Повышение конверсии веб-сайта с помощью анализа данных о клиентах

Разработка сайта для лучшие конверсии это сложная задача. Вам необходимо помнить, что клиенты будут искать при открытии вашего сайта, и стараться сделать информацию максимально доступной. 

Вам также следует поддерживать хороший пользовательский интерфейс, чтобы клиенты не запутались в куче представленной им информации.

Поэтому пользовательский опыт здесь важен. 

И что еще больше усложняет ситуацию, вы хотите включить элементы, которые вызывают доверие и заставляют сомнительных клиентов перестать переключаться между вашим сайтом и сайтами ваших конкурентов. 

Теперь вместо того, чтобы полагаться на догадки, дизайнеры могут использовать в процессе проектирования реальные данные о клиентах.

Аналитика клиентов — это сбор данных от клиентов и их анализ для получения полезной информации о предпочтениях клиентов и болевых точках. 

Давайте узнаем больше о типах данных, которые можно использовать для улучшения конверсии веб-сайта, и о том, как их можно правильно использовать. 

Типы данных клиентов, которые компании отслеживают на веб-сайтах

Компании отслеживают множество данных о клиентах, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем и повысить конверсию веб-сайта.

Хотя некоторые данные можно собрать с помощью внутренних документов, баз данных и CRM-систем, предприятия также используют инструменты сбора данных дополнить эту информацию. 

 

Поведенческий интеллект

Компании используют эти данные, чтобы понять привычки клиентов и провести анализ тенденций. Вы также можете использовать его для оценки вовлеченности клиентов. 

Для онлайн-бизнеса это означает отслеживание таких показателей, как количество просмотренных страниц, время, проведенное на веб-сайте, рейтинг кликов, количество загрузок лид-магнита и т. д. 

Кроме того, вам также необходимо записывать, откуда клиент попал на ваш сайт.

Это дает представление об эффективности ваших маркетинговых кампаний и позволяет вам управлять своими ресурсами. Это можно сделать путем мониторинга реферальных URL-адресов.   

Демографический анализ клиентов  

Пользователи часто покидают веб-страницу в течение 15 секунд, если контент недостаточно интересен.

Именно поэтому эта информация очень полезна для создания и адаптации резонансного контента под разные профили клиентов. 

Компании используют конкретные данные, такие как возраст, географическое положение, семейное положение, род занятий и т. д., чтобы лучше понять своих клиентов и создать более привлекательные личности. 

Транзакционный интеллект  

Транзакционная разведка — это информация, собираемая веб-сайтами, специально связанная с транзакциями.

Компании могут использовать эту информацию для определения своих наиболее популярных продуктов, улучшения разработки продуктов и создания возможностей для дополнительных и перекрестных продаж. 

Ключевые показатели включают историю покупок, частоту заказов, среднюю стоимость заказа, предпочтения продукта и т. д. Иногда компании также включают такие точки данных, как товары, хранящиеся в корзине, и скидки, используемые для создания более полного контекста. 

Тип используемого устройства 

Поскольку устройства различаются по размеру, разрешению и возможностям, важно собирать эту информацию, чтобы обеспечить плавный и отзывчивый пользовательский интерфейс на разных устройствах.

Это также может помочь вам определить различные шаблоны просмотра, т. е. то, как поездки клиентов различаются на разных устройствах. 

Это особенно полезно для мобильных веб-сайтов, поскольку мобильные аккаунты примерно половина веб-трафика во всем мире.

Здесь собраны данные о типе устройства (настольный компьютер, мобильный телефон, планшет), типе операционной системы, используемом браузере и разрешении экрана. 

Психографические данные 

Эти данные полезны для понимания основных интересов, личностей и личностных качеств ваших клиентов.

Эта информация может помочь вам создать персонализированный опыт и согласовать имидж вашего бренда с ценностями и убеждениями вашей целевой аудитории. 

Эту информацию можно собирать с помощью опросов, обзоров, форм обратной связи и комментариев в социальных сетях. 

Как данные клиентов используются для CRO

Создание сегментов клиентов 

Использование анализа клиентов позволяет вам создавать сегменты клиентов и разделять их на основе различных демографических данных и поведения.

Это позволяет вам адаптировать пользовательский интерфейс и контент вашего веб-сайта для различных профилей клиентов. 

Это также поможет вам настроить маркетинговую коммуникацию для разных групп и каналов.

Это называется продвижением для конкретного сегмента. 80% организаций, использовавших сегментацию, сообщили об увеличении продаж.. 

Оптимизация пользовательского интерфейса/UX 

Аналитику клиентов можно использовать, чтобы значительно улучшить ваш пользовательский интерфейс и сделать его более привлекательным и ориентированным на пользователя.

Например, всплывающие окна с намерением выйти можно использовать, чтобы попросить пользователей остаться, если они покидают веб-сайт. Это снижает показатель отказов и повышает конверсию.

Кроме того, вы можете использовать эту информацию для выявления и диагностики распространенных проблем (страницы загружаются неправильно, страницы загружаются медленно и т. д.), с которыми сталкиваются ваши клиенты при использовании вашего веб-сайта. Это позволит вам улучшить работу вашего сайта. Дизайн UX. 

Наконец, эти данные позволяют вам определить, какие страницы не конвертируются, и специально нацелить их на оптимизацию.

Деревья принятия решений может помочь вам упростить выбор и предпочтения пользователей на простой карте. Используя эту карту, вы можете предоставить лучшие варианты для каждого этапа пути вашего клиента.

Персонализированный обмен сообщениями 

Компании могут использовать информацию о клиентах, собранную с помощью файлов cookie и регистрации на веб-сайте, для персонализации контента для разных пользователей.

Это также позволяет им запускать целевую рекламу для продвижения продукции. 

Это существенно влияет на конверсию сайта, поскольку, по данным этого сайта, 49% клиентов купили продукт после получения персонализированного предложения. Более того, 80% потребителей более скорее всего, будет вести дела с компанией, если они предоставляют персонализированный опыт.

Веб-сайты также могут использовать эту информацию для выявления поведенческих триггеров и использовать их для инициирования обмена сообщениями, основанными на поведении.

Такой маркетинг, основанный на поведении, гарантирует, что отображаемый контент будет соответствовать конкретным интересам и потребностям потребителей.

Анализ воронки

Демографический и транзакционный анализ клиентов очень полезен для анализа вашей воронки продаж и выявления ее проблем.

Тепловые карты позволяют отслеживать путь вашего клиента и точно определять точку ухода пользователя.

Это позволяет компаниям предпринимать целенаправленные корректирующие действия для улучшения конверсий. 

Вы также можете запустить ретаргетинг сообщений на своем веб-сайте, чтобы восстановить потерянные продажи. Кроме того, вы можете экспериментировать с различными моделями ценообразования и пакетами скидок, чтобы оценить свои конверсии. 

Проведение A/B-тестов 

Используя информацию о клиентах, компании могут идентифицировать конкретные элементы своих веб-сайтов для целевого A/B-тестирования. Это также позволяет им выбирать примеры на основе характеристик и поведения пользователей. 

Это может быть чрезвычайно полезно для сегментирования профилей клиентов и оптимизации путей конверсии в соответствии с различными маршрутами пользователя.

Вы также можете использовать эту информацию для тестирования поведенческих триггеров, улучшения обмена сообщениями и создания адаптивного пользовательского опыта.  

A/B-тесты очень распространены в отрасли, и многие компании по всему миру используют их для оптимизации своего веб-сайта. Например, у WallMonkeys есть Увеличение на 550 % за счет тестирования домашней страницы с помощью A/B-тестов..  

Понимание брошенной корзины  

Процент брошенных корзин 79.53% в нескольких секторах. И 18% пользователей отказываются от корзин, когда процесс оформления заказа слишком длинный или сложный.. Вот почему понимание проблем, связанных с брошенными корзинами, очень важно для бизнеса, поскольку это напрямую влияет на их прибыль. 

Компании могут использовать информацию о клиентах для определения проблем пользователей и проблемных моментов в процессе оформления заказа. Вы также можете динамически изменять свой контент, чтобы уменьшить количество оставленных корзин.

Это делается путем выявления причин отказа от корзины и использования стратегий ремаркетинга для повторно привлекать клиентов. 

в заключение

Создание плана действий по оптимизации коэффициента конверсии — это область, которая требует большого количества конкретных данных и информации о ваших клиентах.

Вы можете собирать различные виды данных о клиентах, такие как демографические и психографические данные, транзакционный анализ, используемые устройства и поведенческие данные.

Вы можете использовать эти данные для создания сегментов клиентов, оптимизировать UI/UX сайта, персонализируйте обмен сообщениями, анализируйте воронки продаж, запускайте A/B-тесты или сокращайте число брошенных корзин.