დაბალი ტრაფიკის მქონე საიტები ხშირად აწყდებიან დაბრკოლებებს, როდესაც სურთ განახორციელონ ქმედებები კონვერტაციის სიჩქარის გასაუმჯობესებლად. A/B ტესტირება ამ პირობებში შეიძლება დაუსრულებელ თავსატეხად ჩანდეს. ტრაფიკის დაბალი მოცულობა არ იძლევა მკაფიო დასკვნების გაკეთების საშუალებას მოდიფიკაციების შესახებ. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, შეგროვებული მონაცემები არ იძლევა საკმარის ინფორმაციას საიტის ცვლილებების შესახებ ინფორმირებული გადაწყვეტილების მისაღებად.
უბრალოდ ითამაშეთან , რათა გაიგოთ, რომ გჭირდებათ დიდი მოცულობები გვერდზე და ცვლილებების მნიშვნელოვანი ზრდა AB ტესტის დასადასტურებლად.
ამ გამოწვევების წინაშე როგორ შეგვიძლია დავრწმუნდეთ, რომ შევქმნათ საიტი, რომელიც ეფექტურად გარდაიქმნება დაბალი ტრაფიკის მიუხედავად? პასუხი შესაძლოა MECLABS მოდელის ფორმულაში იყოს. ეს მიდგომა გთავაზობთ უნიკალურ პერსპექტივას კონვერტაციის ოპტიმიზაციისთვის, თუნდაც მცირე მოცულობისთვის. მოდით ერთად გამოვიკვლიოთ კონვერტაციის კურსის პროგნოზირების ფორმულა.
MECLABS ფორმულა: საიტის ოპტიმიზაციის სარეკომენდაციო ინსტრუმენტი
MECLABS ინსტიტუტმა, რომელსაც მხარს უჭერს მომხმარებელთა ქცევის ორი ათწლეულის ზედმიწევნითი კვლევა, შექმნა დაპატენტებული ევრისტიკული კონვერტაციის ფორმულა: C=4M-3V-2I-F-2A.
ეს ფორმულა, MECLABS-ის მკაცრი ტესტირების შედეგი, რომელიც ისწავლება ჰარვარდში, კემბრიჯში, ოქსფორდში და ბევრ სხვაში, შემოაქვს ფუნდამენტურ ელემენტებს, რომლებიც ხელმძღვანელობენ ონლაინ ვიზიტორთა გადაწყვეტილებას საიტის ძაბრში.
კონვერტაციის ძაბრი, რომელიც ხშირად ვიზუალიზებულია, როგორც გაყიდვამდე მიმავალი ნაბიჯების სერია, რეალურად ეფუძნება მიკრო-მოქმედებების სერიას. ყოველი ნაბიჯი, თითოეული ურთიერთქმედება პოტენციურ მომხმარებელთან, არის მიკრო მოთხოვნა, რომ გადადგათ შემდეგი ნაბიჯი. საბოლოო გაყიდვის მისაღწევად, თქვენ უნდა დააგროვოთ ამ მიკრო-დიახების უწყვეტი სერია. თუმცა, მხოლოდ ერთმა „არამ“ შეიძლება ყველაფერი კითხვის ნიშნის ქვეშ დააყენოს.
კონვერტაციის საგუშაგოები
MECLABS ფორმულის გამოყენებით, ჩვენ ვიღებთ საპირისპირო პერსპექტივას. იმის მაგივრად.
რომ საგნებს მარკეტოლოგის თვალთახედვიდან ვუყურებდეთ, ჩვენ საკუთარ თავს ვდებთ მომხმარებლის ადგილზე. ფორმულის თითოეული სპექტრის კითხვის ნიშნის ქვეშ.
ჩვენ თავს ვაყენებთ მომხმარებლის ადგილზე, რაც საშუალებას გვაძლევს სწრაფად განვსაზღვროთ გაუმჯობესების სფეროები. ეს არის ის უნარი, რომ თავი დააყენოთ მომხმარებლის ადგილზე, რაც.
MECLABS-ის ფორმულას კონვერტაციის აუდიტის ასეთ მძლავრ ინსტრუმენტად აქცევს.
მიუხედავად იმისა, რომ MECLABS ფორმულა წარმოდგენილია მათემატიკური ფორმით, ის არ არის მხოლოდ მეცნიერებისთვის. სინამდვილეში, ის უფრო მეტად ემსახურება როგორც სახელმძღვანელოს ან საკონტროლო სიას. მეცნიერული ექსპერტიზის გარეშეც კი, შეიძლება შეისწავლოს ფორმულის .
ხუთი ელემენტიდან თითოეული გაუმჯობესების შესაძლებლობების გამოსავლენად. ამრიგად.
ის გთავაზობთ მყარ ჩარჩოს, ყველასთვის ხელმისაწვდომს, რომელიც საფუძვლად დაედება კონვერტაციის აუდიტს. ფოკუსირება ამ ხუთ მთავარ საზღვარგარეთული მონაცემები კონტროლის წერტილზე .
მომხმარებლის მოტივაცია (M)
მოტივაცია აღმოჩნდება ფორმულის ცენტრალური საყრდენი, რასაც მოწმობს მისი მაღალი კოეფიციენტი 4. იგი გამოირჩევა გაყიდვების პროცესში ყველაზე გაბატონებულ გადამწყვეტ ფაქტორად. ეს მოტივაცია იყოფა ორ ძირითად ნაწილად:
მოთხოვნის ბუნება: ეს არის “რატომ” მომხმარებელთა ინტერესი პროდუქტის მიმართ. ეს არის ფუნდამენტური მიზეზი.
რომელიც უბიძგებს მომხმარებელს განიხილოს შესყიდვა ან მოქმედება.
მოთხოვნის სიდიდე: ეს არის „მინდა“, პროდუქტისადმი მომხმარებლის სურვილის ინტენსივობა. რაც უფრო ძლიერია ეს სურვილი, მით მეტია გარდასახვის ალბათობა.
კონვერტაციების მაქსიმალური გასაზრდელად აუცილებელია კლიენტების ან არხების მიზნობრივი მიზნობრივი შეძენის უმაღლესი მოტივაცია.
ღირებულების წინადადების სიცხადე (V)
ღირებულების წინადადება ტაივანის მონაცემები პოზიციონირებულია, როგორც ნებისმიერი კონვერტაციის სტრატეგიის ხერხემალი.
ის პასუხობს ფუნდამენტურ კითხვას: რატომ ირჩევს პერსპექტივა თქვენს შეთავაზებას, ვიდრე კონკურენტის?
იმისათვის, რომ ღირებულების წინადადება იყოს ძლიერი, ის უნდა შეიცავდეს ოთხ ძირითად ელემენტს:
მიმზიდველობა (“მე მინდა”), ექსკლუზიურობა (“სხვაგან ვერ ვიპოვი”), სანდოობა (“მე მჯერა ამის/შენ”), სიცხადე (“მე მესმის ეს/შენ”).
ამ ოთხი ელემენტის კომბინაციით, გაცნობის ინფორმაცია ღირებულების წინადადება იქცევა მძლავრ.
ინსტრუმენტად პერსპექტივების დამაჯერებლად, რომ აირჩიონ თქვენი შეთავაზება კონკურენციის შეთავაზებაზე.