Müşteri Zekasıyla Web Sitesi Dönüşümlerini İyileştirme

için bir web sitesi tasarlamak daha iyi dönüşümler zor bir iştir. Müşterilerin web sitenizi açarken neleri arayacağını aklınızda tutmalı ve bilgileri mümkün olduğunca erişilebilir hale getirmeye çalışmalısınız. 

Müşterilerin kendilerine sunulan bilgi yığınıyla karıştırılmaması için iyi bir kullanıcı arayüzüne de sahip olmalısınız.

Yani burada kullanıcı deneyimi önemlidir. 

Ve işleri daha da karmaşık hale getirmek için, güven üreten ve şüpheli müşterilerin web siteniz ile rakiplerinizin web siteleri arasında geçiş yapmayı bırakmasını sağlayacak unsurları dahil etmek istiyorsunuz. 

Artık tasarımcılar tahmin çalışmalarına güvenmek yerine tasarım süreçlerinde gerçek müşteri verilerini kullanabilirler.

Müşteri istihbaratı, müşterilerden veri toplama ve bunları müşteri tercihleri ​​ve sorunlu noktalar hakkında yararlı bilgiler elde etmek için analiz etme eylemidir. 

Web sitesi dönüşümlerini iyileştirmek için kullanılabilecek veri türleri ve bunların nasıl doğru şekilde kullanılabileceği hakkında daha fazla bilgi edelim. 

Şirketlerin Web Siteleri İçin Takip Ettiği Müşteri Verisi Türleri

Şirketler, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve web sitesi dönüşümlerini iyileştirmek için birçok müşteri veri noktasını izler.

Bazı veriler dahili belgeler, veritabanları ve CRM sistemleri aracılığıyla toplanabildiği gibi, işletmeler de veri toplama araçları Bu bilgiyi desteklemek için. 

 

Davranışsal Zeka

İşletmeler bu verileri müşteri alışkanlıklarını anlamak ve trend analizi yapmak için kullanır. Bunu müşteri etkileşimini ölçmek için de kullanabilirsiniz. 

Çevrimiçi işletmeler için bu, görüntülenen sayfa sayısı, web sitesinde geçirilen süre, tıklama oranı, potansiyel müşteri indirme sayısı vb. gibi ölçümlerin izlenmesi anlamına gelir. 

Ayrıca bir müşterinin web sitenize nereden geldiğini de kaydetmeniz gerekir.

Bu, pazarlama kampanyalarınızın etkinliğine ilişkin bilgiler sağlar ve kaynaklarınızı yönetmenize olanak tanır. Bu, yönlendirme URL'lerini izleyerek yapılabilir.   

Müşteri Demografik İstihbaratı  

Kullanıcılar genellikle bir web sayfasından 15 saniye içinde ayrılırlar. içerik yeterince ilgi çekici değil.

Bu nedenle bu bilgiler, farklı müşteri profillerine uygun içerik oluşturmak ve uyarlamak için çok faydalıdır. 

İşletmeler, müşterilerini tam olarak anlamak ve daha iyi kişilikler oluşturmak için yaş, coğrafi konum, medeni durum, meslek vb. gibi belirli veri noktalarını kullanır. 

İşlemsel Zeka  

İşlemsel zeka, özellikle işlemlerle ilgili web siteleri tarafından toplanan bilgilerdir.

İşletmeler bu bilgileri en popüler ürünlerini belirlemek, ürün geliştirmeyi geliştirmek ve ek satış ve çapraz satış fırsatları yaratmak için kullanabilir. 

Temel ölçümler arasında satın alma geçmişi, sipariş sıklığı, ortalama sipariş değeri, ürün tercihleri ​​vb. yer alır. Bazen işletmeler, daha kapsamlı bir bağlam oluşturmak için kullanılan sepette tutulan ürünler ve indirimler gibi veri noktalarını da içerir. 

Kullanılan Cihaz Türü 

Cihazların boyutu, çözünürlüğü ve yetenekleri farklılık gösterdiğinden, farklı cihazlarda kusursuz ve duyarlı bir kullanıcı deneyimi sağlamak için bu bilgilerin toplanması önemlidir.

Bu aynı zamanda farklı tarama modellerini (ör. nasıl) tanımlamanıza da yardımcı olabilir. müşteri yolculukları çeşitli cihazlarda farklılık gösterir. 

Bu, mobil hesaplar için özellikle mobil web sitesi deneyimleri için kullanışlıdır. dünya çapındaki web trafiğinin yaklaşık yarısı.

Burada toplanan veri noktaları, cihaz türü (masaüstü, mobil, tablet), işletim sistemi türü, kullanılan tarayıcı ve ekran çözünürlüğüdür. 

Psikografik Veriler 

Bu veriler müşterilerinizin temel ilgi alanlarını, kişiliklerini ve kişilik özelliklerini anlamak için faydalıdır.

Bu bilgiler kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmanıza ve marka imajınızı hedef kitlenizin değer ve inançlarıyla uyumlu hale getirmenize yardımcı olabilir. 

Bu bilgiler anketler, incelemeler, geri bildirim formları ve sosyal medya yorumları aracılığıyla toplanabilir. 

CRO için Müşteri Verileri Nasıl Kullanılır?

Müşteri segmentleri oluşturma 

Müşteri istihbaratını kullanmak, müşteri segmentleri oluşturmanıza ve müşterilerinizi farklı demografik özelliklere ve davranışlara göre bölmenize olanak tanır.

Bu, web sitenizin kullanıcı arayüzünü ve içeriğini farklı müşteri profillerine göre uyarlamanıza olanak tanır. 

Bu aynı zamanda pazarlama iletişiminizi farklı gruplar ve kanallar için özelleştirmenize de yardımcı olur.

Buna segmente özel promosyonlar denir ve Segmentasyonu kullanan kuruluşların %80'i satışların arttığını bildirdi. 

UI/UX Optimizasyonu 

Müşteri zekası, kullanıcı arayüzünüzü önemli ölçüde iyileştirmek ve daha ilgi çekici ve kullanıcı odaklı hale getirmek için kullanılabilir.

Örneğin, çıkış amacı açılır pencereleri, kullanıcılardan web sitesinden ayrılmaları durumunda kalmalarını istemek için kullanılabilir. Bu, hemen çıkma oranını azaltır ve dönüşümleri artırır.

Ayrıca bu bilgileri, müşterilerinizin web sitenizi kullanırken karşılaştığı genel sorunları (sayfaların doğru yüklenmemesi, sayfaların yavaş yüklenmesi vb.) belirlemek ve teşhis etmek için kullanabilirsiniz. Bu, web sitenizi geliştirmenizi sağlar UX tasarım. 

Son olarak, bu veriler hangi sayfaların dönüşüm sağlamadığını belirlemenize ve bunları özellikle optimizasyon için hedeflemenize olanak tanır.

Karar ağaçları basit bir haritada kullanıcı seçimlerini ve tercihlerini düzenlemenize yardımcı olabilir. Bu haritayı kullanarak müşteri yolculuğunuzun her adımı için en iyi seçenekleri sunabilirsiniz.

Kişiselleştirilmiş Mesajlaşma 

İşletmeler, içeriği farklı kullanıcılar için kişiselleştirmek amacıyla çerezler ve web sitesi kayıtları aracılığıyla toplanan müşteri istihbaratını kullanabilir.

Bu aynı zamanda ürün promosyonları için hedefli reklamlar yayınlamalarına da olanak tanır. 

Bu, web sitesi dönüşümünü önemli ölçüde etkiler çünkü bu web sitesine göre müşterilerin %49'u satın aldı kişiselleştirilmiş bir teklif aldıktan sonra bir ürün. Dahası, tüketicilerin %80'i daha fazla kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir şirketle iş yapma olasılığı yüksektir.

Web siteleri ayrıca bu bilgileri davranış tetikleyicilerini tanımlamak ve bunları davranış odaklı mesajlaşma başlatmak için kullanabilir.

Bu tür davranışa dayalı pazarlama, görüntülenen içeriğin tüketicilerin özel ilgi ve ihtiyaçlarına uygun olmasını sağlayacaktır.

Huni Analizi

Müşteri demografik ve işlem zekası, satış huninizi analiz etmek ve sorunlarını belirlemek için oldukça faydalıdır.

Isı haritaları, müşterinizin yolculuğunu izlemenize ve kullanıcının tam olarak ayrılma noktasını belirlemenize olanak tanır.

Bu, işletmelerin dönüşümleri iyileştirmek için hedefe yönelik düzeltici eylemler gerçekleştirmesine olanak tanır. 

Kaybedilen satışları kurtarmak için web sitenizde yeniden hedeflenmiş mesajlaşma da çalıştırabilirsiniz. Ayrıca dönüşümlerinizi değerlendirmek için farklı fiyatlandırma modellerini ve indirim paketlerini deneyebilirsiniz. 

A/B Testlerini Çalıştırma 

İşletmeler, müşteri istihbaratını kullanarak, hedeflenen A/B testi için web sitelerinin belirli öğelerini tanımlayabilir. Bu aynı zamanda kullanıcı özelliklerine ve davranışlarına göre örnekleri seçmelerine de olanak tanır. 

Bu, müşteri profillerinin segmentlere ayrılmasında ve dönüşüm yollarının farklı kullanıcı yolculuklarına göre optimize edilmesinde son derece yararlı olabilir.

Bu bilgileri davranışsal tetikleyicileri test etmek, mesajları hassaslaştırmak ve uyarlanabilir bir kullanıcı deneyimi oluşturmak için de kullanabilirsiniz.  

A/B testleri sektörde çok yaygındır ve dünya çapındaki birçok işletme, web sitelerini optimize etmek için bunları kullanır. Örneğin, WallMonkeys'in bir hakkı var. Ana sayfalarının A/B testleri ile test edilmesiyle %550 artış.  

Sepeti Terk Etmeyi Anlamak  

Sepeti terk etme oranı: Birden fazla sektörde %79.53. Ve Kullanıcıların %18'i, ödeme süreci çok uzun veya karmaşık olduğunda alışveriş sepetlerini terk ediyor. Bu nedenle sepetten vazgeçme sorunlarını anlamak işletmeler için çok önemlidir çünkü bu durum kârlılıklarını doğrudan etkiler. 

Şirketler, ödeme sürecinde kullanıcı endişelerini ve anlaşmazlık noktalarını belirlemek için müşteri istihbaratını kullanabilir. Ayrıca sepeti terk etmeyi azaltmak için içeriğinizi dinamik olarak değiştirebilirsiniz.

Bu, alışveriş sepetini terk etme tetikleyicilerini belirleyerek ve yeniden pazarlama stratejilerini kullanarak yapılır. müşterilerle yeniden etkileşim kurun. 

Nihayet

Dönüşüm oranı optimizasyonu için bir eylem planı oluşturmak, müşterileriniz hakkında çok fazla somut veri ve bilgi gerektiren bir alandır.

Demografik ve psikografik veriler, işlem zekası, kullanılan cihazlar ve davranışsal veriler gibi toplayabileceğiniz farklı türde müşteri verileri vardır.

Bu verileri müşteri segmentleri oluşturmak için kullanabilirsiniz. web sitesi kullanıcı arayüzünü/UX'ini optimize edin, mesajlaşmayı kişiselleştirin, hunileri analiz edin, A/B testleri yapın veya alışveriş sepetinden vazgeçmeyi azaltın.