Konversio-optimoinnin kokonaiskuva
Pohjimmiltaan konversio-optimoinnin lopullisena tarkoituksena on lisätä verkkosivustolla tapahtuvia konversiotapahtumia. Konversiot voivat olla esimerkiksi tuotteen ostaminen verkkokaupasta tai uutiskirjeen tilaus blogista. Sivustolle on saatettu asettaa myös mikrokonversioita, joilla mitataan käyttäjän matkaa kohti pääkonversioita. Mikrokonversioita saattavat olla vaikkapa tuotteen lisäys ostoskoriin tai ”Lue myös tämä artikkeli” -painikkeen klikkaus.
Konversio-optimointi liitetään usein isoihin sivustoihin tai verkkokauppoihin. Luotettavat A/B-testit vaativat taakseen laajan määrän dataa, jolloin pienten sivustojen on vaikeampi todentaa, että tehdyillä toimilla on ollut vaikutusta.
Vaikka tämä muutosten mittauksen rajoite on todellinen, ei pienempien sivustojen silti kannattaisi sivuuttaa konversio-optimointia. Konversio-optimoinnin työkalupakin avulla vastataan haasteisiin, joihin muut markkinoinnin osa-alueet voivat esittää usein vain valistuneita arvauksia. Lisäksi mikrokonversioita mittaamalla, voidaan pienemmälläkin volyymilla saada aikaan tilastollisesti todennäköisiä muutoksia kuten sivustolta välittömästi poistumista, seuraavalle sivulle siirtymistä tai sivun skrollausta.
Konversio-optimoinnista puhuttaessa usein tulee mieleen laskeutumissivujen optimointi. Vaikka laskeutumissivulla on usein erittäin paljon merkitystä, realistisemmin konversio-optimointi on polku, jossa jokaisella vaiheella on merkitystä ja erityisesti niiden yhteispelillä.
Polkuja voi olla monenlaisia ja yllä on yksi esimerkkipolku. Tässä polussa käyttäjällä on ollut tietty hakutarve Googlessa. Tämän jälkeen hän on painanut hakutuloksista löytyvää mainosta ja päätynyt laskeutumissivulle. Laskeutumissivulta hän on löytänyt lomakkeen, jonka täytettyään saa kiitosviestin lomakkeen täytöstä.
Astu polulle
Tehdään harjoitus miettimällä yllä olevaa esimerkkipolkua käyttäjän näkökulmasta.
Olet hakemassa Googlesta kiinteistövälittäjää, jolta saisit arvion asuntosi arvosta. Etsit sanalla “kiinteistönvälittäjä” ja näet mainoksen “Tilaa kokeneelta kiinteistönvälittäjältä ilmainen arviokäynti”.
Klikkaat mainosta ja saavut kiinteistövälityksen laskeutumissivulle. Sivulla puhutaan arviokäynnistä, mutta ei mainita ilmaisuudesta. Painoit mainosta juuri ilmaisuuden vuoksi, joten epäilyttää saatko jossain kohtaa laskua.
Brändi on sinulle tuntematon, ja et näe sivulla ainakaan nopeasti tietoa kuinka monta vuotta kiinteistönvälitys on toiminut, tai kuinka monta kohdetta he ovat myyneet. Kokemus taitaa siis olla vain sananparsi.
Silmäilet löytyykö sivulta yhteystietoja, tai edes kuvaa kiinteistövälittäjistä. Ainoa sivulla oleva kuva ihmisestä näyttää kuvapankista otetulta hymyilevältä bisnesmieheltä. Jäät miettimään ketäköhän yrityksessä työskentelee, vai onko yritys verkkosivuston takana pöytälaatikkofirma.
Löydät kuumeisen etsimisen jälkeen sivun lopusta lomakkeen ja päätät kuitenkin täyttää sen. Lomakkeessa kysytään useita kysymyksiä asuntosi remonteista, rakennusvuodesta ja muista asioista joiden miettiminen aiheuttaa harmaita hiuksia.
Kun saat lomakkeen täytettyä loppuun, huomaat että painikkeessa lukee “Ota yhteyttä”. Sanamuodosta ei selviä saatko puhelinsoiton, sähköpostin vai bisnesmiehen näköisen kiinteistövälittäjän ovellesi. Jäät lisäksi miettimään olikohan tämä varmasti maksutonta.
Lähetät lomakkeen ja sivusto ohjaa sinut kiitos-sivulle. Sivulla lukee “Kiitos viestistäsi”. On sunnuntai-ilta ja mietit milloinkohan yritys oikein palaa asiaan. Maanantaina? Viikon päästä?
Yllä olevassa karrikoidussa esimerkissä näemme helposti että, vaikka maksuttomuuden korostaminen mainoksessa nostaa kiinnostusta ja klikkiprosenttia, aiheuttaa se hämmennystä kun mainoksen ja laskeutumissivun viesti on eri.
Kokemuksesta kertovien tietojen, ja aitojen kuvien puuttuminen luovat epävarmuutta, joka kääntää useat pois tutkimaan seuraavaa kilpailijaa.
Kun selkeä hierarkia ja toimintaankutsut puuttuvat, potentiaalinen asiakas ei löydä helposti tapaa ottaa yhteyttä. Kun tapa vihdoin löytyy, on lomake täynnä tietoja, jotka voisi hyvin kysyä kun asiakkaaseen on saatu otettua yhteyttä.
Lopuksi asiakas jätetään epätietoisuuden tilaan, minkälaisen yhteydenoton hän on pyytänyt, ja milloin hän voisi odottaa saavansa yhteydenoton.
Kaikkiin ylläoleviin asioihin konversio-optimoinnin keinoin voidaan ottaa kantaa, käyttäen tunnettuja psykologisia malleja, sekä määrällisiä, että laadullisia tutkimustuloksia.
Step-drop analyysillä konversiopolun kipupisteet esiin
Erityisen tärkeää on löytää määrällisen tutkimuksen avulla ne vaiheet, jotka vaikuttavat eniten negatiivisesti konversioon. Yleisin tapa tähän on niin sanottu step-drop-analyysi. Analyysissä tutkitaan, missä ostopolun vaiheessa menetetään erityisen paljon käyttäjiä.
Yllä olevassa step-drop-analyysissä nähdään, että käyttäjät siirtyvät hyvin etusivulta tuoteryhmä sivulle. Kuitenkaan iso osa tuoteryhmäsivulle laskeutuneista; noin 70% eivät siirry tuoteryhmäsivulta mihinkään tuotteeseen. Tähän saattaa olla syynä esimerkiksi se, ettei relevantteja tuotteita näytetä tarpeeksi ylhäällä, tai suodatusominaisuudet ovat huonot.
Seuraava iso pudotus tulee, kun noin 80% käyttäjistä, jotka ovat tuotesivulla eivät lisää tuotetta ostoskoriin. Tässä syitä saattavat olla esimerkiksi vailinaiset tiedot tuotteesta, tai huonosti toimintaan aktivoiva CTA-painike.
Kun käyttäjä on lisännyt tuotteen ostoskoriin, miltei 94% suorittaa ostoksen, joten tämä vaihe selvästi toimii hyvin.
Pidemmällä aikavälillä kaikkia vaiheita kannattaa tarkastella, mutta analyysin perusteella lähdettäisiin ensin tarkastelemaan tuoteryhmä- ja tuotesivuja.
Tiedetään mitä, mutta tiedetäänkö miksi
Useat digitaalisen markkinoinnin työkalut ja asiantuntijat ovat erittäin taitavia kertomaan mitä markkinoinnissa tai verkkosivustolla on tapahtunut.
Kuinka paljon klikkejä on sivustolle tullut, mistä lähteistä konversiot ovat tulleet, ja minkä tyyppisillä yleisöillä on suurin ostoksen keskiarvo. Kun kaikkea tätä tietoa käytetään oikein, saadaan luotua pitkäjänteisesti tuloksekasta, ja usein yhä paremmin tuottavaa markkinointia.
Kun mennään kysymykseen miksi, saadaan tietoa silloinkin esille, mutta usein se saattaa olla hyvin yleistasoista.
Yleisesti vastauksena on asiantuntijoiden omia näkemyksiä miksi jokin asia toimii, mutta tämä on parhaimmillaankin mielipide. Tässä kohtaa kuvaan astuu konversio-optimointi.
Alla olevassa kuvassa on muutamia tapauksia, jossa ollaan saatu tietoon mitä ja miksi.
Heuristiikka viittoo tietä
Oman kokemukseni mukaan suurin osa digitaalisesta markkinoinnista tehdään pohjaten määrälliseen tutkimukseen ja heuristiikkaan. Heuristiikalla tarkoitetaan yksinkertaistettuna tunnettuja parhaita käytäntöjä, asiantuntijan omaa kokemusta ja yleistä maalaisjärkeä.
Esimerkiksi hakukoneoptimoinnissa tämä saattaisi olla tiedossa olevia Googlen linjauksia, tai yleisesti tiedossa olevia testejä toimista, jotka vaikuttava hakusijoitukseen. Heuristiikkaa saattaa olla asiantuntijan oma kokemus, mitkä asiat saattaisivat toimia tietyssä toimialassa, tai ovat usein hänen työssään tuottaneet tuloksia. Lisäksi tärkeänä osana heuristiikkaa on asiantuntijan oma näkemys mikä on hakuaie tietyn avainsanan takana saattaisi olla.
Heuristiikasta käytetään myös nimitystä akateeminen arvaus, jolla pyritään saamaan varsin nopeasti tarpeeksi tarkka kuva lopputuloksesta.
Mitä enemmän asiantuntijalla on kokemusta, ja hän ymmärtää yleisesti toimivia käytäntöjä, sitä paremmin hän pystyy ohjaamaan ratkaisun hahmotusta suuntaan, joka on todennäköisesti oikea.
Alla olevassa kuvassa nähdään yleistävällä tavalla minkälaisia heuristisia malleja digitaalisessa markkinoinnissa saattaa olla, ja mitkä ovat niiden yhtymäkohdat konversio-optimoinnin (CRO) kanssa.
Heuristiikassa kaikkia asiantuntijoita yhdistää oma ymmärrys ja kokemus mitkä toimet tuovat tuloksia. Lisäksi kaikki pyrkivät käyttämään tunnettuja parhaita käytäntöjä ja näin välttämään sudenkuopat. Kokeneemmat asiantuntijat pyrkivät katsomaan myös parhaiden käytäntöjen yli, ja kyseenalaistamaan niitä, jotta saadaan kilpailuetua erilaistumalla, kun ei tehdä kaikkea samalla tavalla kuin kilpailijat.
Kaikki digitaalisen markkinoinnin kanavat käyttävät aina jonkin verran psykologiaa, kun tutkitaan käyttäjän toimia. Konversio-optimoinnissa psykologia on kuitenkin erityisen tärkeässä roolissa.
On olemassa tiettyjä yleistäviä psykologisia malleja, joilla saadaan esimerkiksi vakuutettua käyttäjä tuotteen laadusta, kun muutkin ovat ostaneet tuotteen. Kun tutkitaan näitä malleja on hyvä katsoa kuinka paljon tieteellistä todistetta mallilla on ennen isoja muutoksia mallin perusteella. Varsinkin neuropsykologian tutkimuskenttää ollaan lisäksi viimevuosina haastettu paljon, koska useita testejä ei olla saatu toistettua.
Lisäksi kaikki mallit on hyvä testata myös oman markkinoinnin kautta, jotta voidaan varmistua toimivatko ne juuri niille asiakkaille, joita yritys haluaa puhutella. Parasta tämä olisi tehdä A/B-tekniikalla, mutta jos dataa ei ole tarpeeksi, niin esimerkiksi käyttäjätestauksilla tai lämpökartoilla saadaan dataa päätöksenteon tueksi.
Määrällinen ja laadullinen tutkimus
Määrällisen tutkimuksen dataa saadaan esimerkiksi kolmansien osapuolien työkaluista ja sivuston web-analytiikasta (esimerkiksi Google Analytics tai Hotjar). Dataa on usein tarjolla todella paljon. Mitä paremmin omat web-analytiikan ratkaisut on toteutettu tai mitä kehittyneempiä työkaluja käytetään, sitä enemmän arvokasta dataa saadaan esille.
Minkä tahansa osaamisalueen asiantuntijan on osattava käsitellä eri lähteiden dataa, ja tehdä datasta päätelmiä, jotka tuovat tulosta viivan alle.
Konversio-optimoinnissa nojataan määrällisen tutkimuksen lisäksi laadulliseen tutkimukseen. Riippuen konversio-optimoinnin asiantuntijan tavasta tehdä työtä, fokus voi olla paljonkin laadullisessa tutkimuksessa.
Erityisen tärkeää asiantuntijalle on luovuus mistä laadullista tietoa voisi saada, sekä viestintätaidot, jotta ihmiset haluavat auttaa verkkosivuston ylläpitäjää antamalla tietoa heidän kokemuksistaan.
Digitaalisen markkinoinnin tutkimusten tiedon lähteet
Alla olevassa kaaviossa on muutamilla esimerkeillä kuvattu, kuinka yleisesti muu digitaalinen markkinointi, ja konversio-optimointi (CRO) eroavat ja liittyvät toisiinsa. Rajanveto ei ole aivan näin suoraviivainen, mutta antaa hyvin viitteitä.
Kaaviosta nähdään että yleisesti digitaalinen markkinointi nojaa vahvasti määrälliseen tutkimukseen, keräten dataa esimerkiksi eri mainonnan järjestelmistä, 3-osapuolen työkaluista ja web-analytiikasta.
Vaikka esimerkiksi mainonnan järjestelmissä, on A/B-testaus ominaisuuksia eri mainosvariaatioille, ovat sivuston muutoksien vaikutusta mittaavat A/B-ohjelmistot usein käytössä konversio-optimointia varten.
Digitaalisen markkinoinnin (sininen ympyrä) ja konversio-optimoinnin (vihreä ympyrä) selvä leikkauskohta on web-analytiikka, kuten Google Analytics. Muulle digitaalisille markkinoinnille web-analytiikka on usein selkärankana, jotta tuloksia voidaan todentaa. Myös konversio-optimointi käyttää web-analytiikkaa tehokkaasti hyödykseen, sekä voi tapauskohtaisesti käyttää tukenaan esimerkiksi mainonnan järjestelmien tietoja vaikkapa mainostekstien tehokkuudesta laskeutumissivun viestinnän rakentamisessa.
Kun tehdään perinteistä dataohjattua markkinointia, usein tutkimuksessa ei käytetä tarpeeksi oikealta löytyviä laadullisen tutkimuksen menetelmiä. Näiden tarkoitus on saada mahdollisimman hyvä kuva siitä, miten yrityksesi tai toimialasi asiakkaat todella ajattelevat, ja mikä saa heidät toimimaan. Pohjimmiltaan laadullisen tutkimuksen tarkoitus on saada vastaus kysymykseen miksi.
Miksi juuri nämä käyttäjät ihmiset konvertoituvat?
Hyvin toimivassa digitaalisessa markkinoinnissa tehdään jatkuvasti testejä ja optimointia, joilla pyritään parantamaan tuloksia. Esimerkiksi Facebook mainonnassa ollaan saatettu vaihtaa mainoksessa kuvaa tai tarkentaa yleisöä kiinnostuksen kohteiden mukaan ja nämä kummatkin testit ovat saattaneet luoda positiivista tulosta.
Kuitenkin kysymyksiin miksi kuvan vaihtaminen toi enemmän klikkejä, tai yleisökohdistukset toivat enemmän konversioita, on vaikea vastata tuntematta ihmisten psykologisia ominaisuuksia, tai tietämättä miksi kyseiset käyttäjät ovat klikanneet ja konvertoituneet.
Digitaalisessa markkinoinnissa sivustoa käyttävistä ihmisistä puhutaan usein massana käyttäjiä tai yleisöinä. Nämä kasvottomat numeeriset datasetit tulevat tietystä kanavasta ja tekevät tiettyjä toimia tietyssä järjestyksessä. Näistä saadaan luotua yleistyksiä, joilla parannustoimia saadaan tehtyä.
Tälle ajattelumallille on ehdottomasti oma paikkansa, koska analytiikan avulla saadaan raakaa dataa, mistä käyttäjät tulivat sivustolle, ja mitä reittiä pitkin käyttäjät etenivät kohti konversioita.
Se mitä luvut eivät kuitenkaan näytä on, että ihmiset voivat tehdä joskus päätöksiä enemmän tunteella kuin logiikalla. Tai vaikkapa sitä, että ihminen on saattanut ymmärtää viestisi kiireessä eri tavalla, kuin olit sen tarkoittanut.
Mielestäni onkin tärkeää käyttää aikaa myös toimille, joilla saadaan syvällisempää ymmärrystä konvertoituneista numeroista ihmisinä.
Yrityksellä saattaa olla tietty idea mitkä ovat tärkeimmät syyt esimerkiksi ostaa heidän palvelunsa ja markkinointitiimi saattaa olla taitava luomaan materiaalia, joka tukee tätä näkemystä.
Palvelun ostaneet asiakkaat ovat kuitenkin niitä, jotka ovat omalla tai yrityksensä kukkarolla arvioineet mitä hyötyä heille palvelusta on. Tätä ostopäätöksen takana olevaa tietoa voidaan kerätä useista eri lähteistä. Yleiset tavat kerätä tietoa ovat esimerkiksi nopea kysely heti ostoksen jälkeen, pidemmät henkilökohtaiset haastattelut tai vaikkapa selaamalla ostanaiden käyttäjien arvosteluita. Myös yrityksen myyjät tai asiakaspalvelijat saattavat tietää paljon loppuasiakkaiden motiiveista, huolista ja mahdollisista kaupan esteistä. Nämä kaikki ovat laadullisia tutkimuksen lähteitä.
Kun saadaan tarpeeksi tietoa ostaneilta asiakkailta, voidaan löytää yleisimpiä todellisia syitä ostaa. Tämän jälkeen voidaan verrata asiakkaiden antamia tietoja yrityksen alkuperäisiin ajatuksiin, mitkä ovat palvelun tärkeimmät asiat. Tämän jälkeen voidaan tarpeen mukaan muokata viestintää tuoden esille ostaneiden tärkeimpiä syitä aloittaen tekstin järjestely hierarkisesti, eli nostaen tärkeimmät syyt korkeimmalle.
Miksi uusi mainoskuva toimii paremmin?
Miksi kysymykseen voidaan pyrkiä vastaamaan laadullisen tutkimuksen lisäksi, myös heuristisesti tietämällä yleisiä psykologisia toimintamalleja.
Tutkimalla mainoksen elementtejä voidaan saada valistuneita arvauksia syistä, jotka ovat saaneet ihmiset klikkaamaan mainosta. Saattaa olla esimerkiksi, että uudessa mainoskuvassa malli katsoo kohti CTA:ta, joka ohjaa ihmisten katseita enemmän siihen.
Samalla voidaan miettiä, sopisiko kyseiseen mainokseen esimerkiksi jotain muita psykologisia, tai visuaalisen hierarkian elementtejä, joilla mainosta saataisiin tehostettua entisestään.
Onko konversio-optimointi puuttuva pala onnistuneeseen digitaaliseen markkinointiin?
Jokaisella tulospohjaista markkinointia tekevällä yrityksellä on jonkinlainen digitaalisen markkinoinnin strategia, jolla tulosta tavoitellaan.
Tämä strategia saattaa olla vaikkapa hankkia käyttäjiä hakumainonnasta, ja saada ei konvertoituneet käyttäjät takaisin sivustolle, sosiaalisen median mainonnan kautta. Kaikki käytetyt kanavat palvelevat tiettyä tarkoitusta, ja voivat täydentää ja tukea toisiaan.
Koska konversio-optimointi ottaa kantaa koko ostopolkuun ja viestintään, voidaan sillä tukea kaikkia kanavia, ja näin täydentää niinsanottua digimarkkinoinnin palettia oli strategia eri kanaville mikä tahansa.
Datan määrä kasvaa jatkuvasti ja sitä käsittelevät koneoppimisratkaisut muuttuvat yhä älykkäämmiksi. Hyvänä esimerkkinä on esimerkiksi Googlen Performance Max, jossa käytännössä lähes kaiken optimoinnin hoitaa kone ihmisen puolesta käyttäen valtavia datamassoja ja niistä saatavia signaaleita.
Iso osa digitaalisesta markkinoinnista nojaa kuitenkin edelleenkin ihmisen päättelykykyyn ja luovuuteen käyttää olemassa olevaa dataa, ja saada siitä ehdotuksia ja toimenpiteitä. Lisäksi tärkeässä osassa on kommunikoida löydökset kaikille sidosryhmille johtoryhmästä kehittäjiin.
Datan laajuuden ja hyödyllisyyden vuoksi, digitaalisen markkinoinnin konsultin onkin helppo innostua sukeltamaan syvälle excel-työskentelyyn, ja etsiä optimaalisimpia tuloksia datan avulla.
Automaattisista koneoppimisratkaisuista sekä asiantuntijoiden datan perkauksella on todistetusti hyötyä, mutta kysymys onkin saisiko hyötyä vielä enemmän?
Saattaa olla riski että dataohjatusta markkinoinnista tulee sokea laajemmille mahdollisuuksille, kun voidaan osittain unohtaa että ollaan tekemässä toimia, jotka koskettavat aitoja ihmisiä.
Mitäpä jos yhdistettäisiin eri markkinointiteknologian tuomat määrällisen tutkimuksen mahdollisuudet konversio-optimoinnin laadulliseen ja määrälliseen tutkimukseen? Mitä jos yhdistettäisiin asiantuntijoiden omien ydinosaamisalueiden parhaat käytännöt ja kokemukset tunnettuihin psykologisiin rakenteisiin, ja juuri tietyn yrityksen asiakaskunnan ymmärtämiseen?
Saataisiinko näillä konsteilla aikaan markkinointia, jossa sisällöllä puhuteltaisiin piilossa oleviin motivaatioihin, huoliin ja kysymyksiin avainsanojen ja klikkien takana. Onnistuttaisiinko sen avulla luomaan käyttökokemus, joka on eheä mainonnan klikistä kiitos-sivulle asti? Saataisiinko sillä kasvatettua digitaalisen markkinoinnin tuomia konversioita ja tyytyväisiä pitkäikäisiä asiakkaita?
Hakukoneoptimoinnin ja konversio-optimoinnin yhtymäkohtia
Hakukoneoptimoinnin asiantuntijana tiedän, että nykyasiakkaat ymmärtävät että pelkän liikenteen sijasta orgaanisen liikenteen lopullinen tavoite on konvertoituvat asiakkaat, joko välillisesti tai suoraan.
Pitkäjänteisellä brändityöllä kumulatiivista kasvua
Konversioita voidaan saada pitkäjänteisesti hitaammalla brändityöllä, erityisesti tukien muita kanavia. Voidaan esimerkiksi tarjota ihmisille relevantteja sisältöjä maksutta, ja olla heidän mielessään, kun he ovat hakemassa kaupallista ratkaisua.
Konversio-optimoinnin keinoilla voidaan esimerkiksi tutkia pystyisikö brändikuvaa vahvistamaan tekemällä paremmin käyttäjää palvelevia sisältöjä. Ymmärtämällä käyttäjää tarkemmin, voidaan saada avainsanatutkimusta tarkemmin selville mikä olisi hyvä tietohierarki. Käytönnön tasolla mitkä asiat olisi nostaa artikkelin alkuun ja mitkä asioista liittyvät läheisesti toisiinsa, jotta saadaan vastattua mahdollisiin kysymyksiin loogisessa järjestyksessä.
Hyvällä käyttökokemuksella nopeita konversioita
Tehokkaimmin orgaanisia konversioita saadaan kun kaupallisten sivujen sijoitukset ovat hyvät, ja sivut konvertoivat hyvin.
Googlen siirtyessä painottamaan yhä enemmän käyttökokemusta, sijoituksella ja konversio-asteella on selvä yhteys.
Kun käyttökokemus kaupallisella sivulla on hyvä, on sillä paremmat todennäköisyydet konversioon. Konvertoituneella käyttäjällä on harvemmin tarve palata enää saman hakuaikeen hakutulossivulle.
Kun hakukoneet havaitsevat, että käyttäjät eivät enää palaa hakutuloksiin vaan ovat löytäneet sivustolla ratkaisun hakuun, ne lukevat tämän hyvänä käyttökokemuksena. Tämän vuoksi voivat ne sijoittaa sivuston ylemmäs tuloksissa.
Miten eri kanavat voisivat hyötyä konversio-optimoinnista?
Vaikka konversio-optimointi onkin iso oma kokonaisuutensa, voi mielestäni konversio-optimointia lähteä kehittämään markkinoinnissa myös kevyemmin. Kun laitetaan konversio-optimoinnin lasit päähän, ja tutustutaan eri konversio-optimoinnin malleihin löytävät eri kanavien asiantuntijat varmasti paljon nopeita voittoja, ja isompia kehityskohteita.
Parhaimmillaan saadaan eri osaamisalueiden ja kanavien tekijät työskentelemään yhdessä, yhteisen maalin eteen. Konversio-optimoinnin työkalupakilla ja tiimityöllä voidaan luoda yhtenäinen ja käyttäjän hymyn arvoinen kokemus.
Jos konversio-optimoinnista halutaan saada enemmän irti, silloin kannattaa ottaa mukaan asiantuntija, jolla on syvällisempää ymmärrystä aiheeseen.
Yhteenveto
Oli yrityksenne markkinointipaletti kuinka laaja tahansa, konversio-optimoinnin toimintamalleilla saat tuloksia tehostettua.
Jos olet kiinnostunut lähtemään kehittämään konversio-optimoinnitia, muista ainakin seuraavat asiat:
- Asiakaskokemukseen vaikuttavat kaikki asiat ensimmäisestä klikistä sivustollesi aina kiitosviestiin (ja myös sen jälkeen).
- Pyri löytämään isoimmat kipupisteet, jotka syövät konversioita.
- Käytä heuristiikkaa tienviittana, mutta testaa olettamukset.
- Käytä sekä määrällistä että laadullista dataa kun teet hypoteeseja mitä kannattaisi muuttaa.
- Jos sivustosi ei tuota tarpeeksi liikennettä ja konversioita A/B-testejä varten, esimerkiksi käyttäjätestauksilla tai lämpökartoilla voit saada arvokasta tietoa selville.
Voit lukea konversio-optimoinnista lisää vaikkapa näistä OIKIOn blogikirjoituksista:
