compacters.

Gebruik ook gecomprimeerde afbeeldingen voor weergave.

U kunt high-definition afbeeldingen tot 60% comprimeren zonder kwaliteitsverlies.

 

Gebruik van een Content Delivery Network (CDN)

Contentmanagementsystemen (CMS) zoals WordPress gebruikten een CDN om inhoud aan webbrowsers te leveren.

CDN's werken op een netwerk van servers en zijn dus krachtiger in het leveren van inhoud dan uw gewone webhostingserver.

 

Verwijder plug-ins van derden

Hoewel extensies en integraties van derden (TPI) de functionaliteit van uw website vergroten, dragen ze ook bij aan de totale grootte van een webpagina.

Als de TPI's die u gebruikt echt belangrijk zijn, kunt u ze in plaats van ze van uw website te verwijderen op specifieke bestemmingspagina's uitschakelen.

 

Cache gebruiken

Cache is de tijdelijke gegevens die als speciaal geheugen op het systeem zijn opgeslagen.

Het is een kopie van gegevens die regelmatig worden uitgewisseld tussen een browser en de server.

In termen van leken is het een klein geheugen van uw website dat op de server is opgeslagen, zodat het niet elke keer dat de browser een overdrachtsverzoek genereert, het hele overdrachtsproces vanaf nul hoeft te beginnen.

 

Mobiel-eerst-aanpak

Google is in september 2020 overgestapt op mobile-first indexering.

Dit betekent dat websites nu worden gerangschikt op basis van hoe goed ze presteren op mobiele apparaten.

Medio 2021 zal Google ook zijn update van de pagina-ervaring uitbrengen, die de algehele browse-ervaring als een belangrijke rankingfactor zal beschouwen.

Alleen al deze twee belangrijke updates vragen om een ​​mobile-first ontwikkelingsbenadering als u uw conversies in de toekomst wilt behouden en verhogen.

 

Wat betekent Mobile-First-benadering eigenlijk?

In de geschiedenis van webontwikkeling zijn websites altijd ontworpen voor desktopschermen.

Na hun ontwikkeling hebben ontwikkelaars ze aangepast voor mobiele telefoons.

De opkomst van schaalbare, responsieve en adaptieve ontwerpen die zichzelf aanpassen aan verschillende schermformaten, vereenvoudigt de overgang van desktop naar mobiel verder.

De mobile-first-benadering daarentegen vereist dat bedrijven eerst hun websites ontwikkelen voor mobiele schermen en die websites vervolgens aanpassen voor desktop.

Dit zorgt voor betere prestaties en een betere ervaring op mobiele schermen.

 

Voorbeelden van Mobile-First Approach-ontwerpen

Hieronder staan ​​enkele goede voorbeelden van mobile-first benaderingsontwerpen:

 

Tesla Mobile First-ontwerp

Op mobiel

 

Op het bureaublad

 

Apple Mobile First-ontwerp

Op mobiel

 

Op het bureaublad

 

Evernote Mobile-First ontwerp

Op mobiel

 

Op het bureaublad

 

Voordelen van het gebruik van de Mobile First-benadering zijn:

• Duidelijke, beknopte en vertragingsvrije ontwerpen
• Hogere posities in de zoekresultaten van Google
• Gemakkelijk te beheren
• Snelle laadsnelheid
• Aantrekkelijk voor eCommerce-sites

 

Omdat de mobile-first-benadering vereist dat merken zeer selectief zijn met betrekking tot de inhoud van hun webpagina's, wordt het ook wel de content-first-benadering genoemd.

 

Beschrijvende data-analyse en feature-engineering

e-commercebedrijven verzamelen tegenwoordig tonnen gegevens.

Voor elke afzonderlijke transactie heb je een artikellabel, categorielabel, prijskaartje, naam van de leverancier, datum van bestelling, datum van levering, enz.

Wanneer zulke uiteenlopende informatie in één database wordt verzameld, spreken we van Big Data.

Het op een zinvolle manier analyseren van deze gegevens om oplossingen voor verschillende problemen te vinden, staat bekend als beschrijvend gegevensanalyse, wat momenteel niet op grote schaal in de praktijk wordt gebracht.

Efficiënte beschrijvende data-analyse zal marketeers helpen om in de toekomst verschillende onvoorziene conversieproblemen op te lossen.

 

Beschrijvende gegevensanalyse versus verkennende analyse

Beschrijvende data-analyse verschilt van verkennende analyse, die in bedrijven op een breed niveau wordt uitgevoerd.

Verkennende analyse omvat het weergeven van waardevolle inzichten (zoals u ziet op Hotjar en Google Analytics) om patronen te vinden en visuele analyses voor te bereiden.

Verkennende analyse alleen is echter niet erg nuttig bij het opstellen van een effectieve CRO-strategie die op gegevens gebaseerde antwoorden biedt op uw lage conversieratio's.

Het verzamelen van informatie zoals geslacht, leeftijd en percentage verlaten winkelwagens is bijvoorbeeld verkennend onderzoek en u kunt deze gegevens gebruiken om koperspersona's voor te bereiden en verschillende marketingcampagnes te lanceren.

Een stap verder gaan en deze gegevens gebruiken om de vraag te beantwoorden waarom u een hoog aantal verlaten winkelwagentjes heeft, is een beschrijvende gegevensanalyse.

Misschien is het verlatingspercentage van de winkelwagen hoog wanneer u alleen op mobiele apparaten winkelt, dit betekent dat u uw conversieratio op mobiele apparaten moet optimaliseren.

 

Functie-engineering

Feature engineering verwijst naar het proces van het extraheren van nieuwe informatie uit de bestaande onbewerkte gegevens.

Het wordt meestal uitgevoerd door machine learning-algoritmen, maar kan ook worden verwerkt door expliciet programmeren.

Met behulp van feature engineering kunnen bedrijven betrouwbare voorspellende analyses uitvoeren en hun websites optimaliseren voor betere conversie.

Bijvoorbeeld de twee kenmerken; A – de tijd die een bezoeker nodig heeft om een ​​product aan zijn winkelwagentje toe te voegen en B – de afrekentijd zijn onbewerkte gegevens die eenvoudig kunnen worden verzameld via verkennende analyse.

Het afleiden van Feature C, d.w.z. de totale tijd die de bezoeker nodig heeft om een ​​transactie te voltooien nadat hij een product aan zijn winkelwagen heeft toegevoegd, wordt feature engineering genoemd.

Kenmerk C bereken je door kenmerk B af te trekken van kenmerk A.

Een dergelijk type feature-engineering is erg handig voor het optimaliseren van de conversieratio.

Het bedrijf kan bijvoorbeeld de checkout-stappen verminderen om de tijd in functie C te verkorten of univariate en bivariate tests uitvoeren om de reden achter de hoge checkout-duur te vinden.

 

Univariaat en bivariaat testen

Univariate en bivariate testen kunnen helpen bij het optimaliseren van een bestemmingspagina.

U kunt bijvoorbeeld de positionering van verkoopinformatie op uw webpagina testen of de correlatie vinden tussen paginalengte en conversies.

Gigantische MNC's en grote bedrijven zoals Amazon en Uber voeren regelmatig beschrijvende data-analyse en feature-engineering uit.

Startups en kleine bedrijven zijn echter vaak te laat met deze praktijken.

In sommige scenario's is het voor een marketingexpert niet mogelijk om complexe data-analyses uit te voeren en hiervoor moet u mogelijk een data science-expert inhuren.

 

Concurrentieanalyse

Concurrentieanalyse is belangrijk om erachter te komen wat uw concurrenten doen om hoge inkomsten te genereren en hun volgende zet te voorspellen.

Naast CRO helpt concurrentieanalyse ook bij het verbeteren van uw verschillende digitale marketingcampagnes.

Om uw CRO-strategie rijkelijk te verbeteren met concurrentieanalyse, moet u voor het volgende zorgen:

1. Ontdek wie uw echte concurrenten zijn
2. Leer van hun conversiepraktijken
3. Implementeer dit verstandig op uw website

Klanten rechtstreeks vragen naar concurrentie op de markt kan u veel vertellen over uw concurrenten.

U kunt vergelijkbare merken vinden die vergelijkbare services bieden voor uw doelregio of doelgroep.

In beschermde markten kunt u concurrenten vinden uit verre geografische regio's met dezelfde kenmerken als uw doelgroep.

Alleen al het op de hoogte zijn van concurrenten en hun marketinginspanningen kan mijlpalen zijn voor uw bedrijven om te bereiken.

 

Wat te leren van concurrenten?

USP's

Allereerst wilt u hun unieke verkoopargumenten opmerken om de extra waarde te begrijpen die uw concurrentie biedt, maar u niet.

Het is niet nodig om die verkoopargumenten te kopiëren, maar u kunt een betere waarde bedenken om hiertegen te concurreren.

 

Promoties en kortingen

Misschien biedt uw concurrentie een speciale korting op zondag of heeft u gewoon een lucratiever aanbod van kortingsbonnen.

Als dit het geval is achter de hogere inkomsten van uw concurrent, dan moet u mogelijk enkele kortingsaanbiedingen lanceren om te kunnen concurreren.

Hetzelfde geldt voor alle promoties, zoals partnerschappen met YouTube-invloeden en gelieerde ondernemingen.

 

ondersteuning kanalen

Omni-channel ervaring is de vraag van vandaag.

Het is mogelijk dat uw concurrent betere ondersteuning biedt dan uw bedrijf en via diverse kanalen.

Als dat waar is, dan is meer ondersteuningskanaal waar uw klanten om vragen en moet u daarop reageren.

 

Copywriting

Effectieve CTA's zijn meer dan aantrekkelijk.

Ze vertellen lezers veel over uw merk, uw product en het voordeel en zorgen er ook voor dat ze klikken.

Samen met CTA's beïnvloeden koppen en titels op uw website het besluitvormingsproces van de klant.

Misschien kun je het een en ander leren over copywriting door de website van je concurrentie te inspecteren.

 

Upselling en productbundeling

Misschien zijn de verkopen van uw concurrent hoog omdat hij weet hoe hij producten moet upsellen en bundelen om meer winst te genereren.

Hier hebben we het niet over de productaanbevelingen die aan het einde van de productpagina verschijnen, maar over een aantal goed doordachte combinaties en upsell-producten die consumenten eerder zullen kopen.

Bijvoorbeeld inkt met printers.

Hoewel dit een eenvoudig voorbeeld is, maar met wat nadenken en concurrentieanalyse, kunt u erachter komen welke producten van u het beste bij elkaar passen.

 

Klantenervaring

U kunt het totaaloverzicht bekijken klantervaring van uw concurrent door een productbestelling te plaatsen.

Houd bij hoeveel bezorgingsupdates u ontvangt of welke vervolg-e-mails u ontvangt.

Was hun klantervaring te soepel of klonk ze beter dan die van jou? Misschien hebben ze zo een loyalistische klantengroep ontwikkeld.

Na het voltooien van de analyse, moet u geleidelijk vooruitgang boeken met de wijzigingen om ervoor te zorgen dat uw website uniek is en om te voorkomen dat er enige echte waarde verloren gaat die u vanaf het begin op uw website heeft aangeboden.

 

Conversie attributiemodel

Door de verschillende contactpunten van uw verkooptrechter te erkennen, kunt u de waarde van uw marketinginspanningen bepalen.

Een eenvoudige marketingcampagne van een bedrijf omvat bijvoorbeeld verschillende contactpunten en kanalen, zoals socialemediaplatforms, bedrijfswebsites, CTA's op bestemmingspagina's, e-mails, enz.

Zonder te weten welke kanalen het meest bijdragen aan je conversies, is het lastig om de gehele sales funnel te optimaliseren.

Google Analytics ondersteunt verschillende conversieattributiemodellen om u te helpen de waarde van elk contactpunt of marketingkanaal te begrijpen.

U kunt uw funnel vergelijken met deze modellen om erachter te komen welke kanalen u overwaardeert en waar u meer aandacht aan moet besteden:

 

Toeschrijving aan laatste klik

Dit attributiemodel geeft de volledige eer aan het allerlaatste contactpunt.

Voor campagnes met meerdere marketingkanalen en interactie is het Last-Click attributiemodel hoogst irrelevant.

U kunt het echter nog steeds gebruiken als u uitsluitend afhankelijk bent van organische resultaten of PPC-advertenties.

 

Toeschrijving aan eerste klik

In dit model krijgt het eerste interactiekanaal alle eer.

Dit is het kanaal dat de kopersreis van de klant begint en als belangrijker kan worden gewaardeerd.

Toeschrijving aan de eerste klik is relevanter dan aan de laatste klik, maar het helpt u nog steeds niet om de waarde van uw andere contactpunten te begrijpen.

 

Lineaire toeschrijving

Lineaire attributie verdeelt het krediet gelijkelijk over alle kanalen.

Hoewel dit model rekening houdt met elk contactpunt en elk kanaal, is het nog steeds zeer onbetrouwbaar.

Het kan je niet helpen om ondergewaardeerde en overgewaardeerde kanalen te vinden.

 

Tijdsverval Attributie

Dit attributiemodel verhoogt het krediet dat aan de verschillende kanalen wordt gegeven op basis van de volgorde van interactie.

Het laatste kanaal krijgt bijvoorbeeld het maximale krediet en het eerste kanaal het minste.

Het attributiemodel voor tijdsverval is redelijk betrouwbaar omdat het u helpt bij het organiseren van uw marketingkanalen, maar het kan nog steeds niet de werkelijke waarde van kanalen weergeven.

 

Laatste niet-direct attributiemodel

Het laatste contactpunt in de meeste verkooptrechters is een CTA- of koopknop.

Laatste niet-directe attributie ziet het laatste contactpunt over het hoofd en geeft maximaal krediet aan het contactpunt vóór de laatste klik.

Dit model vertegenwoordigt de realiteit van elke verkooptrechter, maar negeert de bijdrage van de eerste paar kanalen.

 

Toeschrijving laatste advertentieklik

 De laatst geplaatste advertentie in de verkooptrechter krijgt alle eer.

Dit model kun je gebruiken als je sterk afhankelijk bent van advertenties, maar het kan je niet helpen om andere marketingkanalen te optimaliseren.

 

Op posities gebaseerde attributie

Op positie gebaseerde attributie geeft 40% krediet aan zowel het eerste als het laatste contactpunt van uw marketingcampagne.

Het verdeelt de resterende 20% gelijkelijk over alle contactpunten die tussen de eerste en de laatste vallen.

Dit attributiemodel geeft digitale marketing nauwkeurig weer en is anno 2021 het meest gebruikte model.

 

Op maat gebaseerde toeschrijving

Met Google Analytics kunnen bedrijven ook aangepaste attributiemodellen maken op basis van hun zakelijke vereisten en marketinginstincten.

Het is gemakkelijk om uw marketingacties te stroomlijnen door de meest waardevolle te bepalen.

Door de belangrijkste touchpoints te benadrukken, helpen conversie-attributiemodellen u ook om de marketingmiddelen van een bedrijf te reserveren, waardoor u op weg gaat naar slimme marketing.

 

Afsluiten

Verwacht als digitale marketeer geen snelle resultaten van conversie optimalisatie.

Alles is gebaseerd op experimenten en het kan even duren voordat je weet wat het beste bij jouw bedrijf past.

Een goede strategie kan u echter helpen betere experimenten te bedenken op basis van feitelijke feiten en geleidelijke vooruitgang te boeken bij elke kleine optimalisatie.

Wees ook niet terughoudend om een ​​nieuwe strategie te bedenken als een vorige mislukt.

De minimale tijd dat u de resultaten van een CRO-strategie moet observeren, is 1-3 maanden voordat u deze vervangt.