Оптимізація коефіцієнта конверсії (CRO)

Оптимізація коефіцієнта конверсії, яку зазвичай скорочують як CRO, — це систематична, науково обґрунтована практика збільшення відсотка відвідувачів веб-сайту або додатку, які виконують бажану дію, що називається конверсією, таку як здійснення покупки, подання форми для потенційних клієнтів, початок безкоштовної пробної версії або підписка на розсилку. Основна метрика, коефіцієнт конверсії, розраховується шляхом ділення кількості конверсій на загальну кількість відвідувачів або сеансів за певний період та вираження результату у відсотках; сайт, який конвертує 250 з 10 000 відвідувачів щомісяця, має коефіцієнт конверсії 2.5 відсотка. CRO відрізняється від простого редизайну сайту або проведення ізольованих маркетингових кампаній тим, що він дотримується структурованого, ітеративного процесу: дослідження для виявлення тертя та можливостей, формування гіпотез, визначення пріоритетів, контрольоване експериментування, найчастіше за допомогою A/B-тестування, та аналіз результатів, щоб вирішити, чи слід впроваджувати, повторювати чи відхиляти зміну.

CRO важливий, оскільки він покращує рентабельність інвестицій у існуючий трафік, а не вимагає додаткових витрат для залучення більшої кількості відвідувачів, що часто є значно економічно вигіднішим, особливо враховуючи те, що вартість платного залучення зросла на більшості цифрових каналів за останні кілька років. Бізнес, який витрачає значні кошти на рекламу для залучення трафіку на сайт із неефективним шляхом конверсії, фактично платить за те, щоб спрямовувати відвідувачів через нещільну воронку продажів; навіть незначне абсолютне покращення, наприклад, підвищення коефіцієнта конверсії з 2 до 2.4 відсотка, безпосередньо впливає на дохід без будь-яких змін у маркетингових витратах, ефективності медіа чи ціноутворенні продукції.

Структурований процес CRO зазвичай починається з фази дослідження, яка поєднує кількісні дані, такі як аналітичні воронки продажів, теплові карти та записи сеансів, з якісними даними, такими як тестування користувачів, опитування на сайтах та інтерв'ю з клієнтами, щоб створити повну картину того, де і чому відвідувачі залишають сайт. Виявлені можливості потім перетворюються на конкретні, перевірені гіпотези за таким форматом, як: оскільки ми спостерігали X, ми вважаємо, що зміна Y призведе до Z, що можна виміряти за допомогою визначеної метрики. Гіпотези пріоритетуються за допомогою таких фреймворків, як PIE (потенціал, важливість, легкість) або ICE (вплив, впевненість, легкість), перш ніж їх перевіряти, найретельніше за допомогою A/B або багатовимірного тестування до статистичної значущості, що зазвичай вимагає заздалегідь визначеного розміру вибірки та мінімальної тривалості тестування від одного до двох повних бізнес-циклів.

Поширена помилкова думка, що CRO є контрольним списком універсальних найкращих практик, таких як завжди робити кнопки певного кольору або завжди мінімізувати поля форми, але тактики, які покращують конверсію на одному сайті, часто зазнають невдачі або навіть мають зворотний ефект на іншому, оскільки правильний підхід значною мірою залежить від конкретної аудиторії, галузі, цінової категорії та існуючого користувацького досвіду. Дослідження постійно показують, що більшість окремих ідей тестування не дають статистично значущого покращення, часто цитовані цифри свідчать про те, що від 70 до 90 відсотків тестів не перевершують контрольний показник, тому зрілу програму CRO оцінюють за якістю та доказовою базою її процесу та її сукупним навчанням протягом багатьох тестів, а не за коефіцієнтом перемоги в будь-якому окремому експерименті.

На практиці, CRO функціонує як постійна дисципліна, а не як одноразовий проект, оскільки очікування клієнтів, конкурентні пропозиції та джерела трафіку постійно змінюються, а це означає, що сторінка, ефективно оптимізована рік тому, може вже не працювати на тому ж рівні сьогодні. Консалтингові компанії, що спеціалізуються на CRO, зазвичай вбудовують цю практику в ширшу стратегію зростання клієнта, співпрацюючи з командами UX-дизайну, аналітики та маркетингу, щоб забезпечити зворотний зв'язок між результатами експериментів та системами дизайну, інструкціями щодо контенту та стратегією придбання, щоб перевірені знання накопичувалися в організації, а не залишалися ізольованими в межах одного результату тестування чи цільової сторінки.