Gelecek İçin Bir CRO Stratejisi Oluşturmak İçin En İyi Kılavuz

Artan talep ile yazılım geliştirmede çeviklik, pazarlamacıların dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO) stratejilerini yeniden tasarlamaları gerekiyor. Geçmişte iyi sonuç veren şey, gelecekte istenen sonuçları sağlamaz.

Bu, pazar dinamikleri ve davranış biliminden kaynaklanmaktadır. Modern tüketiciler akıllıdır ve teknolojiye nasıl ve ne zaman uyum sağlayacaklarını bilirler. Veri ordularıyla çevrilidirler ve bu nedenle onu filtrelemede iyidirler.

Bu tüketicilerin dikkatini çekmek için çok az zamanınız olur ve okuyucularınıza rehberlik etmek için CRO stratejinizin bu kadar hızlı olması gerekir. deep satış huninize ekleyin.

Gelecekte, hızlı kapma CRO stratejisine olan talep her zamankinden daha önemli olacak.

Ancak CRO stratejinizi nasıl bu kadar hızlı yaparsınız?

Göre WordStream, dönüşüm oranları iyileşen şirketler ortalama %50 daha fazla test yapıyor.

Bu, mevcut CRO stratejinizi geliştirmek için sürekli olarak deneyler yapmanız gerektiği anlamına gelir. Hızla değişen zamanlarda, başarılı bir CRO modeli tasarlamak için gereken tek sabit, açılış sayfalarının rutin optimizasyonu ve çok değişkenli testler.

Modern zamanlara ayak uydurmak ve geleceğe hazır bir CRO stratejisi hazırlamak için aşağıdaki faktörleri denemenizi tavsiye ederiz. Günümüzün ve yaklaşmakta olan CRO zorluklarıyla rezonansa girerler ve yakın gelecekte zorunludurlar.

 

2021'de CRO Stratejisi Oluşturmanın Temelleri

Kişiselleştirme

Düşünce liderine göre BCG, tüketiciler verilerini toplayan şirketlerden haberdardır ve bu nedenle karşılığında kişiselleştirilmiş deneyimler beklerler.

Ayrıca, tüketiciler kolaylık konusunda giderek daha fazla meyilli hale geliyor.

Ek olarak, bir markanın dikkatlerini çekmek için geçen sürenin azaldığını düşünürsek, mesajınızı iletmenin en güvenilir yolu kişiselleştirmedir.

Tüketicilerin talep ettiği şey budur, kolaylık sağlar ve markanızı müşterilerin sıkıntılı noktalarıyla ilişkilendirmenin hızlı bir yoludur.

Bilgileri çeşitli düzeylerde kişiselleştirebilirsiniz ve çok kanallı uygulama en iyi sonuçları getirendir.

Ancak, büyük ölçekli kişiselleştirmeyi uygulamak için şirketler üç ana sorunla karşı karşıyadır:

 

Bilgi bombardımanı

Aşırı veri toplama nedeniyle, grupların bir bilgiyi diğerine göre önceliklendirmesi zorlaşıyor.

 

Araç Eksikliği

Çok kanallı kişiselleştirme, sıkı bir izleme gerektirir. Şirketler genellikle çok kanallı performansı izlemek ve analiz etmek için çok fazla araca veya araç bilgisine sahip değildir.

 

Dengesiz Stratejiler

Veri toplandıktan sonra her kullanıcı segmenti için stratejiler tasarlamak ve uygulamak zorlaşır.

Bu stratejiler genellikle birlikte uygulanamaz.

 

Bu Sorunlar Nasıl Aşılır?

Akıllı tüketici segmentasyonu, yukarıda bahsedilen tüm sorunların üstesinden gelmenin bir yoludur.

Alıcı kişilikleri oluşturmak, yaygın olarak kullanılan bir tüketici segmentasyonu uygulamasıdır.

Ancak, modern zamanlarla karşılaştırıldığında, çok genel ve solgun duruyor.

Bunun nedeni, az önce tartıştığımız kişiselleştirme zorluklarının üstesinden gelmek için derinlemesine ve kesin bilgilere ihtiyacımız var.

Temel demografik bilgiler dışında, genel alıcı kişilikleri fazla bir şey sunmuyor.

Belki de davranışsal segmentasyon temelinde oluşturulan personalar daha faydalıdır.

Tüketici çıkarlarını gruplamanıza, uygulanabilir bir strateji geliştirmenize yardımcı olurlar ve basit araçlar kullanılarak izlenebilirler.

Davranışsal segmentasyon, genel demografik özelliklere odaklanmak yerine aşağıdaki kriterleri geniş düzeyde inceler:

 

Aranan Faydalar

Bu, tüketiciler tarafından aranan faydalara dayalı bir segmentasyondur.

Örneğin, bir saç yağı markasının tüketici segmenti ürünü kepek önleyici özellikleri için satın alırken, diğerleri bakım için satın alıyor olabilir.

Müşterilerin çoğunluğunun ürününüzden beklediği faydaları fark ettikten sonra, açılış sayfalarınızı ve e-posta kampanyalarınızı kişiselleştirebilirsiniz.

 

Satın Alma Davranışı

Bazı tüketiciler fiyat bilincine sahiptir.

Sadece piyasadaki en iyi fiyatı aldıktan sonra satın alırlar.

Bazıları kayıptan kaçınmaya odaklanır, yani ürün garantisi veya iade politikası olmadan satın almazlar.

Benzer şekilde, bazıları bir miktar sosyal koruma gerektirir ve diğerleri satın almadan önce kapsamlı araştırma yapmayı sever.

 

Müşteri sadakati

Göre Bain, şirketler ürünleri sadık ve repertuar kategorilerine ayırabilir, bu da genellikle tüketicilerin her satın alma için marka değiştirme olasılığını gösterir.

Çok sayıda sadık müşterisi olan şirketler için promosyonlar ve müşteri deneyimi değişecektir.

Yeni müşteriler bulmak yerine mevcut müşterileri hedeflemeye daha fazla odaklanmaları gerekiyor.

 

Kullanım Sıklığı

Bakkal gibi tüketicilerin sık kullandığı ürünleri satıyorsanız, yoğun bir müşteri kitlesine sahip olursunuz.

Bunlar, ürününüzü rutin olarak satın alma eğiliminde olan kişilerdir.

Zaman zaman web sitenizi ziyaret edecekler.

Öte yandan, hafif kullanıcı müşteri tabanı, bilgisayarlar ve akıllı telefonlar gibi bir ürünü yalnızca bir kez satın alan bireyleri ifade eder.

 

Bu davranışsal segmentasyon kategorilerine dayanarak farklı pazarlama kampanyalarınızı optimize edebilir, genel açılış sayfasını değiştirebilir ve etkili CTA'lar hazırlayabilirsiniz.

Örneğin, kayıptan kaçınmayı müşterilerinizde ortak bir karar verme faktörü olarak mı buluyorsunuz? CTA'da iade politikanızı vurgulayın.

Müşterilerinizin %50-60'ı sadıksa, her satın alma işleminde ödül puanları sağlayın.

Müşteri deneyiminizi birden çok yönden kişiselleştirmek, dönüşüm oranında önemli bir artış sağlayabilir.

 

Site Hızı

Fiber optiğe artan erişim, küresel olarak kurulan 4G bağlantısı gibi internet teknolojisindeki gelişmeler ve şimdi 5G teknolojisinin kademeli olarak ortaya çıkması, teknolojide çeşitli değişiklikler getiriyor. dijital pazarlama.

Düşük web sitesi hızı, ziyaretçilerin web sitenizden hızlı bir şekilde geri dönecekleri anlamına gelmez, aynı zamanda şirketinizden kötü bir müşteri deneyimi alacakları anlamına gelir.

Daha fazla ayrıntı vermek gerekirse, düşük site hızı web sitenizde aşağıdaki etkilere neden olabilir:

• Web sitenizde başlatılan tüm bağlı kuruluş pazarlama kampanyalarını etkileyerek genel trafiğinizi azaltın
• Mobil tarama deneyimini etkileyin ve arama sıralamalarını düşürün (aşağıdaki mobil öncelikli yaklaşım bölümüne bakın)
• Özellikle müşteri ödeme sayfasını yüklemeye çalışırken alışveriş sepetini terk etme oranını artırın
• Etkileşimli öğeleri yavaşlatarak kullanıcı deneyimini kötüleştirin
• Genel marka imajınız üzerinde bir etki yaratın

Google Page Insight, sürekli kontrolleri sürdürmek için kullanabileceğiniz yararlı bir araçtır. site hızı performansı.

Web sitenizin Hız Temelini Temel Web Verilerine göre hesaplar:

 

İlk Zengin İçerikli Boya (FCP)

Bu, tarayıcının bir web sayfasına yüklediği metin, resimler ve diğer arka plan grafikleri gibi ilk içeriği içerir.

 

İlk Giriş Gecikmesi (FID)

Bir kullanıcı etkileşimli bir öğeye tıkladığında bir web sayfasının yanıt süresini ölçer.

 

En Büyük Zengin İçerikli Boya (LCP)

Bir web sayfasına en büyük bilgi bitlerini yüklemek için geçen süre.

 

Kümülatif Düzen Kaydırma: (CLS)

Web sayfası düzenindeki gereksiz değişikliklerin sayısı.

 

Tüm bu hayati bilgileri, diğer sekmelere göre daha güvenilir olan Google Page Speed'in Field Data sekmesinde görüntüleyebilirsiniz.

Alan Verileri sekmesi, site performansını, birisi web sitenizi gerçek zamanlı olarak ziyaret ettiğinde nasıl performans gösterdiğine göre ölçer.

 

Web Sayfanızın Yükleme Hızını Artırın

Web sayfanızın yüklenme hızını artırmak için aşağıdaki önlemleri alabilirsiniz:

 

Temiz Bir Tasarım Kullanın

Açılış sayfanızın kullanıcı arayüzüne müdahale eden çok fazla öğe istemiyorsunuz.

Büyük öğeleri maksimum depolama alanıyla değiştirin ve daha kompakt bir şeyle değiştirin.

Ayrıca görüntülemek için sıkıştırılmış görüntüler kullanın.

Yüksek tanımlı görüntüleri kaliteden ödün vermeden %60'a kadar sıkıştırabilirsiniz.

 

İçerik Dağıtım Ağının (CDN) Kullanımı

WordPress gibi içerik yönetim sistemleri (CMS), içeriği web tarayıcılarına iletmek için bir CDN kullandı.

CDN'ler bir sunucu ağı üzerinde çalışır ve bu nedenle içerik sağlamada normal web barındırma sunucunuzdan daha güçlüdür.

 

Üçüncü Taraf Eklentileri Kaldırın

Uzantılar ve üçüncü taraf entegrasyonları (TPI) web sitenizin işlevselliğini artırırken, aynı zamanda bir web sayfasının genel boyutunu da artırır.

Kullandığınız TPI'lar gerçekten önemliyse, bunları web sitenizden kaldırmak yerine belirli açılış sayfalarında devre dışı bırakabilirsiniz.

 

Önbelleği Kullan

Önbellek, sistemde özel bellek olarak saklanan geçici verilerdir.

Bir tarayıcı ve sunucu arasında sık sık değiş tokuş edilen verilerin bir kopyasıdır.

Sıradan olmayan terimlerle, web sitenizin sunucuda depolanan küçük bir belleğidir, böylece tarayıcı her aktarım isteği oluşturduğunda tüm aktarım sürecini sıfırdan başlatmak zorunda kalmaz.

 

Mobil Öncelikli Yaklaşım

Google, Eylül 2020'de mobil öncelikli dizine eklemeye geçti.

Bu, web sitelerinin artık mobil cihazlarda ne kadar iyi performans gösterdiklerine göre sıralandığı anlamına gelir.

2021 yılının ortalarında Google, genel tarama deneyimini önemli bir sıralama faktörü olarak değerlendirecek olan sayfa deneyimi güncellemesini de yayınlayacak.

Gelecekte dönüşümlerinizi korumak ve artırmak istiyorsanız, tek başına bu iki önemli güncelleme, mobil öncelikli bir geliştirme yaklaşımı gerektirir.

 

Mobil Öncelikli Yaklaşım Aslında Ne Anlama Geliyor?

Web geliştirme tarihinde, web siteleri her zaman masaüstü ekranları için tasarlanmıştır.

Geliştirmelerinin ardından geliştiriciler bunları cep telefonlarına uyarladı.

Kendilerini farklı ekran boyutlarına göre yeniden ayarlayan ölçeklenebilir, duyarlı ve uyarlanabilir tasarımların ortaya çıkması, masaüstünden mobile geçişi daha da basitleştirdi.

Buna karşılık, mobil öncelikli yaklaşım, işletmelerin önce web sitelerini mobil ekranlar için geliştirmesini ve ardından bu web sitelerini masaüstü için ayarlamasını gerektirir.

Böylece mobil ekranlarda daha yüksek performans ve daha iyi bir deneyim sağlanması.

 

Mobil Öncelikli Yaklaşım Tasarımlarına Örnekler

Aşağıda, mobil öncelikli yaklaşım tasarımlarının bazı iyi örnekleri verilmiştir:

 

Tesla Mobile-İlk Tasarım

Mobilde

 

Masaüstünde

 

Apple Mobile-İlk Tasarım

Mobilde

 

Masaüstünde

 

Evernote Mobile-İlk Tasarım

Mobilde

 

Masaüstünde

 

Önce Mobil Yaklaşımı Kullanmanın Faydaları:

• Net, özlü ve gecikmesiz tasarımlar
• Google arama motoru sonuçlarında daha yüksek sıralamalar
• Kolayca yönetilebilir
• Hızlı yükleme hızı
• E-ticaret siteleri için çekici

 

Mobil öncelikli yaklaşım, markaların web sayfası içeriklerinde oldukça seçici olmasını gerektirdiğinden, içerik öncelikli yaklaşım olarak da bilinir.

 

Tanımlayıcı Veri Analizi ve Özellik Mühendisliği

E-ticaret işletmeleri bugün tonlarca veri topluyor.

Her bir işlem için bir ürün etiketi, kategori etiketi, fiyat etiketi, satıcı adı, sipariş tarihi, teslimat tarihi vb.

Bu kadar çeşitli bilgiler tek bir veritabanında derlendiğinde buna Büyük Veri diyoruz.

Çeşitli sorunlara çözüm bulmak için bu verileri anlamlı bir şekilde analiz etmek, tanımlayıcı olarak bilinir. veri analizişu anda büyük ölçekte uygulamada olmayan.

Etkili tanımlayıcı veri analizi, pazarlamacıların gelecekte öngörülemeyen birçok dönüşüm sorununu çözmesine yardımcı olacaktır.

 

Tanımlayıcı Veri Analizi ve Keşfedici Analiz

Betimsel veri analizi, işletmelerde geniş bir düzeyde gerçekleştirilen keşifsel analizden farklıdır.

Keşif analizi, kalıpları bulmak ve görsel analiz hazırlamak için değerli içgörülerin (Hotjar ve Google Analytics'te gördüğünüz gibi) oluşturulmasını içerir.

Ancak, tek başına keşif analizi, düşük dönüşüm oranlarınıza veri destekli yanıtlar sağlayan etkili bir CRO stratejisi hazırlamada pek yararlı değildir.

Örneğin, cinsiyet, yaş ve alışveriş sepetini terk etme oranı gibi bilgilerin toplanması, keşifsel bir araştırmadır ve bu verileri alıcı kişilikleri hazırlamak ve çeşitli pazarlama kampanyaları başlatmak için kullanabilirsiniz.

Bununla birlikte, bir adım daha ileri gitmek ve bu verileri kullanarak, neden yüksek alışveriş sepeti terk etme oranınız olduğu sorusuna yanıt vermek, tanımlayıcı veri analizidir.

Belki sadece mobil cihazlardan alışveriş yaparken sepetten ayrılma oranı yüksektir, bu da mobil cihazlarda dönüşüm oranınızı optimize etmeniz gerektiği anlamına gelir.

 

Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, mevcut ham verilerden yeni bilgiler çıkarma sürecini ifade eder.

Genellikle makine öğrenimi algoritmaları tarafından gerçekleştirilir ancak açık programlama ile de işlenebilir.

Özellik mühendisliğinin yardımıyla işletmeler güvenilir tahmine dayalı analiz yapabilir ve daha iyi dönüşüm için web sitelerini optimize edebilir.

Örneğin iki özellik; A – bir ziyaretçinin bir ürünü sepetine eklemesi için geçen süre ve B – Ödeme zamanı, keşif analizi yoluyla kolayca toplanabilen ham verilerdir.

Ancak, C Özelliğini türetmeye, yani ziyaretçinin sepetine bir ürün ekledikten sonra bir işlemi tamamlaması için geçen toplam süreye özellik mühendisliği denir.

B özelliğini A özelliğinden çıkararak C Özelliğini hesaplayabilirsiniz.

Bu tür özellik mühendisliği, dönüşüm oranı optimizasyonu için çok kullanışlıdır.

Örneğin, işletme, Özellik C'deki süreyi azaltmak için ödeme adımlarını azaltabilir veya yüksek ödeme süresinin arkasındaki nedeni bulmak için tek değişkenli ve iki değişkenli testler yapabilir.

 

Tek Değişkenli ve İki Değişkenli Test

Tek değişkenli ve iki değişkenli testler, bir açılış sayfasını optimize etmeye yardımcı olabilir.

Örneğin, satış bilgilerinin web sayfanızdaki konumunu test edebilir veya sayfa uzunluğu ile dönüşümler arasındaki ilişkiyi bulabilirsiniz.

Dev ÇUŞ'lar ve Amazon ve Uber gibi büyük işletmeler düzenli olarak açıklayıcı veri analizi ve özellik mühendisliği gerçekleştirir.

Ancak, yeni başlayanlar ve küçük işletmeler genellikle bu uygulamalara geç kalıyor.

Bazı senaryolarda, bir pazarlama uzmanının karmaşık veri analizi yapması mümkün değildir ve bunun için bir veri bilimi uzmanı tutmanız gerekebilir.

 

Rekabet Analizi

Rakiplerinizin yüksek gelir elde etmek ve bir sonraki hamlelerini tahmin etmek için ne yaptığını anlamak için rekabet analizi önemlidir.

CRO'nun yanı sıra rekabet analizi, çeşitli dijital pazarlama kampanyalarınızı iyileştirmenize de yardımcı olur.

Rekabet analizi ile CRO stratejinizi bolca geliştirmek için aşağıdakilere dikkat etmeniz gerekir:

1. Gerçek rakiplerinizin kim olduğunu bulun
2. Dönüşüm uygulamalarından öğrenin
3. Aynısını akıllıca web sitenize uygulayın

Müşterilere doğrudan pazar rekabeti hakkında soru sormak size rakipleriniz hakkında çok şey söyleyebilir.

Hedef bölgenize veya hedef kitlenize benzer hizmetler sunan benzer markaları bulabilirsiniz.

Korumalı pazarlarda, hedef kitlenizle aynı özelliklere sahip uzak coğrafi bölgelerden rakipler bulabilirsiniz.

Sadece rakiplerinizin ve onların pazarlama çabalarının farkında olmak, şirketinizin başarması için kilometre taşları oluşturabilir.

 

Rakiplerden Ne Öğrenilir?

USP'ler

Her şeyden önce, rakiplerinizin sağladığı ancak sizin sağlayamadığınız ekstra değeri anlamak için benzersiz satış noktalarını fark etmek istersiniz.

Bu satış noktalarını kopyalamaya gerek yok, ancak bunlarla rekabet etmek için daha iyi bir değer elde edebilirsiniz.

 

Promosyonlar ve İndirimler

Belki rakibiniz Pazar günleri özel bir indirim sağlıyor ya da sadece daha kazançlı bir dizi indirim kuponuna sahip oluyor.

Rakibinizin artan gelirinin arkasındaki durum buysa, rekabet edebilmek için bazı indirim teklifleri başlatmanız gerekebilir.

YouTube etkileri ve bağlı kuruluşları ile ortaklıklar gibi tüm promosyonlar için de aynı şey geçerlidir.

 

Destek Kanalları

Çok kanallı deneyim, günümüzün talebidir.

Rakibinizin işletmenizden daha iyi destek sağlaması ve çeşitli kanallar aracılığıyla olması mümkündür.

Bu doğruysa, tüketicilerinizin talep ettiği şey daha fazla destek kanalıdır ve onlara yanıt vermelisiniz.

 

Reklam Yazarlığı

Etkili CTA'lar çekici olmaktan daha fazlasıdır.

Okuyuculara markanız, ürününüz ve faydanız hakkında çok şey anlatır ve aynı zamanda tıklamalarını sağlarlar.

CTA'ların yanı sıra web sitenizdeki başlıklar ve başlıklar müşterinin karar verme sürecini etkiler.

Belki rekabetinizin web sitesini inceleyerek metin yazarlığı hakkında bir iki şey öğrenebilirsiniz.

 

Ek Satış ve Ürün Paketleme

Belki de rakibinizin satışları yüksektir çünkü daha fazla kar elde etmek için ürünleri nasıl satacağını ve paketleyeceğini bilir.

Burada ürün sayfasının sonunda görünen ürün tavsiyelerinden değil, tüketicilerin satın alma olasılığının daha yüksek olduğu bazı iyi düşünülmüş kombinasyonlardan ve satış ürünlerinden bahsediyoruz.

Örneğin, yazıcılarla mürekkep.

Bu kolay bir örnek olmasına rağmen, biraz düşünce ve rekabet analizi ile hangi ürünlerinizin birlikte en iyi şekilde gideceğini öğrenebilirsiniz.

 

Müşteri Deneyimi

geneli inceleyebilirsiniz müşteri deneyimi ürün siparişi vererek rakibinizin

Kaç tane teslimat güncellemesi aldığınızı veya herhangi bir takip e-postasını takip edin.

Müşteri deneyimleri çok mu pürüzsüzdü yoksa sizinkinden daha mı iyi geliyordu? Belki de bu şekilde sadık bir müşteri grubu geliştirdiler.

Analizi tamamladıktan sonra, web sitenizde benzersizliği sağlamak ve başlangıçta web sitenizde sağladığınız bazı gerçek değerlerin kaybolmasını önlemek için değişikliklerle kademeli olarak ilerlemeniz gerekir.

 

Dönüşüm İlişkilendirme Modeli

Satış dönüşüm huninizin farklı temas noktalarına kredi vermek, pazarlama çabalarınızın değerini anlamanıza yardımcı olabilir.

Örneğin, bir işletmenin basit bir pazarlama kampanyası, sosyal medya platformları, işletme web sitesi, açılış sayfası CTA'ları, e-postalar vb. gibi çeşitli temas noktalarını ve kanalları içerir.

Hangi kanalların dönüşümlerinize en çok katkıda bulunduğunu bilmeden, tüm satış hunisini optimize etmek zordur.

Google Analytics, her bir temas noktanızın veya pazarlama kanalınızın değerini anlamanıza yardımcı olmak için çeşitli dönüşüm ilişkilendirme modellerini destekler.

Hangi kanallara fazla değer verdiğinizi ve hangilerine daha fazla dikkat etmeniz gerektiğini öğrenmek için huninizi bu modellerle karşılaştırabilirsiniz:

 

Son Tıklama İlişkilendirmesi

Bu ilişkilendirme modeli, tüm krediyi en son temas noktasına verir.

Birden çok pazarlama kanalı ve etkileşimi olan kampanyalar için, Son Tıklama ilişkilendirme modeli son derece alakasızdır.

Ancak, yalnızca organik sonuçlara veya PPC reklamlarına bağımlıysanız, yine de kullanabilirsiniz.

 

İlk Tıklama İlişkilendirmesi

Bu modelde, ilk etkileşim kanalı tüm krediyi alır.

Bu, müşterinin satın alma yolculuğunu başlatan ve daha önemli olarak değerlendirilebilecek kanaldır.

İlk tıklama ilişkilendirmesi, Son Tıklamadan daha alakalıdır ancak yine de diğer temas noktalarınızın değerini anlamanıza yardımcı olmaz.

 

Doğrusal İlişkilendirme

Doğrusal ilişkilendirme, krediyi tüm kanallar arasında eşit olarak böler.

Bu model her temas noktasını ve kanalı hesaba katsa da, yine de oldukça güvenilmezdir.

Değeri düşük ve aşırı değerli kanalları bulmanıza yardımcı olamaz.

 

Zaman Azalması İlişkilendirmesi

Bu ilişkilendirme modeli, etkileşim sırasına göre farklı kanallara verilen krediyi arttırır.

Örneğin, ilk kanal en az krediyi alırken, son kanal maksimum krediyi alır.

Zamana bağlı azalma ilişkilendirme modeli, pazarlama kanallarınızı düzenlemenize yardımcı olduğu için oldukça güvenilirdir, ancak yine de kanalların gerçek değerini temsil etmede başarısız olabilir.

 

Son Doğrudan Olmayan İlişkilendirme Modeli

Satış hunilerinin çoğunda son temas noktası bir CTA veya satın alma düğmesidir.

Son doğrudan olmayan ilişkilendirme, son temas noktasını gözden kaçırır ve son tıklamadan öncekine maksimum kredi verir.

Bu model, her satış hunisinin gerçekliğini temsil eder, ancak ilk birkaç kanalın katkısını ihmal eder.

 

Son Reklam Tıklaması İlişkilendirmesi

 Satış hunisine en son yerleştirilen reklam tüm krediyi alır.

Bu modeli, reklamlara çok bağımlıysanız kullanabilirsiniz, ancak diğer pazarlama kanallarını optimize etmenize yardımcı olamaz.

 

Pozisyona Dayalı İlişkilendirme

Konum tabanlı ilişkilendirme, pazarlama kampanyanızın hem ilk hem de son temas noktasına %40 kredi verir.

Kalan %20'yi ilk ve son arasındaki tüm temas noktalarına eşit olarak böler.

Bu ilişkilendirme modeli, dijital pazarlamayı doğru bir şekilde temsil eder ve 2021'de en yaygın kullanılan modeldir.

 

Özel Tabanlı İlişkilendirme

Google Analytics, işletmelerin iş gereksinimlerine ve pazarlama içgüdülerine göre özel ilişkilendirme modelleri oluşturmasına da olanak tanır.

En değerli olanları belirleyerek pazarlama eylemlerinizi kolaylaştırmak kolaydır.

Dönüşüm ilişkilendirme modelleri, en önemli temas noktalarını vurgulayarak, bir şirketin pazarlama kaynaklarını ayırmanıza yardımcı olur ve sizi akıllı pazarlama yoluna yönlendirir.

 

Yukarı tamamlayan

Bir dijital pazarlamacı olarak, dönüşüm oranı optimizasyonundan hızlı sonuçlar beklemeyin.

Her şey deneylere dayanır ve şirketinize en uygun olanı bilmek biraz zaman alabilir.

Bununla birlikte, uygun bir strateji, gerçek gerçeklere dayalı daha iyi deneyler yapmanıza ve her küçük optimizasyonda kademeli ilerleme sağlamanıza yardımcı olabilir.

Ayrıca, bir önceki stratejiniz başarısız olursa yeni bir strateji oluşturmak konusunda isteksiz hissetmeyin.

Bir CRO stratejisinin sonuçlarını gözlemlemeniz gereken minimum süre, değiştirmeden önce 1-3 aydır.