От кликов к продажам. Как повысить продажи через оптимизацию конверсии.

Crazy Egg может собрать прекрасную информацию, даже если у вас небольшой трафик. Это один из моих любимых инструментов для выявления того, что в действительности делают посетители, оказываясь на вашем сайте. Вы можете выяснить, что они видят и чего не видят, куда кликают и т. д. Эта программа записывает клики вплоть до перехода на сайт (individual links) — то, чего Google Analytics не умеет. Она также делит ресурсы трафика на сегменты так, что вы можете наблюдать, какие потоки трафика конвертируют лучше других. Crazy Egg предоставляет доступные отчеты, поэтому создавать новые идеи становится проще. У нее есть дочерняя компания — KISSmetrics, занимающаяся серьезной веб-аналитикой, A/B-тестированием и различными свойствами воронки конверсии.

Другая компания — ClickTale. Мне нравится, что она предоставляет данные по тепловой карте кликов. Это очень надежная система, подходящая для компании любого размера. В дополнение к тепловым картам она имеет множество технических характеристик, помогающих визуализировать и строить воронки, а также оптимизировать веб-страницы для увеличения конечных конверсий. ClickTale предоставляет аналитику по веб-формам, поэтому вы разберетесь, в каком моменте посетителям надоедает их заполнять. Эта информация поможет определить, где нужно разделить мультишаговые формы. Одна из превосходнейших черт ClickTale — в том, что она предоставляет актуальные данные, поступающие в реальном времени, и вы можете отслеживать, что люди делают на вашем сайте прямо сейчас.

Как Crazy Egg, так и ClickTale могут нормально работать с Optimizely, моим любимым инструментом сплит-тестирования. Когда вы используете эти программы вместе, то получаете ценную информацию, почему одни идеи срабатывают, а другие нет. А все потому, что вы видите реакцию людей на каждый вариант сплит-теста. В дальнейшем эта информация поможет сформулировать более удачные идеи.

Метод предварительной проверки основного теста

Долгое время я работал над собственной ОКК, не уделяя особого внимания опыту других специалистов в этой относительно новой сфере. Неоднократно читал комментарии других экспертов в этой области, утверждающих, что 40 %-ный показатель эффективности в сценариях по сплит-тестированию вполне обычен и ожидаем. Эта статистика смутила меня, потому что наш опыт был другим. У нас всегда выходило около 90 % успешных попыток. Мне казалось, что это нормальные показатели, пока я не увидел другие цифры.

Это и привело к тщательному анализу того, что мы делали иначе, не как все. Вывод оказался неожиданным: наша стратегия сбора данных, которая называется «Тестируй, прежде чем тестировать» (ТПЧТ), была одним из самых крупных источников нашего коэффициента эффективности. Концепция при использовании стратегий сплит-тестирования заключается в простом сборе данных и подтверждении предположений до начала тестирования интересующей идеи. Это значительно уменьшает риск неудач в сплит-тестировании. В противовес обычным методам сбора данных, таким как опросы или традиционные маркетинговые исследования, ТПЧТ более точен, потому что им управляют актуальные перспективные клиенты в реальном сценарии, даже не подозревающие, что они — часть теста. В дополнение к большей точности и более низкой стоимости также можно быстрее и проще получать данные. Это крайне эффективный метод. Фактически эта стратегия хороша для понижения рисков за пределами ОКК. Это подтолкнуло меня к написанию книги Failure is Obsolete («Ошибки устарели»), ставшей бестселлером. Но ТПЧТ может показаться слегка запутанным методом, поэтому вам нужно попрактиковаться. Узнайте, как это может улучшить показатели эффективности вашего сплит-тестирования, в «Лаборатории опытов» для этой главы.

Покупка, аренда и моделирование данных

Не хочу углубляться в покупку данных, потому что это непростая тема для дискуссий, которая должна быть выделена в отдельную узкоспециализированную книгу. Но это мощный способ, если нужно довольно быстро собрать много данных.

Благодаря партнерству с другими организациями моя компания ConversionCore имеет доступ к огромному количеству демографической и психографической информации о миллиарде человек. Купив определенные сведения, вы можете использовать интересные стратегии, включая добавление и сортировку данных, чтобы экстраполировать больше данных. Обычно покупка, аренда и моделирование сведений доступны лишь большим компаниям, способным оплачивать массу информации. Для вас это может быть удобно и неудобно, но примите к сведению: это может оказаться очень прибыльным для вашего бизнеса.

Маркетинговые данные из email-рассылок