สูตรอัตราการแปลงเพื่อคำนวณการเติบโตอย่างแม่นยำ

Conversion มีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ แต่อัตราการแปลงที่ดีไม่ได้หมายถึงยอดขายที่เพิ่มขึ้นเสมอไป

ความมหัศจรรย์ของสูตรอัตรา Conversion อยู่ที่การรวบรวมข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด เป็นหน้าต่างของสิ่งที่ใช้ได้ผลและไม่ได้ผล เพื่อให้คุณทดสอบ เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับปรุงได้

ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีการคำนวณอัตราการแปลงและการนำไปใช้ในช่องทางต่างๆ และเส้นทางของลูกค้า นอกจากนี้ เราจะเจาะลึกถึงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการแปลงและความสามารถในการทำกำไร และวิธีใช้ประโยชน์จากสูตรอัตรา Conversion ของคุณเพื่อขับเคลื่อนความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ

วิธีคำนวณอัตราการแปลง

วิธีการคำนวณอัตรา Conversion จะแตกต่างกันไปตามช่องทาง รอบการขาย และระยะของช่องทางการตลาด เกณฑ์มาตรฐานสำหรับอัตราการแปลงที่ดีนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ราคา มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV)

ในรูปแบบที่หยาบที่สุด อัตราการแปลงสามารถคำนวณได้ด้วยสูตรต่อไปนี้:

(Conversion / Action) * 100

หรือ

(จำนวนคอนเวอร์ชั่น / จำนวนผู้เข้าชม) * 100

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราสร้างการซื้อ 12 ครั้งจากการเข้าชมหน้าผลิตภัณฑ์ 240 ครั้ง อัตราการแปลงจากการเข้าชมเป็นการซื้อคือ 5%:

(การซื้อ 12 ครั้ง / การเข้าชมหน้า 240 ครั้ง) * 100 = 5%

อย่างไรก็ตาม สูตรนี้ไม่มีบริบท สำหรับสินค้าที่มีราคาสูง อัตราการแปลงหน้า 5% ของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ 240 คนถือเป็นชัยชนะครั้งใหญ่ ตัวเลขเดียวกันสำหรับแบรนด์เสื้อยืดบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่าง—ตัวเลขที่ปริมาณเป็นตัวร้าย

บริบทยังมีความสำคัญต่อแหล่งที่มาของการเข้าชมและขั้นตอนการเดินทางของลูกค้าอีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังลงทุนในโฆษณาบน Facebook ซึ่ง CPA กำลังเพิ่มขึ้น คุณจะต้องมีอัตราการแปลงที่ดีเพื่อให้แน่ใจว่า ROAS เป็นบวก

ในทางตรงกันข้าม คุณมีแนวโน้มที่จะจ่ายอัตรา Conversion เฉลี่ยเพียงเล็กน้อยจากปริมาณการค้นหา หากคุณสร้างผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำ 100,000 คนต่อเดือนที่อัตราการแปลง 1.2% นั่นคือลูกค้าใหม่ 1,200 ราย จากที่นี่ คันโยกที่คุณสามารถดึงเพื่อเพิ่มบรรทัดล่างได้คือ:

• เพิ่มปริมาณการค้นหา
• เพิ่มอัตราการแปลงจากการเข้าชมที่เกิดขึ้นเอง

แต่อีกครั้งบริบทมีความสำคัญ การเพิ่มปริมาณการค้นหาขึ้นอยู่กับการสร้างหน้า Landing Page และเนื้อหาใหม่ คำถามคือ คุณควรให้ความสำคัญอะไร คำตอบมักจะเป็น "สิ่งที่ได้ผลมากกว่า"

จากตัวอย่างนี้ ควรใช้เครื่องมือวัด Conversion เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตลาดและเส้นทางของลูกค้า เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ เรามาดูตัวอย่างสูตรอัตราการแปลงที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น

การซื้ออีคอมเมิร์ซจาก Facebook Ads

สื่อแบบชำระเงินเป็นหนึ่งในแหล่งลูกค้าที่ทำกำไรได้มากที่สุดสำหรับอีคอมเมิร์ซ ตามข้อมูลที่มาจาก Statista บริษัทอีคอมเมิร์ซ 16% ใช้จ่ายเงินระหว่าง 20-150,000 ดอลลาร์ต่อเดือน และ 14% ใช้จ่ายมากกว่า 150,000 ดอลลาร์ต่อเดือนในค่าโฆษณาในปี 2020

ตัวอย่างเช่น Huel แสดงโฆษณาไปยังกลุ่มผลิตภัณฑ์เพื่อเพิ่ม AOV:

ในหน้า Landing Page ผู้ใช้จะได้รับการเสนอการสมัครสมาชิกทันทีสำหรับการซื้อครั้งเดียวเพื่อประหยัด 10%:

สิ่งนี้กระตุ้นให้ผู้เยี่ยมชมกลายเป็นลูกค้ามาเป็นเวลานานและเพิ่ม LTV เป็นผล

นี่คือวิธีที่เราจะคำนวณอัตราการแปลงสำหรับการเดินทางนี้:

(สมัครสมาชิก / คลิก) * 100

ตัวอย่างเช่น หาก Huel สร้างการคลิก 100,000 ครั้งและการสมัครรับข้อมูล 1,200 ครั้งในระยะเวลาหนึ่งเดือน อัตรา Conversion ของพวกเขาจะเป็นดังนี้:

(1,200 / 100,000) * 100 = 1.2%

พวกเขาสามารถใช้สูตรเดียวกันนี้เพื่อเปรียบเทียบอัตราการแปลงของการซื้อครั้งเดียว ซึ่งจะช่วยเพิ่มบริบทว่าลูกค้าต้องการอะไร และพวกเขาจะสนับสนุนการซื้อในอนาคตได้อย่างไร

สำหรับ Huel อัตราการแปลงที่ต่ำในการสมัครรับข้อมูลอาจเป็นที่ยอมรับได้ หากอัตราการแปลงสำหรับการซื้อแบบครั้งเดียวสูงกว่าการสมัครสมาชิก แต่ LTV ต่ำกว่า พวกเขาจะรู้ว่าต้องจัดลำดับความสำคัญต่อไป

สมาชิกอีเมลจากปริมาณการค้นหา

ไม่ใช่ว่า Conversion ทั้งหมดจะผูกติดกับรายได้โดยตรง หากการสร้างกลุ่มเป้าหมายมีความสำคัญ สมาชิกอีเมลควรเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น บนเว็บไซต์ Backlinko Brian Dean ทำให้การสมัครรับจดหมายข่าวเป็น CTA ที่โดดเด่นในแต่ละหน้าเว็บ:

Brian เชื่อมั่นในการเข้าชมแบบออร์แกนิก ทุกบทความที่เขาสร้างนั้นสร้างขึ้นเพื่อการค้นหา ดังนั้น KPI ที่สำคัญอาจเป็น: “จำนวนสมาชิกอีเมลที่สร้างจากทราฟฟิกทั่วไป” ในการคำนวณอัตราการแปลงนี้ เราจะใช้สูตรต่อไปนี้:

(สมาชิกอีเมล / ปริมาณการใช้ข้อมูลทั่วไป) * 100

ตัวอย่างเช่น หาก Brian สร้างผู้เข้าชมทั่วไป 500,000 คนในเดือนที่แล้ว โดย 3,100 คนสมัครรับข้อมูล ให้ทำดังนี้

(3,100 / 500,000) * 100 = 0.62%

สูตรนี้สามารถนำไปใช้ใหม่สำหรับช่องทางอื่นๆ เช่นเดียวกับกลุ่มผู้ใช้ เช่น ผู้เข้าชมที่กลับมา

โอกาสในการขายที่สร้างจากเนื้อหา

หากคุณกำลังใช้เนื้อหาเพื่อสร้างลีดสำหรับธุรกิจ B2B หรือ SaaS ของคุณ คุณจำเป็นต้องวัดว่ากิจกรรมของคุณมีส่วนทำให้เกิดสาเหตุได้ดีเพียงใด

ตัวอย่างเช่น Vidyard มีคลังทรัพยากรในหัวข้อการตลาดวิดีโอต่างๆ:

หากคุณกำลังผลิตเนื้อหาในระดับนี้ คุณต้องแน่ใจว่ามีการแปลง สูตรที่เราสามารถใช้คำนวณได้คือ

(ลูกค้าเป้าหมาย / การเข้าชมหน้า Landing Page) * 100

สมมติว่า "Ultimate Guide to Video Marketing" ของ Vidyard สร้างการดู 1,400 ครั้งต่อเดือน ซึ่ง 46 แปลงเป็นลูกค้าเป้าหมาย:

(46 / 1400) * 100 = 0.30%

สูตรนี้ยังใช้กับผู้อ่านเนื้อหาบล็อกและผู้ฟังพอดแคสต์ของคุณด้วย

อัตราการแปลงส่งผลต่อผลกำไรอย่างไร

นักการตลาดใช้อัตราการแปลงเพื่อสร้างธุรกิจที่ทำกำไรได้มากขึ้นอย่างไร

เข้าใจว่าไม่มีสิ่งที่เรียกว่าอัตรา Conversion ที่ "ดี" ในระดับสากล อัตราการแปลงที่ดีนั้นดีกว่าที่คุณมีเมื่อเดือนที่แล้ว คุณเป็นเกณฑ์มาตรฐานของคุณเอง

การทำความเข้าใจมูลค่าของ Conversion

มูลค่าของ Conversion ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ ยืมจากตัวอย่าง Huel ก่อนหน้านี้ มาสร้างอัตราการแปลงตามสมมุติฐานสำหรับผลิตภัณฑ์มัดโปรตีนของพวกเขา:

• การสมัครสมาชิกแปลงที่ 0.59%
• การซื้อครั้งเดียวแปลงที่ 1.04%

เมื่อดูข้อมูล Conversion ระดับพื้นผิว เราอาจถือว่าการซื้อครั้งเดียวเป็นผู้ชนะที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม การดำเนินการนี้ไม่ได้คำนึงถึงพฤติกรรมของลูกค้าและ LTV

สมมติว่าลูกค้าที่ชำระเงินเปิดการสมัครรับข้อมูลไว้เป็นเวลาเฉลี่ยหกเดือนในช่วง 12 เดือน นั่นคือ LTV มูลค่า 390 ดอลลาร์สำหรับฟรอนต์เอนด์เพียงอย่างเดียว (การสมัครสมาชิก 65 ดอลลาร์ * 6 เดือน)

ในช่วง 12 เดือนเดียวกันนั้น ลูกค้าทั่วไปที่ซื้อชุดโปรตีนเป็นการซื้อครั้งเดียว (ราคา 72 ดอลลาร์) ก็ซื้อผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสามรายการด้วยมูลค่ารวม 150 ดอลลาร์

นั่นคือ LTV ที่ 222 ดอลลาร์ตลอด 12 เดือน น้อยกว่าการสมัครสมาชิก $168 สิ่งนี้ไม่ได้คำนึงถึงต้นทุนของการตลาดผ่านอีเมลและการกำหนดเป้าหมายใหม่เป็นผลกำไรโดยรวม

จุดประสงค์ของการทดลองทางความคิดนี้คือการทำความเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของ Conversion และพฤติกรรมของลูกค้า หากลูกค้าใช้จ่ายมากขึ้นอันเป็นผลมาจากการกระทำที่ต่างออกไป คุณควรจัดลำดับความสำคัญของการกระทำนั้น แม้ว่าอัตรา Conversion จะต่ำกว่าก็ตาม

รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลอัตราการแปลงของคุณ

อัตรา Conversion ไม่ได้เป็นเพียงตัวชี้วัดที่จะช่วยให้คุณเอาชนะได้ (แม้ว่าจะสนุกอย่างไม่ต้องสงสัยก็ตาม) สิ่งเหล่านี้มีอยู่เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการตลาดของคุณ

ข้อมูลช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึก และข้อมูลเชิงลึกนั้นมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อช่วยให้คุณตอบคำถาม คำถามเหล่านี้รวมถึง:

• อัตราการแปลงโดยรวม: อัตรา การแปลงของเราในทุกช่องทางการตลาดดีแค่ไหน?
• อัตราการแปลงการได้มา: แชแนลใดให้อัตราการแปลงที่ดีที่สุด และเพราะเหตุใด
• อัตราการแปลงระดับหน้า: หน้า Landing Page และเนื้อหาใดของเราในการแปลงการเข้าชมได้ดีกว่า และเพราะเหตุใด
• อัตรา Conversion ของแคมเปญ: โฆษณาที่ตรงเป้าหมายมี Conversion มากกว่าหรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้น กลุ่มโฆษณาใดที่แปลงได้ดีกว่า
• อัตรา Conversion ของคำหลัก: คำหลักใดทำให้เกิด Conversion พวกเขาสมควรได้รับงบประมาณโฆษณามากขึ้นหรือไม่

ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดเกี่ยวกับตัวชี้วัด เช่น การแปลงคำหลัก เป็นที่ที่สามารถทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจค้นพบกลุ่มของคำหลักที่มีอัตราการเข้าชมที่ทำให้เกิด Conversion เชิงพาณิชย์สูงในอัตราที่สูงกว่าอัตรา Conversion โดยรวมของคุณ

หากต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกนี้ คุณสามารถเพิ่มงบประมาณที่ใช้กับกลุ่มโฆษณาเหล่านั้นได้ แต่แล้วการลงทุนเพิ่มเติมใน SEO และการเติบโตแบบออร์แกนิกล่ะ

ตัวอย่างเช่น Huel จัดลำดับคำว่า "อาหารทดแทน" และ "อาหารผง:"

จากข้อมูลของ Ahrefs Huel จะต้องลงทุน 184,000 ดอลลาร์ต่อเดือนเพื่อจับทราฟฟิกออร์แกนิกที่จ่ายให้เท่ากันทุกเดือน:

การลงทุนในช่องทางการตลาดใหม่ๆ รู้สึกเหมือนเป็นการพนัน เมื่อคุณมีข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล Conversion ในมือ คุณจะตัดสินใจได้อย่างมั่นใจ โดยรู้ว่ามีโอกาสสูงที่จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนในเชิงบวกในเดือนและปีต่อๆ ไป

วิธีใช้ประโยชน์จากสูตรอัตรา Conversion เพื่อขับเคลื่อนความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอัตรา Conversion ยังช่วยให้คุณจัดลำดับความสำคัญของการเติบโตและการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ๆ นี่คือวิธีการทำ

รวบรวมข้อมูลคุณภาพสูง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณกำลังรวบรวมนั้นถูกต้องและครบถ้วน ในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ให้เริ่มด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการรวบรวมข้อมูลของคุณและกำหนดว่าข้อมูลใดมีความสำคัญต่อคุณมากที่สุด

ตัวอย่างเช่น การใช้งานโฆษณาบน Facebook ช่วยให้คุณมีเมตริกจำนวนมหาศาลว่าผู้ชมของคุณโต้ตอบกับโฆษณาอย่างไร แต่ตัวชี้วัดใดที่สร้างผลกระทบอย่างแท้จริง

KPI ของโฆษณาบน Facebook ที่นึกถึงได้ทันที ได้แก่:

• เรากำลังสร้างคลิกกี่ครั้ง?
• อัตราการคลิกผ่านคืออะไร?
• CPC ของเราคืออะไร?
• CPA ของเราคืออะไร?
• อัตราการแปลงโฆษณา Facebook ของเราเป็นเท่าใด

การรู้คำตอบเหล่านี้จะช่วยให้คุณรวบรวม จัดระเบียบ และแบ่งกลุ่มข้อมูลในลักษณะที่ถูกต้องได้

การทำให้ข้อมูลการตลาดของคุณเป็นปกติเป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแพลตฟอร์มต่างๆ รายงานตัวเลขที่แตกต่างกันสำหรับตัวชี้วัดเดียวกัน

ตัวอย่างเช่น มักมีความคลาดเคลื่อนระหว่างจำนวนคลิกที่เกิดจากโฆษณา Facebook กับจำนวนการเข้าชมหน้าจากแหล่งที่มานั้นจาก Google Analytics น่าเสียดายที่มันยากที่จะเข้าใจว่าใครถูก

ให้ตัดสินใจว่าสิ่งใดคือ "แหล่งความจริง" ของคุณและปฏิบัติตามนั้น ใช้แหล่งที่มานั้นเป็น "ทิศเหนือที่แท้จริง" ของคุณเพื่อตัดสินใจตามข้อมูลที่สอดคล้องกัน

จัดลำดับความสำคัญการทดลองของคุณ

การใช้โมเดล ResearchXL ทำให้เราสามารถสร้างการทดสอบที่เรามั่นใจมากขึ้นว่าจะชนะ:

โมเดลทำงานบนความเข้าใจว่าการทดลองส่วนใหญ่ประสบความสำเร็จด้วยกระบวนการสามขั้นตอน:

1. ทำการทดสอบให้มากที่สุด
2. ชนะการทดสอบให้ได้มากที่สุด
3. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทดสอบที่ประสบความสำเร็จมีผลกระทบมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

แม้ว่าขั้นตอนแรกจะชัดเจน ขั้นตอนที่สองและสามต้องอาศัยการค้นหาว่าเป้าหมายและผลลัพธ์ใดมีความสำคัญต่อคุณมากที่สุดในการให้ข้อมูลการทดลองเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น คุณอาจทำการทดสอบ A/B เป็นเวลา 30 วันเพื่อทดสอบพาดหัวข่าวใหม่บนหน้า Landing Page ของคุณ นี้สามารถนำไปสู่การปรับปรุงที่เพิ่มขึ้น แต่ไม่สนใจสิ่งที่สำคัญจริงๆ

แทนที่จะตัดสินใจเลือกการเพิ่มประสิทธิภาพตามอำเภอใจ ก่อนอื่นให้หาว่าอินพุต การดำเนินการ และผลลัพธ์ใดที่นำไปสู่ผลกระทบทางการเงินที่ใหญ่ที่สุดต่อธุรกิจของคุณ หากไม่มีการวิจัย การทดสอบก็ไร้ประโยชน์

เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบโครงสร้างของเว็บไซต์ของคุณ ประเมินทรัพย์สินแต่ละรายการตามเกณฑ์ต่อไปนี้:

• ความ เกี่ยวข้อง: หน้าของคุณตรงกับผู้ใช้หรือไม่? พวกเขาส่งมอบตามความคาดหวังหรือไม่?
• ความชัดเจน: ข้อเสนอหรือการดำเนินการที่คุณต้องการให้ผู้ใช้ชัดเจนหรือไม่
• ความ คุ้มค่า: คุณสื่อสารถึงคุณค่าของผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณอย่างชัดเจนหรือไม่?
• แรงเสียดทาน: มีอะไรในหน้าที่สร้างข้อสงสัยหรือลังเลใจหรือไม่? คุณสามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการได้หรือไม่
• สิ่งที่ ทำให้ไขว้เขว: สิ่งใดดึงความสนใจออกจากการกระทำหลักที่คุณต้องการให้ผู้ใช้ทำ

นี่เรียกว่าการวิเคราะห์แบบศึกษาสำนึก โดยที่หน้าหรือเนื้อหาจะถูกให้คะแนนโดยพิจารณาจากประสบการณ์ก่อนหน้านี้เพียงอย่างเดียว ต้องใช้ความคิดเห็นในการสรุปผล ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเพื่อยืนยันหรือท้าทายอคติเหล่านั้น

การรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพสามารถทำได้หกวิธี:

1. การวิเคราะห์ทางเทคนิค: ระบุและแก้ไขจุดบกพร่องที่ทำลายประสบการณ์ (และขัดขวางประสิทธิภาพ SEO) ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบความเร็วไซต์ของคุณและเปรียบเทียบอัตรา Conversion กับเบราว์เซอร์ต่างๆ ใน ​​Google Analytics
2. การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์: เรียนรู้ว่าผู้คนกำลังทำอะไรบนเว็บไซต์ของคุณและผลกระทบที่แต่ละฟีเจอร์ส่งผลต่อ Conversion
3. การวิเคราะห์การติดตามเมาส์: การใช้แผนที่การคลิก แผนที่แบบเลื่อน และการเล่นซ้ำของเซสชันผู้ใช้ คุณจะได้รับมุมมองที่ละเอียดยิ่งขึ้นว่าผู้เยี่ยมชมโต้ตอบกับเว็บไซต์ของคุณอย่างไร
4. แบบสำรวจเชิงคุณภาพ: ถามผู้ใช้ว่าอะไรขัดขวางไม่ให้พวกเขาดำเนินการใดๆ บนเพจของคุณ เครื่องมืออย่าง Hotjar ทำให้สิ่งนี้เป็นเรื่องง่าย
5. การทดสอบโดยผู้ใช้: ดูผู้คนสำรวจเว็บไซต์ของคุณจริงๆ คุณจะได้เห็นว่าพวกเขาโต้ตอบกันอย่างไรและปฏิกิริยาทางกายภาพต่อองค์ประกอบบางอย่างและการเดินทางของผู้ใช้
6. คัดลอกการทดสอบ รับคำติชมเกี่ยวกับสำเนาของคุณจากคนที่คุณกำลังทำการตลาดถึง – สิ่งที่ไม่ชัดเจน สิ่งที่น่าสนใจ และอะไรคือ "meh"

การคัดลอกเป็นเครื่องมือสื่อสารที่บังคับ โน้มน้าวใจ และให้ความรู้ผู้ใช้เกี่ยวกับข้อเสนอของคุณ สิ่งสำคัญคือคุณต้องทำให้ถูกต้อง

การทดสอบการคัดลอกจะช่วยคุณตอบคำถามเช่น:

• พาดหัวข่าวของคุณทำให้พวกเขารู้สึกอย่างไร
• พวกเขาสนใจเกี่ยวกับข้อโต้แย้งที่คุณกำลังทำหรือไม่?
• ผลประโยชน์ใดที่พวกเขาสนใจมากที่สุด?
• พวกเขาเข้าใจสำเนาในวรรคสามหรือไม่?
• อ่านจบแล้วยังมีอะไรไม่ชัดเจนอีกบ้าง?

ในการทำเช่นนี้ คุณสามารถรับสมัครผู้ใช้ด้วยตนเอง หรือใช้บริการเช่น Wynter เพื่อตั้งค่าแผงผู้ชมให้กับคุณและรับข้อมูลทั้งหมดภายใน 48 ชั่วโมง

ใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุการทดสอบที่ชัดเจนที่ควรจัดลำดับความสำคัญ มี "ชัยชนะ" อย่างรวดเร็วที่คุณสามารถใช้ประโยชน์ได้หรือไม่? มีปัญหาทางเทคนิคที่ต้องแก้ไขทันทีเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าที่ขาดความดแจ่มใสหรือไม่

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสิ่งเหล่านี้อยู่ที่ด้านบนสุดของรายการของคุณเมื่อตัดสินใจว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพอะไรก่อน

บทสรุป

ความมหัศจรรย์ของสูตรอัตราการแปลงคือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความพยายามทางการตลาดของคุณ เป็นหน้าต่างของสิ่งที่ใช้ได้ผลและไม่ได้ผล เพื่อให้คุณทดสอบ เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับปรุงได้

แต่อัตราการแปลงไม่ใช่สิ่งที่จำเป็นและสิ้นสุดทั้งหมด—พวกเขามีข้อจำกัด สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ช่วยให้คุณวัดประสบการณ์ของลูกค้าทั้งหมด พวกเขาไม่ได้จัดทำแผนที่ถนนเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด การแปลงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของปริศนา หากคุณต้องการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ยั่งยืน คุณต้องเพิ่มประสิทธิภาพให้มากกว่าอัตรา Conversion

อย่ายึดติดกับอัตรา Conversion ที่ "ดี" เนื่องจากอัตราเหล่านี้จะแตกต่างกันไปตามเป้าหมายและผลลัพธ์เฉพาะของคุณ นอกจากนี้ยังอาจนำไปสู่การเสียเวลาและการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงที่ไล่ล่าเงินซึ่งไม่ได้สร้าง ROI ที่มีความหมาย

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการกระทำของคุณหล่อเลี้ยงลูกค้าไปสู่ ​​Conversion และเพิ่มสิ่งที่ใช้ได้ผลเป็นสองเท่า วัดความสำเร็จกับตัวเอง ไม่ใช่การแข่งขัน และสร้างวัฒนธรรมการทดลองเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น